人工智能
人工智能开发课程视频
课程目录
- 1_何为机器学习 更多免费资源干货请关注微信公众号【希望星选】
- 2_人工智能与机器学习关系
- 3_人工智能应用与价值
- 4_有监督机器学习流程
- 5_有监督机器学习训练流程
- 6_Python机器学习库Scikit-Learn介绍
- 7_理解线性与回归
- 2.01_机器学习是什么
- 2.02_怎么做线性回归
- 2.03_理解回归_最大似然函数
- 2.04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然
- 2.05_推导出损失函数_推导出解析解
- 2.06_代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归
- 3.01_梯度下降法思路_导函数有什么用
- 3.02_推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降
- 3.03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率
- 3.04_梯度下降做归一化的必要性
- 3.05_最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小
- 3.06_过拟合的总结
- 3.07_岭回归_以及代码调用
- 4.01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures
- 4.02_多项式回归代码_保险案例数据说明
- 4.03_相关系数_逻辑回归介绍
- 4.04_逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归
- 4.05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集
- 4.06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解
- 5.01_理解维度_音乐分类器数据介绍 更多免费资源干货请关注微信公众号【希望星选】
- 5.02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点 更多免费资源干货请关注微信公众号【希望星选】
- 5.03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码 更多免费资源干货请关注微信公众号【希望星选】
- 5.04_人工神经网络开始 更多免费资源干货请关注微信公众号【希望星选】
- 5.05_神经网络隐藏层的必要性 更多免费资源干货请关注微信公众号【希望星选】
- 5.06_神经网络案例_sklearn_concrete 更多免费资源干货请关注微信公众号【希望星选】
- 6.00_机器学习有监督无监督
- 6.01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别
- 6.02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参【尚学堂·百战程序员】
- 6.03_评估指标_K折交叉验证
- 6.04_决策树介绍
- 6.05_随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝
- 6.06_决策树_随机森林_sklearn代码调用
- 7.01_评估指标
- 7.02_监督学习评估指标代码调用
- 7.03_相似度测量
- 7.04_K-Means聚类
- 7.05_KMeans聚类的应用
- 8.01_聚类的评估_metrics代码
- 8.02_密度聚类_代码实现
- 8.03_谱聚类
- 9.00_pip安装源设置
- 9.01_TensorFlow介绍与安装
- 9.02_TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍
- 9.03_TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现
- 9.04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化
- 10.01_placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图
- 10.02_TF对Softmax回归训练_评估代码实现
- 10.03_TF的模型持久化_重新加载
- 10.04_模块化
- 11.01_深度学习DNN是什么_如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图
- 11.02_TF训练2层DNN来进行手写数字识别
- 12.01_TensorBoard代码
- 12.02_TensorBoard启动以及页面
- 13.01_卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片
- 13.01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap
- 13.02_三通道卷积_池化层的意思
- 13.03_CNN架构图LeNet5架构
- 13.04_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现
- 13.05_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务
- 14.01_解决梯度消失的三个思路 更多免费资源干货请关注微信公众号【希望星选】
- 14.02_反向传播计算W对应的梯度 更多免费资源干货请关注微信公众号【希望星选】
- 14.03_AlexNet五层卷积benchmark代码实现 更多免费资源干货请关注微信公众号【希望星选】
- 15.01_Keras开篇
- 15.02_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN
- 15.03_Keras调用VGG16来训练
- 15.04_深度学习更种优化算法
课程介绍
十年前，人工智能还是个除学术界外并不为人知的领域。这十年里，人工智能的发展速度令人瞠目结舌。从硅谷到北京的科技公司正在赌一切，风险投资家正在为其研究和开发掷下重金，众多人工智能的创业公司正在逐渐形成，并得到多方融资。想学人工智能当然还是要看人工智能开发培训课程排名。
人工智能这项技术是由人类本身创造出来的，它确实是存在的而并不是任何
“虚构”的东西。然而，随着它的发展，我担心的是人们对于人工智能的过度追逐和热捧将会影响我们的判断力。
我们创造这样一个用来模拟人类行为并影响人类未来生活方式的技术，当然希望它能够在现实世界中发挥积极的作用，也希望它能够以人类的需求为指导。
从80年代开始，人工智能已经是我们国家科技计划的一个研究内容。这些年来经过长期的积累和信息化、数字化、软件硬件这方面的发展，越来越多地应用到经济社会的发展之中。
数据显示，国内人工智能相关岗位，应届生的起薪基本都在12.5k/月以上，如果不考虑期权、股权激励等因素，BAT级人工智能算法工程师的年薪在30万元到50万元之间。一般工作3年以上的人工智能算法工程师年薪很高可达80万元，基本实现薪酬翻番。
而在创业型公司，因为缺乏竞争力，人
