开课吧 导师制名企实训班商业智能方向第四期
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知识精讲
课程种类
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7
课时
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中级
难度
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开课吧
课程讲师
售价 : 55联盟卡
提取码 : 购买后方可查看
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课程主要内容涉及计算机编程思维的养成，数据分析、数据科学的深度理解和实践；机器学习(ML)、深度学习(DL)的深度理解和实践；计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐系统(RS)，数据挖掘(DM)、数据科学(DS)等方向，培养同学们解决典型问题的能力。
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免费试看:链接：https://pan.baidu.com/s/1HNo9IKjrWvIyT2DO3T3sSw 密码：mwlg
├──01-核心能力提升班商业智能方向第四期
| ├──1.1 商业智能与推荐系统
| ├──10.1 PageRank、图论与推荐系统
| ├──11.1 Graph Embedding
| ├──12.1 Graph Convolution Networks
| ├──13.1 机器学习与启发式算法
| ├──14.1 路径规划Project Lesson-14
| ├──2.1 挖掘数据中的关联规则
| ├──3.1 常用机器学习模型
| ├──4.1 ALS算法与推荐系统
| ├──5.1 因子分解机, libFM与基于邻域的协同过滤
| ├──6.1 预测全家桶与机器学习神器
| ├──7.1 神经网络基础与移动推荐系统
| ├──8.1 时间序列分析
| └──9.1 循环神经网络与预测
├──02-导师制名企实训班商业智能方向第四期
| ├──1.1 数据采集与实战
| ├──10.1 智能供应链
| ├──11.1 智能供应链(二)
| ├──12.1 主题模型与文本表征
| ├──13.1 常见规划问题2
| ├──14.1 Learning to Rank与Airbnb个性化推荐
| ├──15.1 逻辑回归与采购决策
| ├──16.1 Prediction is all you Need
| ├──17.1 时间序列分析
| ├──18.1 时间序列实战
| ├──19.1 资金流入流出预测
| ├──2.1 数据可视化及实战
| ├──20.1 个性化推荐与金融数据分析
| ├──21.1 淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测
| ├──22.1 强化学习与推荐系统
| ├──23.1 AlphaGo Zero实战
| ├──3.1 推荐系统严眼中的你-用户画像
| ├──4.1 SVD矩阵分解与基于内容的推荐
| ├──5.1 CTR预估算法与基于流行度的推荐
| ├──6.1 近似最近邻查找与YouTube推荐系统
| ├──7.1 深度卷积网络与实战
| ├──8.1 时间序列实战与分布式推荐系统
| └──9.1 模型融合与智能预测
├──03-数据分析与Python程序设计基础
| ├──1.1 Python 数据智能编程基础
| ├──2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas
| ├──3.1 数据可视化
| ├──4.1 网络信息分析
| ├──5.1 文本信息自动化处理
| ├──6.1 Python 办公自动化
| ├──7.1 服务器、数据库与分布式系统
| ├──1.1 Python数据智能编程基础.mp4 338.46M
| ├──2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4 367.38M
| ├──3.1 数据可视化.mp4 416.35M
| ├──4.1 网络信息分析.mp4 453.19M
| ├──5.1 文本信息自动化处理.mp4 462.10M
| ├──6Python办公自动化.mp4 493.62M
| └──7Python办公自动化.mp4 569.04M
├──04-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
| ├──1.1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度
| ├──1.2 第一周作业讲解
| ├──2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
| ├──3.1 深度卷积网络与计算机图像
| ├──3.2 深度卷积网络与计算机图像2
| ├──4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类
| ├──5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制
| ├──6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
| ├──7.1 加课：seq2seq的代码及作业的讲解
| ├──1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.mp4 514.82M
| ├──2 第一周作业讲解.mp4 342.70M
| ├──3 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4 380.20M
| ├──4 深度卷积网络与计算机图像.mp4 320.09M
| ├──5 深度卷积网络与计算机图像2.mp4 424.85M
| ├──6 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4 560.99M
| ├──7 Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4 416.28M
| ├──8 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4 552.22M
| ├──9 加课：seq2seq的代码及作业的讲解.mp4 505.84M
| └──Git与版本控制、代码风格.mp4 391.63M
├──05-零基础 Python 入门
| ├──1.1 Python 基础入门
| ├──2.1 Python 编程入门
| ├──3.1 常用模块-numpy
| ├──4.1 常用模块-pandas
| ├──5.1 数据可视化
| ├──6.1 Python 办公自动化
| ├──python-1-Python基础入门.mp4 390.37M
| ├──python-2-Python编程入门.mp4 577.79M
| ├──python-3-常用模块-numpy.mp4 670.98M
| ├──python-4-常用模块-pandas.mp4 405.88M
| ├──python-5-数据可视化.mp4 374.88M
| └──python-6-Python办公自动化.mp4 493.62M
├──06-深度学习框架选修课
| ├──1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
| ├──2.1 搭建模型和进阶操作
| ├──3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
| ├──4.1 pytorch基础知识
| ├──5.1 pytorch神经网络搭建
| ├──1 tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4 415.90M
| ├──2 搭建模型和进阶操作.mp4 533.56M
| ├──3 tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4 560.89M
| ├──4 pytorch基础知识.mp4 356.77M
| └──5 pytorch神经网络搭建.mp4 420.56M
├──07-人工智能基础能力提升课
| ├──1.1 编程基础
| ├──2.1 数据分析基础
| ├──3.1 机器学习的基本方法
| ├──4.1 机器学习的基本方法（二）
| ├──5.1 神经网络的基本原理与方法（一）
| ├──6.1 神经网络的基本原理与方法（二）
| ├──7.1 卷积神经网络（一）
| ├──8.1 卷积神经网络（二）
| ├──9.1 图像目标检测
| ├──week1-编程基础.mp4 477.46M
| ├──week2-数据分析基础.mp4 428.80M
| ├──week3机器学习的基本方法.mp4 546.23M
| ├──week4机器学习的基本方法（二）.mp4 359.58M
| ├──week5神经网络的基本原理与方法（一）.mp4 450.52M
| ├──week6神经网络的基本原理与方法（二）.mp4 442.84M
| ├──week7卷积神经网络（一）.mp4 440.02M
| ├──week8卷积神经网络（二）.mp4 464.96M
| └──week9图像目标检测.mp4 601.70M
└──AI算法工程师被裁的原因是什么？-20210127.mp4 556.05M
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