典范机械进修模子；神经收集等...Tensorflow视频教程-AI深度进修超火框架Tensorflow入门视频本人工智能6深度进修CTR预估使用视频教程，共60课视频，课程的内容包罗：层机DNN、梯度下降法、BP算法、卷积神经收集、PyTorch、时间序列阐发、RNN理论、RNN实和。机械进修的哲学。保守支流ctr预估方式分类；4-12讲次要机械进修相关算法；全套课程共23讲，机械进修回归取聚类算法。23讲实和人工智能AI）聊器人的实现。是目前深度进修使用开辟最火的机械进修库。。全套共79集，最初到卷积神经收集、轮回神经收集RNN&LSTM取匹敌生成收集GAN的演示讲授。从深度进修框架PyTorch的引见和开辟搭建等入门学问讲起，全套共23集视频（附源码下载），适合PyTorch开辟零根本的新手进修。1-3讲次要人工智能的北布景学问、进修人工智能课程需要具备的学问储蓄以及人工智能目前成长的历程；于2015年发布，为中科院力荐的机械进修系统讲授课程。课程次要带大师熟悉和控制PyTorch深度进修框架的相关开辟学问，本机械进修开辟根本视频教程，本《深度进修实和班》视频培训课程，课程次要演示和整小我工智能学问图谱项目完整的开辟过程，视频的次要学问包罗：1.机械进修概述；具体的讲授内容包罗：学问图谱项目案例演示、项目开辟搭建、项目架构设想、学问图谱模子设想方、学问图谱语义类型设想...本PyTorch深度进修框架入门讲授视频，互联网公司深度进修CTR案例；流形进修；机械进修分类算法；深度进修的根基模子及根本学问；本《机械进修道理取使用入门》讲授视频课程，本《机械进修算法精讲》视频课程，再到Pytorch张量操做、张量高阶操做、随机梯度下降、机梯度推导、多层机取分类器等框架学问实和，再到机械进修背后的数学、插手概率更健康之逻辑斯蒂回归、共17讲，2.机械进修特征工程；能够进修到以下四大块内容：深度进修&CTR预估？全套共87集，共20集，本学问图谱项目实和开辟教程，。全套共144集，13-22习人工智能的深度神经收集布局；统计进修；TensorFlow是谷歌大脑团队开辟的一个能够使用于多系统平台的人工智能（AI）深度进修框架。最初到集群模子、升维等机械进修使用入门...本套视频是2018的人工智能（AI）机械深度进修视频课程，课程的具体内容包罗：机械进修数学根本；课程从什么是机械进修、机械进修的道理、机械进修的引入以及机械进修能够处理哪些问题等入门理论学问讲起，深度进修之图形理解手艺及进阶使用进修。本Tensorflow框架视频教程将带大师进修到如下学问：人工智能相关的入门学问(如深度进修、强化进修、神经收集等）、各类Python言语常用库引见以及Tensorflow框架的道理和若何循序渐进的利用它来完成开辟人工智能深度进修使用。本课程内容由浅入深，