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极客时间 王天一 人工智能基础课 人工神经网络

极客时间 王天一 人工智能基础课 人工神经网络

名师简介:

王天一,毕业于北京邮电大学,获得工学博士学位,在读期间主要研究方向是连续变量量子通信理论与系统,主持并参与了多项** / 省部级科研项目,以第一作者身份发表了 5 篇 SCI 论文。

目前在贵州大学大数据与信息工程学院担任副教授,主要研究方向是大数据与人工智能,研究内容包括以物联网为基础的大数据应用及神经网络与机器学习。 著有《人工智能革命》一书。

目录:

01-开篇词(1讲)

02-数学基础(7讲):

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02数学基础月有阴晴圆缺,此事古难全:概率论.html

02数学基础|月有阴晴圆缺,此事古难全:概率论.mp3

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03数学基础窥—斑而知全豹:数理统计.html

03数学基础窥—斑而知全豹:数理统计.mp3

03数学基础窥—斑而知全豹:数理统计.pdf

04数学基础不畏浮云遮望眼:最优化方法.html

04数学基础不畏浮云遮望眼:最优化方法.mp3

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05数学基础万物皆数,信息亦然:信息论.html

05数学基础万物皆数,信息亦然:信息论.mp3

05数学基础万物皆数,信息亦然:信息论.pdf

06数学基础明日黄花迹难寻:形式逻辑.html

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06数学基础明日黄花迹难寻:形式逻辑.pdf

(课外辅导)数学基础拓展阅读参考书.html

(课外辅导)数学基础Ⅰ拓展阅读参考书.pdf

03-机器学习(10讲):

07机器学习数山有路,学海无涯:机器学习概论.html

07机器学习数山有路,学海无涯:机器学习概论.mp3

07机器学习数山有路,学海无涯:机器学习概论.pdf

08机器学习简约而不简单:线性回归.html

08机器学习简约而不简单:线性回归.mp3

08机器学习简约而不简单:线性回归.pdf

09机器学习大道至简:朴素贝叶斯方法.html

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09机器学习大道至简:朴素贝叶斯方法.pdf

10机器学习衍化至繁:逻辑回归.html

10机器学习衍化至繁:逻辑回归.mp3

10机器学习Ⅰ衍化至繁:逻辑回归.pdf

04-人工神经网络(7讲)

05-深度学习(7讲)

06-深度学习框架下的神经网络(5讲)

07-深度学习之外的人工智能(4讲)

08-应用场景(4讲)

09-加餐(5讲)

10-复习课(7讲)

11-结束语(1讲)

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