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开课吧(完结)导师制名企实训班商业智能方向 004期├─1.数据采集与实战│ ├┈L1-2自测文档 1.xls│ ├┈L1-code.zip│ ├┈lesson1-2BIV3.8.pptx│ ├┈第一章第1节： 数据采集与实战.mp4│ └┈名企bi优秀作业分享.docx├─2.数据可视化及实战│ ├┈L2-2自测文档.xls│ ├┈L2.zip│ ├┈lesson2-2BIV1.
小白也能听懂的人工智能原理（完结）├─课程资料│ ├┈python-3.8.6-amd64.rar│ ├┈srivastava14a.pdf│ ├┈第八节课资料.zip│ ├┈第二课资料(工程，可视化工具).rar│ ├┈第九课资料.zip│ ├┈第六课资料.zip│ ├┈第七课资料.zip│ ├┈第三课资料(工程，可视化工具).rar│ ├┈第四课资料.rar│ ├┈第五课资
开课吧(完结)核心能力提升班商业智能方向 004期├─第10章 PageRank、图论与推荐系统│ ├┈L10-code.zip│ ├┈L10自测文档.xls│ ├┈lesson10BIV1.5.pptx│ ├┈第一十章第1节： PageRank、图论与推荐系统.mp4│ └┈优秀作业-BI核心第十章.txt├─第11章Graph Embedding│ ├┈L11.zip│ ├┈L1
小象学院价值499的人工智能全新升级版I├─视频│ ├┈01.机器学习中的数学基础.mp4│ ├┈02.机器学习的数学基础.mp4│ ├┈03.机器学习中的哲学.mp4│ ├┈04.机器学习中的数学基础.mp4│ ├┈05.经典机器学习模型.mp4│ ├┈06.经典机器学习模型.mp4│ ├┈07.经典机器学习模型.mp4│ ├┈08.线性模型.mp4│ ├┈09.线性模型.mp
三个月教你从零入门人工智能,深度学习精华实践课程├┈章节01： 什么是人工智能.rar├┈章节02： 深度学习入门基础知识.rar├┈章节03： 传统神经网络与参数理解.rar├┈章节04： 前向传播与反向传播.rar├┈章节05： 自编码Autocoder的原理及应用.rar├┈章节06： 经典卷积神经网络及图像分类.rar├┈章节07： 目标检测算法的原理及应用.rar├┈章节08： 迁移学习
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python3入门人工智能+掌握机器学习+深度学习全套视频教程+资料
大数据技术基础22讲，直击大数据核心价值，抓住智能时代掘金利器。串联起数据生产、数据收集 、数据传输、 数据存储、 数据挖掘 、数据分析、数据应用这条数据流转的链条，为你讲解大数据体系，共分 5 个模块，共 22 篇。
本项目是一个将大数据技术综合运用于核心业系统的经典案例。项目的目标功能：提供可动态制定规则的实时营销消息推送。项目的可扩展适配场景：实时推荐，实时风控，实时精准广告推送等。
开课吧人工智能核心能力七期-NLP方向专业课2022年【完结】├─01、第一章 自然语言处理的基本过程│ ├┈第一章第1节： 自然语言处理的基本过程.mp4│ ├┈自然语言处理的基本过程--标准答案.zip│ ├┈自然语言处理的基本过程--作业.zip│ └┈自然语言处理的基本过程.pptx.zip├─02、第二章 向量空间模型│ ├┈1_向量空间模型.pptt.zip│ ├┈第二章第
Python3入门机器学习：经典算法与应用轻松入行人工智能完整版
Python3+TensorFlow打造人脸识别智能小程序
本课程系统介绍了智能对话机器人的体系结构、技术架构和关键技术；通过三个实战案例，对闲聊型（AIML），问答型（知识图谱）和任务型智能对话机器人（OPENIDAL）的底层原理和机制进行了深入介绍；通过对开源框架源码剖析和功能拓展，为智能对话机器人的工程实践提供了方向指引。
人工智能1910期 全套视频+源码+课件├─01_人工智能开发及远景介绍（预科）│ ├┈1_何为机器学习.mp4│ ├┈2_人工智能与机器学习关系.mp4│ ├┈3_人工智能应用与价值.mp4│ ├┈4_有监督机器学习训练流程.mp4│ ├┈5_有监督机器学习训练流程.mp4│ ├┈6_Python机器学习库Scikit-Learn介绍.mp4│ └┈7_理解线性与回归.mp4├─0
马sb人工智能1期├─01_AI一期课程资料│ ├─01_第1章节无资料│ ├─02_第2章节到第4章节资料│ │ ├─code│ │ └─ppt│ ├─03_第5章节到第9章节资料│ │ ├─code│ │ └─ppt│ ├─04_第10章节无资料│ ├─05_第11-12章节资料│ │ ├─code│ │ └─ppt│ ├─06_第13章节无资料│ ├─0
人工智能深度学习 第五期（高薪就业班）├─10_图神经网络实战│ ├─1_图神经网络基础│ │ ├┈1-图神经网络应用领域分析.mp4.mp4│ │ ├┈2-图基本模块定义.mp4.mp4│ │ ├┈3-邻接矩阵的定义.mp4.mp4│ │ ├┈4-GNN中常见任务.mp4.mp4│ │ ├┈5-消息传递计算方法.mp4.mp4│ │ └┈6-多层GCN的作用.mp4.m
黑马人工智能面试课程├─1--第一章 自动编码器│ ├─1--自动编码器历史与应用介绍│ │ └┈1.1.自动编码器历史与应用介绍.mp4│ ├─2--构建自动编码器│ │ ├┈1.2.基础自动编码器.mp4│ │ ├┈1.3基础自动编码器-数据读取.mp4│ │ ├┈1.4基础自动编码器编码-模型结构与优化.mp4│ │ ├┈1.5基础自动编码器编码-模型训练.mp4│
课程目录├──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