• 课程介绍: 目前NLP非常火爆,本课程以聊天机器人为案例,使用TensorFlow作为训练框架,并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点,并通过实际的项目快速上手,使同学们能够举一反三,更好的运用到实际工作中。


    2019-04-30 admin 0条记录
  • 课程介绍: 使用Tensorflow从零开始完成垃圾邮件分类任务,首先讲解如何使用卷积神经网络来处理文本数据,讲解整理网络架构以及构建细节。基于Tensorflow实例演示如何进行数据读取,处理并搭建完整的网络模型,最后构建训练模块完成对文本数据的分类任务。 课程目录: 1课程任务与环境简介 2Tensorflow安装 3数据与任务简介 4如何使用卷积神经网络进行文本分类 5配置项目所涉及参数 6数据读取 7数据切分 8构造session计算域 9卷积网络模块定义 10多卷积核特征提取 11完成整体网络架构 12创建batch迭代模块 13完成训练模块代码 14训练效果 15中文文本分类解决思路


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  • 课程介绍: 课程内容基本上是以代码编程为


    2019-04-30 admin 0条记录
  • 课程介绍: Storm是什么? 为什么学习Storm? Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,被业界称为实时版Hadoop。 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等, 大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。


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  • 课程介绍: 本课程从基础原理到案例实战,一应俱全,涵盖NLP理论基础、Word2Vec理论基础、Word2Vec实战案例课、从Word2Vec到FastText的新发展+案例,是入门实战的首选课程。 适合人群: 学过编程/微积分/线代,有一定的数据结构/算法基础,了解机器学习。且对nlp感兴趣、想深入。


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  • 课程介绍: 不懂Linux,参加我们这些


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  • 课程介绍: 强化学习是当下爆火的机器学习经典模型,由于深度学习发展的迅速,使得强化学习和深度学习可以紧密的联系在一起。从AlphaGo到无人驾驶汽车,强化学习的应用越来越广泛也使得更多的学者关注这个领域。 系列课程从实例出发,形象解读强化学习究竟做了一件什么事以及如何完成这一系列任务。由强化学习的基本概念过度到马尔科夫决策过程,通过实例演示如何通过值迭代求解来得出来最好的决策。举例讲解Q-Learning算法的原理以及如何讲强化学习和深度学习进行结合。最后通过让AI自动玩游戏的项目实战实例演示如何实现用强化学习和卷积神经网络打造DQN网络模型。 适用人群: 深度学习,机器学习,人工智能方面爱好者。


    2019-04-30 admin 0条记录
  • 课程介绍: 大数据如火如荼,如果你想深入学习大数据,Scala是你必学必会的内容,这将是你成为“高薪”程序员的起点,关于Scala的介绍、课程很多,但能做到如此聚焦生产真实应用的课程凤毛麟角,所以,你千万不能错过 。


    2019-04-30 admin 0条记录
  • 课程介绍: 随着计算机与信息技术的快 速发展,越来越多的人仅需要会使用机器学习这一工具即可,无需了解各种机器学习算法的 细枝末节。正如,我们每天都在使用计算机,但是我们不需要了解 CPU 和内存在每一时刻 的具体运行过程。因此,我们推出本课程,旨在帮助学员了解各种常见机器学习算法的原理与思想,同时,以具体案例的形式,引导学员自己动手实践编程。 适用人群: 本课程适用于对 MATLAB 和机器学习感兴趣的学员,包括相关专业的本科生、硕士生与博士生,以及进入职场从事数字信号处理、机器学习与数据挖掘等方向的学员。本课程适用 于机器学习零基础和 MATLAB 有一定基础的学员。


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  • 课程介绍: TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。


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