AI
6大真实企业级人工智能项目贯穿整个课程，具备一定的通用性， 算法的讲解通过类比生活中的事例来细腻的剖析每一个高深的算法，瞬间会让你有一种恍然大悟的感觉。这里可以负责任的告诉大家，本套课程只需要你具备初中三年级的数学水平就可以听的懂。算法中用到的数学知识，课程专门设计了一个程序员的数学模块来解决了大家的后顾之忧，程序员的数学模块，教学总耗时30小时，全面而细致的讲解了人工智能课程中所涉及的每一个数学知识点，复杂的事情，简单说，最轻松的方式助力您走上人生巅峰！
人工智能 函数和导数 古典概率 文本排重
  • 1.人工智能整体概述
  • 2.人工智能在企业中的应用。
  • 3.导数及其意义和应用
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  • 1.面试中常遇到的概率问题
  • 2.概率在人工智能中的应用
  • 3.正态分布及其意义
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  • 1.MD5编码
  • 2.simhash 3.minhash
  • 4.内容排重项目
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    bloom过滤器 朴素贝叶斯 逻辑回归
  • 1.网络爬虫
  • 2.bloom过滤器的原理和应用
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  • 1.分类在企业中的应用
  • 2.朴素贝叶斯的原理和应用
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  • 1.逻辑回归和分类 2.梯度下降法
  • 3.逻辑回归的几何原理 4.逻辑回归的数学原理
  • 5.逻辑回归在企业中的应用
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    FM算法 支持向量机 文本分类-情感分析
  • 1.FM算法和逻辑回归对比
  • 2.FM算法的原理
  • 3.FM算法训练方法
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  • 1.支持向量机和逻辑回归的对比
  • 2.支持向量机的原理
  • 3.非线性分类 4.核方法
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  • 1.情感分析在企业中的应用
  • 2.搭建情感分析系统 3.真实场景中的上线
  • 4.指标的解读 5.实际常遇见的问题以及解决方案
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    随机森林 xgboost与gbdt 信息熵
  • 1.条件树
  • 2.随机森林
  • 3.随机森林的优点
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  • 1.boost思想 2.gbdt算法原理和应用
  • 3.xgboost原理以及应用
  • 4.企业中的应用
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  • 1.信息量和信息熵
  • 2.信息熵的物理意义
  • 3.信息熵在统计中的应用
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    聚类算法 LDA 分词器和新词发现
  • 1.聚类算法的用途
  • 2.Kmeans算法
  • 3.EM算法 4.Db-scan算法
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  • 1.文本主题的意义
  • 2.LDA算法详解
  • 3.LDA算法在企业中的应用
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  • 1.分词的意义和常见分词器使用
  • 2.分词器的改进
  • 3.新词发现基本方法
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    NLP在推荐搜索中的应用 神经网络入门 CNN神经网络
  • 1.推荐常见架构讲解
  • 2.搜索常见架构讲解
  • 3.NLP技术在推荐搜索中的应用
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  • 1.逻辑回归和神经元
  • 2.BP算法原理和训练方法
  • 3.常见激活函数讲解
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  • 1.图像分类在企业中的应用
  • 2.卷积的基本思想
  • 3.CNN神经网络模型
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    LSTM模型 AI写诗 wordembending和fasttext
  • 1.序列模型简介
  • 2.RNN模型原理讲解
  • 3.LSTM模型原理讲解
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  • 1.项目背景
  • 2.语料获取
  • 3.LSTM在AI写诗中的应用
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  • 1.onehot编码 2.词向量的优点和意义
  • 3.词向量的原理和调参
  • 4.fasttext在文本分类中的应用
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    聊天机器人
  • 1.聊天机器人在企业中的应用
  • 2.如何打造聊天机器人
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