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开课吧《人工智能核心能力培养计划》
  • 2023-12-03
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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则  

|   ├──3.1 常用机器学习模型  

|   ├──4.1 ALS算法与推荐系统  

|   ├──5.1 因子分解机, libFM与基于邻域的协同过滤  

|   ├──6.1 预测全家桶与机器学习神器  

|   ├──7.1 神经网络基础与移动推荐系统  

|   ├──8.1 时间序列分析  

|   └──9.1 循环神经网络与预测  

├──02-导师制名企实训班商业智能方向第四期  

|   ├──1.1 数据采集与实战  

|   ├──10.1 智能供应链  

|   ├──11.1 智能供应链(二)  

|   ├──12.1 主题模型与文本表征  

|   ├──13.1 常见规划问题2  

|   ├──14.1 Learning to Rank与Airbnb个性化推荐  

|   ├──15.1 逻辑回归与采购决策  

|   ├──16.1 Prediction is all you Need  

|   ├──17.1 时间序列分析  

|   ├──18.1 时间序列实战  

|   ├──19.1 资金流入流出预测  

|   ├──2.1 数据可视化及实战  

|   ├──20.1 个性化推荐与金融数据分析  

|   ├──21.1 淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测  

|   ├──22.1  强化学习与推荐系统  

|   ├──23.1 AlphaGo Zero实战  

|   ├──3.1 推荐系统严眼中的你-用户画像  

|   ├──4.1 SVD矩阵分解与基于内容的推荐  

|   ├──5.1 CTR预估算法与基于流行度的推荐  

|   ├──6.1 近似最近邻查找与YouTube推荐系统  

|   ├──7.1 深度卷积网络与实战  

|   ├──8.1 时间序列实战与分布式推荐系统  

|   └──9.1 模型融合与智能预测  

├──05-数据分析与Python程序设计基础  

|   ├──1.1 Python 数据智能编程基础  

|   ├──2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas  

|   ├──3.1 数据可视化  

|   ├──4.1 网络信息分析  

|   ├──5.1 文本信息自动化处理  

|   ├──6.1 Python 办公自动化  

|   ├──7.1 服务器、数据库与分布式系统  

|   ├──1.1 Python数据智能编程基础.mp4  338.46M

|   ├──2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4  367.38M

|   ├──3.1 数据可视化.mp4  416.35M

|   ├──4.1 网络信息分析.mp4  453.19M

|   ├──5.1 文本信息自动化处理.mp4  462.10M

|   ├──6Python办公自动化.mp4  493.62M

|   └──7Python办公自动化.mp4  569.04M

├──06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程  

|   ├──1.1 搜索树,图算法,深度优化与广度优化,算法的时间复杂度  

|   ├──1.2 第一周作业讲解  

|   ├──2.1 神经网络基础,tensorflow和pytorch框架  

|   ├──3.1 深度卷积网络与计算机图像  

|   ├──3.2 深度卷积网络与计算机图像2  

|   ├──4.1 循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自动分类  

|   ├──5.1 Seq2Sequence,机器自动翻译, Image Caption, Attention机制  

|   ├──6.1 贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型  

|   ├──7.1 加课:seq2seq的代码及作业的讲解  

|   ├──Git与版本控制、代码风格.mp4  391.63M

|   ├──Seq2Sequence,机器自动翻译,ImageCaption,Attention机制.mp4  416.28M

|   ├──贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型.mp4  552.22M

|   ├──第一周作业讲解.mp4  342.70M

|   ├──加课:seq2seq的代码及作业的讲解.mp4  505.84M

|   ├──深度卷积网络与计算机图像.mp4  320.09M

|   ├──深度卷积网络与计算机图像2.mp4  424.85M

|   ├──神经网络基础,tensorflow和pytorch框架.mp4  380.20M

|   ├──搜索树,图算法,深度优化与广度优化,算法的时间复杂度.mp4  514.82M

|   └──循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自动分类.mp4  560.99M

├──07-0基础 Python 入门  

|   ├──1.1 Python 基础入门  

|   ├──2.1 Python 编程入门  

|   ├──3.1 常用模块-numpy  

|   ├──4.1 常用模块-pandas  

|   ├──5.1 数据可视化  

|   ├──6.1 Python 办公自动化  

|   ├──python-1-Python基础入门.mp4  390.37M

|   ├──python-2-Python编程入门.mp4  577.79M

|   ├──python-3-常用模块-numpy.mp4  670.98M

|   ├──python-4-常用模块-pandas.mp4  405.88M

|   ├──python-5-数据可视化.mp4  374.88M

|   └──python-6-Python办公自动化.mp4  493.62M

├──08-深度学习框架选修课  

|   ├──1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras  

|   ├──2.1 搭建模型和进阶操作  

|   ├──3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”  

|   ├──4.1 pytorch基础知识  

|   ├──5.1 pytorch神经网络搭建  

|   ├──pytorch基础知识.mp4  356.77M

|   ├──pytorch神经网络搭建.mp4  420.56M

|   ├──tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4  415.90M

|   ├──tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4  560.89M

|   └──搭建模型和进阶操作.mp4  533.56M

├──09-人工智能基础能力提升课  

|   └──09-人工智能基础能力提升课  

├──10-公开课  

|   └──公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么?-20210127.mp4  556.05M

└──试看  

|   └──1-商业智能与推荐系统.mp4  658.42M

  • 商品评价
  • 交易规则
  • 发货方式

  • 1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;

    2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。

  • 交易周期

  • 1、源码默认交易周期:自动发货商品为1天,手动发货商品为3天,买家有1次额外延长3天交易周期的权利;

    2、若上述交易周期双方依然无法完成交易,任意一方可发起追加周期(1~60天)的请求,对方同意即可延长。

  • 退款说明

  • 1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);

    2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);

    3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;

    4、安装:免费提供安装服务的源码但卖家不履行的;

    5、收费:额外收取其他费用的(但描述中有显著声明或双方交易前有商定的除外);

    6、其他:如质量方面的硬性常规问题等。

    注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。

  • 注意事项

  • 1、源站铺会对双方交易的过程及交易商品的快照进行永久存档,以确保交易的真实、有效、安全!

    2、源站铺无法对如“永久包更新”、“永久技术支持”等类似交易之后的商家承诺做担保,请买家自行鉴别;

    3、在源码同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

    4、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,商品写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;

    5、在未拍下前,双方在QQ上所商定的交易内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);

    6、因聊天记录可作为纠纷评判依据,故双方联系时,只与对方在源站铺上所留的QQ、手机号沟通,以防对方不承认自我承诺。

    7、虽然交易产生纠纷的几率很小,但一定要保留如聊天记录、手机短信等这样的重要信息,以防产生纠纷时便于源站铺介入快速处理。

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  • 认证类型:
  • 个人
  • 商家认证:
  • 工作时间
  • 中午12-晚上12
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  • 发货
    5.00
  • 售后
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