课程目录4 Z, V0 P. x$ V3 {
01_人工智能开发及远景介绍（预科）) r2 p. S, u, J& m+ i- D2 ?7 W& M' v
02_线性回归深入和代码实现" M6 w6 o3 z! R
03_梯度下降和过拟合和归一化
04_逻辑回归详解和应用
05_分类器项目案例和神经网络算法* Q! l2 q% N* a/ \( o
06_多分类、决策树分类、随机森林分类1 B# Z2 `6 X) d# I
07_分类评估、聚类6 J* H, {3 g; [4 l* ~2 o- L8 t; a+ i
08_密度聚类、谱聚类: w$ c9 {0 w6 G6 v
09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归
10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化8 }& V7 B' k2 Q1 {
11_DNN深度神经网络手写图片识别
12_TensorBoard可视化/ a4 P: x m* y$ v+ m4 q! ?
13_卷积神经网络、CNN识别图片
14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现2 l% u2 A# ?# }6 K! f/ K
15_Keras深度学习框架
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