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极客时间 - 黄佳-AI应用实战课
editorial_too_short:345 极客时间 - 黄佳-AI应用实战课 实战驱动,掌握AI应用开发 编 课程目录 课程目录 26 集 19|实战:用CNN网络做图像分类.mp4 [90.3 MB] 结束语&结课测试.mp4 [419.5 KB] 21|横空出世的大语言模型
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编
极客时间 - 黄佳-AI应用实战课
实战驱动,掌握AI应用开发
编课程目录
课程目录26 集
- 19|实战:用CNN网络做图像分类.mp4
- [90.3 MB] 结束语&结课测试.mp4
- [419.5 KB] 21|横空出世的大语言模型.mp4
- [120.0 MB] 11|分类算法:非常广泛的AI应用场景.mp4
- [88.2 MB] 23|实战:构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp4
- [71.2 MB] 17|大数据和GPU时代的深度学习.mp4
- [135.7 MB] 08|实战:医疗数据集大揭秘.mp4
- [91.2 MB] 01|理论:监督学习、无监督学习、强化学习.mp4
- [205.7 MB] 12|实战:通过分类算法辅助疾病诊断.mp4
- [78.7 MB] 03|工具:机器学习框架scikit-learn.mp4
- [38.9 MB] 20|实战:用RNN做时序预测.mp4
- [108.0 MB] 13|理论:聚类算法的核心原理.mp4
- [53.4 MB] 09|各种各样的回归算法.mp4
- [105.0 MB] 02|实战:如何使用JupyterNotebook?.mp4
- [55.0 MB] 16|实战:通过降维算法做商品的品类分析.mp4
- [35.3 MB] 课程介绍|成为AINative个体.mp4
- [18.5 MB] 06|探索数据中蕴含的故事和商机.mp4
- [62.6 MB] 15|降维算法能用来做什么?.mp4
- [39.4 MB] 04|理论:AI项目实战5大环节.mp4
- [38.9 MB] 07|工具:Matplotlib和Seaborn.mp4
- [96.0 MB] 18|工具:Pytorch深度学习框架.mp4
- [105.4 MB] 14|实战:通过RFM值给用户画像.mp4
- [43.1 MB] 22|工具:大语言模型开发框架LangChain【整理不易‖记得关注:CunWorkNotes】.mp4
- [45.2 MB] 10|实战:通过回归模型预测电商用户的生命周期价值(LTV)【资源精选‖更多关注:CunWorkNotes】.mp4
- [67.6 MB] 05|实战:预测直播带货销售额.mp4
- [47.1 MB] 适合人群 AI应用开发初学者 AI应用开发进阶者 对AI应用开发感兴趣的人 学习收获 掌握AI应用开发的基本技能 学会使用主流AI工具和框架 能够独立开发AI应用 祝您学习愉快! 学有所成,前程似锦!
课程目录
课程目录26 集
- 19|实战:用CNN网络做图像分类.mp4
- [90.3 MB] 结束语&结课测试.mp4
- [419.5 KB] 21|横空出世的大语言模型.mp4
- [120.0 MB] 11|分类算法:非常广泛的AI应用场景.mp4
- [88.2 MB] 23|实战:构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp4
- [71.2 MB] 17|大数据和GPU时代的深度学习.mp4
- [135.7 MB] 08|实战:医疗数据集大揭秘.mp4
- [91.2 MB] 01|理论:监督学习、无监督学习、强化学习.mp4
- [205.7 MB] 12|实战:通过分类算法辅助疾病诊断.mp4
- [78.7 MB] 03|工具:机器学习框架scikit-learn.mp4
- [38.9 MB] 20|实战:用RNN做时序预测.mp4
- [108.0 MB] 13|理论:聚类算法的核心原理.mp4
- [53.4 MB] 09|各种各样的回归算法.mp4
- [105.0 MB] 02|实战:如何使用JupyterNotebook?.mp4
- [55.0 MB] 16|实战:通过降维算法做商品的品类分析.mp4
- [35.3 MB] 课程介绍|成为AINative个体.mp4
- [18.5 MB] 06|探索数据中蕴含的故事和商机.mp4
- [62.6 MB] 15|降维算法能用来做什么?.mp4
- [39.4 MB] 04|理论:AI项目实战5大环节.mp4
- [38.9 MB] 07|工具:Matplotlib和Seaborn.mp4
- [96.0 MB] 18|工具:Pytorch深度学习框架.mp4
- [105.4 MB] 14|实战:通过RFM值给用户画像.mp4
- [43.1 MB] 22|工具:大语言模型开发框架LangChain【整理不易‖记得关注:CunWorkNotes】.mp4
- [45.2 MB] 10|实战:通过回归模型预测电商用户的生命周期价值(LTV)【资源精选‖更多关注:CunWorkNotes】.mp4
- [67.6 MB] 05|实战:预测直播带货销售额.mp4
- [47.1 MB] 适合人群 AI应用开发初学者 AI应用开发进阶者 对AI应用开发感兴趣的人 学习收获 掌握AI应用开发的基本技能 学会使用主流AI工具和框架 能够独立开发AI应用 祝您学习愉快! 学有所成,前程似锦!





