强化学习深入浅出完全教程

强化学习深入浅出完全教程 ▶ 20:59:55
¥ 765.00 视频 20 小时 共9章23节

课程简介 深入浅出地介绍强化学习的概念,算法发展历史,分类,及发展趋势。强化学习深入浅出完全教程,内容包括强化学习概述、马尔科夫决策过程、基于模型的动态规划方法、蒙特卡罗方法、时间差分方法、Gym环境构建及强化学习算法实现、值函数逼近方法、DQN方法及其变种、策略梯度方法。 你将收获 掌握强化学习知识,并运用到具体工作中。 第一章:强化学习概述强化学习概述Python基础Numpy基础Gym环境介绍第一节作业第二章:马尔科夫决策过程马尔科夫决策过程(上)马尔科夫决策过程(中)马尔科夫决策过程(下)第三章:基于模型的动态规划方法马尔科夫决策过程示例编程基于动态规划的强化

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3D Semantic Segmentation with Submanifo

3D Semantic Segmentation with Submanifo ▶ 33:42
¥ 50.00 视频 33 分钟 共8章14节

课程简介【CVPR2018】3D Semantic Segmentation with Submanifold Sparse Convolutional Networks 子流形稀疏卷积网络的三维语义分割你将收获 快速理解这篇论文 帮你节约时间 第一章:摘要1. 摘要  [1:04]第二章:介绍1. 介绍  [2:46]第三章:相关工作1. 相关工作  [2:52]第四章:卷积网络的空间稀疏性1. 卷积网络的空间稀疏性  [2:47]第五章:子流形卷积网络1. 稀疏卷积运算  [3:44]2. 实现  [3:05]第六章:用于语义分割的子流形FCN和U-Net1.

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PyTorch自然语言处理入门

PyTorch自然语言处理入门 ▶ 3:02:19
¥ 60.00 视频 3 小时 共3章12节

课程简介随着对于深度学习研究的逐渐深入,在自然语言处理领域,出现了很多深度学习的模型,这些模型相比于传统的机器学习方法,在准确率等指标上面有了很大的提高。本课程拟就深度学习在自然语言处理领域的应用,从基础开始,使用PyTorch作为模型构建工具,做一个深入浅出的介绍,希望对于学员在自然语言处理领域的研究和应用有所启发。你将收获 1.了解机器学习和深度学习的一些基础概念 2.了解自然语言处理的基础概念 3.了解深度学习如何应用于自然语言处理 4.掌握PyTorch的简单使用方法 第一章:PyTorch框架简介1. 机器学习基础概念介绍2. 深度学习基础概念介绍3. PyTorch使用

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3D Pose Estimation and 3D Model Retriev

3D Pose Estimation and 3D Model Retriev ▶ 30:21
¥ 45.00 视频 30 分钟 共6章9节

课程简介【CVPR2018】3D Pose Estimation and 3D Model Retrieval for Objects in the Wild 野外物体三维姿态估计与三维模型检索你将收获 快速理解这篇论文 帮你节约时间 第一章:摘要1. 摘要第二章:介绍1. 介绍第三章:相关工作1. 三维姿态估计2. 三维模型检索第四章:三维姿态估计与三维模型检索1. 三维姿态估计2. 三维模型检索第五章:实验和结果1. 三维姿态估计2. 三维姿态检索第六章:结论1. 结论

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TensorFlow入门无监督学习

TensorFlow入门无监督学习 ▶ 1:46:24
¥ 58.00 视频 1 小时 共3章11节

课程简介你将收获 理解自编码的多种变形。 使用对抗神经网络训练模型 第一章:课程简介1. 课程简介第二章:自编码网络——无监督学习1. 简单自编码2. 线性自编码与卷积网络自编码3. 去噪自编码和栈式自编码14. 去噪自编码和栈式自编码25. 变分自编码与条件变分自编码第三章:对抗神经网络——用网络来监督网络1. 对抗神经网络理论讲解2. 对抗神经网络代码讲解13. 对抗神经网络代码讲解24. 对抗神经网络代码讲解35. 对抗神经网络代码讲解4

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人工智能产品经理实践视频精讲

人工智能产品经理实践视频精讲 ▶ 4:30:06
¥ 500.00 视频 4 小时 共4章21节

课程简介 一线讲师实践经验总结,全面掌握人工智能相关知识的佳实践;全面认知:人工智能相关技术、产品和商业模式,横向覆盖全领域知识;单点突破:选择其中的一个方向,深入学习,纵向打通,以点带面;你将收获 全面认知:人工智能相关技术、产品和商业模式,横向覆盖全领域知识; 第一章:人工智能课程大纲篇1. 人工智能课程大纲2. 人工智能基础3. 人工智能产品经理概述4. 人工智能的业务架构5. 人工智能的技术架构6. 人工智能的应用架构7. 人工智能的数据架构8. 智能人机交互模型第二章:人工智能关键技术篇1. 人工智能关键技术之智能语音2. 人工智能关键技术之自然语言处理3

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AI开发者大会——主会场

AI开发者大会——主会场 ▶ 1:43:33
¥ 699.00 视频 1 小时 共6节

课程简介 AI开发者大会(AI NEXTCon),是由中国IT社区CSDN与硅谷AI社区AICamp联合出品的AI技术与产业年度盛会。本节课从讲解了AI 技术的发展前景,AI在求职,实践中的应用。机器学习的基本发展情况你将收获 机器学习 AI技术 章节目录1. AI时代,开发者该何去何从2. 深度学习在亚马逊Alexa中的应用3. AI在大规模招聘求职上的应用4. AI技术创新及产业化实践5. 自然语言处理进展:从理解到创作6. 即时配送中的机器学习技术

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人工智能数学之矩阵

人工智能数学之矩阵 ▶ 2:05:07
¥ 199.00 视频 2 小时 共3章6节

课程简介本课程是人工智能工程师的辅助课程,讲解矩阵的概念、运算、分解、应用,以及numpy操作。旨在帮助学员补充矩阵基础,为学习机器学习做准备,减轻后续正课的学习压力,学习更顺畅。你将收获 了解矩阵的概念及运算 掌握矩阵的分解及应用 熟悉numpy操作 第一章:矩阵的概念及运算1. 矩阵的概念和运算  [30:02]第二章:矩阵分解1. 矩阵分解  [20:54]第三章:矩阵numpy操作1. creat_mat  [19:05]2. slice index  [23:47]3. concatenate  [16:45]4. broadcast  [14:34]

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3D Human Pose Estimation in the Wild by

3D Human Pose Estimation in the Wild by ▶ 35:53
¥ 50.00 视频 35 分钟 共7章12节

课程简介【CVPR2018】3D Human Pose Estimation in the Wild by Adversarial Learning  利用对抗学习进行野外三维人体姿态估计你将收获 快速理解这篇论文 帮你节约时间 第一章:摘要1. 摘要第二章:介绍1. 介绍第三章:相关工作1. 二维人体姿态估计2. 三维人体姿态估计3. 对抗性学习方法第四章:框架1. 生成器:三维姿态估计器2. 判别器第五章:学习1. 生成器的预训练2. 对抗性学习第六章:实验1. Human3.6M上的结果2. 跨域泛化第七章:结论1. 结论

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《强化学习:原理与Python实现》新书发布会

《强化学习:原理与Python实现》新书发布会 ▶ 1:16:56
免费 视频 1 小时 共4节

课程简介《强化学习:原理与Python实战》是一本配套TensorFlow 2代码的强化学习教程书,全书完整地介绍了主流的强化学习理论,听众可以了解强化学习基础知识,通过实例感受强化学习的魅力,并了解强化学习前沿进展。你将收获 强化学习全景知识:强化学习的模型和算法分类。 强化学习案例分享:2019年OpenAI-Gym排行榜明星算法解读。 章节目录1. 《强化学习:原理与Python实现》新书发布会-12. 《强化学习:原理与Python实现》新书发布会-23. 《强化学习:原理与Python实现》新书发布会-34. 《强化学习:原理与Python实现》新书发布会-4

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