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视频介绍 [复制本页地址介绍给朋友~]
01认识人工智能
知识点1-人工智能的概念
知识点2-人工智能的发展历史
知识点3-机器学习
知识点4-监督学习
知识点5-无监督学习和半监督学习
知识点6-强化学习
PPT-认识人工智能
：认识人工智能
02行业典型应用案例I
案例1-AlphaGo的突破
案例2-智能医疗——肿瘤诊断和治疗
案例3-自动驾驶汽车
PPT—应用案例I
03K近邻算法
知识点1-“君君臣臣”传达的分类思想
知识点2-k近邻算法的核心思想
知识点3-特征向量与矩阵
知识点4-向量与矩阵的运算
知识点5-特征向量的归一化
知识点6-k值的选取
知识点7-邻居距离的度量
知识点8-分类决策的制定
知识点9-鸢尾花分类项目简介
知识点10-鸢尾花分类项目实战
PPT-K近邻算法
：K近邻测试
04贝叶斯算法
知识点1-贝叶斯的历史渊源
知识点2-重温贝叶斯定理
知识点3-蒙提霍尔问题
知识点4-贝叶斯的问题 -汤姆断案
知识点5-贝叶斯的问题-贝叶斯学派VS频率学派
知识点6-贝叶斯方法在机器学习中的应用-朴素贝叶斯
知识点7-贝叶斯方法在机器学习中的应用-能否出去玩，贝叶斯说了算
知识点8-基于贝叶斯的垃圾邮件过滤 - 垃圾邮件的来源
知识点9-基于贝叶斯的垃圾邮件过滤--基于贝叶斯推断的垃圾邮件过滤器
知识点10-贝叶斯网络
PPT-贝叶斯算法
：贝叶斯测试
04决策树
知识点1-感性认识决策树
知识点2-深入理解决策树
知识点3-决策树的智慧：熵
知识点4-初识信息熵
知识点5-信息熵的量化计算
知识点6-如何构建决策树与信息增益简介
知识点7-构建决策树实战
知识点8-基尼指数与CART
PPT-决策树
：决策树测试
05行业应用典型案例II
案例1-格灵深瞳智能视频监控系统
案例2-旷视科技Face++人脸识别
案例3-Yale门锁：让生活更安全
案例4-人工智能的热门领域：机器人
案例5-宜家家居：把家具“摆在”家里
PPT-应用案例II
06深度神经网络模型
知识点1-本能是学习吗
知识点2-神经网络中的学习本质
知识点3-人工神经网络的工作原理
知识点4-人工神经网络的经典模型
知识点5-多层感知机的表征能力
知识点6-BP算法和激活函数
知识点7- 搭建简易神经网络
知识点8-认识深度学习
知识点9-深度学习发展简史
知识点10-卷积神经网络的概念
知识点11-卷积运算
知识点12-卷积神经网络的结构
知识点13-过拟合与欠拟合
PPT-深度神经网络模型
深度神经网络模型
07行业应用典型案例III
案例1-影评情感分类
案例2-疫情下网民情绪分析
案例3-基于Ngram的语音识别
案例4-智能客服机器人
PPT-应用案例III
08循环深度网络模型
知识点1-什么是自然语言处理
知识点2-词向量表示方法——独热编码
知识点3-词向量表示方法——分布式编码
知识点4-词向量表示方法——嵌入式编码
知识点5-自然语言统计模型——Ngram
知识点6-自然语言统计模型——NNLM
知识点7-RNN网络及其记忆功能
知识点8-RNN工作原理
知识点9-LSTM（上）
知识点10-LSTM(下)
知识点11-RNN语言模型
知识点12-基于RNN常见自然语言处理拓扑结构
知识点13-编码器与解码器
知识点14-Attention机制
PPT-循环深度网络模型
：循环深度神经网络模型
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