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第一章节
通用技术
时间:11月30日下午
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机器学习(点击查看详情)
涵盖深度学习、强化学习、迁移学习、监督学习、半监督学习、无监督学习等应用。
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数据处理(点击查看详情)
大量的数据可以提供训练学习算法所需,如何利用数据来培训人工智能,使其获得更精准的结果?
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算法模型(点击查看详情)
人工智能依托着强大的算法,完成不同场景下的应用反馈,其中将涉及到回归算法、正则化方法、决策树算、基于实例的算法等内容
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AI平台和工具(点击查看详情)
分享各种深度学习的框架与工具,如TensorFlow、Caffe、MXNet、PaddlePaddle等工具的应用及技巧。
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