九章算法-人工智能集训营 第6期|2019版|独家资源

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人工智能集训营 第6期
项目全面升级,零基础掌握16+2工业级项目,通过实战深入学习人工智能算法及工业化流程,快速提升简历,斩获心仪offer

1 Python 基本语法基础 Introduction to Python II(拓展视频)

2 逻辑斯蒂回归I-Logistic Regression I

3 逻辑斯蒂回归II-Logistic Regression II

4 逻辑斯蒂回归III-Logistic RegressionIII

5 机器学习集成I-Ensemble 1

6 机器学习竞赛入门 Introduction To Machine Learning Contest

7 Tensor flow 基础搭建机器学习模型2

8 机器学习总结

9 强化学习1-入门介绍:Basic introduction

10 Fast R-CNN与Faster R-CNN, Fast R-CNN and faster R-CNN

11 强化学习5 – 游戏项目2 – 学习视觉游戏

12 模型的选择与使用CNN视觉

13 Text Input Representation 2

14 机器学习从0到1 Introduction to Machine Learning

15 Python 数据分析之爬虫项目 II Python crawler II

16 机器学习Python Data Analysis – Pandas

17 Python面向对象、第三方库等介绍 Python – OOD

18 Python 基本语法基础 Introduction to Python I

19 梯度提升决策树GBDT

20 强化学习2 – 马科夫决策过程(Markov Decision Process MDP)

21 目标检测算法与R-CNN, Introduction to the object detection algorithm and R-CNN

22 人脸识别2(Face recognition2)

23 Python 基本语法基础 Introduction to Python II

24 机器学习 Python Data Analysis- Numpy Matplotlib

25 机器学习KNN 算法实战 Machine Learning – KNN algorithm II

26 卷积神经网络入门

27 决策树算法I-Decision Tree 1

28 神经网络 Neural Network 2

29 Text Input Representation 1

30 机器翻译 seq – to – seq model 2

31 朴素贝叶斯I-Naive Bayes 1

32 线性回归 Linear Regression

33 深度学习 2 CNN

34 机器学习集成III – Ensemble 3

35 深度学习 1 CNN

36 决策树算法II-Decision Tree 2

37 神经网络Neural Network 1

38 机器学习常用算法 ML algorithms(拓展视频)

39 项目:深度学习的应用

40 Python 数据分析之爬虫项目 I Python crawler I

41 人脸识别1, Face recognition1

42 朴素贝叶斯II-Naive Bayes 2

43 机器学习集成II-Ensemble 2

44 机器学习常用算法 ML algorithms

45 Tensor flow 基础搭建机器学习模型1

46 卷积神经网络基本架构与实践

47 Python 基本语法基础 Introduction to Python II(拓展视频)

48 强化学习4 – Deep Q Network

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35 评论

  1. 真的可以哦

  2. 不错,顶一个

  3. 好多九章算法的资料 谢谢提供

  4. 好多九章算法的资料 谢谢提供

  5. 成功上岸了 感谢感谢

  6. 出租前女友

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