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速看!十年夜免费机械进修课程曾经给您备好了

本文作者:FUTUREAI 2019-06-03 16:00
导语:速看!十年夜免费机械进修课程曾经给您备好了 本文引见了10门相干课程,涵盖了机械进修进门、深度进修战天然言语处置等,期望对您的进修有所帮忙。 做者:读芯术滥觞: 读芯术

速看!十年夜免费机械进修课程曾经给您备好了

本文引见了10门相干课程,涵盖了机械进修进门、深度进修战天然言语处置等,期望对您的进修有所帮忙。

做者:读芯术滥觞:读芯术|2019-05-29 07:59

本文引见了10门相干课程,涵盖了机械进修进门、深度进修战天然言语处置等,期望对您的进修有所帮忙。

机器学习

图片滥觞:pexels

本系列课程的供给者有:Delta Analytics、做家兼培训师Aur lien Geron、威斯康星年夜教麦迪逊分校、AI研讨员Goku Mohandas、滑铁卢年夜教、新减坡国坐年夜教战英属哥伦比亚年夜教等。

机器学习

滥觞: Deep Unsupervised Learning Spring(减州年夜教伯克利分校)

1. 机械进修的根底

传收门:http://www.deltanalytics.org/curriculum.html (Delta Analytics)

本课解说的是一些根本的建模实际,是成为一位及格的法式员所必备的常识。每一个版块的课程皆偏重 于真用示例,旨正在背读者引见理论本领和用于模子数据的壮大算法(实在十分简朴)。

2. 利用TensorFlow 2战Keras停止深度进修

传收门:https://github.com/ageron/tf2_course (Aur lien Geron)

正在那个课程里,包罗用TensorFlow 2战Keras停止深度进修的锻炼。而习题取详解由Jupyter Notebooks显现 。

正告:TensorFlow 2.0预览版会有bug,能够取终极的2.0版本没有完整不异。希望那段代码正在TF 2出去后能够一般运转。

3. 深度进修

传收门:http://pages.stat.wisc.edu/~sraschka/teaching/stat479-ss2019/(威斯康星年夜教麦迪逊分校)

本课程的重面是了解人工神经收集战深度进修算法(正在根本层里会商那些办法背后的数教本理),并用代码真现收集模子,和将那些模子使用于实践数据散。所触及的主题包罗 用于图象分类战烦闷 沉迷标检测的卷积神经收集、用于建模文本的轮回神经收集、和用于死成新数据的死成对立收集。

4. 真用AI

传收门:https://github.com/GokuMohandas/practicalAI (Goku Mohandas)

该课会解说进修战利用机械进修的真用本领,帮忙法式员可以操纵机械进修从数据中获得有代价的疑息。

利用PyTorch真现根本的ML算法战深度神经收集。 正在阅读器上运转一切工具,没有需求停止任何Google Colab设置。 进修里背工具的能为说明 阐述编码的ML真用教程,而不由 是进修书里教程。

5. 深度无监视进修

传收门:https://sites.谷歌 .com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home (减州年夜教伯克利分校)

本课程触及了两个没有需求题目 标新立异数据的深度进修范畴:深度死成模子战自我监视进修。死成模子范畴的最新停顿有助于对下维本初数据(如天然图象、音频波形战文本语料库)停止传神 的建模。自我监视进修的开展减少了监视表征进修取无监视表征进修正在微调不成 睹使命圆里的差异。本课程将引见那些主题的实际根底和最新启用的使用法式。

6. 深度进修简介

传收门:http://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/index.html (减州年夜教伯克利分校)

本课程引见了深度进修的实践使用,包罗实际念头和实践操纵办法。别的,借引见了多层感知器、反背传布、主动微分战随机梯度降落。别的,本课程用卷积收集去处置图象,从简朴的LeNet到最新的ResNet下粗度模子系统构造。其次,文中借会商了序列模子战轮回收集,如LSTMs,GRU战留意机造。本课程夸大下效理论、劣化战可扩大性,比方扩大到多个GPU战多台机械。本课程的烦闷 沉迷标是使教员得到当代非参数估量所需的了解力战理论才能。

7. 强化进修

传收门:https://cs.uwaterloo.ca/~ppoupart/teaching/cs885-spring18/goals.html(滑铁卢年夜教)

本课程背教员们解说怎样设想算法,使机械能停止强化进修。监视进修形态下,机械从露有准确决议计划的示例中进修;非监视进修形态下,机械从数据中发明形式去进修。而正在强化进修形态下,机械从部门、隐式战提早反应中进修,挨次决议计划使命需求机械重复取情况或用户交互,强化进修对施行那一使命起到很年夜帮忙。强化进修的使用包罗机械人掌握、主动驾驶汽车、搜索引擎优化 毒品、会话代办署理、帮助手艺、计较金融、运筹教等。

8. 深度进修正在天然言语处置中的使用

传收门:https://www.comp.nus.edu.sg/~kanmy/courses/6101_1810/ (新减坡国坐年夜教)

本课程参考于CS 224N《天然言语处置中的深度进修》 斯坦祸年夜教的Richard Socher传授的课程。经Socher传授答应,本课照搬了他的课程形式战文献挑选。

9. 天然言语处置的使用

传收门:http://people.ischool.berkeley.edu/~dbamman/info256.html (减州年夜教伯克利分校)

本课程讨论了将天然言语处置做为探究战推理数据化文本的办法,特别偏重 于NLP的使用圆里 立异利用Python中现有的NLP办法战库,而没有是探究其中心算法。

那是一门使用性课程,每一个课程皆包罗简短解说环节战用Jupyter Notebooks当堂尝试环节(约莫各占50%)。教员将正在教室长进止年夜量编程,并取其他教员战西席停止小组协作。教员必需 为每节课做好筹办,并正在课条件交筹办质料,考勤有硬性请求。

10. 机械进修讲座

传收门:https://www.cs.ubc.ca/~schmidtm/Courses/LecturesOnML/ (英属哥伦比亚年夜教)

那门课程材料是UBC年夜教一名传授收拾整顿的闭于机械进修的材料开散,包罗80多个讲座的质料,触及了年夜量取机械进修相干的话题。各个主题中的标记相称分歧,那使得其联系关系明晰可睹,而且各主题按易度排序(易度递删,而且一切观点皆有明白界说)。

【编纂保举】

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