课程介绍：
近年来，AI技术的发展日新月异，在各大互联网公司的产品竞争中，AI技术已经成为最具价值的技术高地。本课程是一套完整的AI入门课程，主要包括机器学习和深度学习两部分。在本课程中，你将学到，机器学习的原理和基本知识、线性回归、logistic回归、决策树、朴素贝叶斯算法，以及深度学习的原理、tensorflow入门、卷积神经网络、循环神经网络、手写数字识别，并基于tensorflow sequence-sequence开发一个聊天机器人。
课程目录：
01_人工智能_行业背景.mp4
02_人工智能_学习这门课所必备的背景知识.avi
03_人工智能_发展历史及现状.avi
04_人工智能_数学分析基础.avi
05_人工智能_线性代数与概率论基础.avi
06_人工智能_机器学习基本知识.avi
07_人工智能_线性回归模型.avi
08_人工智能_线性回归习题和总结.avi
09_人工智能_Logistic回归模型与练习.avi
10_人工智能_决策树ID3-C4.5算法.avi
11_人工智能_随机森林与梯度提升.avi
12_人工智能_朴素贝叶斯文本分类.avi
13_人工智能_深度学习背景及简介.avi
14_人工智能_深度神经网络基础及DNN简介.avi
15_人工智能_Tensorflow框架简介.avi
16_人工智能_Tensorflow入门示例讲解.avi
17_人工智能_卷积神经网络.avi
18_人工智能_卷积神经网络代码讲解.avi
19_人工智能_WordEmbedding模型.avi
20_人工智能_循环神经网络(1).avi
21_人工智能_循环神经网络(2)-lstm.avi
22_人工智能_循环神经网络应用.avi
23_人工智能_聊天机器人实战.avi
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