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人工智能开发课程介绍(201805版).pdf

01_人工智能开发及远景介绍(预科)

02_线性回归深入和代码实现

03_梯度下降和过拟合和归一化

04_逻辑回归详解和应用

05_分类器项目案例和神经网络算法

06_多分类、决策树分类、随机森林分类

07_分类评估、聚类

08_密度聚类、谱聚类

09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归

10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化

11_DNN深度神经网络手写图片识别

12_TensorBoard可视化

13_卷积神经网络、CNN识别图片

14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现

15_Keras深度学习框架

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