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课程目录
第一章:AI及NLP基础 (15讲)
01 | 课程介绍
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02 | 内容综述
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03 | AI概览:宣传片外的人工智能
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04 | AI项目流程:从实验到落地
免费
05 | NLP领域简介:NLP基本任务及研究方向
免费
06 | NLP应用:智能问答系统
07 | NLP应用:文本校对系统
08 | NLP的学习方法:如何在AI爆炸时代快速上手学习?
09 | 深度学习框架简介:如何选择合适的深度学习框架?
10 | 深度学习与硬件:CPU
11 | 深度学习与硬件:GPU
12 | 深度学习与硬件:TPU
13 | AI项目部署:基本原则
14 | AI项目部署:框架选择
15 | AI项目部署:微服务简介
第二章:深度学习简介和NLP试水 (14讲)
16 | 统计学基础:随机性是如何改变数据拟合的本质的?
17 | 神经网络基础:神经网络还是复合函数
18 | 神经网络基础:训练神经网络
19 | 神经网络基础:神经网络的基础构成
20 | Embedding简介:为什么Embedding更适合编码文本特征?
21 | RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程
22 | RNN简介:RNN和LSTM
23 | CNN:卷积神经网络是什么?
24 | 环境部署:如何构建简单的深度学习环境?
25 | PyTorch简介:Tensor和相关运算
26 | PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?
27 | PyTorch简介:如何构造神经网络?
28 | 文本分类实践:如何进行简单的文本分类?
29 | 文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?
第三章:表格化数据挖掘 (4讲)
30 | 经典的数据挖掘方法:数据驱动型开发早期的努力
31 | 表格化数据挖掘基本流程:看看现在的数据挖掘都是怎么做的?
32 | Pandas 简介:如何使用Pandas对数据进行处理?
33 | Matplotlib 简介:如何进行简单的可视化分析?
12 | 深度学习与硬件:TPU

12 | 深度学习与硬件:TPU

王然
众微科技AI Lab技术负责人、阿姆斯特丹大学数学和计量经济学双硕士
120讲 每周一/四更新1813
订阅¥129
2
本节摘要
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精选留言(4)

  • ququwowo
    老师,如果希望后面跟着动手做,您是否推荐先在GCP建这个VM?Colab可以吗?还是您将来的演示是在本地环境?(考虑到tensorflow要用特定版本等等)

    作者回复: 我是用gcp。但是其实你可以选择各种都可以。colab肯定可以。

    2020-03-02
    2
  • 王柯
    只能说谷歌爸爸牛逼,coalb里面也可以勾选TPU
    2020-03-03
    1
  • JaneIDK
    这节课好好好实用
    2020-03-22
  • 亚祥
    有木有比较好用长久的翻墙软件呀?或者买解决访问好外网
    2020-03-06
收起评论
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