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机器学习
本课程共53集 翻译完 欢迎学习

课程介绍:2016年,人工智能机器人AlphaGO击败了围棋世界冠军李世石,这场史无前例的“人机大战”将AI置于社会舆论的风口浪尖上。AI是什么?AI对人类有哪些作用?AI在未来社会中会扮演怎样的角色?要想弄清楚这些问题,就必须了解AI的主要的工作原理——机器学习。这门课程对机器学习这一领域既有全面细致的理论讲解,又有趣味生动的故事串联,还有妙趣横生的程序实践,带领同学们从数学、计算机科学和人文哲学等方面全面地理解AI。课程中的知识点覆盖全面,尤其包含近年来这一领域的发展,深度学习、增强学习、生成对抗网络、RNN和LSTM、ALPHAGO程序解析等最新的研究内容登上了MOOC的课堂。我们也规划了十个左右的编程实验,并讲解流行的CAFFE、TENSORFLOW和PYTORCH等流行的深度学习框架,让大家在学习理论的同时亲身实践,体验AI的魅力。与国外Andrew Ng,Fei-Fei Li等课程相比,这门机器学习课程更适合国内学生的学习习惯。只要你有高数和线性代数基础,掌握一门编程语言,那么恭喜你!无论是什么学科背景,你都能学习这门课程,探索AI的奥秘。通过这门课程的学习,我们有信心让你从AI的围观者变成AI的参与者和贡献者,欢迎同学们来到我们的MOOC,一起加油吧!

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课程列表
【第1集】1. 机器学习定义
【第2集】2. 机器学习的分类
【第3集】3. 机器学习算法的过程
【第4集】4. 没有免费午餐定理
【第5集】5. 总结
【第6集】1. 支持向量机(线性可分定义)
【第7集】2. 支持向量机(问题描述)
【第8集】3. 支持向量机(优化问题)
【第9集】4. 支持向量机(线性不可分情况)
【第10集】5. 支持向量机(低维到高维的映射)
【第11集】6. 支持向量机(核函数的定义)
【第12集】7. 支持向量机(原问题和对偶问题)
【第13集】8. 支持向量机(转化为对偶问题)
【第14集】9. 支持向量机(算法流程)
【第15集】10. 支持向量机(兵王问题描述)
【第16集】11. 支持向量机(兵王问题程序设计)
【第17集】12. 支持向量机(兵王问题MATLAB程序)
【第18集】13. 支持向量机(识别系统的性能度量)
【第19集】14. 支持向量机(多类情况)
【第20集】1. 人工神经网络(章节总览)
【第21集】2. 人工神经网络(感知器算法)
【第22集】3. 人工神经网络(感知器算法的意义)
【第23集】4. 人工神经网络(第一次寒冬)
【第24集】5. 人工神经网络(多层神经网络)
【第25集】6. 人工神经网络(梯度下降算法)
【第26集】7. 人工神经网络(后向传播算法 上)
【第27集】8. 人工神经网络(后向传播算法 下)
【第28集】9. 人工神经网络(后向传播算法的应用)
【第29集】10. 人工神经网络(兵王问题MATLAB程序)
【第30集】11. 人工神经网络(参数设置)
【第31集】12. 深度学习的编程工具PYTORCH
【第32集】13. 人脸识别介绍
【第33集】章节简介及资源汇总
【第34集】2. 深度学习(自编码器)
【第35集】3. 深度学习(卷积神经网络LENET)
【第36集】4. 深度学习(卷积神经网络ALEXNET)
【第37集】5. 深度学习的编程工具Tensorflow
【第38集】6. 深度学习的编程工具CAFFE
【第39集】7. 深度学习(近年来流行的卷积神经网络)
【第40集】8. 目标检测与分割上
【第41集】9. 目标检测与分割下
【第42集】10. 时间序列的深度学习模型(RNN和LSTM)
【第43集】11. 生成对抗网络
【第44集】1. 强化学习(Q-Learning和epsilon-greedy算法)
【第45集】2. 强化学习(深度强化学习)
【第46集】3. 强化学习 (policy gradient 和 actor-critic算法)
【第47集】4. 强化学习 (AlphaGo 上)
【第48集】5. 强化学习 (AlphaGo 下)
【第49集】4. ADABOOST
【第50集】5. 人工智能中的哲学
【第51集】1. 主成分分析
【第52集】2. K-均值聚类
【第53集】3. 高斯混合模型
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