2019年独家人工智能项目实战十三套案例实战项目高清视频教程 全网独家课件代码齐全

发布时间: 2019-08-13

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课程介绍:


本套教程是2019年独家人工智能实战项目的专题课程,通过多个案例的实战讲解,在实战过程中让大家对人工智能有更清晰的认识和提高,包括目前最火的人脸识别项目,推荐系统,聊天机器人,监控系统等项目都有包含,课程高清完整,课件代码齐全,共7套人工智能方面的实战项目,分别为:人脸识别项目、人工智能游戏项目、机器学习实战项目、广告平台项目、聊天机器人项目、车辆监控系统项目、推荐系统项目等。




资料介绍:


人工智能已成为近年来最火爆的技术,但大多课程都是讲一些算法基础的内容,对于项目实战的课程少之又少,学习资料非常稀缺,为了让大家能从实战的方向学习人工智能技术,我们准备了独家的人工智能实战十三套完整的高清视频教程,内容相当全面,资料代码齐全,而且我们会持续关注更新长期回馈新老客户,特别适合对人工智能新技术感兴趣的朋友学习。





课程目录介绍


01.【项目实战一】人脸识别与分析系统项目实战      


课时:13 时长:24小时 清晰度:1080P  配套资料:代码 讲义 录制时间:2018


课程重要知识点:


本套教程主要是人脸识别与分析的项目课程,资料包含:理论课、实战课、答疑课、源码、课件,主要内容包含:人工智能技术介绍、市场需求、技术框架,深度学习,算法应用,监督学习,非监督学习,增强学习,K-means clustering, K-NN, SVM,Regression,python基础,pyhon大数据,逻辑回归和软回归的编程实现, 使用python sklearn 实现 linear regression,Softmax Regression 和 Vectorization 讲解,使用 python sklearn 实现 Softmax,模型训练、测试,Caffe,Tensorflow, Keras 介绍,Torch 与 lua 编程,深度学习网络结构,组件和功能单元,人脸识别系统的体系结构,人脸关键点定位,整合视频输入,人脸检测,人脸识别。



   

02.【项目实战二】Uber车辆监控系统项目实战


课时:12 时长:23小时 清晰度:1080P 配套资料:代码 讲义 录制时间:2017

        

课程重要知识点:


本套教程主要是Uber车辆监控系统的项目实战课程,资料包含:理论课、实战课、答疑课、课件、源码、资料,学习重点:用Java和Spring来实现车辆监控系统:模拟车辆实时位置及状态信息,对车辆位置和状态进行实时监控和数据展示,课程将着重帮助学员提升应用能力和拓展能力。在本课程中所学习到的知识和技能也可以运用到其它的应用中,例如Waze中加入社交功能,实时运动信息监控分享,航空监控及管制。拓展能力是指,在已有项目的基础上,我们将指导学员加入新的功能:例如将车辆位置模拟器替换成为手机端APP,从而实时获取GPS位置信息,可以进行车辆以及交通流量监控;根据车辆不同的状态,来进行维修调度和分配;加入乘客请求信息,包括请求地址,目的地等,实时在地图上进行展示等。

     



03.【项目实战三】搜索广告平台项目实战     


课时:12 时长:20小时 清晰度:1080P 配套资料:代码 讲义 录制时间:2017


课程重要知识点:


本套课程不仅涵盖了搜索广告相关的重要数据结构, 算法,业务流程,而且会手把手指导同学们实现电商数据爬虫,电商广告服务器,并用时下最热门的Spark进行大数据处理以及Spark MLlib实现搜索广告相关的算法。


无论你之前对搜索广告了解多少,通过此次课程,你都能对搜索广告核心流程及算法有深入的理解,并且可以让同学们有机会积累大数据处理,机器学习算法,网络服务等实战经验。


课程主要知识点:


1. 搜索广告平台基本流程,数据结构。通过对业务流程,数据结构的详细介绍,首先让同学们对搜索广告的实现原理有基本的了解。随后会指导同学们实现电商数据爬虫,模拟搜索日志数据的生成。此外,老司机还会带领大家配置开发环境,包括:Java,MemCache, MySQL, Spark。这节课结束后,我们后续项目需要的背景知识,数据,开发环境都将准备就绪。


2. 信息检索在广告中的应用。这节课我们会用Java实现广告的业务流程,包括:用户查询的预处理,基于MemCache建立广告关键字倒排表, 用倒排表选择广告, 计算相关度并排序。这节课结束后我们将实现一个基本的搜索广告服务器 v1.0。


3. 核心算法-Query Understanding。这节课我们会展示上一版本的缺陷并通过实现Query Understanding来克服这个缺陷。我们会用Spark MLlib里的Word2Vector model实现query rewrite, 用Spark Map Reduce处理第一节课准备的数据,提取特征,随后应用到算法中。这节课结束后,我们将实现搜索广告服务器 v2.0:用extended query查询广告索引,比较返回广告的广度变化。


4.广告核心算法-排序,定价,位置分配。首先我们将讲解广告排序算法公式,随后引入pClick(点击概率),relevance(相关度)的概念。最后我们会用Spark MLlib 预测pClick和广告相关度并应用到排序算法中。广告商花多少钱,在哪里显示广告?答案会在广告定价算法和位置分配算法中找到。这节课结束后,我们将实现搜索广告服务器 v3.0:优化排序算法,返回相关度更高的广告,实现广告定价和位置分配。



                                  

04.【项目实战四】人工智能机器学习项目纯实战     


课时:9时长:16小时 清晰度:1080P 配套资料:代码 讲义 录制时间:2017


课程重要知识点:


本套教程是人工智能机器学习纯实战的高清视频教程,资料包含:视频教程、讲义、代码、数据、竞赛,主要内容包含:音乐推荐系统、神经网络实现机器翻译、基于pytorch的风格转换、文本主题与分类、金融反欺诈模型、电商点击率预估、视觉聊天机器。



                                                                                                   

05.【项目实战五】人工智能游戏项目实战


课时:9时长:3小时 清晰度:1080P 配套资料:代码 讲义 录制时间:2018


课程重要知识点:


本套教程主要是利用人工智能算法来实现游戏自动程序,资料包含:视频教程、源码、课件、主要内容包含:增强学习、马尔可夫决策过程、Q矩阵与Q函数、更新与使用、FlappyBird数学建模、环境搭建、参数配置、wafty Man、相对运动原理、代码实战



                                        

06.【项目实战六】人工智能聊天机器人项目实战       


课时:5时长:3小时 清晰度:1080P 配套资料:代码 讲义 录制时间:2018


课程重要知识点:


本套教程主要微信自动聊天机器人的项目实战课程,资料包含:视频教程、课件、源码,学习重点:聊天机器人问答机制、自然语言处理、语音合成和识别、语义和情感分析、视频识别和处理、问答机制应用。



                                      

07.【项目实战七】深度学习算法与推荐系统实战     


课时:12时长:21小时 清晰度:1080P 配套资料:代码 讲义 录制时间:2017


课程重要知识点:


本套课程是基于tensorflow的讲解演练的推荐体统项目实战课程,从安装到神经网络算法的讲解实操,资料包含:视频教程、课件、源码,软件,学习重点:tensorflow安装,非线性划分,BP算法,Linear线性回归案例,手写数字(mnist),CNN卷积神经网络,CNN案例操作,RNN循环神经网络,机器学习部署,推荐系统,邻近算法,邻近推荐,协同过滤,SVD矩阵分解,关联规则,python-recsys,数据挖掘,关联规则算法.



        

08.【项目实战八】基于深度学习的聊天机器人项目实战课     


课程重要知识点:


聊天机器人基础、 NLP基础、机器学习、深度学习、图像与文本、聊天机器人开发





09.【项目实战九】NLP自然语言处理从算法到应用实战


课程重要知识点:


条件随机、语言模型、朴素贝叶斯、NLP应用、词向量、LDA主题模型、翻译系统、隐马尔科夫模型





10.【项目实战十】深度学习必备原理与项目实战(共七套实战项目)


课程重要知识点:


01.-2018年人工智能深度学习项目实战之图像分类处理(cifar)


02.-2018年人工智能深度学习项目实战之自然语言处理(word2vec)


03.-2018年人工智能深度学习项目实战之验证码识别(Tensorflow)


04.-2018年人工智能深度学习项目实战之caffe常用工具(Caffe)


05.-2018年人工智能深度学习项目实战之人脸检测识别(caffe)


06.-2018年工智智能深度学习项目实战之文本分类检测(Tensorflow)


07.-2018年人工智能深度学习项目实战之12306抢票实战





11.【项目实战十一】基于OpenCV与深度学习的计算机视觉实战


课程重要知识点:


图像处理、计算机视觉、空域图像处理、机器学习、特征提取、坐标变换、视觉测量、卷积神经网络、迁移学习





12.【项目实战十二】2018年自动驾驶激光SLAM基础到实战  


课程重要知识点:


激光SLAM、传感器、数据处理、运动模型、激光雷达、数学模型、滤波器的激光SLAM、已知定位建图、3D激光





13.【项目实战十三】基于ROS的人工智能机器人实践 9课        


课程重要知识点:


ROS基础、机器人系统设计、机器人仿真、机器视觉、机器语音 、机器人slam、moveit、ros理论与实践




课程截图展示


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    29天前安**

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    7月前wg***

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