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机器学习概览
需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程
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AI技术领域课程--机器学习
第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章
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AI基础课程--数学基础知识
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想和方法,是理解复杂算法的必要要素。人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上,想要了解人工智能必须先掌握必备的一些数学基础知识。 课程简介 人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上,本课程为大家介绍AI中所用到的数学基础知识。 课程目标 通过本课程的学习,使学员:
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大数据2.0用到的关键技术有哪些
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机器翻译的优点
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BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升
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Web应用解决方案主要用到哪些关键技术?
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话机器人服务
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深度学习
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什么是AI开发
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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基于深度学习算法的语音识别
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RPA优势_RPA分析_RPA机器
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
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AI开发的基本概念
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机器视觉地产智能体,构筑与众不同的智慧地产
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FPGA开发者云平台应用场景