原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品,转载需授权 几乎每天都可以看到深度学习改变日常生活的新闻,比如: 深度学习算法能够像经验丰富的皮肤科医生一样诊断皮肤癌 亚马逊Go:深度学习和AI将改变零售 深度学习使无人驾驶汽车能够更好地发现行人 想了解这背后的故事吗? 想掌握这些技术从而促进职业生涯的发展吗? 我研究了 Class Central 的开源项目,从中整理出一份深度学习课程清单:其中 27 个在线课程(其中 12 个是完全免费的),课程
职场中一贯有“金三银四”、“金九银十”的说法。如果你是一名正在求职或准备跳槽的程序员,不妨趁着这两个月时间好好准备一下。
经过这几个月的居家隔离,想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了,在线教育领域也因此迎来了一波爆发,竞争异常激烈,既有知名平台如MOOC、学堂在线、网易云课堂等,也有不少初创新星。但要说最受年轻人欢迎的学习资源网站,应该非B站莫属。该平台资源之丰富不用多说,并且全程无广告,很多网友都表示自己通过B站学会了很多技能,比如Python、数据库、Photoshop、英语考级、日语考级等。总之,一个B站就足够解决绝大多数问题。下面,我们整理一波B站上关于数据科学、人工智能领域的学习资料和值得关注的up主,欢迎大家收藏转发哦~
本文为你介绍5个有关TensorFlow的机器学习课程,来帮助你进一步了解数据科学和人工智能。
GitHub 官方在去年发布过一篇文章,总结了 GitHub 上最受欢迎的 20 个课程仓库。
可以说,吴恩达(Andrew Ng)的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人,被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前,有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
B站是个宝,谁用谁知道😎 整理的一些适合算法工程师的学习资源,建议收藏! 0、数学基础 Up主:3Blue1Brown的数学基础:https://space.bilibili.com/88461692。用动画讲述数学专业知识,其视频涵盖了线性代数、微积分、拓扑学等领域,每门课都配有直观生动的动画演示,帮助观众加深对数学概念定理的理解。 数学分析:https://www.bilibili.com/video/av8042121复旦陈纪修老师的数学分析视频课程,共214讲。 数学建模:www.bilibili.
【新智元导读】我们经过详尽的比对,为你奉上最好的机器学习课程、最好的深度学习课程和最好的 AI 课程,涵盖了几乎所有相关的内容,包括 Python、R、深度学习、数据科学、Scala、Spark 2.0、神经网络、聚类分析等等。 机器学习和深度学习是已经到来的未来。预测未来一直是人类梦寐以求的能力,而现在机器学习技术能让我们真正准确预测6个月后的时尚颜色,来年购物者的购物偏好,或技术本身的发展趋势。虽然人工智能已经存在几十年了,但机器学习和深度学习最近才越来越凸显出重要性,变成了令人垂涎的技能,可以让你获得
机器学习根植于统计学,正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中,使其更加高效和智能。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 IEEE Spectrum 发布了2017年顶级编程语言交互排行榜,Python高居第一。Python的排名从2016年开始就借助人工智能持续上升,在人工智能的各个领域,包括机器学习、深度学习以及大数据分析等的应用越来越广泛。 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,可以处理系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 注册之后,可以获得七天免费试听。不过在这之前,你首先需要输入一张信用卡/储蓄卡,或者Paypal账户的相关信息,用于支付未来的学习费用。 如果7天后,你没有取消听课,每个月会从你的账上扣除49美元。 接着,我们就进入到《深度学习专项课程》的课程首页。 首先,页面上方有一个醒目的提示:“要获得证书, 请通过提交政府颁发的身份证来验证您的身份。”也就是说,你学完这个课程,想要得到一张“吴恩达嫡传真功夫已got”的证书,需要上传身份证、护照或驾照等信息。
首先,你需要一门编程语言。密歇根大学的这门专业课是有关学习如何使用Python,并创建自己的内容。
大数据与人工智能时代,掌握Python基础后,我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向... 如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?除了自学之外,多数人都会选择在线课程作为辅
我们很多人都没有注意到,其实 YouTube 上面有大量免费的机器学习的指导课程。你无须再等待 MOOC 课程的更新了,可以在 YouTube 上面找到你想要的。去年,我们在 Top YouTube Videos 里面推荐了大量神经网络、深度学习和机器学习方面的优秀视频,但是很多视频已经有些过时了,所以这里我们需要更新一下视频推荐。 (备注:请自备梯子科学上网观看) 本文可以帮助你发现新的工具、技术、方法等。你要牢记这句话:对新知识的学习要像生命对于活水的需求一样迫切,永远不要停下追赶新知识、新观点的脚步。
以前,吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识,虽然也会有动手实验,但它们主要是为了帮助理解。在这一份 Coursera 新课中,吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态。
Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言,成为了众多开发者的首选。特别是在网络爬虫领域,Python因其丰富的库和工具而受到广泛青睐。本文将为大家分享一份Python爬虫资源大全,为您提供丰富的学习资料和实用工具,助力您成为一名优秀的网络爬虫工程师。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入,学会如何使用 Python 实现一个博客,桌面词典,微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习,将具备独立的Python开发能力。
本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。
这是一份五个月(20个星期)学习计算机科学的经验贴,希望帮助你跟我一样从入门到精通。
自然语言处理(NLP)或者计算语言学是信息时代最重要的技术之一。从网络搜索、广告、电子邮件到客户服务、语言翻译、虚拟代理、医疗报告等,NLP 的应用几乎无处不在。近年来,深度学习(或神经网络)在许多 NLP 任务上达到了非常高的性能,使用单个端到端神经模型就能完成许多任务,不再需要特定于任务的特征工程。
本课程以 Python 为主要开发语言,深入浅出,快速上手深度学习技术。学习本课程:
Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢?微软开启了一个针对 Excel 功能的话题,用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言,不仅可以作为 VBA 的替代品,而且也可以作为字段函数(= SUM(A1:A2))的替代方案。该提议得到了众多用户的支持,得票支持率高于排名第二的提议的
作者 codecondo 编译 wzhvictor segmentfault.com/a/1190000004187319 用Python编写代码一点都不难,事实上它一直被赞誉为最容易学的编程语言。如果你准备学习web开发, Python是一个不错的开始,甚至想做游戏的话,用Python来开发游戏的资源也有很多。这是快速学习这门语言的途径之一。 许多程序员都把Python作为编程之旅的开始,然后是像PHP和Ruby这样的语言。它也是2014年最热门的web开发语言之一,并极力推荐学习。但是,P
【新智元导读】这份指南适合有一些数学基础,了解一些编程语言,现在想深入学习深度学习的人。主要包括2个视频教程,2部重要专著,一系列深入浅出的博客文章,以及一系列实现算法的指南和代码,堪称年度最有价值深度学习资料! 深度学习是计算机科学和数学交叉的一个快速变化的领域,属于机器学习的一个相对较新的分支。机器学习的目的是教计算机根据给定的数据执行各种任务。这份指南的目标读者是已有一些数学基础,了解一些编程语言,现在想深入学习深度学习的人。 这份完全指南主要包括2个视频教程,2部重要专著,以及一系列深入浅出的博客文
许多程序员都把Python作为编程之旅的开始,然后是像PHP和Ruby这样的语言。它也是2014年最热门的web开发语言之一,并极力推荐学习。但是,Python应该怎么学呢?应该从哪里开始?
2018年1月 教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等 AI 相关的课程。
计算机视觉(Computer vision)是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。
最近有几个小伙伴咨询怎么学习python的事情,他们有做开发的、有做运营的,很高兴大家有这么强烈的Python学习意愿。当然Python的学习,我是建议自学,首先明确自己的学习目标,例如开发自动化脚本、做数据分析等。然后可以制定学习计划,计划一般分三步:基础学习、动手练习(形成肌肉记忆)、项目实践。而基础学习也是Python学习的第一步,重要的就是怎么找靠谱的学习资料,当然我推荐大家去哔哩哔哩去找一些播放量比较高且系统性讲解Python的视频去看,这样可以对Python有大概的体感,对Python有个全局的认识。但是看视频的缺点就是降低了动手实操的能动性,很多同学觉得看着挺简单的,但是动手写的时候还是一脸懵逼,无从下手。所以呢,除了看视频,更重要的是实践,去coding。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 大家好,我是贾志刚,OpenCV学堂 微信公众号 号主,也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验,先后出版过三本相关书籍,CSDN+51CTO博客访问超过500W+。 今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能? 现在CV行业已经严重内卷,但是真正可以写程序,会写程序的还是很缺乏,一个CV开发者要想很好的搞好项目落地,只会python肯定不行,必须是C++与Python都可
如果想要机器能够进行思考,我们需要先教会它们去看。 李飞飞——Director of Stanford AI Lab and Stanford Vision Lab 计算机视觉(Computer vision)是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。 学习和运算能让机器能够更好的理解图片环境,并且建立具有真正智能的视觉系统。当下环境中存在着大量的图片和视频内容
人工智能无疑是2017年最火爆的技术,许多外行的朋友想学习却不知道从何下手,所以特意将此文翻译过来,供大家参考。可以在短期之内进入这个领域。这些视频大多数都可以在国内的网站上找到。 📷 这个“前十名单”是根据最佳内容创建的,而不是根据评论数量。为了帮助你选择合适的框架,我们首先从一个比较流行的Python DL库的视频开始。。让我们开始! 1.概述:比较深度学习框架(96K次) - 5分钟 在学习Python,先理解5个最流行的深度学习框架-SciKit Learn,TensorFlow,Theano,Ke
“王老师您好!我是学XX专业的(或是学过某编程语言),听说 Python 很热,打算好好学习,但是不知道学完以后能否进XX类型的企业?都有哪些岗位需要掌握 Python 呢?”
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 一年以前,我还只是一个没有任何编程经验的技术宅。在试着上了一些在线课程之后,我深受启发,接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后,我意识到我可以通过 edX ,Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识,并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后,我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单,其中很多
重 大 好 消 息 NetDevOps入门到实战特训营学习已经由线下转为线上了。 线上特训营模式可以一次性解决同学们上课地点限制、上课时间请假难、课程时间紧任务重的问题。不仅如此,为了保证各位同学的线上学习效果,我们也在课程本身做了很多设计,包括①开课前的2次直播导学;②阶段课程的专项练习;③1V1实操指导等,具体有哪些变动一起往下看吧! 工作5年还在低效运维? 很多网工入行多年,忙到飞起,加班加点更是常规操作,人却越来越迷茫,低效的运维在不断地消耗工作的激情!何不让网络自动化运维帮你解放劳动力,几行脚本就
文中的链接请点击网址:http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 预备知识 你必须有大学数学知识。你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念: 深度学
如果你想自学,网络是一个非常好的地方,这里有太多的资源,有大神 Devendra Desale就挑选出了网络公开课中优秀的数据科学课程推荐给大家。 关于这些课程的指导方针: 你需要考虑到需要的条件,决定所需的学时和持续时间看是否适合自己。 所有课程是基于有统计学背景的假设上。 有些课程中需要编程语言或者软件工具当做工具。 The Analytics Edge (麻省理工学院) 水平: Beginners-Expert 学时: 10 - 15小时/周 状态: Archived 持续时间: 12周 需要的条
【导读】3月1日,Google上线了AI学习网站——Learn with Google AI,并重磅推出了机器学习速成课程MLCC,该课程基于TensorFlow(TF),旨在为所有经验水平的人提供免
课程简介介绍道,本课程将从实现矩阵乘法和反向传播基础开始,到高性能混合精度训练,最新的神经网络架构和学习技术,以及介于两者之间的所有内容。它涵盖了许多构成现代深度学习基础的最重要的学术论文,使用“代码优先”教学方法,每个方法都从头开始在 Python 中实现并进行详解(还将讨论许多重要的软件工程技术)。整个课程包括大约 15 个课时和数十个交互式 notebooks,且完全免费、无广告,作为社区服务供使用。前五课时使用 Python、PyTorch 和 fastai 库;最后两节课使用 Swift for TensorFlow,并由 Jeremy Howard 和与Swift、clang 和 LLVM 的创建者 Chris Lattner 共同教授。
今天我深入研究了逻辑回归到底是什么,以及它背后的数学是什么。学习了如何计算代价函数,以及如何使用梯度下降法来将代价函数降低到最小。 由于时间关系,我将隔天发布信息图。如果有人在机器学习领域有一定经验,并愿意帮我编写代码文档,也了解github的Markdown语法,请在领英联系我。
数据科学是一个跨学科的领域,涉及使用统计和计算方法,以及机器学习和人工智能,从数据中提取洞察力和知识。它结合了数学、统计学、计算机科学和领域特定知识的要素,用于分析、可视化和解释复杂的数据集。
“学习Fastai从哪开始?”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频?并不是。
最近,科技新闻网站HackerNews的网友就公平票选了一波,大家集思广益,投出了一版最优质、最受欢迎的网课资源。
吴恩达的deeplearning.ai上新了!新的AI课程叫做TensorFlow in Practice,面向那些希望学习使用TensorFlow编写AI程序的人。
数据分析是Python应用较多的一个领域,这个教程包含了Python基础、数据采集、数据处理到数据挖掘,这是我看过比较细致的教程了。
本文并不只是一篇融合了经典 PYTHON 学习书籍/视频/课程中观点的大汇编,而且还覆盖了一些初、中级学习者在学习过程中会面临的更大的问题——一些 Stack Overflow 未收录也未能解决的问题
【导读】自从上次春节充电系列:李宏毅机器学习笔记以来我们又见面了,因为在机器学习中数据集是很关键的东西,好的数据集可以给实验带来很好的结果,然而有时候数据集需要我们自己构造,这时候就需要爬虫来帮你建造数据集了。Python网络爬虫与信息提取笔记系列主要针对用Python在网上进行信息爬取,需要初步的Python基础,当然如果你不会python也没关系,可以在实战中学习。今天主要是课程准备工作的介绍,涉及课程框架、Python IDE工具和科学计算工具三部分内容。话不多说,让我们一起学习这些内容吧。 春节充电
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