人工智能:IBM认知计算教程

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发表于 2021-11-28 03:12:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
【课程目录】

第一章:认知计算与人工智能

什么是认知计算
认知计算技术挑战
人工智能发展简史
机器学习与深度学习
人工智能传奇人物

第二章:机器学习

什么是机器学习
线性分类器
目标函数设计和正则化技术
随机梯度下降算法

第三章:机器学习与大数据

机器学习与大数据
基本分类器
分类器实践
数据降维方法及实践

第四章:深度学习

神经网络与BP算法
神经网络中的自编码器
Softmax回归
自学习算法
深度神经网络
卷积神经网络

第五章:GPU与认知计算

GPU综述
GPU硬件架构
CUDA编程
CUDA编程实战

第六章:深度学习框架与工具

数据集准备
深度学习竞赛及典型网络模型
深度学习框架
深度学习实验与实战








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