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62. 分类算法之朴素贝叶斯方法
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《人工智能概论》视频课程,第62讲:分类算法之朴素贝叶斯方法。 来自中国大学MOOC平台:https://www.icourse163.org/course/BUU-1461546165。 《人工智能概论》课程是一门引领大家进入人工智能领域的基础课程,了解人工智能的概念和发展简史,理解人工智能三大流派的主要特点,并熟悉人工智能的主要研究内容和应用领域,包括计算机视觉、语音智能与自然语言处理等。同时,本课程对人工智能中使用的主要关键技术进行了介绍,主要包括:知识表示、专家系统、知识图谱、搜索技术、机器学习、人工神经网络和深度学习、机器人与智能驾驶等等。课程突出应用性,并提供了多个实践环节的演示视频。本课程可以供人文社科、理工类等学科、专业的朋友学习。
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63. 分类算法之 KNN 方法
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61. 分类算法之决策树
55. 遗传算法概述
使用微调模型进行图像分类
68. 聚类
52. A算法与A*算法
还得看吴恩达!一口气讲透CNN、RNN、GAN、LSTM、YOLO、transformer等六大深度学习神经网路算法!真的不要太爽~(AI人工智能丨机器学习)
71. 文本分类概述
60. 分类算法之 Logistic 回归
69. 强化学习概述
50. 状态空间
57. 机器学习概述
56. 遗传算法应用案例
25. 自然语言生成概述
53. 博弈树搜索
26. AI 自动诗词创作
64. 图像分类任务
40. 框架表示法
54. α-β剪枝法
使用特征提取进行图像分类
16. 计算机视觉的发展史
29. 问答系统
43. 专家系统的结构
39. 产生式系统
38. 产生式表示法
49. 问题求解概述
90. 深度学习实战智能问答系统(实战)
72. 向量空间模型
51. 启发式搜索概述
32. 声音模型和语言模型
79. 卷积神经网络
48. 知识图谱的构建
24. 句法分析
93. 智能机器人的应用
95. 智能驾驶系统与测试
《深度学习技术与应用》_19_全连接神经网络图像分类_PyTorch_CIFAR10
使用预训练模型