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83. AlexNet
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《人工智能概论》视频课程,第 83 讲:AlexNet 卷积神经网络。 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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23. 词法分析
29. 问答系统
36. 知识与知识表示概述
74. 感知机
76. 全连接神经网络_灰度图像分类(实战)
31. 语音识别
33. 语音合成
65. 使用 KNN 算法完成图像分类(实战)
58. 回归
64. 图像分类任务
44. 典型专家系统
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62. 分类算法之朴素贝叶斯方法
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38. 产生式表示法
神经网络都有哪些区别?迪哥精讲深度学习神经网络(CNN、RNN、GAN、GNN、LSTM)一次带你吃透!
93. 智能机器人的应用
40. 框架表示法
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61. 分类算法之决策树
《深度学习技术与应用》_07_线性分类器与感知机
26. AI 自动诗词创作
91. 机器人简介
84. VGG网络
63. 分类算法之 KNN 方法
19. 计算机视觉的应用
60. 分类算法之 Logistic 回归
48. 知识图谱的构建
28. 基于语料库的机器翻译技术
51. 盲目搜索
04. 人工智能的第一次繁荣期
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77. 全连接神经网络_彩色图像分类(实战)
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《深度学习技术与应用》_20_卷积与卷积核
15. 计算机视觉概述
20. 计算机视觉企业简介
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22. 自然语言处理概述
72. 向量空间模型