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Tsinghua University

大数据与机器智能

Tsinghua University via XuetangX

Overview

在课程中掌握python编程,实践机器智能的实验,通过对机器学习的基本原理的学习,完成机器智能的课程项目。

 

在实践中掌握Scikit-learn/TensorFlow2/Keras2机器学习技术,通过对机器智能系统的实践,实践TensorFlow2的人工智能应用,如计算机视觉、语音识别等。

 

理清人工智能产业发展方向,了解人工智能产业的生态,各种技术工具及应用,拓展对人工智能产业的认识视野,培养运用人工智能技术的创新与创业能力。


Syllabus

  • BDMI-课程介绍
    • Python语言学习
      • Python语言基础1
      • Python语言基础-2
      • Python语言基础-3
      • Python库介绍-Numpy
      • Python库介绍-Matplotlib
      • Python库介绍-Pandas
      • Python可视化库-Seaborn
    • 机器学习和Scikit-learn实践
      • 机器学习:基本概念与术语
      • scikit-learn实践
    • 深度学习和TensorFlow2实践
      • 深度学习1:人工神经元
      • 深度学习2:逻辑思提回归
      • 深度学习3-多层网络
      • 深度学习4-5 网络结构与卷积网络
      • 深度学习6 循环网络
      • TensorFlow2实践
    • 机器学习与深度学习应用
      • 自然语言处理与大语言模型
      • 量化交易中机器学习应用
    • 特邀报告1-从系统视角看机器学习:以TensorFlow为例
      • 特邀报告2-强化学习与OpenRL
        • AI辅助编程
          • RPA软件机器人

            Taught by

            Zhen Chen, Chao Li, Guo Min, YiSong Zhang, Xiaodong Ma, Haoyu Wang, Ying Gao, Tian Lin, hao wang, Shiyu Huang, and Hu Yaodong

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