描述：课程系统讲解人工智能与深度学习的核心知识，涵盖Python编程基础、数据分析与可视化、数学必备基础(概率统计、线性代数、微积分等)、机器学习算法及深度学习模型。通过深入讲解回归分析、分类算法、聚类方法、决策树、贝叶斯分析、神经网络等技术，帮助学员掌握AI核心理论与实战技能。
课程包含丰富的案例，如新闻分类、异常检测、推荐系统、时间序列预测等，结合真实业务场景，培养学员数据分析与模型应用能力。适合希望入门或提升人工智能、数据科学能力的学员，为从事AI、数据分析相关岗位奠定坚实基础。
链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1j_pAhJkZMvlu1Lc-goaerg?pwd=gp27
📁 大小：288.55 GB
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描述：该课程为极客机器学习训练营的第一期，内容涵盖从基础到高级的机器学习知识。课程从Python和R语言的基础开始，逐步深入到机器学习的基本概念、算法实现、特征工程、集成学习、深度学习基础及常见网络、PyTorch语法、神经网络训练方法、AutoML、Jax简介，以及使用Kubernetes进行部署。此外，还包括高等数学与线性代数的加餐内容，以及机器学习进阶理论与战术的加餐课程。课程内容丰富，注重理论与实践结合，旨在培养实干型的机器学习工程师。
链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/118oVHvVh3wGhPY502OtAAA?pwd=ue4j
夸克：https://pan.quark.cn/s/0f0b2e9a2656
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🏷 标签：#机器学习 #Python #R语言 #深度学习 #PyTorch #神经网络 #AutoML #Kubernetes #特征工程 #集成学习 #极客 #baidu #quark
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描述：这套视频课程涵盖了机器学习、深度学习和强化学习的基础与实践内容，分为多个模块。课程通过理论与代码实现相结合，讲解了机器学习的经典算法(如线性回归、支持向量机、KNN等)以及深度学习的网络架构(如卷积神经网络、循环神经网络等)。强化学习部分重点介绍了Q学习、策略梯度和DQN等技术，涉及多个实际案例，如泰坦尼克生还预测、房价预测等。深度学习内容包括神经网络优化方法、图像处理、NLP技术、模型调优等，强调了常见问题的解决策略，适合想深入掌握现代AI算法的学习者。
链接：https://pan.quark.cn/s/0529ea1fc48d
📁 大小：8.8 GB
🏷 标签：#机器学习 #强化学习 #深度学习 #神经网络 #项目实战 #梗直哥3套课程合集 #quark
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