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课程介绍：1_人工智能开发及远景介绍（预科）02_线性回归深入和代码实现03_梯度下降和过拟合和归一化04_逻辑回归详解和应用05_分类器项目案例和神经网络算法06_多分类、决策树分类、随机森林分类07_分类评估、聚类08_密度聚类、谱聚类09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化11_DNN深度神经网络手写图片识别12_TensorBoard可视化13_卷积神经网络、CNN识别图片14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现a15_Keras深度学习框架7 b! `; q& S8 g4 f* @! _$ `
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发表于 2022-6-16 07:36:01
