大数据机器学习(袁春)

大数据机器学习(袁春)

机器学习贝叶斯大数据

《大数据机器学习》课程是面向信息学科的高年级本科生或研究生开设的基础理论课,目的是培养学生深入理解大数据机器学习理论基础,牢固掌握大数据机器学习方法,并能够解决实际问题等综合能力。课程的主要内容包括:统计学习基本理论,机器学习基本方法,深度学习理论和方法。

共113课时15小时39分33秒

Digi-Key :图形算法在深度学习等应用中的加速手段

Digi-Key :图形算法在深度学习等应用中的加速手段

图像处理深度学习图形算法

视频主要讲解在图像算法开发的落地过程当中常用的算法加速手段,本教程以ARM嵌入式作为研究基础,以树莓派4作为实验平台,主要内容包含: 1:列举嵌入式应用中,一些可行的图像加速手段; 2:逐一详细说明; 3:逐一进行代码上机演示。

共1课时35分1秒

数据结构 上海交大

数据结构 上海交大

复杂度堆栈

数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率,数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。本教程由浅入深,超级详细,适合自学、课堂教学与课后复习考试之用。上海交大算法与数据结构视频教程是檀晓红老师主讲的,基本上不遗漏任何重点和难点,本门课程主要内容包括:数据结构相关基本概念、线性表的基本操作与应用、栈和队列的定义与基本操作、串的模式匹配算法、二叉树相关基本概念与算法实现、图的存储结构与算法以及各类查找和排序算法等

共29课时1天10小时20秒

人工智能导论 浙江工业大学

人工智能导论 浙江工业大学

人工智能模糊蚁群推理

本课程为入门级人工智能课程,适合初学者,可以帮助初学者实现“零基础”学习人工智能。本课程采用浙江工业大学王万良教授编著的专业教材《人工智能导论》(第4版),紧紧围绕人工智能的基本思想、基本理论、基本方法及其应用展开,并融合了人工智能的一些前沿内容。本课程共有12讲,包括:人工智能概述、一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法和框架表示法、基于谓词逻辑的推理方法、可信度方法和证据理论、模糊推理方法、搜索求解策略、遗传算法及其应用、蚁群算法及其应用、专家系统与机器学习、BP神经网络及其应用和Hopfield神经网络及其应用。

共80课时12小时15分33秒

图像处理与分析 武汉大学 贾永红

图像处理与分析 武汉大学 贾永红

滤波图像处理边缘检测

《图像处理与分析》意在丰富学生图像处理与分析的知识,培养学生图像处理与分析的学习兴趣、创新思维和动手能力。目的是让学生深入理解图像处理的概念,掌握图像处理与分析的方法与技能,了解数字图像处理的发展与应用。

共41课时6小时4分9秒

机器学习基础:案例研究(华盛顿大学)

机器学习基础:案例研究(华盛顿大学)

机器学习ML

在本课程中,您将从一系列实用的案例研究中获得有关机器学习的动手经验。 在第一门课程的最后,您将研究如何基于房屋特征预测房价,从用户评论中分析情绪,检索感兴趣的文档,推荐产品以及搜索图像。 通过使用这些用例的动手实践,您将能够在广泛的领域中应用机器学习方法。

共116课时8小时3分27秒

计算机视觉课程 清华大学 王明哲

计算机视觉课程 清华大学 王明哲

机器视觉cv

本课程为青年AI自强项目-计算机视觉课程,主要的组织者、演讲者、参与者全部以学生为主,为同学们解决实际问题:弥补“技术小白”与“老师觉得你懂”之间的鸿沟、弥补“课本”到“实践”的鸿沟、解决一般的学术文章/资源不易读的问题。本课程主要由8次讲座以及1个转化挑战任务组成,讲座每隔一周举办一次。每次讲座会用通俗易懂的语言引导大家掌握AI相关的知识点,依次为AI鸟瞰与进阶指南、机器学习入门、经典神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、分类任务、探测任务、实例与调参方法,最后通过转化挑战任务带领大家实操实践等等。

共43课时7小时18分59秒

Generative Adversarial Network (GAN)

Generative Adversarial Network (GAN)

人工智能机器学习GaN深度学习

李宏毅2018GAN算法讲解

共10课时8小时20分14秒

李宏毅:机器学习的下一步

李宏毅:机器学习的下一步

机器学习GaNattack

李宏毅老师2019年最新机器学习视频教程

共61课时12小时45分47秒

OpenCV 3 with Python 3 Tutorial

OpenCV 3 with Python 3 Tutorial

Pythonopencvimage

共53课时11小时32分54秒

大规模数据处理与云计算  北京大学

大规模数据处理与云计算 北京大学

云计算大数据

云计算技术(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

共15课时5小时4分13秒

matlab机器学习(英语中字)

matlab机器学习(英语中字)

MATLAB机器学习线性回归K近邻

在本视频中,您将跟随Loren Shure快速入门机器学习算法,并了解三种类型的机器学习(聚类,分类和回归): 聚类——将一组事物分成具有不同属性的组; 分类——用于图像中的对象检测,预测性维护和垃圾邮件检测等应用程序; 回归——用于构建模型,以预测给定其他功能的连续体的响应。 本视频用简单易懂的方法讲解机器学习算法中的线性回归、邻近算法(K-NN)、​k均值聚类算法(k-means)、​支持向量机(SVM)、​判别分析、​决策树(Decision Tree)​

共7课时15分42秒

数字图像处理 天津理工大学

数字图像处理 天津理工大学

小波变换几何变换灰度变换

介绍各种数字图象处理的算法分析及编程实现技术。 主要内容包括:位图基础、图象的显示、图像的几何变换、图象灰度变换、图像的平滑处理、图像锐化处理及边缘检测、图像分割及测量、图像的形态学处理、图像的变换域处理及应用、图像的合成、24位彩色图像处理、JPEG图像的压缩编码。

共49课时1天4小时20分39秒

Hinton机器学习与神经网络

Hinton机器学习与神经网络

神经网络机器学习反向传播

Hinton 教授的这门 课程是一门必修课。对所有人,包括初学者和专家都将受益于 Hinton 的观点和思想的广度。

共75课时12小时4分17秒

深度学习与计算机视觉  斯坦福 李飞飞

深度学习与计算机视觉 斯坦福 李飞飞

机器视觉神经网络机器学习ML

随着搜索应用程序,图像识别、App应用、成像、医学、无人机和无人驾驶汽车,计算机视觉在我们的社会中已经变得无处不在。许多这样的应用程序,比如:图片分类、定位和检测的核心功能任务都是视觉识别技术完成的。最新发现的神经网络方法(又名“深度学习”),极大地提升了视觉识别系统的先进性能。

共37课时20小时8分36秒

统计机器学习

统计机器学习

机器学习统计概率

统计学习是关于计算机基于数据构建的概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门科学,统计学习也成为统计机器学习。

共41课时1天47分24秒

机器学习 (台大李宏毅)

机器学习 (台大李宏毅)

神经网络机器学习有监督无监督

深受好评的台大李宏毅老师讲述的机器学习课程,该课程也是此类教程中非常难得使用中文授课的一门,外语不好的小伙伴儿们有福啦。课程以深度学习为主轴,强调实战性。除了基础知识和算法的讲解,还包含各种相关前沿技术的解读,课程中涉及到的项目都非常新,与时俱进。 李老师讲课注重对基本原理的深入浅出,风趣幽默,举重若轻,常常引用动漫形象进行原理的类比解说,实在是机器学习教程里的一股清流哇~

共35课时1天3小时17分6秒

机器学习导论

机器学习导论

机器学习上海交大张志华

机器学习的目标是对计算机编程,以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用,包括分析以往销售数据来预测客户行为,人脸识别或语音识别,优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务,以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述,《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。

共42课时1天4小时6分25秒

大数据算法

大数据算法

算法大数据并行

大数据算法这门课程旨在通过讲授一些大数据上基本算法设计思想,包括概率算法、I/O有效算法和并行算法,让听课的同学们接触到和传统算法课程不一样的算法设计与分析思路,并且以最新的研究成果为导向,让参与这门课程学习的同学了解大数据算法的前沿知识。通过这门课程的学习,同学可以掌握大数据算法设计的基本思想,并通过本门课程的作业,掌握大数据算法设计与分析的技术。

共35课时7小时35分52秒

新一代计算机会自己编程

新一代计算机会自己编程

人工智能TED

给我们讲讲机器学习是什么,它似乎是一个关键动力,驱动着很多让人兴奋的事,还有围绕着人工智能的那么多关注。机器学习到底是怎么工作的

共1课时24分12秒

我们怎样才能教会电脑理解我们的情感

我们怎样才能教会电脑理解我们的情感

人工智能TED

我们正生活在一个 越来越数字化的世界中。 我们的生活被设备、智能家居等充斥, 而我不觉得这种状况会停止。 我想在一开始就植入更多的人性, 而我有预感,将艺术 带入人工智能研究 就是其中一个方法。

共1课时11分11秒

机器学习贝尔实验室黄大威

机器学习贝尔实验室黄大威

机器学习聚类有监督无监督

机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

共46课时15小时18分45秒

从自然世界到智能时代

从自然世界到智能时代

人工智能AI

该课程主要面向非智能科学与技术专业的学生与各界人士,介绍自然世界中丰富多彩的“自然智能”和由此启发产生的“智能计算”模型与方法,以及形式多样的“智能系统”与日新月异的“智能前沿”,内容涉及生物、医学、遗传、物理、社会与智能科技等多学科知识,以提升科学文化素质、扩展学科知识视野、增强科技创新意识为目标。

共30课时4小时31分34秒

机器学习 吴恩达

机器学习 吴恩达

机器学习MLmachine learning

此课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘与统计模式识别的知识。主题包括:(i) 监督学习(参数/非参数算法、支持向量机、内核、神经网络)。(ii) 非监督学习(聚类、降维、推荐系统、深度学习)。(iii) 机器学习的优秀案例(偏差/方差理论;机器学习和人工智能的创新过程)课程将拮取案例研究与应用,学习如何将学习算法应用到智能机器人(观感,控制)、文字理解(网页搜索,防垃圾邮件)、计算机视觉、医学信息学、音频、数据挖掘及其他领域上。

共113课时19小时28分58秒

人工神经网络及其应用

人工神经网络及其应用

神经网络人工智能王永骥

本课程的主题是人工神经网络及其应用。本文中论述人工神经网络的基本单元、网络结构、几种常用的人工神经网络的算法及其在电力系统中的应用。

共4课时1小时26分3秒

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