机器学习共41条数据
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零基础参加人工智能培训学什么？
全民AI时代已经来临，人工智能技术早就在不知不觉间渗透到工作和生活的各大领域。目前，人工智能人才需求旺盛，零基础学习人工智能的初学者也越来越多了。那么，零基础参加人工智能培训学什么呢？下面我们以博学谷的人工智能课程为例，来带大家一起了解下学习的具体内容。
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2020-8-04 15:08:53
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人工智能学什么课程？掌握到什么程度？
零基础AI入门课，从人工智能基础概念到Python编程基础和数据科学库Numpy，从线性回归，逻辑回归，梯度下降等机器学习算法的逻辑推导,求解到使用编程实现数学原理，并用于解决实际生活问题，由浅入深进人工智能领域。
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2020-7-30 14:04:04
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人工智能工程师一般需要学什么？
随着AI技术的第三次崛起，我们迎来了人工智能的时代。在深度学习不断突破和发展的形势下，人工智能在许多领域都有了不同程度的应用随之而来的是人工智能相关人才的紧缺。如今，人工智能工程师已然成为了人人追捧的香饽饽。那么，人工智能工程师一般需要学什么呢？?Python基础、数据科学库、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘以及图像处理这些知识点一个都不能少。
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2020-7-09 16:17:27
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AI人工智能编程培训学什么课程？
AI人工智能编程培训学什么课程？随着人工智能时代的到来，各大厂纷纷投入大量的人力物力进军人工智能领域。学习掌握大厂AI技术，可以使我们更快捷的实现业务场景智能化。机器学习是人工智能的核心，而算法编程实现是机器学习的基础。
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2020-7-03 11:52:52
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学习人工智能需要学什么？
学习人工智能都需要学什么？入门要掌握一些基础知识，进阶需要学、Python基础与数据科学库、机器学习、数据挖掘篇、深度学习必备原理与实战等知识。很多人学人工智能参加培训班担心花了钱，却最终没能够学好人工智能，其实得看个人选择的人工智能培训中心是什么样的。参加完人工智能培训效果好不好，由很多的因素决定。
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2020-6-24 11:16:12
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人工智能要学习哪些数学知识？
近些年，随着人工智能的又一次崛起，越来越多的人选择加入人工智能的学习行列。在学习人工智能的时候，我们首先需要学习和掌握一定的数学知识。可能会有人问了，人工智能要学习哪些数学知识呢？大致来讲就是三大核心知识，即高等数学基础、线性代数以及概率与统计。下面我们一起来看看具体的学习内容~
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2020-6-04 14:43:10
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数据科学与机器学习的区别是什么？
数据科学与机器学习的区别：机器学习是人工智能的一个分支，而数据科学是数据清理、准备和分析的学科。人们需要了解每种技术的工作原理，以及它们是如何一起工作的。数据科学是一种实践领域，而机器学习是一组工具和方法论。
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2020-5-13 15:36:30
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什么是图神经网络？三分钟带你解读
深度学习是近几年人工智能领域的核心技术，随着它的不断深入发展，才有了人工智能今天的崛起和落地应用。谈到深度学习，就不得不提图神经网络（GNN），毕竟图神经网络正是深度学习技术的根本和基础。下面小编将用三分钟带你解读图神经网络，主要内容包括图神经网络的定义、兴起和用途，赶紧来一起看看吧~
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2020-4-21 16:55:52
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智能机器人软件开发培训学什么？
AI时代的来临，使得智能机器人软件开发成为当下最火爆的项目。因此，本文将为大家介绍一下博学谷的人工智能课程——《8天零基础掌握机器人开发》。那么，智能机器人软件开发培训学什么呢？大概就是从零基础开始，用8天的时间带你了解机器人技术应用场景和学习路线图，手把手教你学习智能机器人软件开发。下面我们一起来看看详细的培训内容。
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2020-4-13 12:54:18
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机器学习中的聚类算法有哪几种？
目前，聚类算法被广泛应用于用户画像、广告推荐、新闻推送和图像分割等等。聚类算法是机器学习中一种“数据探索”的分析方法，它帮助我们在大量的数据中探索和发现数据的结构。那么机器学习中的聚类算法有哪几种呢？下面我将为大家一一介绍常见的几种聚类算法，分别是高斯聚类模型、基于密度的聚类算法、凝聚层次聚类和均值漂移算法。
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2020-4-03 19:00:35
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如何入门机器学习？新手指导建议
机器学习是一门涉及多门学科的交叉学科，作为人工智能近期突破的核心技术之一，机器学习的概念最近被炒的很火，平心而论想要入门机器学习对新手来讲并非易事。尤其是目前的培训市场鱼龙混杂，就算自学也还是要面对无从下手的大量学习资料。因此本文将给到大家一些关于入门机器学习的指导建议，大家可以在看完之后少走一些弯路。
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2020-3-31 15:15:34
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数据科学的发展历程
如今，数据科学可以说是一个十分火爆的领域，我们可以看到数据科学在各行各业都得到了广泛的应用。虽然数据科学在近几年发展得如此迅猛，但是数据科学的核心技术其实早在很久以前就已经提出来了。比如数据挖掘、Hadoop、深度学习、神经网络、数据可视化、强化学习和云计算等等技术都是推动数据科学发展进程的核心手段，下面我们一起来看看吧！
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2020-3-26 15:36:30
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聚类算法的原理是什么？
在最近大热的机器学习算法中，聚类算法是被应用的最为广泛的算法。对许多想要深入了解机器学习算法的朋友来讲，聚类算法是一个绕不开的重点。那么，聚类算法的原理是什么呢？简单来讲，聚类算法是一种“数据探索”的分析方法，它帮助我们在大量的数据中探索和发现数据的结构。因此，要想弄清楚聚类算法的原理并不困难，下面我们一起来走进聚类算法的学习吧！
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2020-3-17 17:27:33
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机器学习和数据科学工程师的区别是什么？
机器学习和数据科学工程师的区别：机器学习利用人工智能使计算机无需编程就能学习。数据科学深入研究数据并理解示例、模式和行为的科学。机器学习只是数据科学家掌握的诸多技能中的一项而非全部。
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2020-3-13 17:26:38
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人工智能技术岗位面试指导宝典
随着各企业公司的复工，求职者也可以开始准备面试了。这里和大家谈谈人工智能技术岗位如何准备面试求职。本面试指导宝典的内容分为两大部分，一部分是针对专业素质面试准备，大概包括自然语言处理基本知识、机器学习基本知识和编程代码能力。另一部分是面试技巧的指导，比如自我介绍、能力展示和面试时的沟通交流。
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2020-3-06 11:05:43