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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/machine-learning-k/
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课程名称：使用Python的机器学习 概述：本课程由VINCIT学院制作，共有22节课，总时长超过8小时。除了课程内容外，您还将获得一本电子书。 课程内容：通过本课程，学生将全面了解机器学习，包括监督学习、强化学习以及深度学习的概念。在监督学习部分，学生将学习数据的导入和转化，掌握训练和监控学习曲线的技能。在此过程中，您将深入了解K-最近邻（KNN）算法的原理及其优缺点。此外，课程还将涵盖决策树的使用，帮助您识别其在实际应用中的优缺点。在第五单元中，我们将讨论深度学习，涉及感知器和神经网络模型。学生将学习如何基于顺序API创建深度神经网络，并运用神经网络进行预测。为了实现这些技术，课程还将教授人工智能所需的Python编程，利用Anaconda库和Jupyter Notebook编辑器进行编程实践。 描述：本课程旨在帮助希望学习人工智能、机器学习和神经网络的学生，使用Python编程语言和Anaconda库进行实践。
Apresentação:Curso produzido pela Faculdade VINCIT com 22 aulas e duração total de mais de 8 horas.Além das aulas você terá acesso a um E-Book do curso! Conteúdo do curso:Através deste curso o aluno aprenderá tudo a respeito de aprendizado de máquina, compreendendo os conceitos de aprendizagem supervisionada, por reforço e também aprendizagem profunda.Na aprendizagem supervisionada, será ensinado a importação e transformação de dados, permitindo o treinamento e o acompanhamento das curvas de aprendizagem.Já na aprendizagem supervisionada, você entenderá o funcionamento do Algoritmo K-Nearest Neighbor (KNN), além de suas vantagens e desvantagens de utilização.Além disso, também aprenderá a utilizar as árvores de decisão, além de identificar as vantagens e desvantagens de sua utilização.Na unidade 5, falaremos sobre aprendizagem profunda (Deep Learning), passando pelos Perceptrons e o modelo de redes neurais.Você aprenderá como criar uma rede neural profunda baseada em API sequencial, e como utilizar redes neurais para fazer predições.E para que você faça tudo isso, será necessário aprender a programar para inteligência artificial, por isso utilizaremos Python com a biblioteca Anaconda, além de utilizarmos o editor Jupyter Notebook para fazer toda programação durante as aulas.Descrição:O curso é destinado àqueles que querem aprender inteligência artificial, machine learning e redes neurais utilizando a linguagem de programação Python e a biblioteca Anaconda.
