2024年8月28日
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第一节：AI的概念与介绍
数据库基础技术
数据质量管理
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第四节：Python函数与类
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模块一：基础知识
模块二：实战应用
模块三：AI跨领域应用
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第一章：Python入门
第二章：数学基础
第三章：机器学习基础
第四章：深度学习基础
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实战卷积神经网络
第三节：案例练习
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2.VGG网络和Resnet网络
第二节：卷积神经网络
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1.卷积神经网络
第二节：卷积神经网络
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1.基础介绍
第一节：基础介绍
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1.基础介绍
第四章：深度学习基础
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2.HMM应用实例
第八节：HMM
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1.隐马尔科夫模型
第八节：HMM
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2.主成分分析降维算法原理解读
第七节：降维算法
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1.线性判别分析降维算法原理解读
第七节：降维算法
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2.贝叶斯代码实现
第六节：贝叶斯算法
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1.贝叶斯算法原理
第六节：贝叶斯算法
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3.神经网络代码实现
第五节：神经网络
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2.神经网络原理
第五节：神经网络
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1.深度学习前言
第五节：神经网络
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2.支持向量机实验分析
第四节：支持向量机
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1.支持向量机要解决的问题
第四节：支持向量机
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3.集成算法原理
第三节：决策树与随机森林算法
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3.集成算法原理
第三节：决策树与随机森林算法
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2.决策树代码实现
第三节：决策树与随机森林算法
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1.决策树原理
第三节：决策树与随机森林算法
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4.轮廓系数的作用
第二节：聚类算法
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3.如何找到合适的K值
第二节：聚类算法
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2.Kmenas算法常用操作
第二节：聚类算法
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1.聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
第二节：聚类算法
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4.逻辑回归代码实现
第一节：回归算法
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