XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKeras
UGEB1407 揭开人工智能的神秘面纱
《机器学习向往》第 5-7 章。URL：http://www.mlyearning。org/(96) 139 ，Andrew Ng，2017 年。4.分类和回归 《机器学习初学者入门：简明英语介绍》第 7-8 章。Oliver Theobald Scatterplot Press，2017 年。 《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习：构建智能系统的概念、工具和技术》第 3 章。O'Reilly Media，Aurélien Géron，2019 年。 《Python 机器学习：使用 Python、Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习和深度学习》第 3 章。Packt Press，Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili，2017 年。5.训练和评估 《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习实践：构建智能系统的概念、工具和技术》第 4 章。O'Reilly Media，Aurélien Géron，2019 年。 《Python 机器学习：使用 Python、Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习和深度学习》第 2 章。Packt Press，Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili，2017 年。成绩描述符
课程内容 人工智能与机器学习
问题 案例研究 计算机视觉简介 图像处理 理解颜色图 第 10 天 特征提取 高斯模糊 Canny 边缘检测 图像分割 线检测-Hough 变换 Harcaascade 分类器 第 11 天 人工神经网络简介 单层感知器 多层感知器 Keras 简介 前馈过程、反向传播、误差
专业服务-brochure-en-v2-0.pdf
技术堆栈：Python，Pytorch，Tensorflow，Keras，Scikit-Learn，Xgboost，onnx |自然语言处理（NLP）：NLTK，Spacy，Gensim，Openai，Huggingface |计算机视觉：OPENCV，枕头，Tensorflow Hub，DeepFace，Midas，Paddleocr |推荐系统和语义搜索：矢量数据库（Milvus，Chromadb）| MLOPS：Azure ML Studio，AWS SageMaker，MLFlow
模块
亚马逊萨吉人NEO。Amazon Web服务，[s。 l。，2020年8月5日]。disponívelem：https：// aws.amazon.com/pt/sagemaker/neo/。Acesso EM：7 Dez。2020。Brownlee，J。Scikit-Learn的温和介绍：Python机器学习库。机器学习精通，墨尔本，4月16日2014。disponívelem：https：// machinelearningmastery。com/a-a-gentle引入至scikit-learn-a-a-python-machine-machine-library/。Acesso EM：7 Dez。2020。Heller，M。什么是Keras？解释了深度神经网络API。Infoworld，Framingham，2019年1月28日。disponívelem：https：//www.infoworld.com/article/3336192/what-is-keras-the-deep--deep--neal-network-api-explain.html。Acesso EM：7 Dez。2020。Johns，R。Pytorch vs Tensorflow用于您的Python深度学习项目。真正的python，[s。 l。]，2020年9月2日。disponívelem：https：//realpython.com/pytorch-vs-tensorflow/。Acesso EM：7 Dez。2020。oqueécomputaçãonaborda？Hewlett Packard Enterprise，圣保罗，[2020]。disponívelem：https：//www.hpe.com/br/pt/what-is/dedge-computing.html。Acesso EM：7 Dez。2020。o TensorflowHubéumabibliotecadeMódulosde Machine LearningReutilizáveis。张量，[s。 l。，2020年9月5日]。disponívelem：https：//www.tensorflow.org/hub?hl=pt-br。Acesso EM：7 Dez。2020。pytorch。Facebook AI，[s。 l。，2020年9月6日]。Acesso EM：7 Dez。2020。一次性em：//ai.facebook.com/tools/。Sagar，R。印度印第安人，班加罗尔，2019年11月13日。一次性售价：https：// analyticsyndiag.com.com.com.com.com.com.com-self-self-computer-karpathy-elon-elon-mulsk-ai/。Acesso：7天。 2020。 为什么选择Keras？ 熊，[s。 l。，5七。 2020]。 处置EM：https：//keras.io/why_kers/。 Acesso：7天。 2020。Acesso：7天。2020。为什么选择Keras？熊，[s。 l。，5七。 2020]。处置EM：https：//keras.io/why_kers/。Acesso：7天。 2020。Acesso：7天。2020。
v5-9-Advanced-Deep-Learning.pdf
•在Pytorch/keras/tensorflow中使用和实施深度学习模型•对深度学习理论的高级了解•将深层序列模型应用于文本和时间序列数据•了解生成模型的优势•理解和开发模型•概率深度学习中的模型•认识到可能的强化学习领域•反映了高级学习的可能性，反映了高级学习的
巴黎综合理工学院 (Pa
计算机技能高级：语言：Python、RUST、C、C++、LaTeX；机器学习：Pandas、OpenCV；区块链：共识协议以太坊 Casper FFG。中级：语言：COQ、Prolog、OCAML、Haskell、Java、Scala、HTML、JavaScript、MySQL；机器学习：Tensorflow、Keras；区块链：区块链编程、智能合约 Metamask；IT 架构：分布式架构、并发；项目管理方法：敏捷、Scrum。
co2_machine学习和模式识别
场地混合学习格式。在Olten参考书目学生中进行的存在序列将提供一个脚本，其中包括对其他文本的参考。一本好的参考书是：“用Scikit-Learn，Keras和Tensorflow的动手机器学习 - 构建智能系统的概念，工具和技术”AurélienGéron是数学准备课程（用于入学考试）的：对于参加考试）：https：//acg-team.github.io/docs/intro_to_python/将在Moodle上提供脚本和支持材料。语言英语链接到其他模块
数据科学、机器学习和人工智能课程
该项目旨在培训您在人工智能和机器学习领域最有前途的领域，使您能够选择最佳机器学习算法以及计算机视觉、NLP 和深度学习作为人工智能的主要组成部分。使用 NumPy、SciPy 和 Pandas 等 Python 库再次证明 Python 是学习人工智能和机器学习实践经验最合适的语言。将 R 作为编程语言纳入其中将数据科学领域与 AI 和 ML 联系起来。对 Keras 和 Tensor Flow 等 AI 工具和项目的培训使该计划与行业更加相关。
人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
算法，数据结构和软件中的实现
反映了输入大小增加时算法正在运行的效率或速度。这是一个更抽象，更一般的概念，而不是依赖硬件或特殊环境。通过检查输入大小（例如，数组中的元素数）生长无限时，算法的性能如何变化来测量算法的复杂性。即使在大尺寸的问题上使用，这也有助于识别有效的算法。