标签：深度学习
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机器学习、深度学习、计算机图像处理和知识图谱
【培训背景】课程主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，聚类算法，结合Tensorflow2.3 神经网络、Keras 神经网络框架，实现一些小型案例
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深度学习之目标检测技术实战
【培训背景】人工智能在各行业的迅速落地，使很多任务的完成成本大幅降低，效率显著提升。与此同时，作为其技术内核，机器学习和深度学习算法也越来越受到人们的关注，越来越多的行业的从业者都希望了解和学习机器学习与深度学习算法的相关原理，并希望将其与
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深度学习之神经网络CNN-RNN-GAN技术实战
【培训背景】人工智能在各行业的迅速落地，使很多任务的完成成本大幅降低，效率显著提升。与此同时，作为其技术内核，机器学习和深度学习算法也越来越受到人们的关注，越来越多的行业的从业者都希望了解和学习机器学习与深度学习算法的相关原理，并希望将其与
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机器学习与深度学习算法及应用技术实战
【培训背景】机器学习与深度学习作为人工智能的核心技术，近年来取得了显著进展。随着计算能力的提升、大数据的积累以及算法的不断优化，这些技术已经广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通、教育等。Python等编程语言的普及，以及TensorFlo
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Python-机器学习、深度学习与计算机图像处理
【培训背景】Python作为一种流行的编程语言，因其易读性、易维护性以及丰富的库和框架支持，在机器学习、深度学习和图像处理领域得到了广泛应用。Python提供了诸如TensorFlow、Keras、PyTorch等强大的深度学习框架，以及O
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Python+机器学习与深度学习技术实战
【培训背景】随着大数据、人工智能技术的快速发展，机器学习和深度学习已经成为计算机科学领域最热门的研究方向之一。它们在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域取得了显著的成果。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已
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