本課程主要介紹經(jīng)典的有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法、無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法、強化學(xué)習(xí)算法和深度機器學(xué)習(xí)算法,講解順序從淺層學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí),從簡單的線性模型到復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性模型的原理與應(yīng)用。每個章節(jié)均遵循先簡介理論基礎(chǔ),再構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,然后輔以實例分析,最后設(shè)計源碼實現(xiàn),從理論到實踐的講解原則。
課程優(yōu)勢:
本視頻課程有配套書籍,有豐富的實例分析,仿真演示,提供實例的數(shù)據(jù)集和源代碼,具有其他理論課程不可替代的工程實踐優(yōu)勢。同時,從獨特的角度解讀對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),降低深度網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的難度,并對深度網(wǎng)絡(luò)在ARM和FPGA平臺應(yīng)用做了并行拓展,為深度學(xué)習(xí)算法的輕量化、嵌入化和邊緣化提供有益參考。
配套書籍:《機器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用》
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課程面向?qū)ο螅?/strong>
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高等院校人工智能、物聯(lián)網(wǎng)工程、計算機、軟件工程專業(yè)高年級本科生、研究生
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給機器學(xué)習(xí)算法理論有所了解的廣大開發(fā)人員、科技工作者和研究人員參考
涉及的應(yīng)用領(lǐng)域:
物聯(lián)網(wǎng),智能硬件,智能交通,智慧醫(yī)療,智慧家居,無人駕駛等。
學(xué)習(xí)效果:
通過本視頻課程學(xué)習(xí),可以了解機器學(xué)習(xí)主流算法的基本原理,可以達到直接應(yīng)用算法解決簡單分類和回歸問題,為進一步學(xué)習(xí)算法優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。
工具軟件:
MATLAB, Octave, Python, C/C++,Verilog,F(xiàn)PGA開發(fā)板
學(xué)習(xí)本課需要提前掌握:
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熟練的編程技能
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基本線性代數(shù)(向量、矩陣、矩陣向量乘法)知識
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基本概率(隨機變量、基本屬性的概率)相關(guān)知識
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雖然完成本課程學(xué)習(xí)不必熟悉基本的微積分(導(dǎo)數(shù)和偏導(dǎo)數(shù))知識,但是如果有相關(guān)基礎(chǔ)知識將有助于更深入地理解算法。
講師介紹:
楊云
職位:長安大學(xué)信息工程學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)與網(wǎng)絡(luò)工程系, 副教授
研究方向:智能交通,機器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用,智能硬件安全