人工智能专业课程 (AI Masterclass)

新的混合人工智能时代已经来临,我们将要用深度神经进化技术,以及一整套的机器学习,深度学习,人工智能模型对它进行优化 (英文原音)

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Udemy
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中文
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Data Science
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人工智能专业课程 (AI Masterclass)
487
students
12 hours
content
Sep 2019
last update
$34.99
regular price

What you will learn

怎样创建AI

怎样创建一个混合智能系统

完全连接的神经网络

循环神经网络

自动编码器

变分自编码器

混合密度网络

深度强化学习

策略梯度

遗传算法

进化策略

协方差自适应调整的进化策略

控制器

元学习

深度神经进化

Why take this course?

今天,我们将要给大家带来最前沿的人工智能课程:


人工智能专业课程


你是不是也对人工智能有兴趣呢?想要学习更强大的人工智能模型,并且跟它一起比赛吗?是不是已经跃跃欲试了呢?

那么人工智能专业课程就是为你量身定做的了。我们会给你提供一个人工智能工具类,让你轻松掌握这些最前沿的技术。在10个小时的分解讲解课程中,你会学习到如何如何一步一步的搭建自己的混合人工智能模型。

在这个课程中,你会学到怎样用强大的混合人工智能系统建立人工智能模型。这个模型是现今为止最先进的人工智能模型,击败了所有其他同类的人工智能模型,以高分赢得了比赛。

这个混合模型被命名为真实世界模型,它涵盖了当前最先进的人工智能领域的几个模型,包括,深度学习,深度强化学习,策略梯度,以及深度神经进化。

通过本课程的学习,大家可以了解到怎样将这些模型组装起来,组成一个最优表现得人工智能模型:

· 完全连接的神经网络

· 卷积神经网络模型

· 循环神经网络

· 变分自编码器

· 混合密度网络

· 遗传算法

· 进化策略

· 协方差自适应调整的进化策略 (CMA-ES)

· 参数检索式策略梯度

· 其他


因此,你不仅仅是学习一个人工智能的课程,更是一套完整的人工智能工具类。你可以下载这个工具类,然后用它搭建你自己的混合智能模型。混合人工智能模型正在越来越多的人工智能比赛中获胜,所以你也一定要掌握这门最先进的技术。

除此以外,我们还会给大家用两套AI框架进行实现的完整代码:TensorFlow以及Keras。所以,如果你也刚好想要建一个特定领域的人工智能模型,可以直接利用我们的工具类来搭建你自己的项目!

快来加入我们,一起来学习混合人工智能模型,走向人工智能领域的未来吧!


Content

概述

介绍+课程结构+演示
学习资源介绍
从这里下载完整的课程资源

第一步 - 人工神经网络模型

欢迎来到第一步 – 人工神经网络模型
学习计划
神经元
激活函数
神经网络模型是怎样运作的?
神经网络模型是如何学习的?
梯度下降
随机梯度下降
反向传播

第二步 - 卷积神经网络模型

欢迎来到第二步 – 卷积神经网络模型
学习计划
什么是卷积神经网络模型?
第一步 - 卷积操作
第一步 Bis - ReLu层
第二步 - 投票
第三步 - 平面化
第四步 - 完全连接
小结
Softmax & Cross-Entropy

第三步 - 自编码器

欢迎来到第三步 – 自编码器
学习计划
什么是自编码器?
关于偏差的介绍
自编码器的训练
过完备隐藏层
疏散自编码器
去噪自编码器
收缩性的自编码器
堆栈式自编码器
深度自编器

第四步- 变分自编码器

欢迎来到第四步 – 变分自编码器
介绍VAE
变分自编码器
重新参数化方法

第五步 - 实现CNN-VAE

欢迎来到第五步 – CNN-VAE模型的实现
第五步的介绍
CNN-VAE类的参数和变量的初始化
VAE模型编码器部分的创建
创建VAE的V (变化) 部分
创建VAE模型的解码器
实施训练操作
完整的代码
Keras的实现

第六步 - 循环神经网络

欢迎来到第六步 – 循环神经网络
学习计划
什么是循环神经网络?
消失的梯度问题
LSTM
LSTM 实践课程
LSTM 的变化

第七步 - 混合密度网络

欢迎来到第七步 - 混合密度网络
MDN-RNN的介绍
混合密度网络
VAE + MDN-RNN 的数据可视化

第八步 - MDN-RNN 的实现

欢迎来到第八步 – MDN-RNN模型的实现
MDN-RNN 类的参数以及变量的初始化
创建RNN模型 - 收集参数
创建RNN模型 - 创建带丢弃的LSTM
创建RNN模型 - 创建RNN的输入值,目标值以及输出值
创建RNN模型 - 获得RNN模型的确定性结果输出
创建MDN模型 - 获得MDN模型的输入,隐藏层,以及输出层
创建MDN模型 - 获得MDN参数
实现训练操作 (第一部分)
实现训练操作 (第二部分)
完整代码
Keras的实践课程

第九步 - 强化学习

欢迎大家来到第九步 – 强化学习
什么是强化学习?
真实世界模型中运用强化学习的Pseudo伪代码
完整代码

第十步 - 深度神经进化策略

欢迎来到第十步 – 深度神经进化
深度神经进化策略
进化策略
遗传算法
协方差自适应调整的进化策略 (CMA-ES)
参数搜索式策略梯度 (PEPG)
OpenAI 进化策略

最终回

完整的模型实现串讲
在这里下载AI Masterclass文件夹
安装需要的包
最终的比赛: 人类智能对战人工智能

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7/23/2019
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10/29/2019
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