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AI算法工程师-必备基础与机器学习
共 706 节课
AI算法工程师-必备基础与机器学习
Python是人工智能领域最受欢迎的编程语言之一,而机器学习是目前最热门的技术之一。本课程旨在让学生通过学习了解如何自学Python,并用通俗易懂的方式,介绍和讲解机器学习中的经典算法和案例,结合数学原理推导详解每一个复杂的算法。通过真实数据集的案例实战,帮助学生打下坚实的基础,为进一步学习人工智能和深度学习做好准备。
共 706 节课去学习
AI建筑设计-Stable Diffusion
共 15 节课
AI建筑设计-Stable Diffusion
SD可以帮助设计师迅速找到意向风格并将效果图表达出来,并通过lora或者大模型的训练打造自己独一无二的风格!这也将是未来个人和团队的发展趋势。本系列课程内容作为专门为建筑师及设计爱好者打造的AI建筑设计工作流教程,主要以案例实操的方式,结合实际工作场景需求讲解包括室内设计、建筑鸟瞰、人视角,规划,景观等相关操作流程。
共 15 节课去学习
【新】AI算法工程师-深度学习入门
共 31 节课
【新】AI算法工程师-深度学习入门
深度学习已成为当今AI人工智能领域中最具有前景和应用价值的技术之一,掌握深度学习不仅可以提高算法工程师和AI从业者的技能水平,还有助于实现人工智能技术在各行业的应用。本课程旨在帮助学习者了解深度学习的核心算法和流程,掌握神经网络的基本原理和实现方法,以及卷积神经网络、递归神经网络和词向量等经典模型的原理和应用技巧,打下深度学习领域的坚实基础。
共 31 节课去学习
深度学习框架【TensorFlow2】
共 126 节课
深度学习框架【TensorFlow2】
课程内容分为理论与实践两大模块。理论模块中通俗易懂地介绍深度学习中各大经典网络架构,并基于TensorFlow2版本进行实例演示,详细讲解网络模型训练方法与策略。在实践模块中将通过真实数据集和实际任务,让学习者掌握如何应用深度学习技术解决实际问题。项目实战涉及图像识别、自然语言处理和对抗生成网络等领域,从简单到复杂带领大家深入学习和应用深度学习技术。
共 126 节课去学习
深度学习框架【PyTorch】
共 69 节课
深度学习框架【PyTorch】
内容以实战为导向,快速学习PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例,进行项目开发。内容基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解,涵盖PyTorch框架的介绍、神经网络分类和回归任务、图像识别模型、LSTM文本分类、对抗生成网络、OCR文字识别以及3D数据处理与视频分类。通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果,讲解通俗易懂。
共 69 节课去学习