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破解深度学习

模型算法与实现(基础篇/核心篇)


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根据ACM和IEEE人工智能体系的111个知识点,对深度学习理论进行全面梳理,涉及从20世纪90年代至今的大部分主流模型。

  • 涵盖深度学习底层逻辑和热点主题
  • 配套免费代码+辅助视频课程助力破解科研创新难题
  • 学习社群互动答疑

“不一样”的课程

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机器学习必修课

课时:共15章 120节

内容:最近邻算法、线性算法、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯方法、集成学习、聚类算法、主成分分析、概率图模型等。

深度学习封面

深度学习必修课/特训营

课时:共16章 100节

内容:深度神经网络、梯度下降算法、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、深度生成模型、计算机视觉、自然语言理解、多模态AI及内容生成等。

强化学习封面

强化学习必修课/特训营

课时:共12章 60节

内容:马尔可夫随机过程、动态规划方法、经典无模型方法、深度Q网络、深度策略梯度方法、演员-评论家算法、基于模型的强化学习、进阶强化学习。

“个性化”的科研

精英项目

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时长:12个月

形式:定制化培养、全程1v1指导

专属辅导群、科研资源支持

新星项目

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时长:3-6个月

形式:合作模式

1v1或1vN、专属辅导群

科研加速营

科研加速营

时长:1个月

形式:20课时录播+8小时直播

1次1v1咨询、学习资料

星河AI研究院

我们聚焦人工智能的前沿动态,搭建起一个交流求学、共谋未来的广阔平台

在这里每一次分享都是对认知边界的勇敢拓展

每一场对话都蕴含着改变未来的可能