结合数据科学、机器学习和深度学习的力量，为现实世界的应用创造强大的人工智能。这是您将通过本课程学到的东西：
1.全面掌握从初学者到专家AI的技能–学习为各种目的编写自我完善的AI的代码。实际上，我将与您一起编码。每个教程都以空白页开头，我们从头开始编写代码。这样，您就可以继续学习并准确地理解代码是如何组合在一起的，以及每一行的含义。
2.编码步骤–另外，您将获得一个模板，其中显示了所有步骤以及每个步骤的所有详细说明。
3.直觉教程–大多数课程只是用密集的理论轰炸您，让您踏上前进的道路，您不仅会对自己在做什么，而且会对自己为什么做有深刻的理解。这就是为什么我不向您抛出复杂的理论，而是专注于在编码AI方面建立直觉，从而获得无限更好的结果。
4.实际解决方案–您不仅可以在1个项目中，而且可以在10个以上的项目中实现目标。每个模块都由不同的结构和困难组成，这意味着您将足够熟练地构建适用于实际任何项目的AI生活，而不仅仅是像大多数其他课程一样，通过光荣的记忆“测试并忘记”。实践确实可以做到完美。
enre: eLearning | MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English | Size: 6.07 GB | Duration: 15h 21mCombine the power of Data Science, Machine Learning and Deep Learning to create powerful AI for Real-World applications
您将学到的知识
隔离森林
马尔可夫链
统计模型
NLP（自然语言处理）
线性回归
Logistic回归
朴素贝叶斯
ANN（人工智能）
随机森林
K均值
HMM
特征面和特征值
SVM（支持向量机）
XGBOOST
Pandas
Numpy
matplotlib
IF-IDF
Tensor
Scikit-Learn
网络安全性
Google Colab
数据预处理。
分析数据。
数据标准化。
将数据分为训练集和测试集。
一键式编码。
了解机器学习算法。
训练神经网络。
建筑模型。
分析结果。
模型编译。
分类问题和二元问题的比较。
做出预测。
测试精度。
混淆矩阵。
Keras.
