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首頁(yè)精彩閱讀Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ)
Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ)
2018-03-15
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Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ)

Intel于近期發(fā)布了三門(mén)AI系列的免費(fèi)課程，分別是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、TensorFlow基礎(chǔ)三個(gè)方面。據(jù)悉，該系列免費(fèi)課程主要針對(duì)研究生階段的學(xué)生，營(yíng)長(zhǎng)將三門(mén)課程概要及鏈接整理如下。

課程1：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

概要

本課程介紹了Intel架構(gòu)中的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)。涵蓋的主題包括：

回顧了機(jī)器學(xué)習(xí)可以解決的問(wèn)題類(lèi)型

理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的各組成模塊

學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中構(gòu)建模型的基礎(chǔ)知識(shí)

探索關(guān)鍵算法

在本課程結(jié)束時(shí)，學(xué)生將了解以下內(nèi)容：

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)鍵概念：如過(guò)擬合，正則化和交叉驗(yàn)證

如何識(shí)別待解決問(wèn)題的類(lèi)型，選擇正確的算法，調(diào)整參數(shù)并驗(yàn)證模型

本次免費(fèi)課有12周的課程，每周至少需要3個(gè)小時(shí)才能完成。并且這些課程的練習(xí)需要用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)。

課程網(wǎng)址：

https://software.intel.com/en-us/ai-academy/students/kits/machine-learning-501

課程2：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

概要

本課程介紹了Intel架構(gòu)中的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)。深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理方面所實(shí)現(xiàn)的優(yōu)異表現(xiàn)，使其在業(yè)界引起了極大關(guān)注。

在本課程結(jié)束時(shí)，學(xué)生將對(duì)以下內(nèi)容有一個(gè)明確的理解：

深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，專業(yè)術(shù)語(yǔ)和有關(guān)數(shù)學(xué)知識(shí)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本框架：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

如何適當(dāng)?shù)貥?gòu)建和訓(xùn)練這些模型

各種深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

如何使用預(yù)先訓(xùn)練好的模型獲得最佳結(jié)果

本次免費(fèi)課有12周的課程，每周至少需要3個(gè)小時(shí)才能完成。

課程網(wǎng)址：

https://software.intel.com/en-us/ai-academy/students/kits/deep-learning-501

課程3：TensorFlow基礎(chǔ)

概要

TensorFlow是一個(gè)流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架和數(shù)據(jù)流編程的開(kāi)源庫(kù)。在本課程中，您將了解：

用TensorFlow構(gòu)建模型的基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)：如線性回歸，損失函數(shù)，梯度下降

重要的技術(shù)：如標(biāo)準(zhǔn)化、正則化和小批量處理（mini-batching）

“核化”以及如何將它們應(yīng)用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

CNN的基本模板以及不同的可調(diào)參數(shù)

TFRecord, queues, coordinators

在本課程結(jié)束時(shí)，學(xué)生將對(duì)以下內(nèi)容有一個(gè)明確的理解：

基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，卷積核，池化和多分類(lèi)任務(wù)

如何將基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展到更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)

通過(guò)在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)上使用遷移學(xué)習(xí)來(lái)利用它們的優(yōu)勢(shì)

本次免費(fèi)課有8周的課程，每周至少需要3個(gè)小時(shí)才能完成。

課程網(wǎng)址：

https://software.intel.com/en-us/ai-academy/students/kits/tensor-flow-501

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