名称：人工智能深度学习系统班 第九期V9.2
描述：课程系统讲解人工智能与深度学习的核心知识，涵盖Python编程基础、数据分析与可视化、数学必备基础(概率统计、线性代数、微积分等)、机器学习算法及深度学习模型。通过深入讲解回归分析、分类算法、聚类方法、决策树、贝叶斯分析、神经网络等技术，帮助学员掌握AI核心理论与实战技能。
课程包含丰富的案例，如新闻分类、异常检测、推荐系统、时间序列预测等，结合真实业务场景，培养学员数据分析与模型应用能力。适合希望入门或提升人工智能、数据科学能力的学员，为从事AI、数据分析相关岗位奠定坚实基础。
链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1j_pAhJkZMvlu1Lc-goaerg?pwd=gp27
📁 大小：288.55 GB
🏷 标签：#人工智能 #深度学习 #Python #数据分析 #机器学习 #神经网络 #回归分析 #聚类算法 #决策树 #推荐系统 #人工智能深度学习系统班 #baidu
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名称：人工智能-必备数学基础
描述：这是一套系统的人工智能数学基础课程，涵盖了从微积分、线性代数到概率统计、机器学习算法的核心数学知识。课程内容包括函数、极限、导数、矩阵运算、特征值分解、随机变量、概率分布、回归分析、假设检验、聚类算法、贝叶斯分析等，并结合Python工具进行实例演示。通过理论与实践相结合的方式，课程旨在帮助学习者掌握人工智能领域所需的数学工具和方法，为深入理解机器学习、深度学习等算法奠定坚实基础。
链接：
夸克：https://pan.quark.cn/s/5d5b337e5935
📁 大小：3.4 GB
🏷 标签：#人工智能 #数学基础 #微积分 #线性代数 #概率统计 #回归分析 #聚类算法 #贝叶斯分析 #Python #机器学习 #必备数学基础 #quark
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描述：这是一套系统的人工智能数学基础课程，涵盖了从微积分、线性代数到概率统计、机器学习算法的核心数学知识。课程内容包括函数、极限、导数、矩阵运算、特征值分解、随机变量、概率分布、回归分析、假设检验、聚类算法、贝叶斯分析等，并结合Python工具进行实例演示。通过理论与实践相结合的方式，课程旨在帮助学习者掌握人工智能领域所需的数学工具和方法，为深入理解机器学习、深度学习等算法奠定坚实基础。
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夸克：https://pan.quark.cn/s/5d5b337e5935
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