类别
PPT课件
实验
经典案例
实验实践课
专业核心课
序号
人工智能专业课程体系
实验视频
智能制造案例实战
智能医疗案例实战
智能金融案例实战
课程持续更新中
人工智能导论
初级机器学习
机器学习
深度学习
计算机视觉
自然语言处理
Python语言
Pytorch基础与进阶
TensorFlow基础与进阶
计算机视觉基础-OpenCV
课程持续更新中
01
02
03
04
-
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
基础数据处理
PyTorch简介
张量
自动微分
神经网络
图像分类器
数据并行处理
数据加载和处理
迁移学习
保存和加载模型
PyTorch应用实例1_空间变换器网络
......
季节性分解
ARIMA
ARCH
GARCH
EMA
FFT
Kalman滤波
小波分析
线性回归
Logistic Regression
岭回归
Lasso回归
K-means聚类
DBSCAN
贝叶斯分类器
KNN
决策树
支持向量机
Gradient Tree Boosting
XGBoost
lightGBM
灰度直方图
几何变换
形态学变换
阈值方法
高斯滤波
边缘检测
角点检测_harris算法
角点检测_fast算法
角点检测_Shi-Tomasi算法
GLCM灰度共生矩阵
高斯金字塔
拉普拉斯金字塔
......
图像处理
机器学习
汇总了七大类、100+算法库,如:基础数据处理、时间序列分析、机器学习、图像处理、深度学习 – 图像、自然语言处理等,
可帮助开发者快速了解算法的基本原理和使用方法。用户可学习每个算法简介、算法使用、命令呈现、结果展示。
经典案例
使用CNN识别Fashion-MNIST
使用CNN识别CIFAR-10数据集
使用Faster-RCNN对Pascal VOC进行目标检测
使用SSD对Pascal VOC进行目标检测
使用YOLO3对Pascal VOC进行目标检测
使用Unet进行生物医学图像分割
......
智能医疗
智能金融
智能制造
红毛菌与须毛菌辨别
膀胱镜活检异常辅助筛查
牙根分割
基于风速功率曲线的风机发电功率预警研究
电力行业新词发现
基于Mask-RCNN的车底螺栓识别模型
基于yolov3-spp的线夹异常检测模型
基于RetinaNet的防松铁丝断裂检测模型
时间序列分析
提供人工智能行业的经典案例和智能医疗、智能金融、智能制造、智能零售行业案例,
提供案例视频、加载案例、进入实验,每个实验包含实验简介、实验目的、实验步骤、实验结果。学生可在直接运行的实验环境中进行实验的编辑操作。
提供人工智能行业真实案例,让学生将理论知识直接转化为解决实际问题的能力。学生可查看每个行业案例课的总课时、已完成课时以及学习进度。
量化基本面分析之简单的股票信息整理
基金间相关性预测
期货日内交易策略及可视化
金融量化专题之多变量分类模型
金融量化专题之多变量回归预测模型
金融量化专题之LSTM股价预测模型
人工智能导论
初级机器学习
机器学习
深度学习
绪论,机器学习的数学基础
特征选择与降维
聚类,决策树,混合高斯型
EM算法,支持向量机,感知器
人工神经网络,BP神经网络
模型选择与评估
......
集成学习
随机森林与梯度提升树
XGBoost与LightGBM
协同过滤,manifold learning
贝叶斯推理,贝叶斯分类器
半监督学习,概率图模型基础
概率图模型独立性对比
概率图数据推理,概率图信息传递
概率图模型
深度学习概述
深度前馈网络
深度学习中的正则化
深度学习优化
卷积神经网络,循环神经网络
自编码器,深度生成模型
深度对抗模型,实践方法论
计算机视觉应用
自然语言处理应用
......
人工智能的基本概念
人工智能的发展简史
自然语言理解,知识表示
专家系统与机器学习,数据挖掘
计算机视觉
人工智能在各领域的实际应用
计算机视觉
自然语言处理
语音识别
自然语言处理发展史
自然语言处理相关概念及先修课程
分词、命名实体识别与词性标注
句法与语义分析
语言模型
文本分类和情感分析
机器翻译
信息抽取、摘要与检索
问答系统与人机对话系统
自然语言处理前沿技术概述
集成学习
随机森林与梯度提升树
XGBoost与LightGBM
协同过滤,manifold learning
贝叶斯推理,贝叶斯分类器
半监督学习,概率图模型基础
概率图模型独立性对比
概率图数据推理,概率图信息传递
概率图模型
CV发展史
基本图像处理
图像分类
目标检测
语义分割
目标跟踪
图像生成
计算机视觉前沿
Python语言
PyTorch基础与进阶
TensorFlow基础与进阶
计算机视觉基础-OpenCV
PyTorch简介
张量
自动微分
神经网络
图像分类器
数据并行处理
数据加载和处理
迁移学习
保存和加载模型
PyTorch应用实例1_空间变换器网络
......
集成学习
随机森林与梯度提升树
XGBoost与LightGBM
协同过滤,manifold learning
贝叶斯推理,贝叶斯分类器
半监督学习,概率图模型基础
概率图模型独立性对比
概率图数据推理,概率图信息传递
概率图模型
基础知识
序列-列表和元祖
使用字符串
字典
一些常用语句及操作
条件、循环及其他操作
函数
面向对象编程1
面向对象编程2
面向对象编程3
异常,文件读写
高级特性
深度学习概述
深度前馈网络
深度学习中的正则化
深度学习优化
卷积神经网络,循环神经网络
自编码器,深度生成模型
深度对抗模型,实践方法论
计算机视觉应用
自然语言处理应用
......
金融
交通
商业
医疗健康
纽约Uber 接客数据
德国交通标识识别数据
交通信号识别视频数据
Capital 共享单车骑行数据
花旗银行共享单车骑行数据
芝加哥出租车行驶记录
Amazon 食品评论数据
Amazon 无锁手机用户评论数据
Kaggle 各项竞赛情况数据
Bosch 流水线降低次品率数据
在线广告实时竞价数据
Grupo Bimbo 面包店库存和销量预测竞赛
美国股票新闻数据
美国医疗保险市场数据
信用卡欺诈数据
贷款违约预测竞赛数据
房屋租赁信息查询次数预测竞赛
Lending Club 信贷违约数据
食品营养成分数据
癌症CT影像数据
软组织肉瘤CT图像数据
医疗CT影像、年龄和对比标注数据
FIRE 视网膜图像数据
遗传突变分类竞赛
提供了10大类(共50+个)AI数据集,提供数据查看、下载功能,
避免用户花费大量时间来清洗数据,让用户能基于现成数据集进行模型的开发与训练。
电话:
13913831501
地址:
南京市建邺区仁恒置地广场A座802室
邮箱:
info@feeling-ai.cn