人类增强、BCI和对抗性量子网络基础知识和Python编码视频教程

人类增强、BCI和对抗性量子网络基础知识和Python编码视频教程 -1

欢迎学习《人类增强、BCI和对抗性量子网络基础知识和Python编码视频教程》课程,该课程主要学习深度学习网络基础知识和代码:从人类增强、BCI 到对抗性量子网络,课程旨在让学生接触与人工智能相关的尖端算法、技术和代码,尤其是深度学习例程。

最后更新:12/2021
持续时间:2h 52m | 视频:.MP4,1280×720 30 fps | 音频:AAC,44.1 kHz,2ch | 大小:4.04 GB
类型:电子学习 | 英语语言

您将学到什么:

  • AI 基础知识和使用 Python 进行 AI 深度学习的基础知识(Keras 和TensorFlow)
  • 用于在 Python 中针对不同应用程序进行训练和测试的深度机器学习代码
  • 如何使用 Keras 和 TensorFlow 在深度学习中使用数据增强和迁移学习技术
  • 用于训练和测试量子神经网络 (Python) 的 TensorFlow Quantum

要求

无需编程经验。您将了解您需要了解的一切

课程介绍

AI 是通过利用深度学习架构来改变不同领域的推动力。本课程涵盖以下所列主题的多维实施;

1. 深度学习:人工智能的一个子集
2. 大数据正在推动人工智能。
3. 如何使用 Python 中的数据集(Keras 和 TensorFlow 库)对 AI 中的问题进行建模。
4. 深度学习网络中的数据增强。
5. 如何在深度学习网络中使用迁移学习。
6. 如何在多类分类医疗保健问题中使用迁移学习。
6. 人工智能中超参数的反向传播和优化。
7. 领先的卷积神经网络(ALEXNET & INCEPTION)和验证指数。
8. 循环神经网络扩展到长短期记忆。
9. 对绿色人工智能的理解。
10. 神经网络在 Keras 和 Pytorch 中的实现以及量子机器学习介绍。
11. TensorFlow Quantum 和 Qiskit 中与量子机器学习相关的算法。
12. 使用深度学习的基于人工智能的神经疾病解决方案。
13. 用于脑机接口和神经调节的人工智能。
14、用于肿瘤诊断、预后和治疗计划的人工智能算法。
15. 如何对医疗保健中的 AI 问题建模。
16. 区块链和加密挖掘中的人工智能
17. 加密交易中的人工智能。
18. 通过人工智能在区块链中分叉。
19. 使用人工智能(Fungible and Non-Fungible Digital Currencies)进行加密交易的投资策略。
24. 机器人中的人工智能 – 一个带有完整代码的案例。
25. 智能聊天机器人中的人工智能 – 具有完整代码的案例示例。
26. AI 在业务分析中的影响 – 具有完整代码的案例示例。
27. 媒体和创意产业中的人工智能 – 一个完整代码的案例。
28. 用于最大点击次数的基于 AI 的广告 – 具有完整代码的案例示例。
29. 用于检测错误信息检测的人工智能。
30. 使用 AI 提取时尚趋势。
31. Covid- 19. 用于情绪检测的人工智能

本课程适用
于对 Python 中的人工智能和深度学习感到好奇的初学者

原文链接:https://vuesite.cn/20981.html,转载请注明出处。
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