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由 udemy 在資料科學課程的熱門講師 Hadelin de Ponteves 和 Kirill Eremenko ( http://bit.ly/2DoxSC6 ) 所主講
從這 22.5 小時的課程，你會學到
1. 了解人工神經網路背後直覺的知識
2. 在實務中應用人工神經網路
3. 理解卷積神經網路背後直覺的知識
4. 在實務中應用卷積神經網絡
5. 理解遞歸神經網路背後直覺的知識
6. 在實務中應用遞歸神經網路
7. 了解自我組織地圖背後直覺的知識
8. 在實務中應用自我組織地圖
9. 了解玻耳茲曼( Boltzmann )機器背後直覺的知識
10. 在實務中應用波爾茲曼機器
11. 理解自動編碼器( Autoencoders ) 背後直覺的知識
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NT 370 特價中
以下是你在本課程將會學到的內容：
完整的初學者到專家人工智慧技能 – 學習編寫自我改進用於一系列目的的人工智慧。實際上我們與你一起編寫程式。每個教程都從零開始，我們從頭開始編寫程式碼。這樣，你可以跟隨並明確了解程式碼是如何組合在一起的，以及每行的含義。
程式碼樣板 – 此外，你將為你在課程中建構的每個人工智慧獲得可下載的 Python 程式碼樣板。這使得建立真正獨特的人工智慧就像改變幾行程式碼一樣簡單。如果你釋放你的想像力，潛力是無限的。
直覺教程 – 大多數課程簡單地用密集的理論來轟炸你，並任由你發展。我們相信，如果要深入的理解，不僅是你做了什麼而且要理解為何要這樣做。這就是為什麼我們不會在你身上拋出複雜的數學，而是專注於建立自己在人工智慧程式設計的直覺，使得無限更好的結果成為可能。
真實世界的解決方案 – 你將不僅在1場遊戲中達到目標，而且在 3 場。每個模組都由不同的結構和困難組成，這意味著你將足夠熟練地建構適應現實生活中的任何環境的人工智慧，而不僅僅是像大多數其他課程一樣通過一個榮耀的記憶“測試和忘記”。實踐真正做到完美。
課程支援 – 我們完全致力於使這個課程成為地球上最容易接近和成果驅動的人工智慧課程。當你需要我們協助的時候，我們會在這裡幫助你。這就是為什麼我們組建了一個專業的資料科學家團隊來支援你的旅程，這意味著你將在48小時內得到我們的回應。
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課程已於 2021 年 7 月更新
從這 16.5 小時的課程，你會學到
✅ 建立一個人工智慧
✅ 理解人工智慧背後的理論
✅ 做一個虛擬的自動駕駛汽車
✅ 製作一個人工智慧來打敗遊戲
✅ 使用人工智慧解決真實世界的問題
✅ 掌握最先進的人工智慧模型
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