掌握關鍵的人工智慧演算法並大幅提升你的 Python 程式設計技能
Continue reading “資料科學與機器學習：Python 中的樸素貝葉斯”資料科學與機器學習：Python 中的樸素貝葉斯
數學 0-1：資料科學和機器學習的微積分
人工智慧、深度學習和 Python 程式設計師的輕鬆指南
Continue reading “數學 0-1：資料科學和機器學習的微積分”資料科學：自然語言處理 Transformers
用 Hugging Face 、Python 的 Attention 機制、Tensorflow、PyTorch 和 Keras 實踐 BERT、GPT、深度學習、機器學習和自然語言處理
本課程涵蓋了使用 Transformers 進行自然語言處理的實用技能。 首先,我們將看到如何使用預訓練 Transformer 模型來解決各種 NLP 任務,包括文本分類、實體識別和機器翻譯。 然後,我們將學習如何微調這些模型,以在自訂資料集上進一步提高其性能。 最後,本課程將深入研究 Transformer 的工作原理,以便讓學習者進一步推動這些模型和應用。
Continue reading “資料科學：自然語言處理 Transformers”Python 實踐金融工程和人工智慧
財務分析、時間序列分析、投資組合優化、CAPM、演算法交易(僅限 VIP)、Q-Learning 等等！
Continue reading “Python 實踐金融工程和人工智慧”機器學習：Python 中的自然語言處理 NLP (V2)
NLP：在 Python 中使用馬可夫( Markov )模型、NLTK、人工智慧、深度學習、機器學習和資料科學
Continue reading “機器學習：Python 中的自然語言處理 NLP (V2)”Tensorflow 2.0: 深度學習和人工智慧
電腦視覺神經網路、時間序列預測、自然語言處理( NLP，Natural Language Processing )、生成對抗網路( GANs，Generative Adversarial Networks )，強化學習( Reinforcement Learning )和更多。
Continue reading “Tensorflow 2.0: 深度學習和人工智慧”尖端的人工智慧: 使用 Python 實現深度強化學習( Deep Reinforcement Learning )
使用進化策略、 A2C 和 DDPG 對人工智慧和強化學習應用深度學習
Continue reading “尖端的人工智慧: 使用 Python 實現深度強化學習( Deep Reinforcement Learning )”機器學習與人工智慧: 在 Python 中支援向量機 (Support Vector Machines )
使用 Python 實現分類( Classification )與迴歸( Regression )的人工智慧( AI )與資料科學演算法
Continue reading “機器學習與人工智慧: 在 Python 中支援向量機 (Support Vector Machines )”使用 Python 實做推薦系統和深度學習
運用深度學習、機器學習、資料科學和人工智慧技術的最深入推薦系統課程
Continue reading “使用 Python 實做推薦系統和深度學習”Python 實踐叢集分析和非監督式機器學習
用於模式識別( pattern recognition )，資料探勘( data mining )， k-means 叢集和分層( hierarchical )叢集以及 KDE 的資料科學技術。
Continue reading “Python 實踐叢集分析和非監督式機器學習”