文件清单 41 项

• IMOOC.vdi.zip
• 课程代码和素材(包含训练好的参数文件).rar
• project.zip
• 1-1 课程整体介绍及导学.mp4
• 2-1 什么是人工智能.mp4
• 2-2 人工智能前景.mp4
• 2-3 人工智能需要的基本数学知识.mp4
• 2-4 人工智能简史.mp4
• 2-5 AI,机器学习和深度学习的关联.mp4

展开全部 41 项

• 2-6 什么是机器学习.mp4
• 2-7 面对AI,我们应有的态度.mp4
• 2-8 什么是过拟合.mp4
• 2-9 什么是深度学习.mp4
• 3-1 什么是TensorFlow().mp4
• 3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1().mp4
• 3-3 如何学习TensorFlow().mp4
• 3-4 TensorFlow前景().mp4
• 3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件().mp4
• 3-6 安装VirtualBox().mp4
• 3-7 安装Ubuntu().mp4
• 3-8 配置Ubuntu系统().mp4
• 3-9 安装Python().mp4
• 3-10 安装TensorFlow(上)().mp4
• 3-11 安装TensorFLow(下)().mp4
• 3-12 安装Python类库().mp4
• 4-1 从HelloWorld开始.mp4
• 4-2 TensorFlow的编程模式.mp4
• 4-10 可视化利器TensorBoard(上).mp4
• 4-11 可视化利器TensorBoard(下).mp4
• 4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround.mp4
• 4-13 常用Python库Matplotlib.mp4
• 4-14 综合小练习:梯度下降解决线性回归(上).mp4
• 4-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中).mp4
• 4-16 综合小练习:梯度下降解决线性回归(下).mp4
• 4-17 激活函数(上).mp4
• 4-18 激活函数(下).mp4
• 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/
• 第1章 课程整体介绍/
• 第2章 人工智能基础知识/
• 第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建/
• 第4章 TensorFlow原理与进阶(代码实践)/