1.百度AI官网https://ai.baidu.com创建应用
2.安装AI库pip install baidu-aip
3.调用AI接口client.basicGeneral(img)
python调用百度AI接口:识别图片上文字
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1.什么是分类算法
2.数据预处理
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2.数据预处理
1.搭建人工智能环境
2.分别在【Ubuntu】【Mac OS X】【Windows】安装python
3.安装工具包并加载数据。
1.搭建人工智能环境
2.分别在【Ubuntu】【Mac OS X】【Windows】安装python
3.安装工具包并加载数据。
1.3人工智能的应用领域
1.4人工智能的分支
1.5一般问题解决方案
1.3人工智能的应用领域
1.4人工智能的分支
1.5一般问题解决方案
B.1 什么是Jupyter笔记本,为什么要在AWS GPU上运行Jupyter笔记本
B.2 为什么你不想在AWS上使用Jupyter进行深度学习
B.3 设置AWS GPU实例
B.4 安装Keras
B.5 设置本地端口转发
B.6 在本地浏览器中使用Jupyter
B.1 什么是Jupyter笔记本,为什么要在AWS GPU上运行Jupyter笔记本
B.2 为什么你不想在AWS上使用Jupyter进行深度学习
B.3 设置AWS GPU实例
B.4 安装Keras
B.5 设置本地端口转发
B.6 在本地浏览器中使用Jupyter
A.1 安装Python科学套件
A.2 设置GPU支持
A.3 安装Theano
A.4 安装Keras
A.1 安装Python科学套件
A.2 设置GPU支持
A.3 安装Theano
A.4 安装Keras
9.4 了解一个快速发展领域的最新进展
9.4.1 使用 Kaggle练习解决现实世界的问题 .
9.4.2 在 arXiv阅读最新进展
9.4.3 探索 Keras生态系统
9.4 了解一个快速发展领域的最新进展
9.4.1 使用 Kaggle练习解决现实世界的问题 .
9.4.2 在 arXiv阅读最新进展
9.4.3 探索 Keras生态系统
9.3 深度学习的未来
9.3.1 模型即程序
9.3.2 超越反向传播和可微层
9.3.3 自动化机器学习
9.3.4 终身学习与模块化子程序复用
9.3.5 长期愿景
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9.3.1 模型即程序
9.3.2 超越反向传播和可微层
9.3.3 自动化机器学习
9.3.4 终身学习与模块化子程序复用
9.3.5 长期愿景
9.2 深度学习的局限性
9.2.1 将机器学习模型拟人化的
9.2.2 局部泛化与极端泛化
9.2 深度学习的局限性
9.2.1 将机器学习模型拟人化的
9.2.2 局部泛化与极端泛化
9.1 重点内容回顾
9.1.1 人工智能的各种方法
9.1.2 深度学习在机器学习领域
9.1.3 如何看待深度学习
9.1.4 关键的推动技术
9.1.5 机器学习的通用工作流程
9.1.6 关键网络架构
9.1.7 可能性空间
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9.1.2 深度学习在机器学习领域
9.1.3 如何看待深度学习
9.1.4 关键的推动技术
9.1.5 机器学习的通用工作流程
9.1.6 关键网络架构
9.1.7 可能性空间