AI开发者大会之AI学习与进阶实践:2020年7月3日《如何转型搞AI?》、《基于AI行业价值的AI学习与进阶路径》、《自动机器学习与前沿AI开源项目》、《使用TensorFlow实现经典模型》

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
简介: AI开发者大会之AI学习与进阶实践:2020年7月3日《如何转型搞AI?》、《基于AI行业价值的AI学习与进阶路径》、《自动机器学习与前沿AI开源项目》、《使用TensorFlow实现经典模型》


目录

2020年7月3日

《如何转型搞AI?》

《无行业不智能:基于AI行业价值的AI学习与进阶路径》

《自动机器学习与前沿AI开源项目》

《使用TensorFlow实现经典模型》


 

 

2020年7月3日

《如何转型搞AI?》

 

《无行业不智能:基于AI行业价值的AI学习与进阶路径》

 

《自动机器学习与前沿AI开源项目》

《使用TensorFlow实现经典模型》

 


相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI与机器学习:从理论到实践
【10月更文挑战第2天】本文将深入探讨AI和机器学习的基本概念,以及它们如何从理论转化为实际的应用。我们将通过Python代码示例,展示如何使用机器学习库scikit-learn进行数据预处理、模型训练和预测。无论你是AI领域的初学者,还是有一定基础的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的信息和知识。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
28 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
25 2
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到实践
【10月更文挑战第35天】在这篇文章中,我们将深入探讨机器学习的世界。我们将从基础理论开始,然后逐步过渡到实际应用,最后通过代码示例来展示如何实现一个简单的机器学习模型。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的信息和见解。
|
18天前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow API
机器学习实战:TensorFlow在图像识别中的应用探索
【10月更文挑战第28天】随着深度学习技术的发展,图像识别取得了显著进步。TensorFlow作为Google开源的机器学习框架,凭借其强大的功能和灵活的API,在图像识别任务中广泛应用。本文通过实战案例,探讨TensorFlow在图像识别中的优势与挑战,展示如何使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络(CNN),并评估模型的性能。尽管面临学习曲线和资源消耗等挑战,TensorFlow仍展现出广阔的应用前景。
46 5
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
机器学习中空间和时间自相关的分析:从理论基础到实践应用
空间和时间自相关是数据分析中的重要概念,揭示了现象在空间和时间维度上的相互依赖关系。本文探讨了这些概念的理论基础,并通过野火风险预测的实际案例,展示了如何利用随机森林模型捕捉时空依赖性,提高预测准确性。
51 0
机器学习中空间和时间自相关的分析:从理论基础到实践应用
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集('矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台,实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
56 0
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
探索机器学习中的决策树算法:从理论到实践
【10月更文挑战第5天】本文旨在通过浅显易懂的语言,带领读者了解并实现一个基础的决策树模型。我们将从决策树的基本概念出发,逐步深入其构建过程,包括特征选择、树的生成与剪枝等关键技术点,并以一个简单的例子演示如何用Python代码实现一个决策树分类器。文章不仅注重理论阐述,更侧重于实际操作,以期帮助初学者快速入门并在真实数据上应用这一算法。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【机器学习】大模型环境下的应用:计算机视觉的探索与实践
【机器学习】大模型环境下的应用:计算机视觉的探索与实践
56 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
探索机器学习:从理论到实践
本文将带你进入机器学习的世界,从基本概念出发,深入探讨其背后的数学原理,再通过Python代码示例,展示如何实际应用这些理论。无论你是初学者还是有经验的开发者,都能从中获益。