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コース概要
導入
AIとは何ですか?
- 計算心理学
- 計算哲学
Machine Learning
- 計算学習理論
- Computer 計算経験のためのアルゴリズム
Deep Learning
- 人工ニューラルネットワーク
- ディープラーニングと機械学習の比較
開発環境の準備
- インストールと設定 Mathematica
Machine Learning
- データのインポートと分離
- データの正規化と補間
- 要素のグループ化と並べ替え
予測子と分類子
- 線形モデルの操作
- データセットを表す
- 一連の値の生成
監修 Machine Learning
- 監視付きタスクの実装
- トレーニングデータの使用
- 性能測定
- クラスターの特定
要約と結論
要求
- Mathematicaに対する理解 。
観客
- データサイエンティスト
14 時間