人工智能：IBM认知计算教程
【课程目录】第一章：认知计算与人工智能
什么是认知计算
认知计算技术挑战
人工智能发展简史
机器学习与深度学习
人工智能传奇人物
第二章：机器学习
什么是机器学习
线性分类器
目标函数设计和正则化技术
随机梯度下降算法
第三章：机器学习与大数据
机器学习与大数据
基本分类器
分类器实践
数据降维方法及实践
第四章：深度学习
神经网络与BP算法
神经网络中的自编码器
Softmax回归
自学习算法
深度神经网络
卷积神经网络
第五章：GPU与认知计算
GPU综述
GPU硬件架构
CUDA编程
CUDA编程实战
第六章：深度学习框架与工具
数据集准备
深度学习竞赛及典型网络模型
深度学习框架
深度学习实验与实战
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