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5 分钟一个人工智能小知识
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人工智能于1956年由约翰.麦卡锡首次提出,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 本课程以轻松的手绘方式,讲述一些基础的AI概念。首先介绍了什么是机器学习、深度学习、神经网络、人工智能以及它们之间的关系;然后详细讲解了贝叶斯、神经网络、随机森林等概念的原理和应用,以及如何评价一个预测模型的好坏;同时,还聊到了AlphaGo、因果关系、面相等贴近生活的有趣话题。 【课程目标】 熟悉人工智能领域的常见概念 了解贝叶斯、神经网络、随机森林等概念的基本原理 了解什么是模型以及如何评价模型 【适用对象】 商务、学生 【课程大纲】 知识模块 简介 人工智能相关知识 计算机识别年龄这事到底是怎么实现的、 包治百病的贝叶斯理论、聊聊神经网络、AlphaGo是怎么赢柯洁的、聊个一块钱的因果关系、面相带你看蒙娜丽莎、用随机森林治疗你的选择恐惧症、怎么评价一个模型的好坏
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如何快速打造一款AI互联网应用
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本课程首先将简单分享人工智能的历史背景,随后讲解腾讯云人工智能的能力,如人脸识别、文字识别、图像识别、语音识别等,重点介绍人脸检测、活体检测、文字识别OCR和货架识别技术。课程将围绕需求的本质、目标用户分析、洞察需求、提炼需求四个方面介绍如何打造好的产品。讲者将以微信和QQ通讯录为例,讲解如何打造一款更好的产品,提升用户体验。 【课程目标】 了解人工智能的历史背景 了解腾讯云人工智能的能力 学会分析需求的本质、分析目标用户、洞察需求、提炼需求 【适用对象】 售前、运维、学生、开发、个人开发者 【课程大纲】 知识模块 简介 如何快速打造一款AI互联网应用 课程导读,人工智能历史,腾讯云人工智能能力介绍,如何快速打造一款AI互联网应用
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英特尔在 Flink 上使用 Analytics Zoo 进行实时、分布式深度学习模型推理
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Analytics Zoo是一个统一的大数据分析+AI开源框架,本课程将介绍在 Flink 上使用Analytics Zoo 进行实时、分布式深度学习模型推理。课程具体将介绍大规模人工智能的挑战、如何构建统一的大数据分析及人工智能的平台来应对这样的挑战、最后课程将介绍跨行业的端到端客户案例实践。 【课程目标】 了解在 Flink 上使用 Analytics Zoo 进行实时、分布式深度学习模型推理 【适用对象】 对大数据及人工智能领域感兴趣的学生及个人开发者 【课程大纲】 大规模人工智能的挑战 统一的大数据分析及人工智能 跨行业的端到端客户案例实践
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腾讯云开发工程师认证课程
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腾讯云开发工程师培训将通过理论精讲与上机实验相结合的方式,系统性地介绍传统应用迁移上云的优势及其实现,以及基于腾讯云产品进行云原生应用和分布式微服务设计与开发,从而实现安全可扩展的云应用程序开发。您还将了解如何使用腾讯云TCB,进行微信小程序的无服务器后端开发,以及如何使用图像识别等人工智能技术进行应用程序开发。同时还将了解DevOps的理念及敏捷项目管理实践。 【课程模板】 分析传统应用,并进行重构和迁移上云 设计和开发云原生应用 设计和开发分布式微服务 掌握微信小程序云端开发 掌握人工智能等新技术的应用开发 理解DevOps和敏捷项目管理 【适用对象】 适用于腾讯云开发工程师,负责云应用程序开发的人员,以及希望了解微信小程序云端开发、人工智能技术应用开发和DevOps及敏捷项目管理的人员。 【课程大纲】 [表格]
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基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-机器学习的前世今生
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本课程会讲解机器学习的历史发展脉络,当前进展,以及未来发展,以及机器学习需要的数学准备。 【课程目标】 了解机器学习的历史和学习所需的知识结构 了解机器学习算法的分类 【适用对象】 对机器学习感兴趣或希望从事人工智能或机器学习领域相关工作的学生或个人开发者 【课程大纲】 [表格]
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基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-回归算法
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本课程将介绍回归基本原理,结合MADlib介绍若干典型回归算法,包括Logistic回归,线性回归等。 【课程目标】 了解回归基本原理 了解线性回归 了解Logistic回归 【适用对象】 对机器学习感兴趣或希望从事人工智能或机器学习领域相关工作的学生或个人开发者 从事于大数据分析、机器学习领域的企业或用户 【课程大纲】 [表格]
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基于 Greenplum 的机器学习算法与实践-朴素贝叶斯分类
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本课程将结合例子讲解朴素贝叶斯的数学原理公式,以及在Greenplum MADlib中的实现。 【课程目标】 了解朴素贝叶斯算法概述 了解朴素贝叶斯:模型、算法和实例 【适用对象】 对机器学习感兴趣或希望从事人工智能或机器学习领域相关工作的学生或个人开发者 从事于大数据分析、机器学习领域的企业或用户 【课程大纲】 朴素贝叶斯分类:朴素贝叶斯算法概述、朴素贝叶斯:模型、算法和实例
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英特尔Analytics Zoo之Cluster Serving介绍
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Analytics Zoo 是一个统一的大数据分析+AI开源框架,Cluster Serving 是其中一个功能。本课程将由英特尔专家介绍什么是 Analytics Zoo,为什么需要Analytics Zoo,Analytics Zoo 功能及架构,Cluster Serving是什么以及基于 Cluster Serving 的应用案例和优势。 【课程目标】 了解什么是 Analytics Zoo 了解什么是 Cluster Serving 了解 Cluster Serving 的优势 【适用对象】 对大数据及人工智能领域感兴趣的学生及个人开发者 【课程大纲】 Analytics Zoo 简介 Cluster Serving 简介 Cluster Serving 案例介绍
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牛津大学xDeepMind 自然语言处理
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自然语言处理是人工智能和语言学领域的分支学科,探讨如何处理以及运用自然语言,它包含语音识别、语音合成、中文自动分词、词性标注、句法分析、文本分类、信息检索、文字校对、机器翻译等范畴。 本课程讲述了语言的计算机处理方式以及语言和人工智能的关系,是一门关于自然语言处理的高阶课程,需要有线性代数、微积分、概率论等高等数学基础以及机器学习相关的知识储备。课程内容包含:基础的机器学习和神经网络知识,比如:第一性原理、反向传播算法BP等;循环神经网络RNN、语言模型和模型的应用;运行模型的计算设备GPU以及GPU对模型的重要性;模型在翻译、语音、语言理解方面的应用等。 【课程目标】 了解深度神经网络和自然语言处理 掌握循环神经网络算法RNN和语言模型 了解GPU及其对语言模型的作用 【适用对象】 AI开发者、学生 【课程大纲】 知识模块 简介 深度神经网络 深度神经网络导论、词汇量与词汇语义学、实践课概述、语言建模RNN、文本分类、英伟达RNN和GPU、条件语言建模、注意力模型、语音识别、文本语音转换、智能问答、记忆和语言学
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AI医疗实战:肝部影像识别
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本课程首先介绍了医学影像的分类、处理流程以及人工智能在该领域应用的前景;然后展示了如何搭建基于GPU的TensorFlow计算环境,包括安装和验证;接着是实战环节,逐步讲解CT成像及图像分割的基础知识、如何对影像数据进行预处理、如何利用深度学习做影像分割等知识点;最后讲解了TensorFlow框架相关的内容,包括常用计算和训练方法、张量变换及辅助方法等,并展示了实现基于反卷积网络医疗影像分割的流程和代码。 【课程目标】 了解医学图像处理背景知识 学习神经网络技术在医学影像目标分割类任务应用的workflow 运用神经网络技术完成腹部CT影像中的肝实质识别任务 【适用对象】 医疗、AI开发者、学生 【课程大纲】 知识模块 简介 项目背景 人工智能在医学影像领域的应用与前景 实战环境的准备 搭建基于GPU的Tensorflow计算环境 肝部影像识别实战 肝部影像识别的医学意义、认识数据集(数据集读取和显示)、影像数据预处理1(初探)、影像数据预处理2(选择滤波器和调参) 神经网络模型的建立 感知器与神经元、神经网络、卷积神经网络7min反卷积网络 模型训练与优化 TensorFlow简介、常用计算和训练方法介绍、常用张量变换及辅助方法介绍、下采样操作的实现5min上采样操作的实现8min基于反卷积网络的医疗影像分割
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英特尔BigDL-大数据分布式深度学习框架介绍
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英特尔BigDL是一个架构在Spark上的深度学习框架,提供了原生的深度学习算法的支持。与TF等框架最大的区别是直接架构在大数据平台上的深度学习框架。本课程将介绍英特尔BigDL的产生背景、什么是BigDL,执行模型,如果做实验评估,应用案例等相关知识。 【课程目标】 了解英特尔 BigDL 的产生背景 了解英特尔 BigDL 的定义 【适用对象】 对大数据及人工智能领域感兴趣的学生及个人开发者 【课程大纲】 BigDL产生背景 BigDL简介 使用BigDL做分布式训练 BIgDL实验评估 BigDL应用案例分享 BigDL后续迭代计划
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英特尔使用深度学习、Ray和 Analytics Zoo 进行自动化时间序列分析
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Analytics Zoo是一个统一的大数据分析+AI开源框架,本课程首先将介绍Analytics Zoo的框架、时间序列分析、AutoML和Ray的背景,进而将介绍在Analytics Zoo上使用AutoML和Ray进行时间序列分析。 【课程目标】 了解 Analytics Zoo 的框架 了解 Analytics Zoo 的时间序列 了解如何在 Analytics Zoo 上使用 AutoML和Ray 进行时间序列分析 【适用对象】 对大数据及人工智能领域感兴趣的学生及个人开发者 【课程大纲】 Analytics Zoo简介 时间序列分析的背景介绍 AutoML和Ray的背景介绍 在Analytics Zoo上使用AutoML和Ray进行时间序列分析 用户案例分享
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腾讯云机器学习应用工程师认证课程
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腾讯云机器学习应用工程师培训将通过理论精讲与实战练习相结合的方式,帮助学员搭建体系化的机器学习知识框架,熟悉主流机器学习算法,如何利用机器学习平台完成实际场景下的模型搭建和模型评估。 【课程目标】 搭建体系化的机器学习知识框架 熟悉主流机器学习算法 掌握如何利用机器学习平台完成实际场景下的模型搭建和模型评估。 【适用对象】 适用于对机器学习有兴趣并希望从事人工智能或机器学习领域相关工作的学生或个人开发者;需要在工作中使用机器学习平台的企业或个人用户。 【课程大纲】 [表格]
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英特尔 Clear Linux 操作系统入门
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Intel Clear Linux 是一个面向现代云计算而设计模块化开源操作系统, 其将英特尔平台的功能与优化整合进一全套Linux发行版之中, 专为方便用户定制化和易管理性而设计。 本次课程将介绍Clear Linux系统的设计理念及特性.  适用于作为通用虚拟机及容器运行操作系统,在多媒体,大数据,人工智能,数据库及边缘技术的场景,借助于Clear Linux操作系统上的全栈优化,在Intel平台上可以取得最理想的性能提升。 【课程大纲】 1 Clear Linux操作系统简介 2 在腾讯云上部署Clear Linux操作系统 3 Clear Linux操作系统使用简介 4 Clear Linux要点和总结
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英特尔在 Office Depot 上利用 Analytics Zoo 构建智能推荐系统的实践分享
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Analytics Zoo是一个统一的大数据分析+AI开源框架,本课程将介绍在Office Depot 上利用Analytics Zoo 构建智能推荐系统的实践分享,课程首先会介绍推荐系统相关知识、英特尔开源的大数据分析和AI平台Analytics Zoo、Analytics Zoo提供给Office Depot 所使用的不同的推荐模型、Office Depot 用这些模型在其数据集上训练和评估所得到的结果。 【课程目标】 了解推荐系统相关知识 了解在 Office Depot 上利用 Analytics Zoo 构建智能推荐系统的实践 【适用对象】 对大数据及人工智能领域感兴趣的学生及个人开发者 【课程大纲】 背景介绍和用例概述 Analytics Zoo简介 Analytics Zoo上的推荐系统 Office Depot上的评估和部署
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英特尔使用 Analytics Zoo 实现基于深度学习的胸腔疾病 AI 诊疗辅助案例分享
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Analytics Zoo是一个统一的大数据分析+AI开源框架,本课程将介绍如何使用英特尔Analytics Zoo实现基于深度学习的胸腔疾病AI诊疗辅助案例。课程首先将介绍大数据,深度学习和Analytics Zoo背景知识;进而介绍如何使用一套开源的X光胸透数据集构建一个基于AI辅助的深度学习应用,包括模型训练以及预测和部署。 【课程目标】 了解大数据,深度学习和 Analytics Zoo 了解如何使用一套开源的X光胸透数据集构建一个基于AI辅助的深度学习应用 【适用对象】 对大数据及人工智能领域感兴趣的学生及个人开发者 【课程大纲】 大数据和深度学习及 Analytics Zoo 背景介绍 使用 Analytics Zoo 进行胸腔疾病诊疗辅助案例
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进化算法 Evolutionary Algorithms
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进化算法是人工智能中进化计算的子集,它启发自生物的演化机制,模拟繁殖、突变、遗传重组、自然选择等演化过程,是对最优化问题的候选解做演化计算的算法。 本课程首先介绍了进化算法的概念和范畴,并展示了一些使用进化算法实现的项目的效果;然后开始讲解第一种进化算法——遗传算法,通过句子配对、旅行商人等案例展示了遗传算法不同构造和搭配方式,同时讲解了遗传算法的进化版本——微生物遗传算法的原理;接着介绍了进化策略算法,包括它与遗传算法的异同、(1+1)-ES、Natural ES等内容;最后讲解了如何将进化算法应用到神经网络中。 【课程目标】 了解进化算法 掌握遗传算法和进化策略的原理和异同 了解如何实现神经网络进化 【适用对象】 AI开发者、学生、机器学习研究人员,机器学习以及深度学习的相关人群 【课程大纲】 知识模块 简介 进化算法简介 进化算法简介
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Python 网络爬虫实战
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Python是一种清晰且功能强大的、面向对象的编程语言,广泛应用于Web开发、GUI开发、科学计算等领域。 本课程首先介绍了爬虫的概念、应用和分类以及数据的获取方式和数据的作用;然后展示了如何使用Python语言内置的urllib模块实现小型的爬虫程序,并详细讲解了urllib模块的用法,包括发送请求的request、处理异常的error以及处理url的parse等;接着介绍了简单易用的Requests库,包括它的优势和用法;最后讲解了用于数据采集的Scrapy框架和用于数据解析的XPath的用法,以及如何组合使用Selenium和Chrome headless模式来爬取动态网页。 【课程目标】 了解爬虫的概念和作用 使用urllib、Requests、Scrapy等编写网络爬虫程序 【适用对象】 商务、开发、学生、Python爬虫初学者,Python爬虫爱好者 【课程大纲】 知识模块 简介 Python网络爬虫实战 什么是爬虫、“人工智能时代”如何获取数据、生活中的爬虫、爬到的数据有什么用、为什么用Python写爬虫、爬虫的分类、利用urllib实现最小的爬虫程序、urllib的基本用法、人性化的requests、神奇的正则表达式、数据采集神器:Scrapy、数据解析神器:xpath、动态网页的克星:Selenium和Chromeheadless
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英特尔在 Apache Spark + AI 开源社区进展&实际案例分享
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近年来,AI/ML领域有了长足发展,不断有新模型和算法在各种基准数据集上取得更好的成绩,工业界应用AI/ML的积极性也水涨船高。但要把AI/ML应用到生产,单单模型和算法好是远远不够的。从实验室模型到可扩展和健壮的工业级部署,这中间存在很多繁杂又易错的环节,经常导致很多实际的困难和问题,从而阻碍了AI/ML的大规模应用。这两年,为了构建更好用的、统一的分析和AI的平台,开源社区围绕Apache Spark及周边生态系统进行了一系列的工作。在这门课程中,将会介绍近期开源社区的相关进展,包括英特尔在开源社区中的相关工作,同时也会分享英特尔在搭建Spark + AI工业级应用中的经验和真实案例。 【课程目标】 了解近期开源社区的相关进展 了解英特尔在搭建Spark + AI工业级应用中的真实案例 【适用对象】 对大数据及人工智能领域感兴趣的学生及个人开发者 【课程大纲】 解决传统的生产应用需求里社区做了什么 英特尔在新型应用的案例分享 互动答疑
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云安全概述及云端安全防护
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自2014年以来,伴随着云计算的蓬勃发展,云安全经历了起步->发展->逐渐完善这样一个历程。随着云端安全防护产品的推出,一个崭新的云端安全体系逐步确立。云安全与态势感知、大数据和人工智能结合。 本课程将深入浅出介绍云安全的概念、威胁与攻防入门基础知识,为之后具体产品的介绍打下基础。课程将介绍云安全的特点及发展历程,从数据层面、解析云端面临的安全威胁及特点,讲解DDOS攻击、Rootkit后门、网站挂马、比特币矿机、入侵监测系统等安全攻防概念。课程还将介绍基线漏洞、应用漏洞等安全问题以及安全防护的基本措施。腾讯云保障云安全提供了云镜(HS)、大禹(HBP)、天御(AA)、WAF系统四大产品。课程最后讨论了业内云主机安全问题的解决方案以及它们的不足。 【课程目标】 了解云安全概念与发展历程 了解云端威胁以及常见攻击形式 了解云端安全防护的基本措施 了解腾讯云安全的产品 了解业内云主机安全问题的解决方案以及它们的不足 【适用对象】 商务、运维 【课程大纲】 知识模块 简介 云安全概述及云端安全防护 云安全概念与发展历程,云端威胁概况,云端安全防护,业内云主机安全问题解决方案介绍

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