作者：M-G思维_891 | 来源：互联网 | 2023-09-04 15:04
通往智慧之路&＃xff1a;IBM认知计算课程体系
IBM中国研究院认知计算系列课程从科研和产业相结合的角度&＃xff0c;深入浅出地介绍了认知计算和人工智能技术的
起源、发展和未来方向&＃xff0c;以及机器学习和深度学习的基本、工具和应用。
认知计算与人工智能- 认知计算技术挑战什么是认知计算&＃xff1f;
- 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
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
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
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
GPU与认知计算
- GPU综述
- GPU硬件架构
- CUDA编程
- CUDA编程实战
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
6大课程助力打造具有领域专业技能的系统
过去的专家系统需要由人类专家将规则硬编码到其中&＃xff0c;与此不同&＃xff0c;认知计算机可以采用与人类相同的方式处理自然语言和非机构化数据&＃xff0c;并从经验中进行学习。尽管它们将会拥有深入的领域专业技能&＃xff0c;但认知计算机不会取代人类专家&＃xff0c;它们将扮演着决策支持系统&＃xff0c;根据最佳的可用数据&＃xff08;无论是在医疗、金融还是客户服务方面的数据&＃xff09;帮助人类专家制定更有效的决策。
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