¿Vale la pena comprar los cursos de Gupao Academy?
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Gupao Network Technology Co., Ltd. (conocida como Gupao Academy) marcará el comienzo de su segundo curso importante después del curso de formación Java Architect y ha invitado al mejor equipo de investigación de inteligencia artificial de la industria a unirse a Gupao Academy. Realizar explicaciones del curso.
El contenido del curso incluye matemáticas aplicadas de inteligencia artificial (matemáticas avanzadas, álgebra lineal, estadística de probabilidad, optimización convexa, teoría de la información, geometría analítica, etc.), aplicación de inteligencia artificial Python (orientada a datos) y análisis profundo. Aprendizaje basado en biónica La práctica del proyecto (modelo MLP, tres redes neuronales principales, SEQ2SEQ, aprendizaje por refuerzo profundo DRL, etc.) proporciona siete prácticas integrales de proyectos comerciales, simulaciones de entrevistas de IA relacionadas, etc.
Y la empresa ha alcanzado planes corporativos de transferencia de talento con las principales empresas de Internet desde principios de 2017. Después de graduarse, los estudiantes serán recomendados a las principales empresas unicornio de inteligencia artificial para entrevistas y empleo.
Opiniones de la Academia Gupao sobre la inteligencia artificial:
En la actualidad, la mayoría de la gente es relativamente vaga sobre el concepto de inteligencia artificial. Hay muchas instituciones que pescan en aguas turbulentas con la "inteligencia artificial Python". ", inculcando al público la teoría equivocada de "programación Python = inteligencia artificial".
De hecho, el contenido central de la disciplina de la inteligencia artificial radica en las matemáticas y los algoritmos de aprendizaje profundo de la inteligencia artificial. Las matemáticas atraviesan todo el campo de la inteligencia artificial y son conocimientos básicos en el campo de la IA. Se reflejan principalmente en varios modelos de aprendizaje profundo de inteligencia artificial. Es necesario comprender los principios y métodos de aplicación de las fórmulas y el proceso de derivación de las mismas. para ayudar a varios neuronales Al ajustar los parámetros de la red, solo dominando el conocimiento matemático relevante podemos crear de manera flexible nuevos modelos de algoritmos.