摘要:
音乐领域,借助于歌曲相关信息,模型可以根据歌曲的音频和歌词特征,将歌曲精准进行流派分类。本文讲解如何基于机器学习完成对音乐的识别分类。 阅读全文
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自动驾驶入门必修课。课程介绍了深度学习的相关知识,及其在自动驾驶领域的实践。领衔授课人Lex Fridman是非常优秀的学者和行业实践探索者。 阅读全文
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生命科学与计算机科学的交叉专业课程。课程使用深度学习和经典机器学习方法,来解决生物学、生命科学领域面临的问题与挑战。 阅读全文
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基因组学与机器学习的交叉专业课程,以基因组学为主要应用领域,讲解深度学习的典型应用场景,了解前沿技术方法的进展。 阅读全文
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顶尖的算法设计课程,覆盖很多最新的数据结构和算法设计思路,帮助学生构建最优(时间复杂度和空间复杂度)算法解决实际问题。 阅读全文
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一门必学的优质基础课程,围绕计算机科学方向构建所需的数学体系,包含函数、离散数学、概率论、图和树结构,以及部分算法(例PageRank)。 阅读全文
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Python编程基础课,以知识广度为更高目标,将分支、循环、字符串、近似、函数、元组等娓娓道来,并且将内容深度控制在了非常友好的层面。 阅读全文
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课程对于graph方向的数据挖掘、机器学习(神经网络)有全面的知识覆盖。如果想学习非结构化的图数据上的各类算法,这是最权威的课程之一。 阅读全文
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课程是面向研究生的研究研讨会,围绕多个议题展开理论讲解,并邀请多位著名研究人员和行业从业人员进行特邀讲座,讲解知识图谱在行业的实际应用。 阅读全文
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循序渐进地介绍了计算机方向的大部分基础知识,包括计算设备的工作原理、诸多实用技能(包括网页开发等),适合初学者构建对计算机科学的全面认知。 阅读全文