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廣西大學(xué)人工智能專(zhuān)業(yè)怎么樣?桂林電子科大廣西大學(xué)有人工智能嗎?

想報(bào)讀人工智能專(zhuān)業(yè),廣西大學(xué)人工智能專(zhuān)業(yè)屬于哪個(gè)學(xué)院?廣西大學(xué)人工智能專(zhuān)業(yè)怎么樣?廣西大學(xué)人工智能是本科專(zhuān)業(yè)還是研究生專(zhuān)業(yè)?廣西大學(xué)人工智能要什么學(xué)歷?桂林電子大學(xué)人工智能專(zhuān)業(yè)和廣西大學(xué)人工智能專(zhuān)業(yè)哪個(gè)好?人工智能要學(xué)習(xí)哪些課程?人工智能可以考哪些專(zhuān)業(yè)認(rèn)證?
已邀請(qǐng):

憨豆特工 - 西南交通大學(xué)

贊同來(lái)自:

廣西大學(xué)人工智能專(zhuān)業(yè)目前沒(méi)有開(kāi)設(shè),人工智能專(zhuān)業(yè)一般是在計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、自動(dòng)化、數(shù)信等交叉學(xué)科,如果開(kāi)設(shè)人工智能專(zhuān)業(yè)(一些985高校叫智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè))一般在計(jì)算機(jī)學(xué)院的概率比較大一些,美國(guó)首個(gè)人工智能本科專(zhuān)業(yè)隸屬于卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,國(guó)內(nèi)985大學(xué)人工智能所在的院系(部分高校已成立獨(dú)立的人工智能學(xué)院)


北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院
清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系(學(xué)院)
中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院
南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系(學(xué)院)
南開(kāi)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院
中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院
北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院
哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院


廣西大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院目前有計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、通信工程、電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)工程、信息安全等6大本科專(zhuān)業(yè),未來(lái)估計(jì)會(huì)開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算、人工智能(智能科學(xué)與技術(shù))、機(jī)器人工程等專(zhuān)業(yè)。
2018年7月,桂林電子科技大學(xué)成立數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)院和人工智能學(xué)院。
廣西開(kāi)設(shè)【人工智能專(zhuān)業(yè)】的本科高校有(2020年6月更新):
  • 桂林電子科技大學(xué)-人工智能專(zhuān)業(yè)
  • 桂林理工大學(xué)-人工智能專(zhuān)業(yè)
  • 廣西大學(xué)行健文理學(xué)院-人工智能專(zhuān)業(yè)
  • 廣西民族大學(xué)-人工智能專(zhuān)業(yè)、智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)
  • 北部灣大學(xué)-人工智能專(zhuān)業(yè)
  • 南寧學(xué)院-人工智能專(zhuān)業(yè)、智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)
  • 賀州學(xué)院-人工智能專(zhuān)業(yè)

廣西開(kāi)設(shè)【人工智能技術(shù)服務(wù)專(zhuān)業(yè)】的高職高校有(2020年6月更新):
  • 廣西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院-人工智能技術(shù)服務(wù)專(zhuān)業(yè)
  • 廣西建設(shè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院-人工智能技術(shù)服務(wù)專(zhuān)業(yè)
  • 廣西理工職業(yè)技術(shù)學(xué)院(民辦)-人工智能技術(shù)服務(wù)專(zhuān)業(yè)
  • 南寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院-人工智能技術(shù)服務(wù)專(zhuān)業(yè)
  • 柳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院-人工智能技術(shù)服務(wù)專(zhuān)業(yè)

  • 柳州鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院-人工智能技術(shù)服務(wù)專(zhuān)業(yè)


大學(xué)專(zhuān)業(yè)只是讓你知道某個(gè)知識(shí)是個(gè)什么概念、模式、應(yīng)用場(chǎng)景,?靠大學(xué)里專(zhuān)業(yè)的課程應(yīng)付工作很困難,和跨專(zhuān)業(yè)的人比起來(lái),唯一的優(yōu)勢(shì)就是知道這是什么,需要的是在工作中或者業(yè)余時(shí)間繼續(xù)努力的程度,多關(guān)注一些大型科技公司對(duì)這些知識(shí)的應(yīng)用或認(rèn)證,不一定是技術(shù)本身,還包括技術(shù)以外的東西。


目前人工智能職業(yè)認(rèn)證在國(guó)內(nèi)只看到了華為AI認(rèn)證,華為HCNA-AI認(rèn)證定位于人工智能的普及、深度學(xué)習(xí)的了解、基于開(kāi)源TensorFlow框架進(jìn)行編程之基礎(chǔ)能力的構(gòu)建和華為云EI的學(xué)習(xí),旨在推動(dòng)ICT行業(yè)人工智能人才的培養(yǎng)。
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華為HCNA-AI認(rèn)證知識(shí)包括但不限于:


AI概覽、Python編程和實(shí)驗(yàn)、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)驗(yàn)、TensorFlow介紹和實(shí)驗(yàn)、深度學(xué)習(xí)預(yù)備知識(shí)和深度學(xué)習(xí)概覽、華為云EI概覽,圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、人機(jī)對(duì)話(huà)的應(yīng)用實(shí)驗(yàn)。


通過(guò)華為HCNA-AI認(rèn)證:


將證明您系統(tǒng)理解并掌握Python編程,人工智能領(lǐng)域的必備數(shù)學(xué)知識(shí),應(yīng)用廣泛的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow的基礎(chǔ)編程方法,深度學(xué)習(xí)的預(yù)備知識(shí)和深度學(xué)習(xí)概覽,華為云EI概覽,圖像識(shí)別基礎(chǔ)編程,語(yǔ)音識(shí)別基礎(chǔ)編程,人機(jī)對(duì)話(huà)基礎(chǔ)編程,使您具備人工智能售前技術(shù)支持、人工智能售后技術(shù)支持、人工智能產(chǎn)品銷(xiāo)售、人工智能項(xiàng)目管理、自然語(yǔ)言處理工程師、圖像處理工程師、語(yǔ)音處理工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師等崗位所必備的知識(shí)和技能。

向日葵 - 離你并不是很遙遠(yuǎn)

贊同來(lái)自:

什么是人工智能?但是從目前來(lái)看,專(zhuān)家們尚未有清晰的定義,主要的原因是其概念太寬泛。在百度百科上查詢(xún),人工智能被普遍定義為為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支:人工智能企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。
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研究范疇包括自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、智能搜索等;應(yīng)用領(lǐng)域包括機(jī)器翻譯、語(yǔ)言和圖像理解、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專(zhuān)家系統(tǒng)等,涉及了數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、不定性論以及控制論。
從傳統(tǒng)意義來(lái)說(shuō),人工智能對(duì)從業(yè)人員的素質(zhì)要求很高,數(shù)學(xué)水平和編程水平是兩個(gè)必須逾越的坎,目前市面上很多工作都是碩士起步。如果你真心想要在這行有大發(fā)展,良好的基礎(chǔ)是必須的。?
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人工智能專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)課程(不限于以下課程):
(1)計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法、Linux操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)組成原理、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、云計(jì)算基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)等;(大一大二大三課程)
(2)基礎(chǔ)數(shù)學(xué):高等數(shù)學(xué)、線(xiàn)性代數(shù)、概率論、運(yùn)籌學(xué)、凸優(yōu)化等;(大一大二課程)
(3)至少一門(mén)編程語(yǔ)言:Python、C++或Java等(大二、大三課程)
(4)人工智能有以下核心科目(大四或研究生課程):
人工智能AI基礎(chǔ)
智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)
機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)框架Sk-learn
深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow或PyTorch或華為MindSpore深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

AI人工智能一般分成以下4個(gè)方向:
1、AI方向-數(shù)據(jù)智能(大數(shù)據(jù)挖掘)
2、AI方向-計(jì)算機(jī)視覺(jué)
3、AI方向-自然語(yǔ)言處理
4、AI方向-自動(dòng)駕駛
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但是,由于目前很多傻瓜化的工具出現(xiàn),在大部分的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下只需要一些很簡(jiǎn)單的代碼就可以搞定。
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最常見(jiàn)的就是python上的各種工具包,比如機(jī)器學(xué)習(xí)框架之sklearn,獲取數(shù)據(jù) -> 數(shù)據(jù)預(yù)處理 -> 訓(xùn)練建模 -> 模型評(píng)估 -> 預(yù)測(cè),分類(lèi),還有就是很火的TensorFlow
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如果你確實(shí)在理論基礎(chǔ)方面實(shí)在有困難,多熟練掌握一些實(shí)用工具也能在市面上也能找到不錯(cuò)的工作。

向日葵 - 離你并不是很遙遠(yuǎn)

贊同來(lái)自:

國(guó)內(nèi)以C9高校(九校聯(lián)盟,即國(guó)家首批985重點(diǎn)建設(shè)的9所一流大學(xué),包括北京大學(xué)、清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)、南京大學(xué)、浙江大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、西安交通大學(xué)共9所高校)和中科院研究所為代表,目前人工智能研究都做得比較好。
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南京大學(xué)人工智能專(zhuān)業(yè)課程(★表示特別重要)包括:
  • 1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)模塊(必修)-數(shù)學(xué)分析、高等數(shù)學(xué)(★)、離散數(shù)學(xué)(★)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)(★)、最優(yōu)化方法(★);
  • 2、計(jì)算機(jī)通識(shí)課程-計(jì)算機(jī)組成原理、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析(★);
  • 3、人工智能學(xué)科基礎(chǔ)模塊(必修)-人工智能導(dǎo)論、人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言Python(★)、機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)導(dǎo)論(★)、模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺(jué)(★)、自然語(yǔ)言處理(★);
  • 4、人工智能專(zhuān)業(yè)核心課程(必修)-大數(shù)據(jù)建模挖掘(★)、高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)與框架(★)、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(★)、機(jī)器自動(dòng)化控制與系統(tǒng);

實(shí)驗(yàn)課程參考華為HCIP/HCIE人工智能工程師認(rèn)證實(shí)驗(yàn)指南,以下是華為AI實(shí)驗(yàn)指南:
  • Python安裝、調(diào)試、基本語(yǔ)法實(shí)驗(yàn)
  • Python列表、條件和循環(huán)、函數(shù)、正則表達(dá)式等高級(jí)語(yǔ)法實(shí)驗(yàn)
  • Python異常處理和文件操作、程序控制實(shí)驗(yàn)
  • 基于Python的函數(shù)創(chuàng)建與商業(yè)實(shí)操文件操作
  • Python實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性回歸實(shí)驗(yàn)
  • Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸實(shí)驗(yàn)
  • 線(xiàn)性回歸分析模型構(gòu)建實(shí)驗(yàn)
  • 線(xiàn)性回歸分析診斷與殘差分析實(shí)驗(yàn)
  • 企業(yè)員工綜合績(jī)效管理大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
  • 預(yù)測(cè)海洋生物鮑魚(yú)的年齡實(shí)驗(yàn)
  • 邏輯回歸實(shí)驗(yàn)-構(gòu)建銀行信用卡反欺詐模型
  • Python武器庫(kù)之Numpy實(shí)驗(yàn)
  • Python武器庫(kù)之Pandas實(shí)驗(yàn)
  • 泰坦尼克幸存者大數(shù)據(jù)清洗分析實(shí)驗(yàn)
  • KNN大數(shù)據(jù)建模算法基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)、高級(jí)實(shí)驗(yàn)
  • KNN大數(shù)據(jù)建模算法實(shí)戰(zhàn):改進(jìn)大型約會(huì)網(wǎng)站配對(duì)效果
  • 貝葉斯大數(shù)據(jù)建模算法基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)、高級(jí)實(shí)驗(yàn)
  • 樸素貝葉斯算法實(shí)戰(zhàn):垃圾郵件過(guò)濾實(shí)驗(yàn)
  • K-means快速聚類(lèi)實(shí)驗(yàn)
  • DBSCAN密度聚類(lèi)實(shí)驗(yàn)
  • 層次聚類(lèi)實(shí)驗(yàn)
  • 關(guān)聯(lián)規(guī)則:Apriori、FP-Growth、PrefixSpan實(shí)驗(yàn)
  • 綜合實(shí)驗(yàn)-利用Pipline選擇模型構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)流,并利用網(wǎng)格搜索完成模型調(diào)優(yōu)
  • 樹(shù)模型:C4.5、C5.0和CART樹(shù)實(shí)驗(yàn)
  • 樹(shù)模型算法實(shí)例:紅酒分類(lèi)高級(jí)實(shí)驗(yàn)
  • SVM支持向量機(jī)分類(lèi)和支持向量機(jī)回歸實(shí)驗(yàn)
  • SVM算法實(shí)例:手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別實(shí)驗(yàn)
  • Bagging類(lèi)算法實(shí)驗(yàn)
  • Boosting類(lèi)算法實(shí)驗(yàn)
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)驗(yàn)
  • 圖像處理實(shí)驗(yàn)
  • 語(yǔ)音處理實(shí)驗(yàn)
  • 自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)
  • 人臉識(shí)別與模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)
  • 智能醫(yī)療應(yīng)用實(shí)驗(yàn):醫(yī)學(xué)影像學(xué)數(shù)據(jù)、組學(xué)數(shù)據(jù)、電子病歷數(shù)據(jù)
  • 深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜在金融智能風(fēng)控的應(yīng)用-知識(shí)圖譜、基于社交網(wǎng)絡(luò)的反欺詐、圖分析與關(guān)聯(lián)特征提取、深度學(xué)習(xí)與金融風(fēng)控

中國(guó)32家高校開(kāi)設(shè)人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)的情況:
開(kāi)設(shè)人工智能專(zhuān)業(yè)的大學(xué).jpeg

西域男孩

贊同來(lái)自:

人工智能AI基礎(chǔ)課程知識(shí)點(diǎn):
  • 第1節(jié)課程體系結(jié)構(gòu)介紹和學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)分享
  • 第2節(jié)python環(huán)境準(zhǔn)備
  • 第3節(jié)多版本anaconda共存安裝方法
  • 第4節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).3.numpy速覽
  • 第5節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).4.ndarray詳解
  • 第6節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).5.創(chuàng)建ndarray對(duì)象
  • 第7節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).6.ndarray的文件讀寫(xiě)
  • 第8節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).7.數(shù)組的拆分
  • 第9節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).8.數(shù)組的合并操作
  • 第10節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).9.如何訪(fǎng)問(wèn)數(shù)組元素
  • 第11節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).10.用布爾下標(biāo)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)組元素
  • 第12節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).11.整數(shù)列表訪(fǎng)問(wèn)數(shù)組元素
  • 第13節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).12.ufunc和broadcast
  • 第14節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).13.ufunc案例實(shí)戰(zhàn)—knn分類(lèi)器
  • 第15節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).13.認(rèn)識(shí)矩陣
  • 第16節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).14.矩陣的特點(diǎn)
  • 第17節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).15.numpy的線(xiàn)性代數(shù)庫(kù)
  • 第18節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).1.認(rèn)識(shí)向量及其四則運(yùn)算
  • 第19節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).2.相似度和距離的計(jì)算
  • 第20節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).3.什么是矩陣
  • 第21節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).4.什么是矩陣的行列式
  • 第22節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).5.矩陣的四則運(yùn)算
  • 第23節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).6.什么是子空間和基
  • 第24節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).7.什么是線(xiàn)性變換以及和矩陣的關(guān)系
  • 第25節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).8.什么是相似矩陣和特征分解
  • 第26節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).9.方陣的正交分解
  • 第27節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).10.搞定PCA
  • 第28節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).11.搞定SVD分解
  • 第29節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).12.Python實(shí)戰(zhàn)PCA
  • 第30節(jié)2.實(shí)用線(xiàn)性代數(shù).13.Python實(shí)戰(zhàn)SVD分解
  • 第31節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).1.概率論的基本概念
  • 第32節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).2.概率論的基本概念2
  • 第33節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).3.典型的分布和它們的數(shù)字特征
  • 第34節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).4.隨機(jī)向量
  • 第35節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).5.協(xié)方差和PCA
  • 第36節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).6.Python實(shí)戰(zhàn)生成常見(jiàn)的隨機(jī)變量
  • 第37節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).7.樸素貝葉斯和垃圾郵件分類(lèi)
  • 第38節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).8.Python垃圾郵件分類(lèi)代碼詳解
  • 第39節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).9.統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
  • 第40節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).10.數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)
  • 第41節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).11.極大似然估計(jì)
  • 第42節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).12.最大后驗(yàn)概率
  • 第43節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).13.什么是假設(shè)檢驗(yàn)
  • 第44節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).14.假設(shè)檢驗(yàn)怎么做
  • 第45節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).15.假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果怎么解讀
  • 第46節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).16.假設(shè)檢驗(yàn)為什么可行
  • 第47節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).17.什么是方差分析
  • 第48節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).18.方差分析實(shí)戰(zhàn)
  • 第49節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).1
  • 第50節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).2
  • 第51節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).3
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  • 第57節(jié)5.凸優(yōu)化.1.高數(shù)重點(diǎn)內(nèi)容串講
  • 第58節(jié)5.凸優(yōu)化.2.梯度和導(dǎo)數(shù)
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  • 第60節(jié)5.凸優(yōu)化.4.梯度下降算法
  • 第61節(jié)5.凸優(yōu)化.5.梯度下降算法的各種變形(牛頓法和擬牛頓法動(dòng)量法)
  • 第62節(jié)5.凸優(yōu)化.6.人工智能中常見(jiàn)損失函數(shù)的手工推導(dǎo)
  • 第63節(jié)5.凸優(yōu)化.7.sigmoid函數(shù)及其梯度的手工推導(dǎo)
  • 第64節(jié)5.凸優(yōu)化.8.logloss函數(shù)及其梯度的手工推導(dǎo)(1)
  • 第65節(jié)5.凸優(yōu)化.9.spark中使用的梯度推導(dǎo)
  • 第66節(jié)5.凸優(yōu)化.11.凸集的概念
  • 第67節(jié)5.凸優(yōu)化.12.凸函數(shù)的概念
  • 第68節(jié)5.凸優(yōu)化.13.保凸運(yùn)算是個(gè)什么鬼
  • 第69節(jié)5.凸優(yōu)化.14.正式認(rèn)識(shí)凸優(yōu)化問(wèn)題
  • 第70節(jié)5.凸優(yōu)化.15.對(duì)偶函數(shù)和對(duì)偶理論
  • 第71節(jié)5.凸優(yōu)化.16.強(qiáng)對(duì)偶條件和kkt條件
  • 第72節(jié)5.凸優(yōu)化.17.支持向量機(jī)SVM的幾何解釋
  • 第73節(jié)5.凸優(yōu)化.18.支持向量機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)形式
  • 第74節(jié)5.凸優(yōu)化.19.支持向量機(jī)的kkt條件和最終解決
  • 第75節(jié)5.凸優(yōu)化.20.支持向量機(jī)的核技巧和線(xiàn)性不可分問(wèn)題

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