跟着大神学AI——郁磊【副教授】400分钟机器学习、深度学习免费教程

讲师招募 | 免费数据资源 | 最新最热

近年来，随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机视觉和图像处理领域，各种颠覆性的成果应运而生。
今天小编给大家推荐一个非常不错的免费视频教程！

您的第一课：全套Python机器学习核心技术与案例分析实践应用

随买随看+视频长期有效+全套学习资料及代码+导师长期辅助学习

●01●

郁磊【副教授】：

主要从事MATLAB 、PYTHON 编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发，具有丰富的实践应用经验，主编《MATLAB 智能算法 30 个案例分析》等多本著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。

扫码查看详情介绍

本次教程通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。进一步提高科研工作者对于人工智能及其 Python 实现方法有更高的认识及实践应用。

注：请自行准备学习所需环境。

您的第二课：Python数据挖掘与机器学习高级课程

随买随看+视频长期有效+全套学习资料及代码+导师长期辅助学习

●01●

郁磊【副教授】：

扫码查看详情介绍

本次教程通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。旨在帮助学员掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析（K均值、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤、Apriori算法）的基本原理及Python代码实现方法。

注：请自行准备学习所需环境。

您的第三课：面向课题组团队及科研人员AI培养计划：AI人工智能实践技术系统性教学方案

随买随看+视频长期有效+全套学习资料及代码+导师长期辅助学习

●01●

郁磊（副教授）：

扫码查看详情介绍

本课程面向课题组团队及科研人员AI培养，解决课题组、导师的人工智能人才的需求！为期八天的直播视频，让您从小白到精通！

注：请自行准备学习所需环境。

您的第四课：基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析精品课程

随买随看+视频长期有效+全套学习资料及代码+导师长期辅助学习

●01●

郁磊（副教授）：

扫码查看详情介绍

本次课程采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析深度学习在应用时需要掌握的经验及编程技巧。此外，课程还将通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。

注：请自行准备学习所需环境。

您的第五课：基于Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术应用高阶课程

随买随看+视频长期有效+全套学习资料及代码+导师长期辅助学习

●01●

郁磊（副教授）：

扫码查看详情介绍

本课程由郁老师精心准备，从实践技术应用的角度出发，综合该领域学员的需求及特点，使学员深度掌握实践应用方法，实属难得视频教材。

注：请自行准备学习所需环境。

您的第六课：如何利用python机器学习解决空间模拟与时间预测问题及经典案例分析实践技术高阶课程

随买随看+视频长期有效+全套学习资料及代码+导师长期辅助学习

●01●

徐同仁【教授】：

长期从事定量遥感、遥感数据同化、地表水热通量转化等相关领域的研究，发表多篇相关领域核心期刊论文，具有丰富的实践技术经验

扫码查看详情介绍

本次教程采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析机器学习方法，常用机器学习方法，以及模型的评估与选择；熟悉数据预处理的流程，掌握python程序包的使用；理解机器学习在生态水文中的应用，掌握机器学习模型构建方法，学会构建机器学习模型用于地表参数的空间模拟与时间预测，并掌握生态水文过程分析。

注：请自行准备学习所需环境。

您的第七课：基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力高级课程

随买随看+视频长期有效+全套学习资料及代码+导师长期辅助学习

●01●

高老师：

气象海洋数值模式工程师。长期从事气象和海洋数据处理、以及数值模式的应用和开发工作。包括WRFDA资料同化、WRF数值模型的应用，以及风暴潮和海浪数值模型的开发和应用。

扫码查看详情介绍

课程采用 “理论讲解+动手实操+案例实战”相结合的方式，深入浅出讲解Python在气象领域的人工智能应用。学习完本课程，不仅能够掌握Python编程技巧和机器学习和深度学习的相关经验，更能够将所学在专业领域进一步应用

注：请自行准备学习所需环境。

您的第八课：基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用高阶课程

随买随看+视频长期有效+全套学习资料及代码+导师长期辅助学习

●01●

扫码查看详情介绍

本课程从基础理论、技术方法、应用实践三方面对多光谱遥感技术进行讲解。基础理论篇，介绍多光谱的基本概念和理论，介绍了Landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等多光谱数据说明和下载方法。技术方法篇，介绍基于ENVI的上述多光谱数据处理方法，包括数据辐射定标、大气校正等预处理方法，波段组合、光谱指数计算、图像监督、非监督分类等方法。针对多光谱数据处理，除了ENVI自带和拓展的功能之外，课程提供一套基于Python开发方法，结合目前主流的机器学习和深度学习方法，介绍多光谱遥感数据的整理、图像分类、多时间序列处理、多传感器协同等方法，基于python实现多光谱数据处理和分析过程。实践篇，通过矿物识别，农作物长势评估、土壤质量评价等案例，提供可借鉴的多光谱应用领域的技术服务方案，结合ENVI软件、Python开发、科学数据可视化、数据处理与机器学习、图像处理等功能模块，，对学习到的理论和方法进行高效反馈。

学习本课程，通过对光谱、图像等数据处理，掌握岩矿、土壤、植被等地物的光谱特征和图像特征，结合ENVI等专业软件、Python开发工具平台，开展多光谱数据预处理、图像分类、定量评估、机器学习等方法的实践和开发，提高运用多光谱遥感技术解决实际问题能力。

注：请自行准备学习所需环境。

您的第九课：基于Python实现的深度学习技术在水文水质领域中的应用实践课程

随买随看+视频长期有效+全套学习资料及代码+导师长期辅助学习

●01●

主讲专家：

来自中国科研院所及重点高校，拥有丰富的科研及工程技术经验，长期从事人工智能和深度学习算法在水文水质领域的研究与开发，在国际顶级会议ACL、AAAI、CIKM和CCL上发表论文10余篇，出版专著1部，拥有丰富的TensorFlow开发经验。

扫码查看详情介绍

本次会议摒弃晦涩的数学理论和梯度公式的推导，重点讲解python系列软件包的基础知识、基于TensorFlow的模型实现方法以及不同模型的应用场景，旨在借助这些工具和软件包，使不同学科和知识背景的人员能使用深度学习技术解决实际工作中的问题。会议内容以水文水质领域的应用为背景，包括流量预报、水位预报、水质综合评价和水质预测任务，涉及的深度学习模型有前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络（包括LSTM、GRU和Attention机制），对其中使用的重要函数的参数和输出均给出图示和应用小案例，方便大家学习。