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数据智能与应用
浙江大学
大学课程 / 计算机 / 计算机基础
人类社会正处于大数据和数字化转型的时代。数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过,从没有像今天如此活跃。从最初的计算机,摄像头到个人便携式计算机,智能手机,再到大数据和人工智能,我们不断升级采集和利用数据的方式,运用数据驱动的思想和策略也在实践中逐渐成为共识。 本次课程将带领大家一起概览数据智能领域的全栈理论和技术,引领大家走入数据智能的大门。 本次课程最大的特色就在于为大家提供了大量的、真实的数据智能实现的项目案例,帮助大家一步步从零开始,深入项目的方方面面,真正做到实践出真知。 无论你是对数据智能向往但是没有任何基础知识的小白,还是能够熟练掌握数据智能相关技能的高手,本次课程都会带给你足够的惊喜和收获。对于参与课程的所有同学,成绩排名前十位将获得浙江大学-每日互动(个推)数据智能研究中心的实习机会,一起探索数据智能的下一个十年! 本次课程团队阵容强大。浙江大学教授,浙江大学高级工程师,知名互联网企业创始人,联手打造本课程。我们欢迎你关注和学习此类课程,能够从理论、实践两个角度相辅相成的掌握数据智能的知识,在大数据里创造和收获属于你的精彩。
共66集
7.4万人观看
1
信号、数据与信息
08:05
2
数据及数据智能的产生
09:54
3
大数据的基本特点 - 1
08:17
4
大数据的基本特点 - 3
08:16
5
数据分析工具与技能 - 1
08:14
6
数据分析工具与技能 - 3
08:10
7
数据智能的意义与应用领域 - 1
06:55
8
数据智能的意义与应用领域 - 3
06:58
9
大数据时代 - 1
07:36
10
大数据时代 - 3
07:40
11
机器学习的崛起 - 1
07:26
12
机器学习的崛起 - 3
07:26
13
从机器学习到数据智能
08:37
14
数据智能的魔力与陷阱
08:00
15
数据智能的道德规范
07:52
16
大数据问题构建 - 1
08:12
17
大数据问题构建 - 3
08:14
18
模型评估
09:34
19
数据清洗 - 1
05:32
20
数据清洗 - 3
05:35
21
特征选择与特征提取 - 1
10:57
22
特征选择与特征提取 - 3
11:00
23
聚类算法
09:48
24
分类算法 上
08:57
25
分类算法 下 - 1
05:27
26
分类算法 下 - 3
05:28
27
回归算法 上 - 1
06:05
28
回归算法 上 - 3
06:09
29
回归算法 下 - 1
05:27
30
回归算法 下 - 3
05:31
31
深度学习与图像数据 - 1
05:46
32
深度学习与图像数据 - 3
05:47
33
深度学习与时序数据 - 1
05:49
34
深度学习与时序数据 - 3
05:55
35
可视化方法
07:43
36
数据智能应用概述 - 1
07:31
37
数据智能应用概述 - 3
07:32
38
新冠肺炎传播建模与分析 - 1
07:05
39
新冠肺炎传播建模与分析 - 3
07:09
40
基于多源异构数据的新冠肺炎潜在病人早期诊断
09:33
41
风电机组健康智能诊断 - 1
07:15
42
风电机组健康智能诊断 - 3
07:19
43
天然气管网态势智能评估 - 1
08:18
44
天然气管网态势智能评估 - 3
08:20
45
火电机组燃烧煤种智能识别 - 1
06:08
46
火电机组燃烧煤种智能识别 - 3
06:14
47
配电网智能巡检 - 1
05:36
48
配电网智能巡检 - 3
05:33
49
工控系统安全中的“自然语言处理”:私有协议自动化逆向分析
09:29
50
时空数据智能的频谱活动规律预测 - 1
08:06
51
时空数据智能的频谱活动规律预测 - 3
08:09
52
基于深度学习的频谱使用精细图谱构建
08:51
53
自动驾驶应用中基于视觉的行人入侵检测 - 1
05:27
54
自动驾驶应用中基于视觉的行人入侵检测 - 3
05:27
55
数据智能安全:数据污染与对抗
09:48
56
隐私保护与数据智能 - 1
06:19
57
隐私保护与数据智能 - 3
06:18
58
面向智能电厂的设备健康管理 - 1
11:34
59
面向智能电厂的设备健康管理 - 3
11:35
60
数据驱动的公共自行车系统建模与优化(上) - 1
07:04
61
数据驱动的公共自行车系统建模与优化(上) - 3
07:04
62
数据驱动的公共自行车系统建模与优化(下) - 1
05:30
63
数据驱动的公共自行车系统建模与优化(下) - 3
05:32
64
三维手势跟踪 - 1
07:34
65
三维手势跟踪(下) - 1
06:06
66
三维手势跟踪(下) - 3
06:07
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