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Wolfram语言中的机器学习综述

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本视频概述了Wolfram语言中高度自动化的机器学习框架，它允许您只需几行代码就可以完成很多工作。您将学习面向任务的高级函数，这些函数可以应用于各种输入，如文本、图像和数字数据。示例包括构建简单的图像搜索和分类系统、文本主题分类和房屋销售价格预测。

控制系统的分析与设计

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要求：本课程推荐一些控制系统方面的经验。

本课程介绍如何使用Wolfram语言创建的控制系统对象。主题包括频域分析、状态空间分析和状态空间设计。

使用Wolfram语言和系统建模器分析系统

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要求：本课程要求具备Wolfram语言和系统建模器的基本工作知识。

本课程使用一系列示例来演示如何使用System Modeler和Wolfram Language作为集成环境来建模、仿真、分析和理解系统设计。本课程面向那些有兴趣深入了解Wolfram System Modeler、Wolfram Language和Modelica如何协同工作的人。建议基本熟悉Wolfram语言和系统建模器。下载课程材料，包括一套Wolfram笔记本和一个System Modeler包，并遵循视频教程。

分析文本以回答基于事实的问题

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本视频课程介绍了FindTextualAnswer，这是一种内置的Wolfram语言功能，它将成熟的信息检索技术与最先进的深度学习技术相结合，以在文本中找到答案。FindTextualAnswer可以分析文本并得出几个可能的答案，这些答案正确的概率以及其他属性，这些属性可以帮助您理解每个答案的上下文，以回答具体的基于事实的问题。在本课程中，您将学习此函数的范围和一些实际应用程序，并深入了解它是如何实现的，以及Wolfram语言中可用的深度学习方法。

Wolfram Cloud中的API、表单和Web应用程序

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本课程展示如何使用Wolfram语言生成web内容，包括Wolfram Cloud中的静态和交互式网页。视频演示了如何创建和部署API和web表单。讨论了已部署网页的安全选项和权限。现实世界的示例包括从web应用程序调用Wolfram Cloud API并将其托管在Wolfram云中。

应用神经网络网络研讨会系列

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本网络研讨会系列将带您深入了解构建、训练和评估神经网络的最新工作流。了解如何使用神经网络模型解决涉及图像、音频和自然语言数据的复杂处理任务。课程包括动手演示，展示使用最新内置Wolfram语言功能和神经网络模型的真实应用程序。显示了神经网络存储库中的预训练模型和定制模型。

渐近：近似的艺术

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这节视频课介绍了渐近线作为精确和数值方法的替代方法。本课程以一些历史笔记开始，并解释渐近方法是如何有用的。所示示例包括微分方程、积分、差分和代数方程的求解以及无穷级数和的计算。学习如何使用Wolfram语言中的内置渐近函数来解决无法精确解决的难题。

自动化数据科学

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了解已调整为自动化数据科学过程的机器学习功能。本视频课程展示了使用数据进行计算的示例，这些示例超越了传统的统计方法，并强调了自动建模在现代数据科学过程中的作用。使用内置的Wolfram语言符号Classify和Predict演示自动分类和回归功能。

自动结构发现：无监督学习

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Wolfram语言具有直接处理多种类型数据并自动从中提取某种结构的函数。FindClusters、ClusteringTree和clustering Components是执行无监督聚类学习任务的函数示例。ClusterClassify根据通过聚类从未标记的输入数据中收集的信息对新样本进行分类。其他功能（如FeatureExtract、FeatureNearest、feature SpacePlot和DimensionReduce）提供了工具，用于自动探索要素空间中的数据。本视频介绍了这些功能，帮助您开始无监督的机器学习任务。它适合没有机器学习知识的初学者。

使用AI工具和Wolfram返回学校

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本视频介绍了如何使用生成性人工智能帮助学生实现学习目标，并帮助教师教授和评估批判性和创造性思维技能。

基本编程

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用Wolfram语言创建程序非常容易！从一个60秒的应用程序开始，本视频课程展示了将控件附加到计算中的技术，使界面可用且美观，并以交互方式探索从文本、数学到图形和声音的一切。了解如何将数据导入Wolfram系统，以及如何以各种文件格式导出结果。最后，您将在我们的专家的建议下尝试函数编程范式，以提高程序的性能。

成为数据管理员

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加入Wolfram | Alpha数据科学家，参与这一录制的、由三部分组成的实时编码系列，指导您从web获取数据、导入和清理数据、用Wolfram语言准备计算数据并将其上传到Wolfram数据存储库。

利用机器学习探索生物多样性
（研究小组会议）

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学习将机器学习技术和Wolfram语言功能应用于生物多样性数据。这些研究小组会议首先向您介绍Wolfram语言和Wolfram函数库中内置实体框架的生物多样性数据访问功能。随后的课程涵盖了分类、社交媒体文本分析、鸟叫声的音频处理以及在手机上部署经过训练的神经网络图像分类器的示例。每节课都包括课程、投票，以回顾关键概念和实践问题。

区块链基础

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本视频课程解释了底层计算机互联网技术和加密技术如何实现和保护区块链系统，并探讨了比特币的基本概念。

打破数据科学的界限

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我们所说的多半径数据科学是什么意思？主持人乔恩·麦克龙（Jon McLoone）通过展示超越传统统计方法的数据计算示例来回答这个问题。使用Wolfram语言执行情绪分析、信号处理和图论中的计算，Jon说明了可以将各种计算领域结合起来，以获得对数据的新见解。介绍了自动化在使深层数据探索更容易访问方面的作用。显示了机器学习示例。本课程最后演示了一个基于web的应用程序和API部署，以使结果、报告和演示具有交互性和协作性。

通过可视化学习将数学带入生活

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本视频课程演示了如何使用Wolfram | Alpha和Wolfram演示项目在课堂上鼓励批判性思维。无需具备Mathematica或Wolfram语言方面的经验。

在60秒内构建应用程序

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使用Wolfram语言，您真的可以构建一个有用的交互式应用程序，在几分钟内探索想法。从60秒的应用程序开始，本课程涵盖了Manipulate命令的来龙去脉，这是即时交互界面的关键。您将学习将控件附加到计算中的技术，使界面可用且美观，并以交互方式探索从文本、数学到图形和声音的一切。

建立和应用流行病学模型

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遵循本视频课程学习流行病学建模的基础知识。前几节课将回顾基本的动态变速器模型，每节课都将在前面的课的基础上创建更复杂的模型，用于模拟真实世界的场景。本课程使用过去和现在流行的数据来探索模型如何工作，以及当模型参数改变时会发生什么。使用Wolfram语言和Wolfram知识库中的内置数据构建和模拟模型。

建立和训练基础神经网络

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Wolfram语言神经网络框架提供了符号构建块，用于构建、训练和调整网络，以及使用编码器和解码器自动处理输入和输出。学习如何分步完成这项工作，以及逻辑回归和基本图像识别的示例。

使用Wolfram Cloud构建应用程序

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Wolfram Cloud提供了一种交互式、无缝的方式来存储代码和数据以及执行计算。您还可以构建和部署可与其他人共享并可从多个设备访问的web表单和API。了解如何使用Wolfram语言函数在Wolfram云中构建应用程序。课程从简要介绍云对象开始，然后转向与云对象交互以及在应用程序中使用云对象的各种方式。本课程以云部署应用程序的真实示例结束。

使用Wolfram神经网络存储库构建应用程序

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学习使用Wolfram neural Net Repository中可用的神经网络模型构建应用程序。这个类展示了存储库中的现有模型以及它们要执行的不同任务，例如分类、特征提取、图像处理、回归、语言建模等等，同时不断添加新的模型和新的应用领域。分享了展示Wolfram暑期项目学生构建的应用程序的用例。学习利用可用模型创建自己的应用程序。

深度学习的构建块

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本视频课程探索如何用Wolfram语言构建神经网络。Wolfram语言神经网络框架提供了符号构建块，用于构建、训练和调整网络，以及使用编码器和解码器自动处理输入和输出。您将学习如何构建前馈网络，以及递归神经网络及其有趣的原因。

Wolfram语言中的内置机器学习

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在Wolfram语言的帮助下，您可以将机器学习应用于不同的主题领域，而无需专家级知识。尽管您可以从头开始构建复杂的模型，但您也可以在不同的输入（如文本、数字和图像）上使用任何现有的、预先定义的模型。本视频介绍了许多可用于图像识别、文本识别、情感分类等广泛任务的机器学习功能。

使用Wolfram语言进行业务分析和研究

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Wolfram语言内置了可随时使用的金融和社会经济数据，包括当前和历史股价以及货币汇率。本视频向您展示了如何使用自然语言以及内置的Wolfram language函数来查询此数据并进行计算。它还演示了如何使用自动机器学习模型和自定义可视化来开发和增强商业智能工作流。我们使用了几个真实世界的例子来解释Wolfram语言如何用于商业分析和研究。