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课程介绍:
AI 人工智能工程师,是实现掌握人工智能基础所需要运用到的数据量化和特征提取。制作智能聊天机器人、推荐系统、机器翻译等项目,还能接触到自动驾驶和语音识别和合成的方向。
人工智能工程师主要负责使用机器学习算法和深度学习神经网络构建人工智能模型,提取业务洞察。
课程目录:
1.概述and特征提取.mp4 463.19M
01_AI一期课程资料.zip 3.01G
1.概述and特征提取 .mp4 570.71M
10.朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效 .mp4 780.13M
11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者 .mp4 677.31M
12.SVM2-昔日辉煌,传统方法顶峰详解 .mp4 795.66M
13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律 .mp4 737.54M
14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林 .mp4 729.56M
15.集成学习:企业神器GBDT详解 .mp4 666.97M
16.Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话 .mp4 688.95M
17.DBscan聚类:kmeans升级,数据更具智能 .mp4 2.12G
18.LDA:文本数据大杀器,揭示文本背后的秘密 .mp4 2.07G
19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代 .mp4 1.93G
2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测 .mp4 621.24M
20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效 .mp4 1.47G
21.深度学习的学习算法,梯度下降法和链式法则 .mp4 1.76G
22.多分类函数softmax和学习方法 .mp4 2.17G
23.深度学习非线性能力关键:激活函数详解 .mp4 1.67G
24.深度学习避坑指南:权重初始化的方法和技巧 .mp4 1.72G
25.集成学习在深度学习中的应用dropout .mp4 1.99G
26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术 .mp4 1.61G
27.项目一:数字图像识别,让机器具有一双眼睛 .mp4 1.60G
28.项目二:以图搜图技术详解实战01 .mp4 1.94G
29.项目二:以图搜图技术详解实战02 .mp4 1.78G
3.从傻瓜到智能,梯度下降法学习法 .mp4 827.35M
30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代 .mp4 1.91G
31.word2vec的一些特殊问题和优化方法 .mp4 1.60G
32.项目三:推荐系统整体流程架构解读01 .mp4 1.67G
33.项目三:A_B测试和相关指标解读02 .mp4 1.46G
34.项目三:关键词抽取和基于文本的召回算法03 .mp4 962.34M
35.项目三:推荐系统04基于行为类的召回算法 .mp4 1.41G
36.项目三:推荐系统05 Airbnb优秀论文解读 .mp4 1.65G
37.CNN:计算机视觉标配,给AI一双慧眼 .mp4 1.37G
38.项目四:CNN识别彩色图像,就那么一会 .mp4 1.37G
39.一期课程内容总结 .mp4 1.32G
4.突破瓶颈,模型效果的提升 .mp4 755.69M
40.常见面试题解读01 .mp4 1.38G
41.常见面试题解读02 .mp4 387.43M
42.如何写简历 .mp4 387.41M
43.NLP技术在推荐搜索中的应用 .mp4 448.67M
44.逻辑回归和神经元 .mp4 378.89M
45.BP算法原理和训练方法 .mp4 266.68M
46.常见激活函数讲解 .mp4 435.19M
47.图像分类在企业中的应用 .mp4 344.12M
48.卷积的基本思想 .mp4 654.60M
5.猛将起于卒伍,工业环境下的分类模型 .mp4 718.20M
6.损失函数推到解析和特征选择优化 .mp4 763.90M
7.到底好不好?模型评价指标讲解 .mp4 824.45M
8.让模型看的更准更稳,正则优化 .mp4 674.82M
9.让学习更高效,数值优化和一只看不见的手 .mp4 819.44M
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