[AI/大数据] 马SB_AI 人工智能工程师1期

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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