马士兵-AI人工智能工程师

01_AI一期课程资料

1.概述and特征提取.mp4 570.71M

2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4 621.24M

3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4 827.35M

4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4 755.69M

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

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

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

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

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