AI算法工程师就业班视频教程2022年完结(61G)
AI算法工程师就业班视频教程2022年完结(61G)〖课程介绍〗:
AI算法工程师就业班视频教程2022年完结(61G)
〖课程目录〗:
1--人工智能基础-快速入门
├──1--人工智能就业、薪资、各行业应用
| ├──1-人工智能就业前景与薪资.mp452.07M
| ├──2-人工智能适合人群与必备技能.mp444.57M
| ├──3-人工智能时代是发展的必然.mp423.22M
| └──4-人工智能在各领域的应用.mp457.73M
└──2--机器学习和深度学习、有监督和无监督
| ├──1-人工智能常见流程.mp489.62M
| ├──2-机器学习不同的学习方式.mp483.51M
| ├──3-深度学习比传统机器学习有优势.mp484.81M
| ├──4-有监督机器学习任务与本质.mp437.50M
| └──5-无监督机器学习任务与本质.mp450.15M
10--机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
├──1--药店销量预测案例
| ├──1-Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍.mp436.33M
| ├──2-对数据字段的介绍_导包.mp419.90M
| ├──3-自定义损失函数.mp421.12M
| ├──4-对数据里面的目标变量sales的一个分析.mp444.88M
| ├──5-数据的预处理.mp4111.81M
| ├──6-模型的训练_评估.mp466.64M
| └──7-kaggle竞赛网站学习.mp4172.16M
└──2--网页分类案例
| ├──1-Kaggle网页分类竞赛介绍.mp425.08M
| ├──10-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_02.mp485.63M
| ├──11-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_03.mp468.80M
| ├──12-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_04.mp474.74M
| ├──2-评估指标ROC和AUC.mp456.19M
| ├──3-评估指标ROC和AUC.mp449.03M
| ├──4-竞赛其他相关提交成绩排行榜.mp440.19M
| ├──5-数据导入.mp468.41M
| ├──6-MLlib对网页分类竞赛数据预处理.mp4102.96M
| ├──7-MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练.mp471.27M
| ├──8-MLlib对网页分类竞赛模型训练_模型训练评估_搜索最佳超参数.mp462.48M
| └──9-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_01.mp487.47M
11--机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
├──1--Spark计算框架基础
| ├──1-Spark特性_01.mp441.68M
| ├──10-分布式计算所需进程.mp426.30M
| ├──11-两种算子操作本质区别.mp456.31M
| ├──12-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01.mp469.39M
| ├──13-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02.mp456.06M
| ├──14-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03.mp444.12M
| ├──15-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04.mp441.91M
| ├──2-Spark特性_02.mp435.15M
| ├──3-Spark对比hadoop优势.mp419.34M
| ├──4-回顾hadoop讲解shuffle.mp435.80M
| ├──5-分布式计算框架Shuffle的原理_01.mp446.22M
| ├──6-分布式计算框架Shuffle的原理_02.mp444.94M
| ├──7-分布式计算框架Shuffle的原理_03.mp429.26M
| ├──8-Spark的RDD特性_01.mp433.08M
| └──9-Spark的RDD特性_02.mp433.41M
├──2--Spark计算框架深入
| ├──1-Spark数据缓存机制.mp454.43M
| ├──10-讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp480.62M
| ├──11-讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4101.76M
| ├──12-构建LabeledPoint.mp4111.08M
| ├──13-介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用.mp491.18M
| ├──2-Spark宽依赖和窄依赖_01.mp439.74M
| ├──3-Spark宽依赖和窄依赖_02.mp438.86M
| ├──4-Spark宽依赖和窄依赖_03.mp428.03M
| ├──5-Spark术语总结.mp489.66M
| ├──6-分布式文件系统Block块的大小配置.mp4114.54M
| ├──7-Spark程序启动运行流程详解_01.mp449.37M
| ├──8-Spark程序启动运行流程详解_02.mp471.40M
| └──9-Spark程序启动运行流程详解_03.mp447.28M
└──3--Spark机器学习MLlib和ML模块
| ├──1-SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用.mp4170.37M
| ├──10-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_3.mp4104.55M
| ├──11-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_1.mp489.72M
| ├──12-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_2.mp492.22M
| ├──13-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_3.mp484.20M
| ├──14-从数据转化到训练集的构建.mp4146.40M
| ├──15-模型的训练以及评估和调超参_1.mp484.62M
| ├──16-模型的训练以及评估和调超参_2.mp488.90M
| ├──17-模型的训练以及评估和调超参_3.mp4161.69M
| ├──18-SparkML机器学习库概念讲解_1.mp4146.78M
| ├──19-SparkML机器学习库概念讲解_2.mp4121.35M
| ├──2-SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1.mp4120.62M
| ├──20-SparkML机器学习库代码实战讲解_1.mp4146.48M
| ├──21-SparkML机器学习库代码实战讲解_2.mp4169.53M
| ├──22-SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1.mp4143.99M
| ├──23-SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2.mp4143.95M
| ├──24-SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1.mp4177.12M
| ├──25-SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2.mp499.25M
| ├──26-SparkML网页分类案例代码实战续（3）.mp49.82M
| ├──3-SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2.mp4109.35M
| ├──4-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1.mp4105.05M
| ├──5-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2.mp4255.32M
| ├──6-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3.mp463.11M
| ├──7-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4.mp4140.87M
| ├──8-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_1.mp480.22M
| └──9-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_2.mp4145.67M
12--机器学习与大数据-推荐系统项目实战
├──1--推荐系统--流程与架构
| ├──1-推荐系统_隐式用户反馈_1.mp488.31M
| ├──10-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_2.mp4112.85M
| ├──11-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_3.mp4103.28M
| ├──12-推荐系统_数据源_1.mp479.07M
| ├──13-推荐系统_数据源_2.mp482.90M
| ├──2-推荐系统_隐式用户反馈_2.mp4119.78M
| ├──3-推荐系统_协同过滤_1.mp460.31M
| ├──4-推荐系统_协同过滤_2.mp461.36M
| ├──5-推荐系统_协同过滤_3.mp460.51M
| ├──6-推荐系统_协同过滤_4.mp456.16M
| ├──7-推荐系统架构_实时_离线_1.mp4100.65M
| ├──8-推荐系统架构_实时_离线_2.mp4104.74M
| └──9-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_1.mp477.80M
├──2--推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战
| ├──1-HQL语句_python脚本构建中间结果_1.mp4155.76M
| ├──10-MLlib调用算法计算模型文件并存储_2.mp493.65M
| ├──11-MLlib调用算法计算模型文件并存储_3.mp4107.32M
| ├──12-ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4214.40M
| ├──2-HQL语句_python脚本构建中间结果_2.mp4122.28M
| ├──3-HQL语句_python脚本构建中间结果_3.mp4123.74M
| ├──4-HQL语句_python脚本构建中间结果_4.mp4111.87M
| ├──5-推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列_1.mp4116.88M
| ├──6-spark构建特征索引_标签列_2.mp491.86M
| ├──7-spark构建特征索引_标签列_3.mp497.86M
| ├──8-spark构建特征索引_标签列_4.mp498.61M
| └──9-MLlib调用算法计算模型文件并存储_1.mp499.64M
└──3--推荐系统--模型使用和推荐服务
| ├──1-推荐模型文件使用思路.mp461.89M
| ├──10-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1.mp4110.16M
| ├──11-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_2.mp4140.10M
| ├──12-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_3.mp4157.45M
| ├──2-Redis数据库安装及其使用.mp447.93M
| ├──3-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1.mp4165.06M
| ├──4-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2.mp498.49M
| ├──5-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3.mp490.57M
| ├──6-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_4.mp494.68M
| ├──7-使用Dubbo将推荐系统做成服务_1.mp482.21M
| ├──8-使用Dubbo将推荐系统做成服务_2.mp4103.88M
| └──9-使用Dubbo将推荐系统做成服务_3.mp4119.95M
13--深度学习-原理和进阶
├──1--神经网络算法
| ├──1-神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元.mp494.41M
| ├──2-三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法.mp453.63M
| ├──3-单层神经网络正向传播计算过程_用神经网络理解逻辑回归做多分类.mp467.67M
| ├──4-用神经网络理解Softmax回归.mp467.20M
| ├──5-隐藏层的意义_隐藏层相当于去做预处理_升维降维.mp4117.52M
| ├──6-多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍.mp490.57M
| ├──7-sklearn中NN模型的代码使用.mp4123.62M
| ├──8-隐藏层激活函数必须是非线性的.mp421.95M
| └──9-tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装.mp4155.50M
├──2--TensorFlow深度学习工具
| ├──1-CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址.mp468.65M
| ├──2-CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功.mp474.12M
| ├──3-Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码.mp4120.73M
| ├──4-TF实现线性回归解析解的方式_TF实现线性回归梯度下降的方式.mp4173.47M
| ├──5-TF实现线性回归BGD的方式_使用Optimizer_每轮打乱数据.mp4233.26M
| ├──6-TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字.mp4137.04M
| └──7-TF实现DNN来识别MNIST手写数字.mp4132.73M
└──3--反向传播推导_Python代码实现神经网络
| ├──1-反向传播_链式求导法则.mp486.47M
| ├──2-反向传播推导(一).mp4127.90M
| ├──3-反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层.mp4121.37M
| ├──4-反向传播推导(三)从输出层到最后一个隐藏层Softmax多分类为例.mp481.20M
| ├──5-反向传播推导(四)关于Δ和a还有梯度的更新事宜.mp434.57M
| ├──6-python实现神经网络训练代码讲解(一).mp484.17M
| └──7-python实现神经网络正向反向传播训练.mp4112.23M
14--深度学习-图像识别原理
├──1--卷积神经网络原理
| ├──1-回顾深度神经网络_卷积层是局部连接.mp4131.17M
| ├──2-单通道卷积的计算.mp4104.01M
| ├──3-彩色图片卷积的计算.mp452.79M
| ├──4-卷积层权值共享.mp463.93M
| ├──5-卷积的补充与Padding填充模式.mp497.00M
| ├──6-卷积的计算TF中的API操作与参数.mp493.50M
| ├──7-池化的概念和TF中的API的操作与参数.mp464.09M
| └──8-经典的CNN架构和LeNet5.mp4137.21M
├──2--卷积神经网络优化
| ├──1-AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处.mp4109.38M
| ├──10-Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop.mp4121.41M
| ├──11-Optimizer_Adam.mp4141.12M
| ├──2-Dropout技术点思想和运用.mp4113.94M
| ├──3-数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码.mp477.55M
| ├──4-CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码.mp4125.88M
| ├──5-深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点.mp4104.08M
| ├──6-减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用.mp442.02M
| ├──7-减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用.mp466.51M
| ├──8-VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处.mp4123.25M
| └──9-Optimizer_SGD_Momentum.mp489.70M
├──3--经典卷积网络算法
| ├──1-Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境.mp4141.12M
| ├──2-VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别.mp4116.63M
| ├──3-InceptionV1_V2.mp4165.86M
| ├──4-InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别.mp4166.97M
| ├──5-ResNet残差单元_BottlenetBlocK.mp4121.51M
| ├──6-DenseNet和Keras里面的实现.mp4150.61M
| ├──7-DenseNet在Keras里面的代码实现.mp466.75M
| ├──8-BatchNormalization.mp499.23M
| └──9-Mobilenet网络架构.mp4150.05M
├──4--古典目标检测
| ├──1-图像识别任务_古典目标检测.mp4196.48M
| ├──2-使用OpenCV调用分类器找到目标框.mp498.21M
| ├──3-IOU以及python计算的代码.mp423.56M
| ├──4-R-CNN和SPP-net.mp4124.06M
| └──5-从FastRCNN引入FasterRCNN.mp4120.81M
└──5--现代目标检测之FasterRCNN
| ├──1-回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN.mp4121.18M
| ├──2-FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS.mp4214.14M
| ├──3-NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标.mp4157.18M
| ├──4-FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss.mp4210.02M
| └──5-FasterRCNN论文讲解_从RPN损失到评估指标对比.mp4247.99M
15--深度学习-图像识别项目实战
├──1--车牌识别
| ├──1-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_01.mp483.16M
| ├──2-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_02.mp486.40M
| ├──3-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_03.mp448.80M
| ├──4-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_04.mp473.07M
| └──5-车牌识别项目关于目标检测的问题.mp439.48M
├──2--自然场景下的目标检测及源码分析
| ├──1-FasterRCNN项目代码_环境说明_数据集详解_项目结构说明.mp4116.49M
| ├──10-FasterRCNN代码_构建head.mp467.56M
| ├──11-FasterRCNN代码_构建RPN网络_01.mp4124.40M
| ├──12-FasterRCNN代码_构建RPN网络_02.mp488.47M
| ├──13-FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_01.mp483.97M
| ├──14-FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_02.mp4119.92M
| ├──15-FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制.mp491.40M
| ├──16-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_01.mp4100.30M
| ├──17-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_02.mp4165.71M
| ├──18-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_03.mp443.58M
| ├──19-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_04.mp446.68M
| ├──2-FasterRCNN项目代码_数据加载.mp496.17M
| ├──20-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_05.mp478.02M
| ├──21-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_06.mp4114.63M
| ├──22-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_07.mp4100.02M
| ├──23-FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_08.mp457.32M
| ├──24-FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_01.mp453.41M
| ├──25-FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_02.mp474.40M
| ├──26-FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss.mp476.44M
| ├──3-FasterRCNN项目代码_数据增强.mp471.78M
| ├──4-FasterRCNN项目代码_数据初始化.mp473.27M
| ├──5-FasterRCNN项目代码_模型的训练.mp439.33M
| ├──6-回归整体训练流程_详解读取数据blob_01.mp481.18M
| ├──7-回归整体训练流程_详解读取数据blob_02.mp475.71M
| ├──8-回归整体训练流程_详解读取数据blob_03.mp439.22M
| └──9-回归整体训练流程_详解读取数据blob_04.mp464.48M
└──3--图像风格迁移
| ├──1-图片风格融合项目_架构_代码实现要点_1.mp481.07M
| ├──2-图片风格融合项目_架构_代码实现要点_2.mp485.15M
| ├──3-图片风格融合项目_架构_代码实现要点_3.mp475.40M
| └──4-图片风格融合项目_架构_代码实现要点_4.mp486.94M
16--深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
├──1--YOLOv1详解
| ├──1-YOLOv1论文详解_算法特点介绍.mp4179.69M
| ├──2-YOLOv1论文详解_网络架构_思想.mp4215.92M
| ├──3-YOLOv1论文详解_训练中的技巧_Loss损失函数.mp4253.21M
| └──4-YOLOv1论文详解_NMS_局限性.mp482.07M
├──2--YOLOv2详解
| ├──1-YOLOv2论文详解_BN_高分辨率_引入AnchorBoxes.mp4158.76M
| ├──2-YOLOv2论文详解_mAP更better的一些点.mp4257.43M
| ├──3-YOLOv2论文详解_Darknet19_分类数据和检测数据集融合_多标签.mp4141.41M
| └──4-YOLOv2论文详解_层级分类_层级分类用于目标检测.mp4183.51M
├──3--YOLOv3详解
| ├──1-YOLOv3论文详解_每个框都要预测多个类别概率.mp486.51M
| ├──2-YOLOv3论文详解_引入了FPN的思想特征融合_多路输出_DarkNet53.mp4158.58M
| ├──3-YOLOv3论文详解_总结_FocalLoss.mp4147.48M
| ├──4-YOLOv4论文概述_介绍.mp4139.49M
| └──5-YOLOv4论文概述_BOS_BOF.mp4297.31M
├──4--YOLOv3代码实战
| ├──1-YOLOv3代码剖析_项目介绍.mp4157.02M
| ├──2-YOLOv3代码剖析_聚类anchors_构建backbone主干网络.mp4238.06M
| ├──3-YOLOv3代码剖析_model输出之后的预测框的计算.mp4223.57M
| ├──4-YOLOv3代码剖析_使用model预测的其余代码.mp486.53M
| ├──5-YOLOv3代码剖析_weights到h5模型的转换.mp4144.69M
| └──6-YOLOv3代码剖析_模型的训练部分详解.mp4316.56M
└──5--YOLOv4详解
| ├──1-YOLOv4_BOF_DropBlock_FocalLoss.mp4207.14M
| ├──2-YOLOv4_BOF_GIoU_DIoU_CIoU.mp490.48M
| ├──3-YOLOv4_BOS_ASPP_SAM_SoftNMS_Mish.mp4216.07M
| └──4-YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN.mp4220.91M
17--深度学习-语义分割原理和实战
├──1--上采样_双线性插值_转置卷积
| ├──1-前言.mp419.46M
| ├──2-上采样_repeat.mp423.90M
| ├──3-线性插值.mp434.48M
| ├──4-双线性插值.mp4125.71M
| ├──5-转置卷积_以及TF的API.mp4114.25M
| ├──6-双线性插值作为转置卷积核的初始参数.mp4145.01M
| ├──7-ROI Align.mp458.38M
| ├──8-FPN思想与网络结构.mp492.14M
| └──9-FPN应用于FasterRCNN_ResNetFPN.mp495.52M
├──2--医疗图像UNet语义分割
| ├──1-语义分割的基本概念.mp418.33M
| ├──2-FCN全卷积网络做语义分割.mp436.54M
| ├──3-UNet网络结构.mp430.41M
| └──4-UNet网络医疗图像的语义分割.mp481.21M
└──3--蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
| ├──1-MaskRCNN网络结构.mp4106.38M
| ├──2-MaskRCNN的项目展示.mp4250.54M
| ├──3-MaskRCNN网络架构回顾.mp4151.34M
| ├──4-MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点.mp4239.08M
| ├──5-MaskRCNN项目关于运行代码环境的说明.mp444.16M
| └──6-MaskRCNN源码config和model.mp4244.48M
18--深度学习-人脸识别项目实战
├──1-人脸识别任务种类_具体做法思路.mp440.67M
├──10-人脸识别项目代码_加载MTCNN模型.mp472.07M
├──11-人脸识别项目代码_读取图片带入MTCNN网络给出人脸候选框.mp466.61M
├──12-FaceNet论文_摘要和前情介绍.mp471.54M
├──13-FaceNet论文_相关的介绍.mp439.55M
├──14-FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标.mp444.25M
├──15-FaceNet论文_TripleLoss损失函数.mp463.78M
├──16-FaceNet论文_TripleSelection很至关重要.mp4131.75M
├──17-FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结.mp459.21M
├──18-人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用.mp442.82M
├──19-人脸识别项目代码_人脸匹配以及最后的绘图展示.mp440.37M
├──2-开源的FaceNet项目介绍.mp438.07M
├──3-人脸识别项目代码整体结构.mp430.40M
├──4-MTCNN论文_摘要和介绍.mp468.50M
├──5-MTCNN论文_网络整体架构.mp476.57M
├──6-PRelu_每阶段输出多分支意义.mp456.12M
├──7-每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss.mp469.95M
├──8-训练数据的准备_每一阶段训练的流程.mp498.08M
└──9-总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接.mp454.79M
19--深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
├──1--词向量与词嵌入
| ├──1-N-gram语言模型.mp4116.32M
| ├──2-NPLM神经网络语言模型.mp4155.81M
| ├──3-词向量的作用.mp458.00M
| ├──4-CBOW模型思想和计算过程.mp4196.59M
| ├──5-Skip-gram模型思想和计算过程.mp444.35M
| ├──6-Huffman树_分层Softmax的思想.mp4113.79M
| ├──7-分层Softmax应用到CBOW模型上.mp464.28M
| └──8-负采样和负采样应用到CBOW模型上.mp466.07M
├──2--循环神经网络原理与优化
| ├──1-理解RNN循环神经网络拓扑结构.mp4122.64M
| ├──2-理解RNN循环神经网络计算流程.mp455.91M
| ├──3-利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别.mp4127.75M
| ├──4-理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式.mp4185.30M
| ├──5-VanillaRNN的回顾复习.mp4123.51M
| ├──6-补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失.mp444.24M
| ├──7-LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别.mp435.32M
| ├──8-双向RNN_LSTM.mp452.01M
| └──9-RNN里面应用的Topology结构.mp423.04M
├──3--从Attention机制到Transformer
| ├──1-Seq2Seq中Attention注意力机制.mp487.67M
| ├──2-Transformer_Self-Attention_Multi-head.mp4100.40M
| └──3-Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结.mp4102.40M
└──4--ELMO_BERT_GPT
| ├──1-ELMO.mp462.44M
| ├──2-BERT理论.mp499.73M
| └──3-ERNIE_GPT.mp456.34M
2--人工智能基础-Python基础
├──1--Python开发环境搭建
| ├──1-下载Miniconda运行环境.mp4100.75M
| ├──2-Miniconda安装和测试.mp457.12M
| ├──3-Pycharm安装和代码运行.mp471.57M
| ├──4-Jupyter安装和代码运行.mp437.10M
| ├──5-Jupyter常用快捷键.mp432.23M
| ├──6-Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp473.12M
| └──7-关联虚拟环境运行代码.mp438.14M
└──2--Python基础语法
| ├──1-Python是强类型的动态脚本语言.mp444.15M
| ├──10-Python_集合操作_列表.mp434.71M
| ├──11-Python_集合操作_列表的基本操作.mp449.44M
| ├──12-Python_集合操作_列表的常用方法.mp437.35M
| ├──13-Python_集合操作_元组.mp443.46M
| ├──14-Python_集合操作_字典和常见操作.mp438.01M
| ├──15-Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp422.40M
| ├──16-Python_os模块_shutil模块.mp451.54M
| ├──17-Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp458.82M
| ├──18-Python_函数_定义_调用_返回值_注释.mp423.77M
| ├──19-Python_函数_局部变量_全局变量.mp431.20M
| ├──2-Python_控制语句_单双分支.mp450.66M
| ├──20-Python_函数_默认参数_可变参数.mp424.47M
| ├──21-Python_函数_递归.mp423.46M
| ├──22-Python_函数式编程_高阶函数.mp424.65M
| ├──23-Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数.mp437.86M
| ├──24-Python_函数_闭包.mp441.61M
| ├──25-Python_函数_装饰器.mp430.35M
| ├──26-Python_类对象_定义与实例化对象.mp444.21M
| ├──27-Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法.mp438.35M
| ├──28-Python_类对象_内置方法.mp429.17M
| ├──29-Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数.mp438.46M
| ├──3-Python_控制语句_多分支_三元条件运算符.mp431.02M
| ├──30-Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承.mp424.66M
| ├──31-Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写.mp432.00M
| ├──4-Python_控制语句_while循环.mp425.02M
| ├──5-Python_控制语句_for循环.mp422.82M
| ├──6-Python_控制语句_嵌套循环.mp436.15M
| ├──7-Python_控制语句_break_continue.mp425.23M
| ├──8-Python_切片操作.mp440.20M
| └──9-Python_数据类型.mp425.38M
20--深度学习-NLP自然语言处理项目实战
├──1--词向量
| ├──1-回顾了词向量里面训练的Topology.mp4121.72M
| ├──2-Word2Vec项目代码_加载数据_构建字典.mp496.76M
| ├──3-Word2Vec项目代码_构建一个个批次数据.mp482.29M
| ├──4-Word2Vec项目代码_正向传播的Graph构建_NCE损失的计算本质.mp4102.84M
| ├──5-Word2Vec项目代码_评估比较相似度_最后的训练绘图.mp483.28M
| └──6-Word2Vec项目代码_总结串讲.mp422.52M
├──2--自然语言处理--情感分析
| ├──1-Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析.mp471.10M
| ├──2-数据预处理_01.mp479.65M
| ├──3-数据预处理_02.mp445.68M
| ├──4-代码讲解_01.mp452.29M
| ├──5-代码讲解_02.mp460.85M
| ├──6-代码讲解_03.mp453.89M
| ├──7-代码讲解_04.mp457.19M
| └──8-代码讲解_05.mp435.88M
├──3--AI写唐诗
| ├──1-AI写唐诗_数据的读取_字典的构建_文本的索引化.mp4114.96M
| ├──2-AI写唐诗_训练数据的构建.mp469.75M
| ├──3-MultiRNNCell单元.mp438.93M
| ├──4-AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出.mp467.03M
| ├──5-AI写唐诗_损失的计算_梯度的求解截断和更新_最终的训练代码.mp461.73M
| └──6-AI写唐诗_模型的使用_增加随机性.mp493.87M
├──4--Seq2Seq聊天机器人
| ├──1-从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder.mp4118.79M
| ├──2-Seq2Seq版Chatbot的数据预处理.mp493.85M
| └──3-Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用.mp4133.29M
├──5--实战NER命名实体识别项目
| ├──1-回顾了一下CRF训练和使用过程.mp473.72M
| ├──2-介绍了代码目录结构.mp423.44M
| ├──3-NER代码读取数据和预处理.mp497.61M
| ├──4-feature进入BiLSTM进行正向传播的过程.mp470.91M
| ├──5-通过CRF层来计算Loss损失以及训练.mp480.51M
| ├──6-BiLSTM-CRF模型的预测代码.mp464.10M
| ├──7-CRF中的特征函数们.mp4125.97M
| ├──8-对比逻辑回归_相比HMM优势.mp4143.56M
| └──9-补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构.mp4141.43M
├──6--BERT新浪新闻10分类项目
| └──1-BERT新浪新闻10分类项目.mp4104.54M
└──7--GPT2聊天机器人
| └──1-GPT2闲聊机器人.mp462.28M
21--深度学习-OCR文本识别
├──1-传统OCR识别_深度学习OCR识别.mp4369.94M
├──10-CRNN项目代码剖析.mp4306.48M
├──2-OCR识别本质就是文字检测和文字识别.mp4253.34M
├──3-OCR识别的CTC损失思想.mp4327.69M
├──4-总结理解深度学习文字识别架构.mp4121.59M
├──5-CTC损失函数的理解.mp4330.64M
├──6-CTC损失函数前向后向算法推导_梯度求导公式推导.mp4200.52M
├──7-CTC前向后向算法代码.mp4225.41M
├──8-GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑.mp4308.23M
└──9-CPTN项目代码剖析.mp4491.69M
24--【加课】Pytorch项目实战
├──1--PyTorch运行环境安装_运行环境测试
| ├──1-PyTorch概述.mp429.29M
| ├──2-PyTorch的安装.mp476.45M
| ├──3-Pycharm关联PyTorch运行环境.mp437.96M
| └──4-Jupyter关联PyTorch运行环境.mp431.22M
├──2--PyTorch基础_Tensor张量运算
| ├──1-Tensor的创建.mp455.14M
| ├──2-修改Tensor的形状_索引操作.mp476.51M
| ├──3-广播机制_逐元素操作.mp444.46M
| └──4-归并操作_比较操作_矩阵操作.mp459.39M
├──3--PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
| ├──1-PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示.mp483.93M
| ├──10-PyTorch代码实战加入数据增强.mp434.15M
| ├──2-PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次.mp458.61M
| ├──3-PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型.mp451.47M
| ├──4-PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率.mp430.60M
| ├──5-使用全局平均池化_使用LeNet模型.mp440.97M
| ├──6-使用集成学习思想训练识别模型.mp486.96M
| ├──7-使用VGG16模型提供准确率.mp452.90M
| ├──8-torchvision里面的预训练模型.mp429.84M
| └──9-迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数.mp467.71M
├──4--PyTorch循环神经网络_词性标注
| ├──1-PyTorch词性标注_构建数据和词索引号.mp428.07M
| ├──2-PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层.mp447.01M
| ├──3-PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码.mp444.59M
| └──4-PyTorch词性标注_测试模型效果.mp411.67M
└──5--PyTorch编码器解码器_机器翻译
| ├──1-PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引.mp450.41M
| ├──2-PyTorch中英文翻译_数据预处理.mp442.68M
| ├──3-PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器.mp457.69M
| ├──4-PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Encoder计算.mp450.92M
| ├──5-PyTorch中英文翻译_构建带Attention注意力机制的Decoder解码器.mp479.33M
| ├──6-PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Decoder计算.mp459.08M
| ├──7-PyTorch中英文翻译_评估模型函数.mp456.52M
| └──8-PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重.mp433.74M
25--【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
├──1--PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
| ├──1-安装PaddlePaddle.mp487.34M
| ├──2-Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题.mp445.21M
| ├──3-PaddlePaddle求解线性模型.mp450.63M
| ├──4-预测波士顿房价_数据读取_正向传播.mp460.49M
| └──5-预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试.mp443.72M
├──2--PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
| ├──1-预测病理性近视_图片数据读取.mp497.18M
| ├──2-预测病理性近视_模型训练.mp486.66M
| ├──3-预测病理性近视_定义模型结构_评估模型.mp484.10M
| └──4-预测病理性近视_调用经典卷积神经网络.mp491.83M
├──3--PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
| ├──1-PaddleDetection_项目配置.mp482.88M
| ├──2-安装配置VisualStudio_解决安装模块pycocotools或cython_bbox编译报错问题.mp465.48M
| ├──3-PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations.mp483.10M
| ├──4-PCB电路板缺陷检测_前期数据的分析.mp4133.78M
| ├──5-PCB电路板缺陷检测_项目配置文件.mp442.77M
| ├──6-PCB电路板缺陷检测_模型训练.mp464.62M
| └──7-PCB电路板缺陷检测_模型预测.mp451.73M
├──4--PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
| ├──1-PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍.mp469.65M
| ├──2-车牌识别项目_详解数据准备阶段代码.mp442.93M
| ├──3-车牌识别项目_运行保存标签和剪切出的车牌图片.mp457.48M
| ├──4-车牌识别项目_车牌目标框检测模型训练.mp461.62M
| ├──5-车牌识别项目_车牌字符识别模型训练.mp461.89M
| └──6-车牌识别项目_车牌识别模型导出及预测.mp475.61M
├──5--PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF）
| ├──1-PaddleNLP_项目配置.mp449.37M
| ├──2-PaddleNLP_物流信息提取项目介绍.mp448.01M
| ├──3-物流信息提取项目_解决导包显示找不到nul问题.mp4106.19M
| ├──4-PaddleNLP_物流信息提取项目_加载数据构建DataSet.mp455.51M
| ├──5-PaddleNLP_物流信息提取项目_进一步通过DataSet构建出DataLoader.mp451.88M
| ├──6-PaddleNLP_物流信息提取项目_构建网络模型.mp448.53M
| ├──7-PaddleNLP_物流信息提取项目_模型训练.mp447.34M
| └──8-PaddleNLP_物流信息提取项目_合并结果并展示_使用预训练的词向量提升效果.mp480.58M
└──6--PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）
| ├──1-PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_加载数据集构建Dataset.mp449.47M
| ├──2-PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_详解Tokenizer作用.mp457.44M
| ├──3-PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解模型训练和评估代码.mp447.78M
| └──4-PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解ChunkEvaluator和输出预测结果.mp457.88M
26--【加课】Linux 环境编程基础
└──1--Linux
| ├──1-Linux_课程介绍.mp43.72M
| ├──10-Linux_常用命令_clear、touch、cat命令.mp410.13M
| ├──11-Linux_常用命令more、head、tail命令.mp416.32M
| ├──12-Linux_常用命令_mkdir命令.mp410.57M
| ├──13-Linux_常用命令_cp命令.mp416.08M
| ├──14-Linux_常用命令_rm、mv命令.mp431.83M
| ├──15-Linux_常用命令_vi、vim.mp430.63M
| ├──16-Linux_常用命令_reboot、halt.mp44.75M
| ├──17-Linux_常用配置_设置时区.mp428.84M
| ├──18-Linux_常用配置_启动网络.mp415.64M
| ├──19-Linux_常用配置_修改网段.mp412.83M
| ├──2-Linux_Linux简介.mp417.59M
| ├──20-Linux_常用配置_设置网络类型.mp425.66M
| ├──21-Linux_常用配置_快照与克隆.mp416.47M
| ├──22-Linux_Xshell的安装与使用.mp419.51M
| ├──23-Linux_上传与下载_Xftp的使用.mp420.33M
| ├──24-Linux_上传与下载_lrzsz工具.mp443.32M
| ├──25-Linux_文件的压缩与解压缩处理.mp443.12M
| ├──26-Linux_安装MySQL.mp479.02M
| ├──3-Linux_VMWare安装及使用.mp420.92M
| ├──4-Linux_安装Linux.mp441.97M
| ├──5-Linux_目录介绍.mp420.31M
| ├──6-Linux_Linux中的路径.mp418.65M
| ├──7-Linux_常用命令_pwd命令.mp45.79M
| ├──8-Linux_常用命令_cd命令.mp48.15M
| └──9-Linux_常用命令_ls与ll命令.mp434.39M
27--【加课】算法与数据结构
└──1--算法与数据结构
| ├──1-数据结构与算法简介.mp435.68M
| ├──10-哈希表的基本结构.mp454.34M
| ├──11-哈希表冲突问题.mp475.92M
| ├──12-哈希表冲突问题2.mp472.30M
| ├──13-哈希扩容.mp4111.03M
| ├──14-递归与栈.mp450.77M
| ├──15-线性查找.mp457.80M
| ├──16-二分查找.mp452.32M
| ├──17-冒泡排序.mp453.19M
| ├──18-选择排序.mp443.29M
| ├──19-插入排序.mp431.39M
| ├──2-大O表示法.mp425.59M
| ├──20-归并排序.mp484.48M
| ├──21-快速排序.mp436.63M
| ├──22-树结构.mp496.85M
| ├──23-树结构的遍历.mp461.05M
| ├──24-最大堆的增加操作.mp445.43M
| ├──25-最大堆的删除操作.mp445.63M
| ├──26-二叉树的查找.mp4100.24M
| ├──27-二叉树获取最小值.mp425.21M
| ├──28-二叉树的添加.mp472.66M
| ├──29-二叉树的删除.mp4120.06M
| ├──3-线性结构.mp453.14M
| ├──4-单线链表1.mp468.36M
| ├──5-单链表2.mp4221.69M
| ├──6-双链表.mp4103.57M
| ├──7-队列(链式).mp474.12M
| ├──8-队列(线式).mp430.99M
| └──9-栈与双端队列.mp428.12M
3--人工智能基础-Python科学计算和可视化
├──1--科学计算模型Numpy
| ├──1-Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状.mp439.89M
| ├──2-Numpy_array_arange.mp435.45M
| ├──3-Numpy_random随机数生成.mp450.54M
| ├──4-Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数.mp445.37M
| ├──5-NumPy_reshape_切片操作_copy函数.mp434.47M
| ├──6-Numpy_改变数组维度_数组的拼接.mp446.50M
| ├──7-Numpy_数组的切分和转置.mp428.34M
| ├──8-Numpy_算术运算_向上向下取整.mp434.59M
| └──9-Numpy_聚合函数.mp423.68M
├──2--数据可视化模块
| ├──1-Matplotlib_概述_绘制直线图.mp440.79M
| ├──2-Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例.mp437.73M
| ├──3-Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比.mp452.15M
| ├──4-Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布.mp429.54M
| └──5-Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像.mp434.90M
└──3--数据处理分析模块Pandas
| ├──1-Python_Pandas_Series对象创建.mp433.35M
| ├──2-Python_Pandas_DataFrame对象创建.mp437.19M
| ├──3-Python_Pandas_获取Series对象的值.mp422.41M
| ├──4-Python_Pandas_获取DataFrame对象的值.mp428.31M
| ├──5-Python_Pandas_条件过滤.mp424.66M
| ├──6-Python_Pandas_空值的删除与填充.mp446.66M
| └──7-Python_Pandas_拼接和合并.mp444.84M
31--【加课】 强化学习【新增】
├──1--Q-Learning与SARSA算法
| ├──1-强化学习通过智能体与环境交互进行学习.mp481.83M
| ├──10-代码实战Q-Learning智能体训练模型.mp440.30M
| ├──11-代码实战Sarsa_Agent和Env整体交互.mp445.38M
| ├──12-代码实战Sarsa_Agent选择行为和训练模型.mp442.69M
| ├──13-代码实战SarsaLambda_训练模型.mp442.49M
| ├──2-引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值.mp459.84M
| ├──3-详解Q值和V值以及它们之间关系.mp482.69M
| ├──4-蒙特卡洛采样回溯计算V值.mp474.25M
| ├──5-蒙特卡洛和时序差分估算状态V值.mp482.14M
| ├──6-SARSA算法和Q-learning算法.mp476.34M
| ├──7-理解Q-table_创建maze交互环境.mp478.55M
| ├──8-代码实战Q-Learning_Agent和Env整体交互.mp434.23M
| └──9-代码实战Q-Learning智能体选择行为.mp438.39M
├──2--Deep Q-Learning Network
| ├──1-DQN算法思想.mp459.24M
| ├──10-DoubleDQN缓解over-estimate.mp444.14M
| ├──11-DoubleDQN代码实战.mp444.49M
| ├──12-DuelingDQN.mp488.12M
| ├──13-困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索.mp491.00M
| ├──14-计算Action的方差避免风险.mp454.23M
| ├──15-Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions.mp465.35M
| ├──2-DQN算法具体流程.mp456.17M
| ├──3-ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets.mp496.70M
| ├──4-代码实战DQN_Agent和Env整体交互.mp452.25M
| ├──5-代码实战DQN_构建Q网络.mp470.52M
| ├──6-代码实战DQN_定义损失函数_构建Target网络更新逻辑.mp485.79M
| ├──7-代码实战DQN_训练阶段得到Q网络的预测值和真实值.mp453.49M
| ├──8-代码实战DQN_训练阶段最小化损失_记录loss方便展示_随着learn的越多选择action随机性减小.mp458.93M
| └──9-DQN会over-estimate的本质原因.mp444.92M
├──3--Policy Gradient 策略梯度
| ├──1-策略梯度PG_对比基于值和基于策略网络的区别.mp468.21M
| ├──10-策略梯度PG_同一个回合中不同的action回溯不同的TotalReward_代码实战.mp434.22M
| ├──2-策略梯度PG_明确目标函数和导函数.mp462.20M
| ├──3-策略梯度PG_简化导函数的公式推导.mp436.66M
| ├──4-策略梯度PG_总结整体流程_对比交叉熵损失函数求导.mp433.38M
| ├──5-策略梯度PG_讲解CartPole环境.mp455.59M
| ├──6-代码实战_策略梯度PG和CartPole交互.mp475.57M
| ├──7-代码实战_策略梯度PG网络构建.mp448.86M
| ├──8-代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练.mp454.67M
| └──9-策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化.mp433.07M
├──4--Actor Critic (A3C)
| ├──1-ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来.mp455.33M
| ├──10-代码实战_A3C_增加actor探索性用到熵_定义worker正太分布抽样和求梯度的逻辑.mp436.14M
| ├──11-代码实战_A3C_定义AC网络结构_定义worker拉取参数和更新全局网络参数的逻辑.mp440.24M
| ├──12-代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码.mp439.73M
| ├──13-代码实战_A3C_讲解线程中worker和环境交互.mp451.55M
| ├──14-代码实战_A3C_讲解线程中worker和GlobalNet交互_代码运行效果展示.mp447.18M
| ├──2-AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧.mp486.42M
| ├──3-代码实战_ActorCritic与环境交互.mp482.51M
| ├──4-代码实战_Actor网络构建及训练.mp458.07M
| ├──5-代码实战_详解Critic网络构建及训练.mp487.92M
| ├──6-A3C架构和训练流程.mp474.66M
| ├──7-Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值.mp477.58M
| ├──8-代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算.mp432.03M
| └──9-代码实战_A3C_定义Worker计算loss的逻辑_针对连续型的action提高actor探索性.mp436.62M
└──5--DDPG、PPO、DPPO算法
| ├──1-DDPG解决DQN不能输出连续型动作的问题_DDPG如何训练Actor和Critic.mp481.92M
| ├──10-代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建.mp432.54M
| ├──11-代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑.mp441.02M
| ├──12-代码实战_剖析PPO代码中如何体现Off-Policy的学习方式_效果展示.mp442.12M
| ├──13-DPPO分布式PPO.mp463.81M
| ├──14-代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程.mp437.79M
| ├──15-代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行.mp454.72M
| ├──2-代码实战_DDPG_构建Actor和Critic四个网络_定义Critic求loss和求梯度的逻辑.mp451.45M
| ├──3-代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导.mp457.06M
| ├──4-代码实战_DDPG_与环境之间的互动_AC训练调整参数_效果展示.mp444.17M
| ├──5-TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG.mp463.92M
| ├──6-PPO_强调AC如何输出连续型动作_区分On-Policy与Off-Policy.mp438.45M
| ├──7-PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习.mp435.49M
| ├──8-PPO_重要性采样的问题_期望矫正但是方差还是不同带来的问题.mp438.09M
| └──9-PPO_PPO1、TRPO、PPO2三种不同的方式解决两个分布不同的问题.mp461.79M
4--人工智能基础-高等数学知识强化
├──1--数学内容概述
| ├──1-人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp428.76M
| ├──2-线性代数_概率论知识点.mp426.81M
| └──3-最优化知识_数学内容学习重点.mp440.43M
├──2--一元函数微分学
| ├──1-导数的定义_左导数和右导数.mp428.39M
| ├──2-导数的几何意义和物理意义.mp414.49M
| ├──3-常见函数的求导公式.mp422.76M
| ├──4-导数求解的四则运算法则.mp426.52M
| ├──5-复合函数求导法则.mp419.68M
| ├──6-推导激活函数的导函数.mp433.40M
| ├──7-高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp421.95M
| └──8-导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp444.22M
├──3--线性代数基础
| ├──1-向量的意义_n维欧式空间空间.mp420.82M
| ├──10-矩阵的逆矩阵.mp438.54M
| ├──11-矩阵的行列式.mp420.13M
| ├──2-行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp419.28M
| ├──3-向量的内积_向量运算法则.mp419.78M
| ├──4-学习向量计算的用途举例.mp420.32M
| ├──5-向量的范数_范数与正则项的关系.mp432.40M
| ├──6-特殊的向量.mp426.45M
| ├──7-矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp418.06M
| ├──8-矩阵的运算_加减法_转置.mp422.76M
| └──9-矩阵相乘.mp420.02M
├──4--多元函数微分学
| ├──1-多元函数求偏导.mp422.61M
| ├──2-高阶偏导数_梯度.mp427.15M
| ├──3-雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp437.65M
| └──4-Hessian矩阵.mp432.93M
├──5--线性代数高级
├──6--概率论
| ├──1-概率论_随机事件与随机事件概率.mp421.71M
| ├──2-条件概率_贝叶斯公式.mp432.64M
| ├──3-随机变量.mp422.57M
| ├──4-数学期望和方差.mp422.96M
| ├──5-常用随机变量服从的分布.mp422.48M
| ├──6-随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp432.48M
| └──7-最大似然估计思想.mp423.42M
└──7--最优化
| ├──1-最优化的基本概念.mp435.14M
| ├──10-拉格朗日函数.mp427.46M
| ├──2-迭代求解的原因.mp420.15M
| ├──3-梯度下降法思路.mp426.33M
| ├──4-梯度下降法的推导.mp443.56M
| ├──5-牛顿法公式推导以及优缺点.mp445.83M
| ├──6-坐标下降法_数值优化面临的问题.mp423.90M
| ├──7-凸集.mp421.90M
| ├──8-凸函数.mp416.93M
| └──9-凸优化的性质_一般表达形式.mp420.81M
5--机器学习-线性回归
├──1--多元线性回归
| ├──1-理解简单线性回归.mp451.11M
| ├──10-对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp441.92M
| ├──11-把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp427.00M
| ├──12-推导出目标函数的导函数形式.mp446.38M
| ├──13-θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp459.19M
| ├──14-Python开发环境版本的选择及下载.mp454.07M
| ├──15-Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp461.07M
| ├──16-Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp440.51M
| ├──17-解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp440.41M
| ├──18-解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp448.31M
| ├──19-解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换.mp434.67M
| ├──2-最优解_损失函数_MSE.mp439.58M
| ├──20-Scikit-learn模块的介绍.mp429.18M
| ├──21-调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp425.20M
| ├──22-调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp441.02M
| ├──3-扩展到多元线性回归.mp432.15M
| ├──4-理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp433.97M
| ├──5-理解维度这个概念.mp441.41M
| ├──6-理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp465.82M
| ├──7-假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp443.11M
| ├──8-引入正太分布的概率密度函数.mp426.54M
| └──9-明确目标通过最大总似然求解θ.mp425.83M
├──2--梯度下降法
| ├──1-梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp459.45M
| ├──10-代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp425.70M
| ├──11-代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp430.73M
| ├──12-代码实现随机梯度下降.mp426.67M
| ├──13-代码实现小批量梯度下降.mp427.32M
| ├──14-代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp440.28M
| ├──15-代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp439.24M
| ├──2-梯度下降法公式.mp457.12M
| ├──3-学习率设置的学问_全局最优解.mp456.52M
| ├──4-梯度下降法迭代流程总结.mp430.28M
| ├──5-多元线性回归下的梯度下降法.mp443.27M
| ├──6-全量梯度下降.mp462.84M
| ├──7-随机梯度下降_小批量梯度下降.mp447.62M
| ├──8-对应梯度下降法的问题和挑战.mp447.07M
| └──9-轮次和批次.mp445.22M
├──3--归一化
| ├──1-归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾.mp463.62M
| ├──2-归一化的目的_举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp434.11M
| ├──3-归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp421.61M
| ├──4-最大值最小值归一化.mp424.87M
| ├──5-标准归一化.mp451.86M
| └──6-代码完成标准归一化.mp441.13M
├──4--正则化
| ├──1-正则化的目的防止过拟合.mp430.71M
| ├──2-正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp435.27M
| ├──3-常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp441.55M
| ├──4-L1稀疏性和L2平滑性.mp451.64M
| └──5-通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp455.58M
└──5--Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
| ├──1-代码调用Ridge岭回归.mp476.32M
| ├──10-实战保险花销预测_特征选择思路.mp440.29M
| ├──11-实战保险花销预测_特征工程.mp417.96M
| ├──12-实战保险花销预测_模型训练和评估.mp458.86M
| ├──2-代码调用Lasso回归.mp428.73M
| ├──3-代码调用ElasticNet回归.mp453.67M
| ├──4-升维的意义_多项式回归.mp448.06M
| ├──5-多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp444.78M
| ├──6-多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp435.06M
| ├──7-实战保险花销预测_数据介绍和加载数据.mp435.25M
| ├──8-实战保险花销预测_数据预处理.mp441.38M
| └──9-实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进.mp484.12M
6--机器学习-线性分类
├──1--逻辑回归
| ├──1-逻辑回归_Sigmoid函数.mp421.14M
| ├──10-绘制逻辑回归损失函数_探索两个参数和损失函数变换关系.mp439.83M
| ├──11-绘制逻辑回归损失函数_绘制3D的图形_分析X1X2两个维度的重要度.mp443.87M
| ├──12-对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到.mp420.50M
| ├──13-对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式.mp442.50M
| ├──14-实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类.mp446.63M
| ├──15-OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp426.13M
| ├──16-实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类.mp440.46M
| ├──2-sigmoid函数作用.mp438.15M
| ├──3-逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识.mp431.00M
| ├──4-证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式.mp441.97M
| ├──5-回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的.mp46.71M
| ├──6-推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式.mp429.61M
| ├──7-推导逻辑回归损失函数_得到最终形式.mp412.43M
| ├──8-绘制逻辑回归损失函数_读入数据计算最优解模型_实现逻辑回归预测_实现逻辑回归损失函数.mp456.56M
| └──9-绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系.mp430.72M
├──2--Softmax回归
| ├──1-证明多项式分布属于指数族分布一种.mp427.93M
| ├──10-实战音乐分类器_代码使用傅里叶变换将混音文件进行投影.mp442.74M
| ├──11-实战音乐分类器_代码对单首歌曲进行傅里叶变换_代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果.mp449.16M
| ├──12-实战音乐分类器_代码读取600首傅里叶变换后的数据_构建训练集并训练模型.mp447.67M
| ├──13-实战音乐分类器_模型的测试和调优_解决双通道音乐文件的问题.mp478.03M
| ├──2-从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式.mp421.35M
| ├──3-有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本.mp433.42M
| ├──4-再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数.mp428.15M
| ├──5-证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归_平移不变性.mp413.92M
| ├──6-逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别_与算法在选择上的区别.mp446.67M
| ├──7-实战音乐分类器_讲解需求和读取数据.mp432.57M
| ├──8-实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图.mp452.39M
| └──9-实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么.mp425.13M
├──3--SVM支持向量机算法
| ├──1-SVM与感知机关系_几何距离与函数距离.mp4114.25M
| ├──2-SVM的思想.mp455.56M
| ├──3-几种SVM_SVM的损失函数.mp474.91M
| ├──4-数学预备知识_拉格朗日函数.mp4122.44M
| ├──5-硬间隔SVM的两步优化.mp4102.88M
| ├──6-总结硬间隔SVM.mp439.01M
| ├──7-软间隔SVM和总结流程.mp4135.76M
| ├──8-非线性SVM.mp454.43M
| └──9-SVM在sklearn中的使用_超参数.mp4144.30M
└──4--SMO优化算法
| ├──1-SVM算法流程总结.mp458.36M
| ├──10-SVM的SMO实现判断违背条件的α1.mp419.23M
| ├──11-SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp420.88M
| ├──12-SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp421.13M
| ├──13-关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp415.47M
| ├──14-概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp469.00M
| ├──15-OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.mp436.52M
| ├──2-SMO算法求解思路_分解成很多个子二次规划问题分别求解.mp465.42M
| ├──3-SMO将交给它的目标函数变成二元函数进一步变成一元函数.mp463.23M
| ├──4-对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系.mp453.19M
| ├──5-将公式467带入导函数进一步简化_对求解出的新的α2进行剪裁.mp492.38M
| ├──6-再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.mp437.62M
| ├──7-启发式选择两个α.mp423.11M
| ├──8-如何计算阈值b.mp450.18M
| └──9-SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp473.44M
7--机器学习-无监督学习
├──1--聚类系列算法
| ├──1-KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离.mp4173.95M
| ├──2-距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF.mp4153.55M
| ├──3-KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设.mp4167.16M
| ├──4-mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标.mp4214.69M
| ├──5-KMeans代码测试不同情况下的聚类效果.mp4148.66M
| └──6-层次聚类_密度聚类_谱聚类.mp4264.04M
├──2--EM算法和GMM高斯混合模型
| ├──1-单个高斯分布GM的参数估计.mp4112.72M
| ├──2-理解GMM高斯混合分布的对数似然函数.mp495.22M
| ├──3-GMM参数估计Πμσ的流程.mp4112.23M
| ├──4-Jensen不等式的应用.mp4109.17M
| ├──5-将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式.mp4157.57M
| ├──6-将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式.mp444.12M
| ├──7-GMM前景背景分离.mp416.01M
| ├──8-通过声音文件利用GMM算法识别性别.mp4134.39M
| └──9-通过声音文件利用GMM算法识别是谁.mp451.52M
└──3--PCA降维算法
| ├──1-特征选择与特征映射.mp449.38M
| ├──2-PCA的最大投影方差思路.mp4186.75M
| ├──3-最大投影方差推导_最小投影距离思路.mp4115.67M
| ├──4-SVD其实就可以去实现PCA了.mp492.97M
| └──5-PCA的几种应用.mp454.58M
8--机器学习-决策树系列
├──1--决策树
| ├──1-决策树模型的特点.mp474.88M
| ├──10-绘制决策树模型_寻找最优树深度.mp497.10M
| ├──11-代码训练回归树拟合SineWave.mp493.81M
| ├──12-后剪枝的意义.mp450.49M
| ├──13-CCP代价复杂度后剪枝.mp4130.67M
| ├──14-CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定.mp462.18M
| ├──2-决策树的数学表达.mp489.94M
| ├──3-如何构建一颗决策树.mp484.87M
| ├──4-什么是更好的一次划分.mp457.02M
| ├──5-Gini系数.mp4107.54M
| ├──6-信息增益.mp475.26M
| ├──7-熵与Gini系数关系_信息增益率.mp4118.18M
| ├──8-预剪枝以及相关超参数.mp4127.06M
| └──9-代码实战决策树对鸢尾花数据集分类.mp477.90M
├──2--集成学习和随机森林
| ├──1-不同聚合方式_生成不同弱学习器方式.mp480.47M
| ├──2-Bagging_Boosting_Stacking.mp459.02M
| ├──3-随机森林.mp4108.14M
| ├──4-代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类.mp4101.81M
| ├──5-OOB袋外数据.mp4106.07M
| ├──6-Adaboost算法思路.mp4106.30M
| ├──7-调整数据权重让权重正确率达到50%.mp466.83M
| └──8-Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重.mp490.51M
├──3--GBDT
| ├──1-GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x).mp465.49M
| ├──10-GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度.mp472.09M
| ├──11-GBDT多分类流程.mp473.80M
| ├──12-对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点.mp460.80M
| ├──13-GBDT二分类叶子节点分值计算推导.mp473.96M
| ├──14-GBDT多分类叶子节点分值计算.mp454.63M
| ├──15-GBDT二分类举例详解.mp486.67M
| ├──16-GBDT多分类举例详解.mp491.71M
| ├──17-计算特征重要度进行特征选择.mp454.87M
| ├──18-GBDT用于特征组合降维.mp443.72M
| ├──19-特征组合降维在GBDT+LR架构应用.mp451.28M
| ├──2-GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度.mp488.39M
| ├──20-GBDT在sklearn中源码剖析_初始化F(x).mp4115.14M
| ├──21-GBDT在sklearn中源码剖析_负梯度计算和叶子节点分值计算.mp471.74M
| ├──22-GBDT+LR架构训练模型代码实现.mp488.40M
| ├──23-GBDT+LR架构预测评估代码实现.mp466.47M
| ├──3-GBDT每棵树都是回归树_准备数据才能训练下一颗小树.mp477.36M
| ├──4-GBDT应用于回归问题.mp484.66M
| ├──5-GBDT回归举例_总结.mp4108.52M
| ├──6-GBDT应用于二分类问题.mp470.42M
| ├──7-GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差.mp483.81M
| ├──8-GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存.mp461.49M
| └──9-GBDT应用于多分类任务.mp473.34M
└──4--XGBoost
| ├──1-回顾有监督机器学习三要素.mp482.52M
| ├──10-重新定义树ft和树的复杂度Ω.mp477.70M
| ├──11-由每个叶子节点重组目标函数Obj.mp468.56M
| ├──12-推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj.mp472.32M
| ├──13-根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构.mp4106.69M
| ├──14-举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件.mp473.80M
| ├──15-XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率.mp471.21M
| ├──16-样本权重对于模型学习的影响.mp459.81M
| ├──17-总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略.mp4101.47M
| ├──2-Bias_Variance_Trade-off.mp466.00M
| ├──3-基于树集成学习4个优点.mp491.36M
| ├──4-回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明.mp493.39M
| ├──5-通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡.mp448.31M
| ├──6-Objective_vs_Heuristic.mp460.42M
| ├──7-得出XGBoost最开始的Obj目标函数.mp494.87M
| ├──8-推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj.mp448.62M
| └──9-Obj化简常数项_明确训练每颗回归树需要准备gi和hi.mp467.39M
9--机器学习-概率图模型
├──1--贝叶斯分类
| ├──1-朴素贝叶斯分类算法.mp4126.74M
| ├──2-TF-IDF.mp453.08M
| ├──3-NB代码实现解析.mp4126.73M
| ├──4-sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV.mp4131.83M
| ├──5-语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计.mp4107.12M
| └──6-贝叶斯网络_马尔可夫链.mp438.75M
├──2--HMM算法
| ├──1-HMM隐马的定义.mp436.82M
| ├──2-HMM隐马的三组参数_三个基本问题.mp4104.28M
| ├──3-HMM预测问题使用前向算法.mp444.33M
| ├──4-HMM预测问题使用维特比算法.mp433.43M
| ├──5-HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标.mp476.05M
| ├──6-前向算法来解决概率计算问题.mp433.05M
| ├──7-Viterbi算法案例详解.mp4107.12M
| └──8-Viterbi算法代码实现.mp442.43M
└──3--CRF算法
| ├──1-NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法.mp4127.78M
| ├──2-讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.mp471.88M
| ├──3-了解CRF层添加的好处.mp4105.90M
| ├──4-EmissionScore_TransitionScore.mp461.33M
| ├──5-CRF的目标函数.mp423.74M
| ├──6-计算CRF真实路径的分数.mp450.37M
| ├──7-计算CRF所有可能路径的总分数.mp4135.58M
| └──8-通过模型来预测新的句子的序列标签.mp483.16M
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