深度AI大赛-Kaggle比赛22套辅导课程合集(28.08G)
深度AI大赛-Kaggle比赛22套辅导课程合集(28.08G)〖课程介绍〗:
深度AI大赛-Kaggle比赛22套辅导课程合集(28.08G)
〖课程目录〗:
01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛
├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──05-【01课】赛题介绍 + Kaggle平台学习 + 开发环境搭建 + 比赛数据探索性分析_ev .mp4213.95M
├──06-【02课】基于3D CNN的baseline代码讲解_ev .mp4259.22M
├──07-【03课】基于transformer的baseline代码讲解_ev .mp4144.51M
└──08-【04课】基于XGBoost的baseline代码讲解_ev .mp4161.98M
02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）
├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍_ev .mp4268.43M
├──06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline_ev .mp4348.19M
├──07-【03课】特征工程实践_ev .mp4277.60M
├──08-【04课】pytorch实践-NCF实践_ev .mp4389.78M
├──09-【05课】数据挖掘中的文本信息的使用_ev .mp4170.02M
└──10-【06课】数据挖掘比赛中的Trick_ev .mp4213.55M
03-【kaggle新赛】feedback-英语学习者语言知识评估大赛指导班(NLP·文本分类)
├──02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──05-【01课】赛题解析和baseline 详解_ev .mp4150.20M
├──06-【02课】Bert预训练家族模型概览_ev .mp4156.38M
├──07-【03课】NLP比赛提分技巧 - 1_ev .mp4143.28M
└──08-【04课】NLP比赛提分技巧 -2_ev .mp4147.10M
04-【kaggle新赛】Open Problems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘）
├──02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──05-【01课】数据 EDA，题目分析_ev .mp4140.50M
├──06-【02课】baseline 代码介绍_ev .mp4266.51M
└──07-【03课】可能的上分点_ev .mp4152.37M
05-【CCF BDCI 2022】小样本分类大赛指导班（nlp任务）
├──02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──04-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──05-【01课】赛题解析和baseline 详解_ev .mp4137.62M
├──06-【02课】Bert预训练家族模型概览_ev .mp4181.04M
├──07-【03课】小样本学习发展和应用_ev .mp4161.76M
├──08-【04课】NLP比赛提分技巧_ev .mp4154.77M
├──09-【05课】模型训练技巧分享_ev .mp4175.13M
└──10-【06课】往期kaggle文本分类比赛回顾_ev .mp4124.43M
06-【kaggle 新人赛】数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务）
├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍_ev .mp4218.77M
├──06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline_ev .mp4262.13M
├──07-【03课】数据挖掘比赛中的神经网络Baseline_ev .mp4237.71M
└──08-【04课】数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合_ev .mp4200.32M
07-【Kaggle新赛】DFL 德甲足球事件检测大赛指导班（CV·目标检测-视频分类）
├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──05-【01课】赛题介绍+baseline详解_ev .mp4201.22M
├──06-【02课】视频分类与图像分类_ev .mp4162.25M
├──07-【03课】数据扩增方法_ev .mp4157.36M
├──08-【04课】多模型集成方法_ev .mp4171.08M
├──09-【05课】历史视频比赛总结_ev .mp4147.13M
└──10-【06课】比赛总结与直播答疑_ev .mp4105.28M
08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班
├──02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4119.85M
├──06-【02课】机器学习经典树模型的介绍以及实战_ev .mp4177.89M
├──07-【03课】TabTranformer原理详解_ev .mp4169.12M
└──08-【04课】比赛tricks和过往类似比赛讲解_ev .mp4146.23M
09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班
├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──05-【01课】赛题介绍 + kaggle 平台学习 + 比赛数据探索性分析_ev .mp4279.42M
├──06-【02课】Baseline讲解_ev .mp4282.70M
├──07-【03课】往期肾小球比赛讲解_ev .mp4210.43M
├──08-【04课】额外的一个新比赛（待定） & 肾小球答疑_ev .mp4241.60M
├──09-【05课】额外的新比赛往期方案讲解_ev .mp4429.93M
├──10-【06课】理论知识补充_ev .mp4239.49M
└──11-【07课】复盘_ev .mp4277.97M
10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务）
├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──05-【01课】赛题分析，EDA_ev .mp4343.89M
├──06-【02课】baseline基本讲解_ev .mp4201.18M
├──07-【03课】赛题理论知识讲解_ev .mp4199.11M
├──08-【04课】赛题trick讲解_ev .mp4258.66M
├──09-【05课】往期类似比赛讲解_ev .mp4274.26M
├──10-【06课】答疑_ev .mp489.08M
└──11-【07课】比赛复盘_ev .mp477.48M
11-【kaggle新赛】信用违约预测大赛指导班（金融风控·结构化数据挖掘）
├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4172.15M
├──06-【02课】树模型介绍与调参_ev .mp4167.75M
├──07-【03课】深度学习模型搭建_ev .mp4124.87M
├──08-【04课】模型集成方法_ev .mp4139.37M
├──09-【05课】历史金融风控比赛总结_ev .mp4142.72M
└──10-【06课】比赛总结与直播答疑_ev .mp490.07M
12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛
├──02-【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解_ev .mp4196.42M
├──03-【02课】推荐系统中的召回算法_ev .mp4266.26M
├──04-【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法_ev .mp4270.80M
├──05-【04课】推荐系统中的排序算法_ev .mp4273.73M
├──06-【05课】推荐系统中的多目标算法_ev .mp4216.90M
└──07-【06课】知识图谱在推荐系统中的应用_ev .mp4163.96M
13-【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割）
├──01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp461.74M
├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp471.09M
├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp479.65M
├──05-【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析_ev .mp4209.72M
├──06-【02课】Baseline讲解_ev .mp4277.62M
├──07-【03课】语义分割模型基础一，基础版_ev .mp4195.67M
├──08-【04课】 语义分割模型基础二- 进阶版_ev .mp4533.11M
├──09-【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解_ev .mp4241.66M
├──10-【06课】直播答疑_ev .mp4233.47M
└──11-【07课】比赛复盘_ev .mp4257.02M
14-【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度）
├──02-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4132.16M
├──03-【02课】BERT预训练语言模型的介绍_ev .mp4158.66M
├──04-【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍_ev .mp4186.89M
├──05-【04课】比赛中的上分技巧_ev .mp4166.38M
├──06-【05课】模型融合以及比赛解答_ev .mp4144.40M
└──07-【06课】top方案的分享和比赛总结_ev .mp4103.22M
15-【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班(NLP·Token分类)
├──01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp499.55M
├──03-01-课赛题介绍+baseline详解_ev .mp4162.74M
├──04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战_ev .mp4215.89M
├──05-03课-BERT及其变种_ev .mp4163.73M
├──06-04课-代码实操课（kaggle环境）_ev .mp4166.01M
├──07-05课-BERT变种和比赛技巧_ev .mp4154.15M
└──08-06课-比赛总结和top方案分享_ev .mp4123.95M
16-【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测)
├──01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp499.55M
├──04-【先修指南】kaggle竞赛介绍_ev .mp428.64M
├──08-【01课】开营第一课（直播回放）_ev .mp4131.79M
├──10-【02课】目标检测二阶段算法_ev .mp4135.12M
├──11-【03课】修改网络设计_ev .mp4115.60M
├──12-【04课】骨干网介绍和损失函数设计_ev .mp4124.18M
├──13-【05课】数据增强和调参_ev .mp4118.36M
├──14-【06】总结复盘_ev .mp465.21M
└──15-【07课】TOP方案分享__ev .mp4134.59M
17-03 数学基础
├──02-【第一章】-1 导读课_ev .mp413.58M
├──03-【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质_ev .mp440.76M
├──04-【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置_ev .mp462.79M
├──05-【第一章】-4 行列式的计算_ev .mp445.71M
├──06-【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质_ev .mp452.73M
├──07-【第一章】-6 行列式按行列展开，代数余子式_ev .mp444.19M
├──08-【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则_ev .mp412.85M
├──09-【第一章】-8 矩阵的逆的引入_ev .mp449.52M
├──10-【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆_ev .mp432.79M
├──11-【第一章】-10 分块矩阵_ev .mp433.59M
├──12-【第二章】-1 初等变换引入+三种矩阵初等变换以及三种初等矩阵以及矩阵标准型_ev .mp460.81M
├──13-【第二章】-2 初等变换的性质以及逆矩阵的另一种简单求法_ev .mp425.28M
├──14-【第二章】-3 矩阵秩的定义和性质以及线性方程组解的个数_ev .mp471.00M
├──15-【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用_ev .mp428.63M
├──16-【第二章】-5 向量的线性相关线性无关于可逆矩阵的关系+向量的内积范数正交规范正交基_ev .mp464.99M
├──17-【第二章】-6 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质_ev .mp451.42M
├──18-【第二章】-7 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质_ev .mp459.00M
├──19-【第二章】-8 相似矩阵以及矩阵对角化+矩阵对角化的条件以及对称矩阵的对角化_ev .mp460.27M
├──20-【第二章】-9对角化在压缩算法的应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（上）_ev .mp438.62M
├──21-【第二章】-10对角化在压缩算法应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（下）_ev .mp438.63M
├──22-【第二章】-11 SVD分解的应用_ev .mp461.34M
├──23-【第三章】-1 常用函数的导数以及到导数的常用公式，复合函数求导_ev .mp463.48M
├──24-【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用_ev .mp456.33M
├──25-【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值_ev .mp456.38M
├──26-【第三章】-4 不定积分_ev .mp436.13M
├──27-【第三章】-5 定积分_ev .mp442.21M
├──28-【第三章】-6 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则_ev .mp455.83M
├──29-【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用_ev .mp465.45M
├──30-【第三章】-8 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值_ev .mp448.65M
├──31-【第三章】-9 矩阵的求导_ev .mp455.07M
├──32-【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用_ev .mp458.63M
├──33-【第四章-上】-1 随机实验样本空间随机事件&概率的定义&条件概率与乘法公式_ev .mp460.59M
├──34-【第四章-上】-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性_ev .mp445.45M
├──35-【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量_ev .mp457.39M
├──36-【第四章-上】-4 期望与方差（上）_ev .mp452.49M
├──37-【第四章-上】-5 期望与方差（下）_ev .mp423.14M
├──38-【第四章-上】-6 参数的估计_ev .mp460.25M
├──39-【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降_ev .mp471.20M
├──40-【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法_ev .mp454.40M
└──41-【第四章-下】-3 约束最优化_ev .mp453.17M
18-04 神经网络基础知识
├──02-01-神经网络基础与多层感知机-0_ev .mp459.03M
├──03-01-神经网络基础与多层感知机-1_ev .mp450.79M
├──04-01-神经网络基础与多层感知机-2_ev .mp466.59M
├──05-01-神经网络基础与多层感知机-3_ev .mp445.07M
├──06-01-神经网络基础与多层感知机-4_ev .mp479.21M
├──07-02-卷积神经网络-0_ev .mp462.32M
├──08-02-卷积神经网络-1_ev .mp492.24M
├──09-02-卷积神经网络-2_ev .mp453.92M
├──10-03-循环神经网络-0_ev .mp448.48M
├──11-03-循环神经网络-1_ev .mp484.75M
└──12-03-循环神经网络-2_ev .mp462.00M
19-01 Python · AI&数据科学入门
├──02-第一章 绪论和环境配置_ev .mp450.67M
├──03-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程_ev .mp430.70M
├──04-第二章 Python 基本语法元素_ev .mp498.86M
├──05-【作业讲解】第二章：Python基本语法元素_ev .mp457.38M
├──06-第三章 基本数据类型_ev .mp486.73M
├──07-【作业讲解】第三章：基本数据类型_ev .mp450.53M
├──08-第四章 组合数据类型_ev .mp489.81M
├──09-【作业讲解】第四章：复杂数据类型_ev .mp467.67M
├──10-第五章 程序控制结构_ev .mp480.73M
├──11-【作业讲解】第五章：程序控制结构_ev .mp427.37M
├──12-第六章 函数-面向过程的编程_ev .mp4116.29M
├──13-【作业讲解】第六章：函数_ev .mp441.31M
├──14-第七章 类-面向对象的编程_ev .mp474.64M
├──15-【作业讲解】第七章：类_ev .mp426.60M
├──16-第八章 文件-异常和模块_ev .mp4107.29M
├──17-【作业讲解】第八章：文件-异常和模块_ev .mp413.61M
├──18-第九章 有益的探索_ev .mp4116.87M
├──19-【作业讲解】第九章：有益的探索_ev .mp434.11M
├──20-第十章 Python标准库_ev .mp485.69M
├──21-【作业讲解】第十章：Python标准库_ev .mp411.79M
├──22-第十一章 科学计算库—Numpy应用_ev .mp477.31M
├──23-【作业讲解】第十一章：Numpy库_ev .mp427.27M
├──24-第十二章 Pandas库_ev .mp4124.03M
├──25-【作业讲解】第十二章：Pandas库_ev .mp427.77M
├──26-第十三章 Matplotlib_ev .mp490.75M
├──27-【作业讲解】第十三章：Matplotlib_ev .mp441.18M
├──28-第十四章 Sklearn常规用法_ev .mp460.22M
├──29-【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法_ev .mp445.30M
└──30-第十五章 再谈编程_ev .mp470.06M
20-深度学习PyTorch框架班
├──05-【必看】深入浅出PyTorch_ev .mp475.53M
├──06-【第一周】PyTorch简介与安装_ev .mp454.25M
├──07-【第一周】补充-pytorch开发环境安装_ev .mp4136.22M
├──08-【第一周】张量简介与创建_ev .mp455.55M
├──09-【第一周】张量操作与线性回归_ev .mp464.00M
├──10-【第一周】计算图与动态图机制_ev .mp443.07M
├──11-【第一周】autograd与逻辑回归_ev .mp462.08M
├──12-【第一周】作业讲解1_ev .mp431.27M
├──13-【第一周】作业讲解2_ev .mp425.66M
├──14-【第一周】作业讲解3_ev .mp425.61M
├──15-【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset_ev .mp456.73M
├──16-【第二周】数据预处理transforms模块机制_ev .mp454.08M
├──17-【第二周】二十二种transforms数据预处理方法_ev .mp493.46M
├──18-【第二周】学会自定义transforms方法_ev .mp499.93M
├──19-【第二周】作业讲解_ev .mp489.52M
├──20-【第三周】模型创建步骤与nn.Module_ev .mp457.71M
├──21-【第三周】模型容器与AlexNet构建_ev .mp461.30M
├──22-【第三周】nn网络层-卷积层_ev .mp462.90M
├──23-【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层_ev .mp461.48M
├──24-【第三周】作业讲解_ev .mp461.17M
├──25-【第四周】权值初始化_ev .mp460.54M
├──26-【第四周】损失函数（一）_ev .mp490.59M
├──27-【第四周】损失函数(二)_ev .mp492.83M
├──28-【第四周】优化器optimizer的概念_ev .mp462.28M
├──29-【第四周】torch.optim.SGD_ev .mp472.52M
├──30-【第四周】作业讲解_ev .mp430.96M
├──31-【第五周】学习率调整策略_ev .mp478.31M
├──32-【第五周】TensorBoard简介与安装_ev .mp445.54M
├──33-【第五周】TensorBoard使用（一）_ev .mp466.61M
├──34-【第五周】TensorBoard使用（二）_ev .mp499.65M
├──35-【第五周】hook函数与CAM可视化_ev .mp477.04M
├──36-【第五周】作业讲解_ev .mp442.77M
├──37-【第六周】正则化之weight_decay_ev .mp458.81M
├──38-【第六周】正则化之Dropout_ev .mp460.57M
├──39-【第六周】Batch Normalization_ev .mp479.32M
├──40-【第六周】Normalizaiton_layers_ev .mp459.56M
├──41-【第六周】作业讲解_ev .mp436.64M
├──42-【第七周】模型保存与加载_ev .mp446.56M
├──43-【第七周】模型finetune_ev .mp462.84M
├──44-【第七周】GPU的使用_ev .mp467.27M
├──45-【第七周】PyTorch常见报错_ev .mp456.87M
├──46-【第七周】作业讲解_ev .mp421.73M
├──47-【第八周】图像分类一瞥_ev .mp479.94M
├──48-【第八周】图像分割一瞥_ev .mp4100.25M
├──49-【第八周】图像目标检测一瞥（上）_ev .mp472.78M
├──50-【第八周】图像目标检测一瞥（下）_ev .mp4119.99M
├──51-【第九周】生成对抗网络一瞥_ev .mp485.16M
└──52-【第九周】循环神经网络一瞥_ev .mp460.12M
21-【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班
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