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[机器学习/深度学习] 373集 人人都能学会的Ai最前沿实战课程 科研级别-掌握机器学习+人工智能 附带课程资料

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373集 人人都能学会的Ai最前沿实战课程 科研级别-掌握机器学习+人工智能 附带课程资料


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===============课程目录===============

                  非常有学习和研究价值的一套的机器学习与人工智能Ai实战课程,可以说课程的深度已经达到了做科学研究的级别,很有深度。课程内容达到了373集,而最强有力的还不是其内容的数量多寡,而在于课程带给同学们不一样的机器学习体验,可以直接运用于企业实战中的高级实战课程。

===============课程目录===============


├─(1) 课时001: mlcamp_course_info.mp4
├─(2) 课时002: 课程介绍.mp4
├─(3) 课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4
├─(4) 课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4
├─(5) 课时004: transportation problem.mp4
├─(6) 课时005: portfolio optimization.mp4
├─(7) 课时006: set cover problem.mp4
├─(8) 课时007: duality.mp4
├─(9) 课时008: 答疑部分.mp4
├─(10) 课时009:从词嵌入到文档距离01.mp4
├─(11) 课时010:从词嵌入到文档距离02.mp4
├─(12) 课时011:KKT Condition.mp4
├─(13) 课时012:svm 的直观理解.mp4
├─(14) 课时013:svm 的数学模型.mp4
├─(15) 课时014:带松弛变量的svm.mp4
├─(16) 课时015:带kernel的svm.mp4
├─(17) 课时016:svm的smo的解法.mp4
├─(18) 课时017:使用svm支持多个类别.mp4
├─(19) 课时018:kernel linear regression.mp4
├─(20) 课时019:kernel pca.mp4
├─(21) 课时020:交叉验证.mp4
├─(22) 课时021:vc维.mp4
├─(23) 课时022:直播答疑01.mp4
├─(24) 课时023:直播答疑02.mp4
├─(25) 课时024:lp实战01.mp4
├─(26) 课时025:lp实战02.mp4
├─(27) 课时026:lp实战03.mp4
├─(28) 课时027:hard,np hard-01.mp4
├─(29) 课时028:hard,np hard-02.mp4
├─(30) 课时029:hard,np hard-03.mp4
├─(31) 课时030:引言.mp4
├─(32) 课时031:线性回归.mp4
├─(33) 课时032:basis expansion.mp4
├─(34) 课时033:bias 与 variance.mp4
├─(35) 课时034:正则化.mp4
├─(36) 课时035:ridge, lasso, elasticnet.mp4
├─(37) 课时036:逻辑回归.mp4
├─(38) 课时037:softmax 多元逻辑回归.mp4
├─(39) 课时038:梯度下降法.mp4
├─(40) 课时039:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4
├─(41) 课时040:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4
├─(42) 课时041:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4
├─(43) 课时042:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4
├─(44) 课时043:模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4
├─(45) 课时044:模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4
├─(46) 课时045:模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4
├─(47) 课时046:pca和lda的原理和实战01.mp4
├─(48) 课时047:pca和lda的原理和实战02.mp4
├─(49) 课时048:pca和lda的原理和实战03.mp4
├─(50) 课时049:softmax with cross entropy01.mp4
├─(51) 课时050:softmax with cross entropy02.mp4
├─(52) 课时051:softmax with cross entropy03.mp4
├─(53) 课时052:kernel logistic regression and the import vec01.mp4
├─(54) 课时053:kernel logistic regression and the import vec02.mp4
├─(55) 课时054:lda 作为分类器.mp4
├─(56) 课时055:lda 作为分类器答疑.mp4
├─(57) 课时056:lda 作为降维工具.mp4
├─(58) 课时057:kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4
├─(59) 课时058:ensemble majority voting.mp4
├─(60) 课时059:ensemble bagging.mp4
├─(61) 课时060:ensemble boosting.mp4
├─(62) 课时061:ensemble random forests.mp4
├─(63) 课时062:ensemble stacking.mp4
├─(64) 课时063:答疑.mp4
├─(65) 课时064:决策树的应用.mp4
├─(66) 课时065:集成模型.mp4
├─(67) 课时066:提升树.mp4
├─(68) 课时067:目标函数的构建.mp4
├─(69) 课时068:additive training.mp4
├─(70) 课时069:使用泰勒级数近似目标函数.mp4
├─(71) 课时070:重新定义一棵树.mp4
├─(72) 课时071:如何寻找树的形状.mp4
├─(73) 课时072:xgboost-01.mp4
├─(74) 课时073:xgboost-02.mp4
├─(75) 课时074:xgboost-03.mp4
├─(76) 课时075:xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4
├─(77) 课时076:xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4
├─(78) 课时077:xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4
├─(79) 课时078:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4
├─(80) 课时079:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4
├─(81) 课时080:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4
├─(82) 课时081:lightgbm-01.mp4
├─(83) 课时082:lightgbm-02.mp4
├─(84) 课时083:lightgbm-03.mp4
├─(85) 课时084:聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4
├─(86) 课时085:k-means 的特性 k-means++.mp4
├─(87) 课时086:em 算法思路.mp4
├─(88) 课时087:em 算法推演.mp4
├─(89) 课时088:em 算法的收敛性证明.mp4
├─(90) 课时089:em 与高斯混合模型.mp4
├─(91) 课时090:em 与 kmeans 的关系.mp4
├─(92) 课时091:dbscan聚类算法.mp4
├─(93) 课时092:课后答疑.mp4
├─(94) 课时093:kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4
├─(95) 课时094:kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4
├─(96) 课时095:kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4
├─(97) 课时096:kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4
├─(98) 课时097:klda实例+homework1讲评-01.mp4
├─(99) 课时098:klda实例+homework1讲评-02.mp4
├─(100) 课时099:klda实例+homework1讲评-03.mp4
├─(101) 课时100:klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4
├─(102) 课时101:Analysis and Applications-01_ev.mp4
├─(103) 课时102:Analysis and Applications-02_ev.mp4
├─(104) 课时103:Analysis and Applications-03_ev.mp4
├─(105) 课时104:基于HMM的中文分词: jieba分词原理1_ev.mp4
├─(106) 课时105:基于HMM的中文分词: jieba分词原理2_ev.mp4
├─(107) 课时106:基于HMM的中文分词: jieba分词原理3_ev.mp4
├─(108) 课时107:基于HMM的中文分词: jieba分词原理_ev.mp4
├─(109) 课时108:Graphical Models_ev.mp4
├─(110) 课时109:Hidden Markov Model_ev.mp4
├─(111) 课时110:Finding Best Z_ev.mp4
├─(112) 课时111:Finding Best Z:Viterbi_ev.mp4
├─(113) 课时112:HMM 的参数估计_ev.mp4
├─(114) 课时113:XGBoost分类问题-01_ev.mp4
├─(115) 课时114:XGBoost分类问题-02_ev.mp4
├─(116) 课时115:XGBoost分类问题-03_ev.mp4
├─(117) 课时116:基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4
├─(118) 课时117:基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4
├─(119) 课时118:基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4
├─(120) 课时119.mp4
├─(121) 课时120:forward algorithm.mp4
├─(122) 课时121:backward algorithm.mp4
├─(123) 课时122:complete vs incomplete case.mp4
├─(124) 课时123:estimate a-review of language model.mp4
├─(125) 课时124:回顾-生成模型与判别模型.mp4
├─(126) 课时125:回顾-有向图vs无向图.mp4
├─(127) 课时126:multinomial logistic regression.mp4
├─(128) 课时127:回顾-hmm.mp4
├─(129) 课时128:log-linear model to linear-crf.mp4
├─(130) 课时129:inference problem.mp4
├─(131) 课时130:bp算法.mp4
├─(132) 课时131:pytorch基础.mp4
├─(133) 课时132:深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4
├─(134) 课时133:神经网络的前向算法.mp4
├─(135) 课时134:神经网络的误差向后传递算法.mp4
├─(136) 课时135:误差向后传递算法推导.mp4
├─(137) 课时136:课后答疑.mp4
├─(138) 课时137:inception-resnet卷积神经网络-01.mp4
├─(139) 课时138:inception-resnet卷积神经网络-02.mp4
├─(140) 课时139:bp算法回顾-01.mp4
├─(141) 课时140:bp算法回顾-02.mp4
├─(142) 课时141:bp算法回顾-03.mp4
├─(143) 课时142:矩阵求导-01.mp4
├─(144) 课时143:矩阵求导-02.mp4
├─(145) 课时144:矩阵求导-03.mp4
├─(146) 课时145:卷积的原理.mp4
├─(147) 课时146:多通道输入, 多通道输出的卷积操作, 典型的卷积网络结构.mp4
├─(148) 课时147:卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4
├─(149) 课时148:卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4
├─(150) 课时149:卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4
├─(151) 课时150:卷积层的各种变体.mp4
├─(152) 课时151:经典的卷积网络一览.mp4
├─(153) 课时152:课后答疑.mp4
├─(154) 课时153:EffNet-01.mp4
├─(155) 课时154:EffNet-02.mp4
├─(156) 课时155:MobileNet-01.mp4
├─(157) 课时156:MobileNet-02.mp4
├─(158) 课时157:MobileNet-03.mp4
├─(159) 课时158:ShuffleNet-01.mp4
├─(160) 课时159:ShuffleNet-02.mp4
├─(161) 课时160:ShuffleNet-03.mp4
├─(162) 课时161:神经网络的梯度消失及其对策.mp4
├─(163) 课时162:神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4
├─(164) 课时163:神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4
├─(165) 课时164:神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4
├─(166) 课时165:神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4
├─(167) 课时166:批处理梯度下降法, 随机梯度下降法, mini批处理梯度下降法.mp4
├─(168) 课时167_.mp4
├─(169) 课时168_.mp4
├─(170) 课时169_.mp4
├─(171) 课时170_.mp4
├─(172) 课时171_.mp4
├─(173) 课时172_.mp4
├─(174) 课时173_.mp4
├─(175) 课时174_.mp4
├─(176) 课时175:课后答疑.mp4
├─(177) 课时176:语言模型的原理及其应用.mp4
├─(178) 课时177:基于n-gram的语言模型.mp4
├─(179) 课时178:基于固定窗口的神经语言模型.mp4
├─(180) 课时179:RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4
├─(181) 课时180:RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4
├─(182) 课时181:LSTM的原理.mp4
├─(183) 课时182:GRU的原理.mp4
├─(184) 课时183:梯度消失 爆炸的解决方案.mp4
├─(185) 课时184:双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4
├─(186) 课时185:课后答疑.mp4
├─(187) 课时186:人脸关键点检测项目讲解-01.mp4
├─(188) 课时187:人脸关键点检测项目讲解-02.mp4
├─(189) 课时188:人脸关键点检测项目讲解-03.mp4
├─(190) 课时189:LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4
├─(191) 课时190:LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4
├─(192) 课时191:为什么需要Attention注意力机制.mp4
├─(193) 课时192:Attention的原理.mp4
├─(194) 课时193:Transformer入门.mp4
├─(195) 课时194:Self-Attention注意力机制的原理.mp4
├─(196) 课时195:Positional Encoding.mp4
├─(197) 课时196:Layer Normalization.mp4
├─(198) 课时197:Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4
├─(199) 课时198:Bert的原理.mp4
├─(200) 课时199:课后答疑.mp4
├─(201) 课时200:课中答疑.mp4
├─(202) 课时201:Word2Vec论文解读-01.mp4
├─(203) 课时202:Word2Vec论文解读-02.mp4
├─(204) 课时203:Word2Vec论文解读-03.mp4
├─(205) 课时204:使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4
├─(206) 课时205:使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4
├─(207) 课时206:使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4
├─(208) 课时207_.mp4
├─(209) 课时208_.mp4
├─(210) 课时209_.mp4



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爱技术,爱实验,尽在三通IT学院!

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楼主好人一生平安

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自从用了快捷回复,上六楼再也不费劲儿了!

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前排支持一下,感谢分享it教程

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感谢分享,有你真精彩

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感谢楼主分享的好课程

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这里真是学习IT的好地方呀,相见恨晚

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太棒了!每天学技术每天进步!
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