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2 J1 L4 {& x- S0 `2 B深度之眼AI大赛年度会员视频，Kaggle比赛22套辅导课程4 _+ w& `4 ?5 u
├──01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛
5 ^- |5 ~+ [1 W5 l# Q$ F; t| ├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp4 79.65M- \) T6 f E8 ~' l; s
| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp4 71.09M" k) C0 h, |0 r; i
| ├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp4 61.74M
2 j+ |1 {# n7 V; U( |( K+ f| ├──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 .mp4 213.95M
2 V( ?9 n/ a! m+ m+ s' S| ├──06-【02课】基于3D CNN的baseline代码讲解_ev .mp4 259.22M
/ P1 J$ E3 f T5 x+ A| ├──07-【03课】基于transformer的baseline代码讲解_ev .mp4 144.51M
0 R9 a" g* J: _; C% C7 y9 j| └──08-【04课】基于XGBoost的baseline代码讲解_ev .mp4 161.98M* B9 g6 l, Q0 \) C9 R H
├──02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）
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4 d; A: d+ b$ w l| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp4 79.65M2 N5 J7 Z" v' I/ a0 t' G) |
| ├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp4 61.74M" S2 p7 t7 W1 z3 `
| ├──05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍_ev .mp4 268.43M8 t. g8 \/ t! V- s
| ├──06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline_ev .mp4 348.19M
/ X7 @4 n+ `& m: r| ├──07-【03课】特征工程实践_ev .mp4 277.60M
( R5 b4 p8 v2 H: Q7 M+ @| ├──08-【04课】pytorch实践-NCF实践_ev .mp4 389.78M
7 f6 z' w W% q6 @3 o* S# S* Y| ├──09-【05课】数据挖掘中的文本信息的使用_ev .mp4 170.02M
" M1 M/ q6 u; W, [| └──10-【06课】数据挖掘比赛中的Trick_ev .mp4 213.55M
; e [9 F- ^/ m$ C7 M9 s├──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) ; |$ i5 n5 A( J
| ├──02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp4 61.74M7 ]9 \: w! w/ O/ J5 ?
| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp4 71.09M
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| ├──05-【01课】赛题解析和baseline 详解_ev .mp4 150.20M9 |2 {& Q) d* J9 t
| ├──06-【02课】Bert预训练家族模型概览_ev .mp4 156.38M
( E/ `: v% G3 C9 S" T8 X| ├──07-【03课】NLP比赛提分技巧 - 1_ev .mp4 143.28M9 ?1 S! T' Y; P0 o+ w I
| └──08-【04课】NLP比赛提分技巧 -2_ev .mp4 147.10M
6 ~, l6 E0 G+ `├──04-【kaggle新赛】Open Problems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘） , t: d' l7 t1 k# M
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| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp4 71.09M
, R3 i; D9 ?) a0 ?) _| ├──04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp4 79.65M- h. u5 S& d5 V$ g. `0 s
| ├──05-【01课】数据 EDA，题目分析_ev .mp4 140.50M
1 k( K6 Q5 g/ W: n. N: H; A| ├──06-【02课】baseline 代码介绍_ev .mp4 266.51M
: | |" n: Q' Q3 c7 h| └──07-【03课】可能的上分点_ev .mp4 152.37M
0 O3 H4 t+ L2 M7 C% N! ~├──05-【CCF BDCI 2022】小样本分类大赛指导班（nlp任务）
0 o" K; o1 x& w5 m4 m9 a: Y| ├──02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp4 61.74M
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. A8 v; w6 F, }7 z: A* Q| ├──05-【01课】赛题解析和baseline 详解_ev .mp4 137.62M
b1 c0 w9 d5 {+ U| ├──06-【02课】Bert预训练家族模型概览_ev .mp4 181.04M
5 m7 c, B& O7 M5 b3 ^& j8 H| ├──07-【03课】小样本学习发展和应用_ev .mp4 161.76M
I; \9 x) z$ d. H! U0 F% v| ├──08-【04课】NLP比赛提分技巧_ev .mp4 154.77M
5 z! { g9 W" S$ ?4 ?4 V4 ?| ├──09-【05课】模型训练技巧分享_ev .mp4 175.13M4 s1 G- v- R8 |' O7 x4 \
| └──10-【06课】往期kaggle文本分类比赛回顾_ev .mp4 124.43M4 \5 o9 @# U2 Z% A* v' }
├──06-【kaggle 新人赛】数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务） ' k1 K9 v8 r4 m
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9 M7 i7 H' ^) \- @| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp4 79.65M0 u1 |" ~! C" G- U j2 p/ ^* n
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| ├──05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍_ev .mp4 218.77M* r C4 I1 s1 q* W; o* s
| ├──06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline_ev .mp4 262.13M
1 ^& [ T: T: `| ├──07-【03课】数据挖掘比赛中的神经网络Baseline_ev .mp4 237.71M
6 H3 c* N0 F3 m0 L& n| └──08-【04课】数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合_ev .mp4 200.32M( V2 D' |) g9 O- Q' t7 @
├──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） - i2 @0 e5 `* ?) o2 _
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| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp4 79.65M
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1 v0 ^; Q* V9 x2 x% \| ├──05-【01课】赛题介绍+baseline详解_ev .mp4 201.22M, i( y v, [; U+ ]6 k- o
| ├──06-【02课】视频分类与图像分类_ev .mp4 162.25M2 a/ H2 ?$ p' r
| ├──07-【03课】数据扩增方法_ev .mp4 157.36M6 m N& N, X& S0 \( ?0 R! m6 ?# m) X
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0 `! f# |+ E6 x& q3 u| ├──09-【05课】历史视频比赛总结_ev .mp4 147.13M
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├──08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班 # t$ q3 }: b+ F
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. y4 }. F3 D6 V- m w3 K| ├──05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4 119.85M0 E( N& M9 v+ m
| ├──06-【02课】机器学习经典树模型的介绍以及实战_ev .mp4 177.89M/ h- F8 O1 x2 W" ]
| ├──07-【03课】TabTranformer原理详解_ev .mp4 169.12M
( T! z1 Y, ^( {! _' ~! j| └──08-【04课】比赛tricks和过往类似比赛讲解_ev .mp4 146.23M& k1 D. h. j8 [! t# `
├──09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班
9 ?* A2 u) j* N) E2 R| ├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp4 71.09M" v, b0 y8 H6 `; X+ j' U
| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp4 79.65M
% `1 ?' x& j; b0 u# [8 y| ├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp4 61.74M! l5 v& B* q2 _
| ├──05-【01课】赛题介绍 + kaggle 平台学习 + 比赛数据探索性分析_ev .mp4 279.42M$ O" y6 j: i$ @- t
| ├──06-【02课】Baseline讲解_ev .mp4 282.70M
@0 r1 H2 Z/ K% l| ├──07-【03课】往期肾小球比赛讲解_ev .mp4 210.43M- B& E" m$ t. |. ?7 J
| ├──08-【04课】额外的一个新比赛（待定） & 肾小球答疑_ev .mp4 241.60M
5 x5 E$ I1 w: S# n| ├──09-【05课】额外的新比赛往期方案讲解_ev .mp4 429.93M
4 h2 B! |+ @% R/ _* a| ├──10-【06课】理论知识补充_ev .mp4 239.49M
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├──10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务） / N8 q2 D3 K |& e+ E# \/ S
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5 a/ ], v' R) n' I* G8 S| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp4 71.09M- c& u7 j& K3 T4 P
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x& e- l- S5 B| ├──05-【01课】赛题分析，EDA_ev .mp4 343.89M
/ I2 T$ V; z! b; W7 T, z+ h| ├──06-【02课】baseline基本讲解_ev .mp4 201.18M
* y9 f. W' K. D% k| ├──07-【03课】赛题理论知识讲解_ev .mp4 199.11M9 p/ O3 J$ F/ Z7 H0 x" \# e! J
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| ├──09-【05课】往期类似比赛讲解_ev .mp4 274.26M
( X7 Y& l0 X: g1 G| ├──10-【06课】答疑_ev .mp4 89.08M
1 [6 N4 I' o" X* E! z+ C$ u$ r| └──11-【07课】比赛复盘_ev .mp4 77.48M! [1 P3 Z! u% Q- f
├──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）
) g3 u# Y! K9 C. P& \& S3 b0 D| ├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp4 71.09M
7 Z5 U( D$ P" _/ X) f* h- h) c| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp4 79.65M
9 h& Z6 m4 Y& T& R8 `( s| ├──04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp4 61.74M+ j) N* f4 w: I6 L6 U& a
| ├──05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4 172.15M
7 z( [2 V7 |* F8 j% }* |7 O| ├──06-【02课】树模型介绍与调参_ev .mp4 167.75M% z$ \+ A5 T( w; x1 y
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| ├──09-【05课】历史金融风控比赛总结_ev .mp4 142.72M
- B5 T- t$ ~; u$ g4 H9 \| └──10-【06课】比赛总结与直播答疑_ev .mp4 90.07M
2 m R. K" e1 b2 s0 q" j5 g% a' Y" Q├──12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛 / T# K/ Q- ? A ^5 D9 A8 V/ u, `
| ├──02-【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解_ev .mp4 196.42M4 G1 j5 O5 e) M, S$ Q# p
| ├──03-【02课】推荐系统中的召回算法_ev .mp4 266.26M
& e; j, T( a/ [, L, L| ├──04-【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法_ev .mp4 270.80M
2 b& X1 q" ~$ L$ e& s+ y/ X Q| ├──05-【04课】推荐系统中的排序算法_ev .mp4 273.73M
/ _# h! e: N6 M+ ?/ R2 s& L/ ]| ├──06-【05课】推荐系统中的多目标算法_ev .mp4 216.90M
& s) e5 U- f0 }# `3 ~ n| └──07-【06课】知识图谱在推荐系统中的应用_ev .mp4 163.96M
: E! P! j8 f& [6 E& v2 i( z2 w├──13-【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割） 4 G& v& K$ S7 o% K" ]9 @$ L
| ├──01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp4 61.74M
% r% u3 C5 Q9 K7 \* _! `+ q$ I) J; C5 F| ├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp4 71.09M9 t7 P7 {+ T& w5 b
| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp4 79.65M
' j7 k9 }. O9 t1 H) Y# o, b| ├──05-【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析_ev .mp4 209.72M
' }* e# {: L% B( X' E5 C$ ]| ├──06-【02课】 Baseline讲解_ev .mp4 277.62M2 y, @* Y- `2 ?
| ├──07-【03课】语义分割模型基础一，基础版_ev .mp4 195.67M
; h: K+ n3 `3 l `9 p5 M| ├──08-【04课】 语义分割模型基础二- 进阶版_ev .mp4 533.11M
2 H% |4 b& x! p4 c( y| ├──09-【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解_ev .mp4 241.66M
- U$ m6 k% x6 I* y: M7 p& }+ m| ├──10-【06课】直播答疑_ev .mp4 233.47M K3 E; S X9 s6 G4 L* N5 q
| └──11-【07课】比赛复盘_ev .mp4 257.02M
. w' \1 [ Y- W├──14-【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度）
' R$ z* b+ t! T: g| ├──02-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4 132.16M1 u$ C. w2 d1 W }' |
| ├──03-【02课】BERT预训练语言模型的介绍_ev .mp4 158.66M
2 J& n6 I5 E- f% f: V| ├──04-【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍_ev .mp4 186.89M
* K- N0 \0 d- L" H x* w| ├──05-【04课】比赛中的上分技巧_ev .mp4 166.38M4 f# B$ O0 V$ ?: o. {( Y
| ├──06-【05课】模型融合以及比赛解答_ev .mp4 144.40M
1 J. l* S2 F+ g| └──07-【06课】top方案的分享和比赛总结_ev .mp4 103.22M
/ _' a' b$ c$ ?" ^& {' j0 ^├──15-【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班(NLP·Token分类)
2 O! U- |+ y+ M" g& B| ├──01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp4 99.55M
' K8 J. u7 N! t| ├──03-01-课赛题介绍+baseline详解_ev .mp4 162.74M6 V( A! J: s$ m: a5 X- \/ d8 R
| ├──04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战_ev .mp4 215.89M
- G' J6 ~8 Z7 b9 R| ├──05-03课-BERT及其变种_ev .mp4 163.73M j' H2 B# m) F9 E: p
| ├──06-04课-代码实操课（kaggle环境）_ev .mp4 166.01M
1 D: M2 m( ^& o7 R1 C, C| ├──07-05课-BERT变种和比赛技巧_ev .mp4 154.15M [3 Y: s0 m; d$ i" V F, s
| └──08-06课-比赛总结和top方案分享_ev .mp4 123.95M
& k# s( y5 v* u( K/ C5 m' g) H& }├──16-【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测) & }- d& j/ X% i7 i0 r
| ├──01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp4 99.55M8 H( x& [8 U1 K( c$ O' w2 H T
| ├──04-【先修指南】kaggle竞赛介绍_ev .mp4 28.64M/ Y8 J* _7 l) t. H% H
| ├──08-【01课】开营第一课（直播回放）_ev .mp4 131.79M3 [+ Q9 x9 R$ B6 O, \
| ├──10-【02课】目标检测二阶段算法_ev .mp4 135.12M& k5 {3 D" N' U3 ^7 `
| ├──11-【03课】修改网络设计_ev .mp4 115.60M- D o+ t& E5 C: D: f1 \" t3 _
| ├──12-【04课】骨干网介绍和损失函数设计_ev .mp4 124.18M, o, ~( T% i! A6 j* E
| ├──13-【05课】数据增强和调参_ev .mp4 118.36M
0 Z* \* H& u8 Y4 b1 q/ l| ├──14-【06】总结复盘_ev .mp4 65.21M# D/ S! j; I, f' R- }7 v, d( p
| └──15-【07课】TOP方案分享__ev .mp4 134.59M' \+ M! _& `- u# n+ C
├──17-03 数学基础 # ^; o& {9 G! `! \& o
| ├──02-【第一章】-1 导读课_ev .mp4 13.58M
& Y* n O+ Y5 d) g8 h| ├──03-【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质_ev .mp4 40.76M
5 ~! a) a* c5 X. j5 I, [| ├──04-【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置_ev .mp4 62.79M- @ Z& H9 w0 l+ g0 w; z
| ├──05-【第一章】-4 行列式的计算_ev .mp4 45.71M1 e4 G' \- a# Q9 [( _7 A
| ├──06-【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质_ev .mp4 52.73M
% x$ q& F8 d9 A Q k! d| ├──07-【第一章】-6 行列式按行列展开，代数余子式_ev .mp4 44.19M6 _1 E, F& F* K
| ├──08-【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则_ev .mp4 12.85M
6 P+ S. [8 X2 y: N0 _| ├──09-【第一章】-8 矩阵的逆的引入_ev .mp4 49.52M
' H) q, h6 f$ G! z' k Z) h: A| ├──10-【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆_ev .mp4 32.79M1 Y+ H* q# G$ l
| ├──11-【第一章】-10 分块矩阵_ev .mp4 33.59M2 x6 U! e) ]! ?. ?
| ├──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 .mp4 60.81M6 W% k) n5 y! ~- I
| ├──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 .mp4 25.28M" U, d! G1 g; U# d* C1 Z
| ├──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 .mp4 71.00M5 N& @& r0 N2 C% ^# x }
| ├──15-【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用_ev .mp4 28.63M
( @# A( _: i& i4 w0 v4 U| ├──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 .mp4 64.99M
( c0 Y, Z0 Y. _/ I2 u, s| ├──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 .mp4 51.42M
/ m4 T! n# R6 V+ e+ x| ├──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 .mp4 59.00M
; o$ V4 y* z& _| ├──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 .mp4 60.27M3 b8 @1 |$ B4 m- j2 s
| ├──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 .mp4 38.62M
$ e; s) r8 F5 C8 w5 W! p) X+ M$ s1 E| ├──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 .mp4 38.63M
8 h, t( e# b3 K$ {| ├──22-【第二章】-11 SVD分解的应用_ev .mp4 61.34M" `2 c5 i8 h$ ?- L1 i
| ├──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 .mp4 63.48M4 L; u) K8 v) K \
| ├──24-【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用_ev .mp4 56.33M
5 W; T6 ~* Q! `* z0 k2 s| ├──25-【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值_ev .mp4 56.38M N$ Q* q1 S5 c. c# h7 a+ @+ y
| ├──26-【第三章】-4 不定积分_ev .mp4 36.13M
# N9 r7 F4 I, w4 z; {. M0 i| ├──27-【第三章】-5 定积分_ev .mp4 42.21M
( m, }# }, g+ W| ├──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 .mp4 55.83M4 g( [$ I% z# [9 f6 V
| ├──29-【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用_ev .mp4 65.45M
+ A( m# A( A: z' ?, B/ C% J| ├──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 .mp4 48.65M
! Y8 N+ w( R* x2 V| ├──31-【第三章】-9 矩阵的求导_ev .mp4 55.07M; p' F, q1 J7 f! z" f* Q
| ├──32-【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用_ev .mp4 58.63M
; O7 D( T& o3 f. [% {' P. \0 C% B5 T| ├──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 .mp4 60.59M5 @ N' R* l8 w: o0 N V/ O
| ├──34-【第四章-上】-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性_ev .mp4 45.45M
9 Y2 J5 X7 E/ b' x| ├──35-【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量_ev .mp4 57.39M
' H1 `8 E; |7 B3 C$ s/ m| ├──36-【第四章-上】-4 期望与方差（上）_ev .mp4 52.49M' M; L8 _9 C3 \7 H- Z) a; v9 V
| ├──37-【第四章-上】-5 期望与方差（下）_ev .mp4 23.14M$ w+ b8 O. z9 r0 \3 Y' S
| ├──38-【第四章-上】-6 参数的估计_ev .mp4 60.25M X. Q( D X9 B0 I( E& e$ k
| ├──39-【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降_ev .mp4 71.20M
& N8 R# O3 S* W/ C [| ├──40-【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法_ev .mp4 54.40M0 K3 A! u7 n0 ] q
| └──41-【第四章-下】-3 约束最优化_ev .mp4 53.17M) ]7 {& D) ^ I* \6 e) n/ i, r' F8 P
├──18-04 神经网络基础知识 # V$ L; O# `3 _: X; m- @
| ├──02-01-神经网络基础与多层感知机-0_ev .mp4 59.03M. v1 Z( s E; C4 o0 {$ ^6 ]
| ├──03-01-神经网络基础与多层感知机-1_ev .mp4 50.79M* f5 O ` ^# K. K* i2 N# F
| ├──04-01-神经网络基础与多层感知机-2_ev .mp4 66.59M
: n" D! [0 U3 X6 m; z, T; t| ├──05-01-神经网络基础与多层感知机-3_ev .mp4 45.07M- K o1 O; Y E
| ├──06-01-神经网络基础与多层感知机-4_ev .mp4 79.21M
* a# ^2 v: e6 ]; D% I# u0 || ├──07-02-卷积神经网络-0_ev .mp4 62.32M
) b+ ]) [: p3 x; I- B( o1 d- h4 D| ├──08-02-卷积神经网络-1_ev .mp4 92.24M
! Y4 [4 J' y2 b: u| ├──09-02-卷积神经网络-2_ev .mp4 53.92M
* G5 U Y, t0 z; j& ^) S2 C$ ]1 X| ├──10-03-循环神经网络-0_ev .mp4 48.48M! D" G* |9 U: l: k4 O/ _
| ├──11-03-循环神经网络-1_ev .mp4 84.75M
. P+ t1 Y/ K) L3 U! g4 E| └──12-03-循环神经网络-2_ev .mp4 62.00M( v1 R4 h# K# R% ?% o' ^
├──19-01 Python · AI&数据科学入门 $ A1 Y, ]+ I) \% a
| ├──02-第一章 绪论和环境配置_ev .mp4 50.67M5 b- F7 e5 y. W3 a5 v+ K! O& S
| ├──03-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程_ev .mp4 30.70M1 V9 J9 `2 I0 h
| ├──04-第二章 Python 基本语法元素_ev .mp4 98.86M
/ N/ [# M# e1 f/ _1 H| ├──05-【作业讲解】第二章：Python基本语法元素_ev .mp4 57.38M g- R+ m& @, A F- v
| ├──06-第三章 基本数据类型_ev .mp4 86.73M! \' m1 O6 a0 _. B/ ^
| ├──07-【作业讲解】第三章：基本数据类型_ev .mp4 50.53M0 z, f7 C5 R/ ?& B. i
| ├──08-第四章 组合数据类型_ev .mp4 89.81M
8 d+ ]- G3 \! J" [, a) a. u) q| ├──09-【作业讲解】第四章：复杂数据类型_ev .mp4 67.67M4 f: I ]! f; b6 \% {5 O
| ├──10-第五章 程序控制结构_ev .mp4 80.73M3 Z0 b* L% l( g, _2 G. h, g/ P
| ├──11-【作业讲解】第五章：程序控制结构_ev .mp4 27.37M
+ @- |: D: _0 f$ Q- k| ├──12-第六章 函数-面向过程的编程_ev .mp4 116.29M8 ^" x/ m/ g5 X+ M* N5 N9 x+ C
| ├──13-【作业讲解】第六章：函数_ev .mp4 41.31M& b. G) ^1 c8 y! M$ g
| ├──14-第七章 类-面向对象的编程_ev .mp4 74.64M* v* {1 U& j* U2 e; Q
| ├──15-【作业讲解】第七章：类_ev .mp4 26.60M
}! H8 h/ S z, P| ├──16-第八章 文件-异常和模块_ev .mp4 107.29M
; x- v$ f% B. T( D, C) u P+ [( P& s| ├──17-【作业讲解】第八章：文件-异常和模块_ev .mp4 13.61M& I* E$ j% M4 [
| ├──18-第九章 有益的探索_ev .mp4 116.87M
+ h) ?) P" q- T) r$ J) ]: ~! _| ├──19-【作业讲解】第九章：有益的探索_ev .mp4 34.11M* c0 e7 G5 s* X% @4 ^7 {
| ├──20-第十章 Python标准库_ev .mp4 85.69M7 X3 Y, j, z% Q4 j0 u( d" ^& ~
| ├──21-【作业讲解】第十章：Python标准库_ev .mp4 11.79M. N, l1 c! S3 v6 j' j. a* O# F5 o
| ├──22-第十一章 科学计算库—Numpy应用_ev .mp4 77.31M
9 a& J- |, {' r+ M8 @| ├──23-【作业讲解】第十一章：Numpy库_ev .mp4 27.27M: X" |0 C- {. m
| ├──24-第十二章 Pandas库_ev .mp4 124.03M/ ?. N' M* o1 d) h: P K
| ├──25-【作业讲解】第十二章：Pandas库_ev .mp4 27.77M
! p/ u* _9 ]8 ^* y. _6 v: x! D| ├──26-第十三章 Matplotlib_ev .mp4 90.75M# L$ _1 i4 e0 J8 R( m% I) [
| ├──27-【作业讲解】第十三章：Matplotlib_ev .mp4 41.18M i' j/ {: M1 e
| ├──28-第十四章 Sklearn常规用法_ev .mp4 60.22M
( D4 {3 E/ c. b% Z| ├──29-【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法_ev .mp4 45.30M# V$ ^/ B1 ]# V9 j# I
| └──30-第十五章 再谈编程_ev .mp4 70.06M
" f$ N* E5 j) ]; @! X K" o) p├──20-深度学习PyTorch框架班 # e2 a' t, M0 n, w: f
| ├──05-【必看】深入浅出PyTorch_ev .mp4 75.53M% ]' R3 j/ i% B# `' i9 B
| ├──06-【第一周】PyTorch简介与安装_ev .mp4 54.25M
3 j3 ]1 c: Y* I| ├──07-【第一周】补充-pytorch开发环境安装_ev .mp4 136.22M
2 `& H# J2 ?- ]4 E| ├──08-【第一周】张量简介与创建_ev .mp4 55.55M; y) I- M& Z* L
| ├──09-【第一周】张量操作与线性回归_ev .mp4 64.00M
- [' V! y4 r" T3 M, w( g6 `2 H| ├──10-【第一周】计算图与动态图机制_ev .mp4 43.07M P+ l# c: a) d& y" M3 e
| ├──11-【第一周】autograd与逻辑回归_ev .mp4 62.08M K. `! y4 n+ F9 M1 W+ O# R
| ├──12-【第一周】作业讲解1_ev .mp4 31.27M7 ?, Y' ~. B! {0 d# S
| ├──13-【第一周】作业讲解2_ev .mp4 25.66M* X7 O5 d) t- p$ q l! N: V
| ├──14-【第一周】作业讲解3_ev .mp4 25.61M
3 P% n& r' m5 E. ~6 }' E4 x. M8 _9 l| ├──15-【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset_ev .mp4 56.73M& m% w$ B( O% R- r( N& r
| ├──16-【第二周】数据预处理transforms模块机制_ev .mp4 54.08M$ h4 D( ?: U9 m& F
| ├──17-【第二周】二十二种transforms数据预处理方法_ev .mp4 93.46M& U l, s% D0 n! @6 V0 |
| ├──18-【第二周】学会自定义transforms方法_ev .mp4 99.93M x& Y9 o" S7 x P3 T2 a \
| ├──19-【第二周】作业讲解_ev .mp4 89.52M
' i4 w0 c/ V2 ], n' V% E5 @| ├──20-【第三周】模型创建步骤与nn.Module_ev .mp4 57.71M
- _5 \5 A1 `" T2 b| ├──21-【第三周】模型容器与AlexNet构建_ev .mp4 61.30M
3 v+ i/ O% j) N7 G- N: ^| ├──22-【第三周】nn网络层-卷积层_ev .mp4 62.90M
# h" _9 N! P$ ~| ├──23-【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层_ev .mp4 61.48M' T5 z0 a* n3 g: S
| ├──24-【第三周】作业讲解_ev .mp4 61.17M
- G! G$ g! k5 t- r" @- e* A" {| ├──25-【第四周】权值初始化_ev .mp4 60.54M! A* \/ D& D) |! C d- {2 _
| ├──26-【第四周】损失函数（一）_ev .mp4 90.59M
s [2 Y1 c% l( i% G, J; M| ├──27-【第四周】损失函数(二)_ev .mp4 92.83M
* H1 M6 E B9 J) ~| ├──28-【第四周】优化器optimizer的概念_ev .mp4 62.28M
& N: y. q0 S! U! O( w6 r! M" y| ├──29-【第四周】torch.optim.SGD_ev .mp4 72.52M
8 R. I% q5 O7 |$ x1 g3 C; M/ C| ├──30-【第四周】作业讲解_ev .mp4 30.96M
* ?3 i! D3 c T8 |& W9 w8 e| ├──31-【第五周】学习率调整策略_ev .mp4 78.31M7 x) Z. R, V1 R4 B
| ├──32-【第五周】TensorBoard简介与安装_ev .mp4 45.54M F# z8 K. i, X5 \0 B
| ├──33-【第五周】TensorBoard使用（一）_ev .mp4 66.61M
. j6 [; q, q: ^0 o% C| ├──34-【第五周】TensorBoard使用（二）_ev .mp4 99.65M
& g4 j1 T! j# b) _7 {| ├──35-【第五周】hook函数与CAM可视化_ev .mp4 77.04M8 V/ N8 w# z" j. l* y. x
| ├──36-【第五周】作业讲解_ev .mp4 42.77M7 q5 I5 z Q: Y$ k9 E- o
| ├──37-【第六周】正则化之weight_decay_ev .mp4 58.81M
8 C; T i/ _5 S| ├──38-【第六周】正则化之Dropout_ev .mp4 60.57M
5 r6 l" ]' C1 k- G: j| ├──39-【第六周】Batch Normalization_ev .mp4 79.32M
" ^% k$ [; z# s8 l' h( F1 g$ M8 F| ├──40-【第六周】Normalizaiton_layers_ev .mp4 59.56M1 M5 \& |$ r' J
| ├──41-【第六周】作业讲解_ev .mp4 36.64M, z6 N) p# h* P" J9 a% i9 E) ~; o8 k
| ├──42-【第七周】模型保存与加载_ev .mp4 46.56M3 e; @" C4 e) J7 [% a3 ~* h- t
| ├──43-【第七周】模型finetune_ev .mp4 62.84M
# \* T M( M( s) X/ j7 G8 D| ├──44-【第七周】GPU的使用_ev .mp4 67.27M# s+ P6 l1 z* o7 L) ?) w7 A J# a6 l
| ├──45-【第七周】PyTorch常见报错_ev .mp4 56.87M
0 B! U# B$ b2 l0 d+ y `. t| ├──46-【第七周】作业讲解_ev .mp4 21.73M
. C% A9 V) T8 _& N3 I0 Z| ├──47-【第八周】图像分类一瞥_ev .mp4 79.94M7 @2 p' T# S$ W# t
| ├──48-【第八周】图像分割一瞥_ev .mp4 100.25M
% C% W- J2 N/ y6 D7 u( V; e| ├──49-【第八周】图像目标检测一瞥（上）_ev .mp4 72.78M
, o, R5 N( ?1 ` {# ^! ]| ├──50-【第八周】图像目标检测一瞥（下）_ev .mp4 119.99M$ P/ V7 ?5 p) ]! Z4 j. `( p
| ├──51-【第九周】生成对抗网络一瞥_ev .mp4 85.16M
* b7 a2 }6 w7 P. e% b( ^# b& b3 I| └──52-【第九周】循环神经网络一瞥_ev .mp4 60.12M8 r7 k* o$ O1 `& K
├──21-【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班 * g- r( h" \/ U0 j7 O4 U4 z
| ├──01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp4 99.55M' X" r+ q% J! S' x! R
| ├──04-【01课】赛题介绍+baseline详解_ev .mp4 157.92M
- N9 s, T, h) d& X* \. k| ├──05-【02课】特征工程_ev .mp4 214.66M s4 ]) g& Y4 ~3 K6 i5 Y
| ├──06-【03课】序列模型_ev .mp4 244.11M
( W" g0 I6 X' I0 g6 @3 u( t| ├──07-【04课】Auto—ML&HPO_ev .mp4 93.90M
: I' n1 }4 K$ t- l. q0 k| └──08-【05课】爱奇艺结营视频_ev .mp4 113.39M8 B7 }( X. y2 Y$ p$ h6 T# c0 ?
└──22-【Kaggle新赛】有毒评论识别大赛指导班（NLP·文本分类） ( P }2 d) A4 B# Y4 `+ {( s/ E
| └──01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp4 99.55M, l; w( O8 o2 T/ z! M7 |
" W6 K7 j* i# U6 E3 A* B% s. w& L' o: m
/ O+ g& U+ B0 n$ h5 G# G7 c- E5 ?' n( z
6 n! J% k8 E# s' W9 V+ f/ J0 f# |8 d
, S, O& s. Z- e资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见. s/ \8 ?( ?5 L0 l2 A) T
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发表于 2023-6-1 07:33:01
