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! [2 s" x: b7 \& T. t深度之眼AI大赛年度会员视频，Kaggle比赛22套辅导课程
6 l, T$ S6 R5 i' J' E├──01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛 ; j- ?) u! U: A) |" v
| ├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp4 79.65M
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! B+ x$ b+ |' E9 J7 E* M/ R0 ^| ├──07-【03课】基于transformer的baseline代码讲解_ev .mp4 144.51M
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├──02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）
9 d+ b' E% n# s$ I| ├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp4 71.09M; ]0 M' A9 \( z( U/ t/ h
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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 268.43M* t% U9 z3 O: r3 ]5 H7 ?* S
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/ r7 E& k3 J) @| └──10-【06课】数据挖掘比赛中的Trick_ev .mp4 213.55M
* j3 S: O0 T7 P$ x$ `$ ]$ m; { G├──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) 5 b- `4 P+ o! ^& B, v" q
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: V- q3 s+ \6 S# r% d1 G9 N d├──04-【kaggle新赛】Open Problems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘） / l' V- R, x5 |
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; `3 a6 C; q% s: \% u| ├──05-【01课】数据 EDA，题目分析_ev .mp4 140.50M0 M" ^8 H' \& G2 p' ^$ F
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& [: W( w1 g( @: ?| └──07-【03课】可能的上分点_ev .mp4 152.37M
. g, ~2 u0 T( i- ]( |" i) O8 x├──05-【CCF BDCI 2022】小样本分类大赛指导班（nlp任务）
; p, p6 U2 F) w* O! s$ ^7 m. \9 m| ├──02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp4 61.74M
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- R: h0 t8 q* o( o" c( ^* ^! _| ├──05-【01课】赛题解析和baseline 详解_ev .mp4 137.62M
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├──06-【kaggle 新人赛】数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务） & e: O$ u% p5 Z- ?; E4 _# ]/ f y
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, o: b- S2 i6 {& F5 Q. b| ├──05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍_ev .mp4 218.77M
$ l& F9 C$ t0 f+ M0 E- R" y0 g7 U| ├──06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline_ev .mp4 262.13M- T1 f" y; Z/ ~3 S" H. R: {* L: h
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├──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） - E' p$ A7 u6 P0 f* j
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4 m+ T8 Z' w. c' t* Y5 U4 d( A* c| ├──06-【02课】视频分类与图像分类_ev .mp4 162.25M
: F, H" G1 a3 T: k* f7 l| ├──07-【03课】数据扩增方法_ev .mp4 157.36M
: ?; j5 U) C: k' a" m( E2 u. _| ├──08-【04课】多模型集成方法_ev .mp4 171.08M4 l1 D# j* g# }7 q) h; l' B
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├──08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班
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e0 x* Y7 t* n, q├──09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班
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( }8 I( ]# T) e# x| ├──07-【03课】往期肾小球比赛讲解_ev .mp4 210.43M
: W' B6 W% {5 K5 A| ├──08-【04课】额外的一个新比赛（待定） & 肾小球答疑_ev .mp4 241.60M
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2 p: g2 r5 J7 Y3 V w5 z├──10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务） " e5 s0 q/ p4 S+ E+ v9 Y+ U
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- K. ?, D$ b" |9 c| ├──05-【01课】赛题分析，EDA_ev .mp4 343.89M" K0 j0 e; B$ R8 k/ o
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; x9 d2 V4 v8 r. ^+ s' _| ├──07-【03课】赛题理论知识讲解_ev .mp4 199.11M! K: w, j9 S' i+ r l
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| ├──10-【06课】答疑_ev .mp4 89.08M
/ V1 b/ T6 [: J4 l' M% H( S| └──11-【07课】比赛复盘_ev .mp4 77.48M
; q4 d0 s: [" ], ?├──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） * P& z# `# Q5 T% F
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0 W8 f# n6 p& k| ├──05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4 172.15M0 Z& _" Z+ X9 d; }8 ?! C8 K
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| ├──09-【05课】历史金融风控比赛总结_ev .mp4 142.72M
& Y* M$ N p+ f1 i# i| └──10-【06课】比赛总结与直播答疑_ev .mp4 90.07M& ?$ v/ `% x4 v1 P- K! y- w
├──12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛
7 L; o1 _- g& s3 c' Y, L| ├──02-【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解_ev .mp4 196.42M. U: g3 }* ^3 ~ g% V: I$ ^, x. Q
| ├──03-【02课】推荐系统中的召回算法_ev .mp4 266.26M
" k3 X- P4 N- r) W# U2 D| ├──04-【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法_ev .mp4 270.80M* N, P; P& ?: \0 c6 k
| ├──05-【04课】推荐系统中的排序算法_ev .mp4 273.73M+ ^# i+ N: Y# m
| ├──06-【05课】推荐系统中的多目标算法_ev .mp4 216.90M3 O0 g$ F: J1 _' j; x
| └──07-【06课】知识图谱在推荐系统中的应用_ev .mp4 163.96M n! Q: Z0 d6 W
├──13-【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割）
% ?/ U; P. b; l, ~| ├──01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇_ev .mp4 61.74M9 ?- ~3 j$ c+ o# B% J
| ├──02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1_ev .mp4 71.09M
! W; j$ c; G, s* U4 W( U| ├──03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23_ev .mp4 79.65M/ X0 o$ S2 Y9 ^" l
| ├──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
+ k9 N4 K5 O4 p- o| ├──06-【02课】 Baseline讲解_ev .mp4 277.62M
' g: Y1 A" z0 K- y9 U- q: A| ├──07-【03课】语义分割模型基础一，基础版_ev .mp4 195.67M9 V% i" q6 s& n! n
| ├──08-【04课】 语义分割模型基础二- 进阶版_ev .mp4 533.11M
) c* `& i4 e, ]. R2 m) `# t| ├──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- \& Y, }3 T+ |/ l( d4 D& a
| ├──10-【06课】直播答疑_ev .mp4 233.47M
N! }# G8 Q) |0 M| └──11-【07课】比赛复盘_ev .mp4 257.02M
5 T9 g; F& t0 j' `0 D1 o% y2 [├──14-【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度） 8 o9 ]% x0 ^8 S1 |: Z; W3 D9 ?
| ├──02-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4 132.16M4 H4 S+ r* D$ i( s& Z: x" p
| ├──03-【02课】BERT预训练语言模型的介绍_ev .mp4 158.66M
: `1 g8 Q; q: o| ├──04-【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍_ev .mp4 186.89M! U9 v+ m! T: V/ j$ B
| ├──05-【04课】比赛中的上分技巧_ev .mp4 166.38M, E. f5 V/ c7 v
| ├──06-【05课】模型融合以及比赛解答_ev .mp4 144.40M
3 E3 u6 a, j. E* D| └──07-【06课】top方案的分享和比赛总结_ev .mp4 103.22M
8 Y3 m1 R/ ~/ m/ t* ^9 _├──15-【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班(NLP·Token分类) * K9 q& M9 p+ S
| ├──01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp4 99.55M" G- ]0 U) c! Z, s0 O9 g- K
| ├──03-01-课赛题介绍+baseline详解_ev .mp4 162.74M$ Z* e" P6 w/ s L+ N
| ├──04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战_ev .mp4 215.89M+ d. ]+ g$ f7 I; T/ T
| ├──05-03课-BERT及其变种_ev .mp4 163.73M
3 X& b0 B; h3 f| ├──06-04课-代码实操课（kaggle环境）_ev .mp4 166.01M, u+ C( b/ N4 u, k* |" K! v
| ├──07-05课-BERT变种和比赛技巧_ev .mp4 154.15M0 {3 w6 @) q$ e" C' U
| └──08-06课-比赛总结和top方案分享_ev .mp4 123.95M
6 u* f7 m: r6 c6 e( C├──16-【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测)
* F+ V, C0 p. t6 Z t& c* \| ├──01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp4 99.55M- K( i$ }4 n# ~$ R
| ├──04-【先修指南】kaggle竞赛介绍_ev .mp4 28.64M7 a6 Y* C7 ~. ]5 x- Z/ P! N
| ├──08-【01课】开营第一课（直播回放）_ev .mp4 131.79M, m. R4 U9 e& ~1 q& e+ }* f& b
| ├──10-【02课】目标检测二阶段算法_ev .mp4 135.12M
4 O) l' w$ L/ _" [| ├──11-【03课】修改网络设计_ev .mp4 115.60M
9 g0 o; L* v2 l! M8 ` D| ├──12-【04课】骨干网介绍和损失函数设计_ev .mp4 124.18M( N y3 C. P( W' f" ^! x
| ├──13-【05课】数据增强和调参_ev .mp4 118.36M
$ ~* s. z$ Q7 ~3 X| ├──14-【06】总结复盘_ev .mp4 65.21M) p2 ?5 J# s4 E$ |& _
| └──15-【07课】TOP方案分享__ev .mp4 134.59M v) `5 m+ X& G% R4 ?0 g
├──17-03 数学基础
; i) }4 w+ W& v% Q! u- Z1 I| ├──02-【第一章】-1 导读课_ev .mp4 13.58M- |; q% H! K, b; d* f
| ├──03-【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质_ev .mp4 40.76M# ]2 r+ O8 @5 s g7 D
| ├──04-【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置_ev .mp4 62.79M
7 |$ r4 K& q+ V7 t| ├──05-【第一章】-4 行列式的计算_ev .mp4 45.71M q1 i- b! L- ?# A0 D; t3 ?
| ├──06-【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质_ev .mp4 52.73M
K& w# C& {, T) s& E5 D| ├──07-【第一章】-6 行列式按行列展开，代数余子式_ev .mp4 44.19M
4 `, C) q/ Q2 s0 o| ├──08-【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则_ev .mp4 12.85M: k3 |0 z$ b. b/ @" s
| ├──09-【第一章】-8 矩阵的逆的引入_ev .mp4 49.52M8 J# U- u! f! f+ N8 m
| ├──10-【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆_ev .mp4 32.79M
6 C: u7 T& M7 W| ├──11-【第一章】-10 分块矩阵_ev .mp4 33.59M. i: C( }' z' n
| ├──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 60.81M
- T3 }, x: C, p4 r5 V0 j, t& ~| ├──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
0 t$ A, ?5 L( z. f7 _' 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 71.00M
! I( v3 t+ h, n" T; i| ├──15-【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用_ev .mp4 28.63M
! n+ ]8 m! O& M7 M! k| ├──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
# [8 N1 c8 }2 g| ├──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+ I4 u5 g: y# g5 L
| ├──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
) X5 z5 ^4 s7 x* r3 P# Z4 r& y; q| ├──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 60.27M2 @/ Z" H; P4 d' u$ Y5 J$ f# j
| ├──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 38.62M7 M7 F c1 c5 j' Q/ a+ Y
| ├──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
M8 I9 y4 }, k3 k5 V2 z9 m| ├──22-【第二章】-11 SVD分解的应用_ev .mp4 61.34M
: R0 E. O" M9 N" Q% J% o3 b| ├──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 63.48M9 q1 [3 }8 h! Z: n3 Q& f
| ├──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- p2 j! V6 l8 A+ ]
| ├──25-【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值_ev .mp4 56.38M
$ r/ O" S8 [1 e4 n$ E3 j- ^| ├──26-【第三章】-4 不定积分_ev .mp4 36.13M2 ?8 d: K& L5 y* F3 M. |, R, R9 K9 _
| ├──27-【第三章】-5 定积分_ev .mp4 42.21M
. z( z4 j* |; G2 |0 |. N! ^| ├──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 55.83M2 d/ l. r E# H7 \: J
| ├──29-【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用_ev .mp4 65.45M6 P, }4 E g, 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" I3 \2 \. O4 |
| ├──31-【第三章】-9 矩阵的求导_ev .mp4 55.07M
. J2 M- [" l1 Y| ├──32-【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用_ev .mp4 58.63M, g/ E0 t' ] d+ Z
| ├──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 L4 ~' ?8 e: m
| ├──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 45.45M5 L5 d7 g) h4 I- U/ B. m
| ├──35-【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量_ev .mp4 57.39M w2 z. ^: r2 W
| ├──36-【第四章-上】-4 期望与方差（上）_ev .mp4 52.49M* x/ u' y: q2 T9 }) u& ~
| ├──37-【第四章-上】-5 期望与方差（下）_ev .mp4 23.14M" A3 j1 b, `* K6 s1 s& z
| ├──38-【第四章-上】-6 参数的估计_ev .mp4 60.25M' `' s6 p2 ~( X3 Y8 `$ ~, J
| ├──39-【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降_ev .mp4 71.20M" t& l! I: ]- P/ @" a' q) i: e8 m
| ├──40-【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法_ev .mp4 54.40M$ N, p" J/ S$ k& ^% l9 b
| └──41-【第四章-下】-3 约束最优化_ev .mp4 53.17M7 f) h- j# W# i9 F
├──18-04 神经网络基础知识 ; y9 \8 Y7 ~3 P* M! ?
| ├──02-01-神经网络基础与多层感知机-0_ev .mp4 59.03M5 r0 Q1 b' C' G( y' R: b
| ├──03-01-神经网络基础与多层感知机-1_ev .mp4 50.79M2 [% e c H4 h) E& G/ `
| ├──04-01-神经网络基础与多层感知机-2_ev .mp4 66.59M% [. o* d( q0 |
| ├──05-01-神经网络基础与多层感知机-3_ev .mp4 45.07M
: q- b9 S3 X2 B2 _| ├──06-01-神经网络基础与多层感知机-4_ev .mp4 79.21M
7 M9 w: Q) |: }# f| ├──07-02-卷积神经网络-0_ev .mp4 62.32M# F' b& `+ p. c4 T: ~! t
| ├──08-02-卷积神经网络-1_ev .mp4 92.24M: g; U2 {2 j; ?+ r+ N+ z" Q6 n& n
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| ├──10-03-循环神经网络-0_ev .mp4 48.48M X6 l# M2 O, O7 H2 ~ I7 z
| ├──11-03-循环神经网络-1_ev .mp4 84.75M
% s6 V! y% ]3 i1 y. J| └──12-03-循环神经网络-2_ev .mp4 62.00M- x. T; @4 E2 G% f
├──19-01 Python · AI&数据科学入门 % X) ~( M* e: Q: L% c$ t. i
| ├──02-第一章 绪论和环境配置_ev .mp4 50.67M' H) U" r, O; X P7 e
| ├──03-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程_ev .mp4 30.70M" s9 J0 k0 }% `* y6 v1 G/ s9 i
| ├──04-第二章 Python 基本语法元素_ev .mp4 98.86M3 ?5 B$ s3 r6 b% O" l/ Q
| ├──05-【作业讲解】第二章：Python基本语法元素_ev .mp4 57.38M+ F4 m) p+ J" T* b% W# L2 |# ]! H
| ├──06-第三章 基本数据类型_ev .mp4 86.73M
; w7 v- U1 k8 m- O4 R9 s- ?) ^| ├──07-【作业讲解】第三章：基本数据类型_ev .mp4 50.53M8 `$ y. q* c6 Z! @, {' r! o
| ├──08-第四章 组合数据类型_ev .mp4 89.81M
" L0 U! N3 m! W2 A5 B| ├──09-【作业讲解】第四章：复杂数据类型_ev .mp4 67.67M$ C1 l. I9 w8 r7 L- r' c
| ├──10-第五章 程序控制结构_ev .mp4 80.73M
7 T8 M! y1 |. p% ?| ├──11-【作业讲解】第五章：程序控制结构_ev .mp4 27.37M1 H4 s k4 r( r2 f" W% J
| ├──12-第六章 函数-面向过程的编程_ev .mp4 116.29M! C6 x4 z" ^. F/ O7 x- F
| ├──13-【作业讲解】第六章：函数_ev .mp4 41.31M
6 [, S' I/ s( ]& V" |& f( n- l| ├──14-第七章 类-面向对象的编程_ev .mp4 74.64M+ O, X" }5 `+ i3 m C8 u* z- V# f
| ├──15-【作业讲解】第七章：类_ev .mp4 26.60M" v% _& ^3 c; E+ b* E
| ├──16-第八章 文件-异常和模块_ev .mp4 107.29M
* l' e' t: c) h0 p I| ├──17-【作业讲解】第八章：文件-异常和模块_ev .mp4 13.61M
2 V, a/ j! a. u5 b0 x' @% ^. k0 {, ]| ├──18-第九章 有益的探索_ev .mp4 116.87M7 t0 ^0 d9 C5 D. Q0 u o S+ @$ ~
| ├──19-【作业讲解】第九章：有益的探索_ev .mp4 34.11M2 |5 f1 R1 }. \$ F% [/ u/ N( h* n
| ├──20-第十章 Python标准库_ev .mp4 85.69M. J# c+ s. |! C% R6 }
| ├──21-【作业讲解】第十章：Python标准库_ev .mp4 11.79M
# O, A) o. [& z' O| ├──22-第十一章 科学计算库—Numpy应用_ev .mp4 77.31M0 B6 V- w* b* u: @# |; k
| ├──23-【作业讲解】第十一章：Numpy库_ev .mp4 27.27M _% E7 _: Y8 m/ e
| ├──24-第十二章 Pandas库_ev .mp4 124.03M9 N8 }1 h2 A; O# u, _7 }: p$ L
| ├──25-【作业讲解】第十二章：Pandas库_ev .mp4 27.77M
3 S4 K. w) h j [$ c. c| ├──26-第十三章 Matplotlib_ev .mp4 90.75M
; B5 c7 r6 q8 k8 x2 K9 y| ├──27-【作业讲解】第十三章：Matplotlib_ev .mp4 41.18M
$ |. y' S" O" e' O+ k# |7 e* p| ├──28-第十四章 Sklearn常规用法_ev .mp4 60.22M+ ?; c- [7 _& Y& _/ ]; A
| ├──29-【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法_ev .mp4 45.30M: A4 B9 z0 J! q9 y
| └──30-第十五章 再谈编程_ev .mp4 70.06M
9 V6 g- H2 g+ j$ p7 V. U├──20-深度学习PyTorch框架班 7 L) \3 `8 n( Z( m8 W& b
| ├──05-【必看】深入浅出PyTorch_ev .mp4 75.53M' O3 S& `' Z% U& d" h9 G
| ├──06-【第一周】PyTorch简介与安装_ev .mp4 54.25M
( t' S- [) o8 Z. E7 g| ├──07-【第一周】补充-pytorch开发环境安装_ev .mp4 136.22M
( p3 O. o! _- r| ├──08-【第一周】张量简介与创建_ev .mp4 55.55M5 E1 P: l: R! m+ i
| ├──09-【第一周】张量操作与线性回归_ev .mp4 64.00M
+ r( z0 i2 y& W7 j; x7 x& d# i| ├──10-【第一周】计算图与动态图机制_ev .mp4 43.07M
6 e g5 [# y" w3 F3 T8 _2 p( K| ├──11-【第一周】autograd与逻辑回归_ev .mp4 62.08M
! A9 T5 m) p' O7 f) Q7 r| ├──12-【第一周】作业讲解1_ev .mp4 31.27M
# t: Y, U, f4 ]4 s. e( b/ S| ├──13-【第一周】作业讲解2_ev .mp4 25.66M9 U, f( i0 R& h% K: c
| ├──14-【第一周】作业讲解3_ev .mp4 25.61M
1 F9 s" p% a- ] m2 c5 j1 _" u| ├──15-【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset_ev .mp4 56.73M
n2 e! L, q# U1 K1 d L| ├──16-【第二周】数据预处理transforms模块机制_ev .mp4 54.08M
# z7 x1 j5 H" H x5 E% j% D| ├──17-【第二周】二十二种transforms数据预处理方法_ev .mp4 93.46M6 b3 T2 e0 P$ u. Z* n4 u: E7 o# S
| ├──18-【第二周】学会自定义transforms方法_ev .mp4 99.93M
6 _6 [3 H, k7 O$ ~. V% _$ R/ J| ├──19-【第二周】作业讲解_ev .mp4 89.52M- N2 Z8 t& I7 z j) ]2 R6 h! B
| ├──20-【第三周】模型创建步骤与nn.Module_ev .mp4 57.71M
' F+ n6 f& L7 e0 n2 D5 E| ├──21-【第三周】模型容器与AlexNet构建_ev .mp4 61.30M1 O& a! m( K: ^1 g
| ├──22-【第三周】nn网络层-卷积层_ev .mp4 62.90M- ?$ R+ x+ o: A6 U. J* q
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8 Q( |$ w& L2 N+ x' p9 || ├──24-【第三周】作业讲解_ev .mp4 61.17M
# Q" A% \) b; F8 r| ├──25-【第四周】权值初始化_ev .mp4 60.54M
_ N T+ Z+ ?7 y| ├──26-【第四周】损失函数（一）_ev .mp4 90.59M1 i+ ~ k" ], l: l+ |1 e+ n
| ├──27-【第四周】损失函数(二)_ev .mp4 92.83M
) D1 F1 b3 q9 ~9 r7 l% L% e2 V| ├──28-【第四周】优化器optimizer的概念_ev .mp4 62.28M
1 T5 {" `; {$ A8 \2 e- @* a| ├──29-【第四周】torch.optim.SGD_ev .mp4 72.52M! S( p6 j9 Y# d) ?3 ?
| ├──30-【第四周】作业讲解_ev .mp4 30.96M
X% e. Z5 b' O* d; j% K| ├──31-【第五周】学习率调整策略_ev .mp4 78.31M! |3 W& e, @5 g5 u0 a/ d
| ├──32-【第五周】TensorBoard简介与安装_ev .mp4 45.54M
( G" G9 d. O3 m: ^0 h3 O| ├──33-【第五周】TensorBoard使用（一）_ev .mp4 66.61M
" q+ `4 A, U- R| ├──34-【第五周】TensorBoard使用（二）_ev .mp4 99.65M5 q) Q1 a! y' h+ f/ {
| ├──35-【第五周】hook函数与CAM可视化_ev .mp4 77.04M- L0 ?* c9 i; X" D- o5 j
| ├──36-【第五周】作业讲解_ev .mp4 42.77M
. z& ]; ?4 F8 D, @( @! V4 F| ├──37-【第六周】正则化之weight_decay_ev .mp4 58.81M# F" N, y' t& j
| ├──38-【第六周】正则化之Dropout_ev .mp4 60.57M6 M+ U- t: K' e3 ^5 o
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| ├──40-【第六周】Normalizaiton_layers_ev .mp4 59.56M4 T1 M; d5 p3 {9 \
| ├──41-【第六周】作业讲解_ev .mp4 36.64M
" q4 G1 m, r/ r5 A# O| ├──42-【第七周】模型保存与加载_ev .mp4 46.56M; F" ~. V) j, _% c% s0 Z4 D2 Y
| ├──43-【第七周】模型finetune_ev .mp4 62.84M- g6 s2 B3 S n% P+ `, @/ b
| ├──44-【第七周】GPU的使用_ev .mp4 67.27M8 H4 m" i% | \, g) c. ~
| ├──45-【第七周】PyTorch常见报错_ev .mp4 56.87M& w& y7 D- W- y
| ├──46-【第七周】作业讲解_ev .mp4 21.73M5 h( H' Q& m A# f
| ├──47-【第八周】图像分类一瞥_ev .mp4 79.94M% A4 E7 d7 ^( @; d5 ~9 g
| ├──48-【第八周】图像分割一瞥_ev .mp4 100.25M9 O1 Z& N$ k. U5 p- F# U# K5 z
| ├──49-【第八周】图像目标检测一瞥（上）_ev .mp4 72.78M9 W$ R# S, ]7 z0 U; N
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) X, K- R- x. y2 ^1 i| ├──51-【第九周】生成对抗网络一瞥_ev .mp4 85.16M
% v8 I( k( L1 Y/ E% Z# V4 L" E| └──52-【第九周】循环神经网络一瞥_ev .mp4 60.12M
/ \6 V* Y Z) w9 g% }7 k& E├──21-【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班
$ b- a: ?5 l4 K| ├──01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp4 99.55M# Y3 e4 y2 o& N! l( G) D
| ├──04-【01课】赛题介绍+baseline详解_ev .mp4 157.92M4 B- H4 M2 a% G n" _
| ├──05-【02课】特征工程_ev .mp4 214.66M8 J+ n+ \7 X0 F9 P
| ├──06-【03课】序列模型_ev .mp4 244.11M
* ~5 h8 R3 u3 Z: S0 d9 c| ├──07-【04课】Auto—ML&HPO_ev .mp4 93.90M! K- E4 A: r) `% }" W, }6 @ o
| └──08-【05课】爱奇艺结营视频_ev .mp4 113.39M
' B, t/ j. G7 C1 f└──22-【Kaggle新赛】有毒评论识别大赛指导班（NLP·文本分类） + t4 C' [+ Q$ d. U0 V
| └──01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp4 99.55M! {0 X+ Y) e p8 N6 K" b
3 v: C. j9 O' }! X' l) t8 [, x: N& `$ v9 B5 X: \2 s* Z
" q3 Z4 t) L2 j( \! I* D/ K$ H3 D" C
4 \' y. f) j/ N( T8 J9 S- u2 Q) x
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发表于 2023-6-1 07:33:01
