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# u7 I0 C% h% k7 _0 k! j) K+ R
9 K: I. O! v+ L# K+ f人工智能训练营
7 K( a n2 H \# c- G7 C5 z├──人工智能5天入门训练营
S4 ]; H7 n* j+ u9 Y" P| └──视频 4 x4 T- q/ y- F' r4 L4 l
| | ├──01_人工智能就业前景与薪资 .mp4 49.38M
9 c! F' z9 C0 Y% S, m4 c| | ├──02_人工智能适合人群与必备技能 .mkv 47.37M
$ w, A+ \7 m# l, U| | ├──03_人工智能时代是发展的必然 .mp4 25.61M; O! L1 n- u; z1 O
| | ├──04_人工智能在各领域的应用 .mp4 61.77M+ Z1 ~# j7 h H( V1 ]+ A- a: ]' L
| | ├──05_人工智能常见流程 .mkv 83.88M
# u& \; U% R+ \( c2 c+ @| | ├──06_机器学习不同的学习方式 .mkv 72.54M
( o* ~0 y* r! Q7 y) [! e| | ├──07_深度学习比传统机器学习有优势 .mkv 75.32M5 N8 _; I6 ^( Q! D" a" G
| | ├──08_有监督机器学习任务与本质 .mp4 37.24M
7 R$ o/ d( c0 M" _| | ├──09_无监督机器学习任务与本质 .mp4 48.91M) A3 X" U h) t, I* f! d% V6 Z
| | ├──10_理解简单线性回归 .mp4 27.98M
3 d4 V! \0 w$ c2 a$ v| | ├──11_最优解_损失函数_MSE .mp4 34.83M- V8 L" v) t' p* ]0 V- m6 G
| | ├──12_扩展到多元线性回归 .mp4 26.65M( e0 j% s' C, ]/ y2 _" Z
| | ├──13_理解多元线性回归表达式几种写法的原因 .mp4 37.58M& B9 m: s( C/ r Q c6 n
| | ├──14_理解维度这个概念 .mp4 37.11M) x: R3 m D0 b0 j) E& Y! q
| | ├──15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测 .mp4 61.53M
2 f7 l) Y6 {' g6 A$ {0 n) ?| | ├──16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE .mp4 42.35M
, w$ s2 ?9 G2 |) K& N% ^| | ├──17_引入正太分布的概率密度函数 .mp4 26.36M
g" l2 r" ^+ E8 t( v. m$ [/ @| | ├──18_明确目标通过最大总似然求解θ .mp4 25.88M* o! L6 l% V& |* q, e+ A+ T
| | ├──19_对数似然函数_推导出损失函数MSE .mp4 39.75M- L$ f( D" N; R8 x* A9 S) ~
| | ├──20_把目标函数按照线性代数的方式去表达 .mp4 22.09M5 M3 V; }7 F) k( G3 m/ }; [/ X
| | ├──21_推导出目标函数的导函数形式 .mp4 39.83M
1 E; M9 l0 ] e3 o0 ?9 ]! H| | ├──22_θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数 .mp4 58.01M9 r4 z4 V! G" I3 x7 z4 ]# Q
| | ├──23_Python开发环境版本的选择及下载 .mp4 46.00M- C' \/ Y) I% H- R/ ~& r
| | ├──24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装 .mp4 64.55M2 ?- |6 R1 J; h6 n$ P9 ]( N, I' V8 _
| | ├──25_Pycharm创建脚本并测试python开发环境 .mp4 26.27M# `1 X( X N9 s4 q/ u& x; A3 h$ I
| | ├──26_解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy .mp4 30.66M
& N2 U! r/ h1 I$ M+ Z d$ g' @| | ├──27_解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形 .mp4 39.16M
- S9 [1 Z' s$ k2 }) D! I| | ├──28_解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换 .mp4 30.05M
5 K1 h7 E- R4 d2 c2 z& s; g| | ├──29_Scikit-learn模块的介绍 .mp4 29.99M
& h5 T0 B2 n5 L% e }/ V/ G$ Y1 v! d| | ├──30_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上) .mp4 24.35M
$ z/ ]0 e% s2 a% H9 g1 g| | ├──31_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下) .mp4 34.52M$ d, u8 W3 }/ A& l" a. X5 e
| | ├──32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想 .mp4 53.73M
/ Y$ k/ _- H1 ]: j% M# T| | ├──33_梯度下降法公式 .mp4 50.85M1 d! l* `3 K _* A* K+ c9 C" |
| | ├──34_学习率设置的学问_全局最优解 .mp4 47.99M
9 X+ C9 f7 L: {( \) D8 E) Z| | ├──35_梯度下降法迭代流程总结 .mp4 24.60M5 q6 \( e. x/ i, X5 N
| | ├──36_多元线性回归下的梯度下降法 .mp4 38.45M: ^, k- i* ]" b" g! W1 _! a9 C. P
| | ├──37_全量梯度下降 .mp4 59.04M$ `* B& i* g+ o, N8 F+ {' E
| | ├──38_随机梯度下降_小批量梯度下降 .mp4 43.98M# f! R! ], T! ?* m. w5 D# p' M
| | ├──39_对应梯度下降法的问题和挑战 .mp4 42.22M
$ y, Y0 H; L2 W6 M0 `2 D: o3 || | ├──40_轮次和批次 .mp4 50.90M) J' p, o- y3 L6 e/ n7 e7 C
| | ├──41_代码实现全量梯度下降第1步和第2步 .mp4 20.15M h1 }0 g- E9 E0 v& b$ \' G
| | ├──42_代码实现全量梯度下降第3步和第4步 .mp4 26.11M7 v K) [2 u% Z2 n8 p
| | ├──43_代码实现随机梯度下降 .mp4 21.62M
9 k/ ?; c3 o8 y% x( T2 X, a' d/ F, ?| | ├──44_代码实现小批量梯度下降 .mp4 22.83M
k# l+ N- i4 T6 G: E| | ├──45_代码改进保证训练数据全都能被随机取到 .mp4 23.94M. Z/ `% E- u' x
| | └──46_代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率 .mp4 34.35M
5 a. ?. Y `. z: x2 Z8 y2 Y├──人工智能之快速入门与线性回归
g: h$ s: X2 E q. y! e2 j| └──视频 ! g( t" R; {1 T1 g1 k
| | ├──01_五天实训的内容_人工智能应用 .mp4 181.00M
$ O2 ^! |: c9 C5 _# S1 C" V5 I| | ├──02_AI的流程_ML和DL关系_回归、分类、聚类、降维的本质 .mp4 164.27M m7 e6 J9 K; J" H) `2 V
| | ├──03_线性回归的表达式_损失函数MSE .mp4 127.19M
4 l9 h d. T3 T8 B( X5 E+ D, H| | ├──04_推导出多元线性回归的损失函数 .mp4 203.15M
% N" R( o' v: Y1 P+ r| | ├──05_从MSE到θ的解析解形式 .mp4 83.50M& N( o% z* i0 @& o9 a' [. }
| | ├──06_安装Anaconda和PyCharm运行和开发软件 .mp4 70.53M7 S4 m! n+ b1 i6 ~) Z! b
| | ├──07_python代码实现多元线性回归解析解的求解方法 .mp4 77.19M
/ m ~. C) ~ J3 O& y| | ├──08_梯度下降法的步骤_公式 .mp4 119.11M
Y3 f+ I1 u" p$ t| | └──09_根据损失函数MSE推导梯度的公式 .mp4 70.57M& v6 I' p" J9 `; [7 B+ T$ y3 a+ C. C
├──人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割 / W4 p& T- Y5 |! u
| └──视频 8 M, i! h$ r' L/ @8 y* |6 Y# R
| | ├──01_作业的讲解_知识的回顾 .mp4 65.84M
/ k! t( t/ \; P& x/ f| | ├──02_人脸识别的架构流程分析 .mp4 120.48M
1 |7 \9 e8 i# o0 _! q- j| | ├──03_FaceNet论文_架构_三元组损失 .mp4 258.24M
# e& J: w$ s. a/ m% P4 G/ m3 ?, X| | ├──04_MTCNN论文_架构_损失函数 .mp4 130.11M
/ _- K* Y& v: {- I2 ~| | ├──05_facenet-master项目的下载和导入 .mp4 76.42M3 ~3 w. A% }* K) k& e; M) ~
| | ├──06_人脸识别项目代码_实操作业要求 .mp4 372.07M$ F) M: u2 M$ S5 L l
| | ├──07_FasterRCNN目标检测口罩项目展示_图片标注工具labelimg的使用 .mp4 178.23M
. Z* K5 X' N8 Q" ]5 r| | ├──08_FasterRCNN论文_架构_思想 .mp4 353.63M" q- u q5 r) Z4 _% L( @1 u
| | └──09_MaskRCNN的架构_思想_蒙版弹幕项目效果 .mp4 163.40M6 O" L% m2 v; z3 |
├──人工智能之神经网络与TensorFlow
" M+ y. s) b0 F$ h| └──视频
% [* K7 L0 `8 ~& Y5 @, M- F0 l| | ├──01_作业讲解_回顾昨日知识 .mp4 88.83M8 T* h/ }" g7 M
| | ├──02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就业薪资水平 .mp4 154.82M: A: {" X7 b$ q( N: D5 F" T- L
| | ├──03_NN神经元_常用的3种激活函数_NN理解LR做多分类 .mp4 103.06M
% ]% A& j# z" G| | ├──04_讲解Softmax回归算法 .mp4 111.03M' X) b \5 n# \0 ^
| | ├──05_多层神经网络的好处_隐藏层的激活函数必须是非线性的原因 .mp4 90.54M0 {8 \, _6 u" W0 T' q \
| | ├──06_TensorFlow对于CPU版本的安装 .mp4 62.85M
2 k( h0 H2 C4 C: a| | ├──07_TensorFlow对于GPU版本的安装 .mp4 109.37M% A% Z8 g0 |3 k7 J' j0 r
| | ├──08_TensorFlow实现多元线性回归预测房价 .mp4 198.36M( d$ o- B( V- Z
| | └──09_TensorFlow实现Softmax回归分类MNIST手写数字识别 .mp4 123.55M7 s1 k8 ?8 d P! f9 E" N s9 w- U. z
├──人工智能之图像识别与图像分割
- D% M/ _ ?/ L| └──视频 # l" Y+ h5 t) k2 y2 E! C: G6 E8 V
| | ├──01_TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别 .mp4 223.46M0 ^- n# W7 M/ Z" N8 _* _' e
| | ├──02_卷积神经网络卷积层_卷积的计算 .mp4 112.61M+ r y4 Y' m2 o1 l q
| | ├──03_池化的计算_SAME和VALID模式_经典CNN结构 .mp4 78.50M
4 k' s2 V' k3 O: g- d| | ├──04_TensorFlow实训CNN分类MNIST手写数字识别 .mp4 179.12M
5 z' h2 G6 M2 S q1 j. k| | ├──05_VGG16网络模型_数据增强_COVID19医疗图片的识别 .mp4 224.21M7 C3 a: W/ x. Q
| | ├──06_U-Net网络模型_细胞核数据的读取 .mp4 206.51M' d5 m) `) ^/ r: z. {& n) M
| | └──07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码 .mp4 97.14M
/ O2 w# v! x. R" G3 d. S: b└──人工智能之线性回归优化与逻辑回归 2 `: b3 {+ w/ l* T+ f1 e& z. G; M' ?
| └──视频 + s. S! C; s) N
| | ├──01_利用GD来求解多元线性回归的最优解 .mp4 106.63M8 o9 ^) [9 G/ {6 Q( e# Z; F1 O
| | ├──02_归一化 .mp4 219.45M
3 {; n, U- C7 S8 m% A! w5 h( W' k| | ├──03_正则化 .mp4 137.35M
7 E+ J" ^' e1 x% H( E5 h| | ├──04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质 .mp4 104.90M, L. o$ {5 T+ ^1 Y( G( p
| | ├──05_多项式回归_保险花销预测案例 .mp4 250.14M) ]. N+ G! {6 N' a5 b6 o( V4 d# n
| | ├──06_基于保险案例进行更多的数据的EDA .mp4 80.69M; U" t& K) H0 ` M& L f8 I
| | ├──07_逻辑回归表达式的推导_逻辑回归损失函数的推导 .mp4 116.54M
. ~" R; s( C j0 B$ A- r1 Y| | └──08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务 .mp4 92.65M
3 \) v. ? G* z. s1 ?2 g0 I1 i# {' p5 C% o3 H4 J, F! V( I
; Q# K" z3 V6 Y0 v. J0 Y% Q+ r$ k/ c
7 X; M# b+ m9 P, b# {9 j
4 C( U8 |1 I: T6 G资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见# ?! \1 ^( `* x2 `/ e0 P/ U% ^0 N. q6 o
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发表于 2023-9-19 11:57:01
