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( f P3 m. H s4 p6 x' @+ {8 j
人工智能训练营6 j4 h4 I; T1 b) o1 S! k) h7 H
├──人工智能5天入门训练营 / l/ A6 L3 D+ q, L# K$ t
| └──视频 ( I# a* o+ v* a1 e9 f" B' z
| | ├──01_人工智能就业前景与薪资 .mp4 49.38M' A5 r8 l s5 w( `
| | ├──02_人工智能适合人群与必备技能 .mkv 47.37M
: E& J* [) p. f/ N, Y| | ├──03_人工智能时代是发展的必然 .mp4 25.61M* Z F) y) o! J, {7 Q
| | ├──04_人工智能在各领域的应用 .mp4 61.77M
2 \ T$ Q* F, T/ P$ P| | ├──05_人工智能常见流程 .mkv 83.88M
0 Q" M/ L$ x; K$ H| | ├──06_机器学习不同的学习方式 .mkv 72.54M
+ B0 o7 |6 b( T| | ├──07_深度学习比传统机器学习有优势 .mkv 75.32M; Q7 r" d- _9 R6 o% `( r
| | ├──08_有监督机器学习任务与本质 .mp4 37.24M* O+ i1 Y- A, B/ V1 ?7 K6 N
| | ├──09_无监督机器学习任务与本质 .mp4 48.91M6 U! A9 y6 |5 J' G3 A/ }1 M h
| | ├──10_理解简单线性回归 .mp4 27.98M- H' S% s7 K0 W2 X1 Q* |
| | ├──11_最优解_损失函数_MSE .mp4 34.83M
, L4 W* m3 ]# k5 T; W4 `| | ├──12_扩展到多元线性回归 .mp4 26.65M
% ]9 a+ _0 T6 `| | ├──13_理解多元线性回归表达式几种写法的原因 .mp4 37.58M% ]& {/ ?, E' w4 o" q
| | ├──14_理解维度这个概念 .mp4 37.11M: u7 Q! X! E/ b
| | ├──15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测 .mp4 61.53M
3 V6 C0 x* p, D; d' j" o| | ├──16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE .mp4 42.35M
: M3 {* c) [6 o) U1 K/ f& G0 g, O: A6 s| | ├──17_引入正太分布的概率密度函数 .mp4 26.36M
3 E( K/ f( f7 \3 ?6 p, || | ├──18_明确目标通过最大总似然求解θ .mp4 25.88M2 Y t4 f+ ?* j9 `3 ^
| | ├──19_对数似然函数_推导出损失函数MSE .mp4 39.75M
' b/ G7 Q, E& t3 j b1 f| | ├──20_把目标函数按照线性代数的方式去表达 .mp4 22.09M" S1 w: @' m' ^2 Q$ x
| | ├──21_推导出目标函数的导函数形式 .mp4 39.83M
$ i6 m% e0 F \: o- a+ ?| | ├──22_θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数 .mp4 58.01M& `' d+ Z7 c/ H8 W- \& H
| | ├──23_Python开发环境版本的选择及下载 .mp4 46.00M% C. o, T4 f9 L
| | ├──24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装 .mp4 64.55M# _# F [* ?& K; V. p0 H0 ~: x
| | ├──25_Pycharm创建脚本并测试python开发环境 .mp4 26.27M; f z+ N# Q+ M! X% F, A
| | ├──26_解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy .mp4 30.66M! z! V7 q, ^) E0 C# Q4 V' X8 t
| | ├──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 39.16M8 v3 Q$ c3 q6 M9 W3 S9 L, w
| | ├──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; Y- G* n D% U' @
| | ├──29_Scikit-learn模块的介绍 .mp4 29.99M
! R$ S5 O* z, Q7 u8 N| | ├──30_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上) .mp4 24.35M
9 O, n+ R' \2 D% J4 L$ t `| | ├──31_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下) .mp4 34.52M
- K' ~* U$ y2 P1 q5 N| | ├──32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想 .mp4 53.73M) r2 Y2 x* K$ o4 B- X+ l; U
| | ├──33_梯度下降法公式 .mp4 50.85M0 u. n% F/ b7 q! z
| | ├──34_学习率设置的学问_全局最优解 .mp4 47.99M7 ?, f7 R" z% f/ {* Y4 I( X# }
| | ├──35_梯度下降法迭代流程总结 .mp4 24.60M% [3 x6 J f+ `6 o* n7 _- i
| | ├──36_多元线性回归下的梯度下降法 .mp4 38.45M
/ b% [ A6 Q9 @| | ├──37_全量梯度下降 .mp4 59.04M$ \; T) j2 k9 ~& r
| | ├──38_随机梯度下降_小批量梯度下降 .mp4 43.98M B, y# z! P. j7 V ^
| | ├──39_对应梯度下降法的问题和挑战 .mp4 42.22M
( Z# h/ `6 P0 r| | ├──40_轮次和批次 .mp4 50.90M, W* M Y$ T# Q
| | ├──41_代码实现全量梯度下降第1步和第2步 .mp4 20.15M
7 U# T' Y' @; J* i| | ├──42_代码实现全量梯度下降第3步和第4步 .mp4 26.11M
0 I) q4 I( `; J: O* Z# d: p| | ├──43_代码实现随机梯度下降 .mp4 21.62M
8 ?1 j8 V0 a: h: G| | ├──44_代码实现小批量梯度下降 .mp4 22.83M4 M# c6 G; j) Y
| | ├──45_代码改进保证训练数据全都能被随机取到 .mp4 23.94M
. r$ B8 u( a2 |6 E; H* q3 [2 i| | └──46_代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率 .mp4 34.35M V+ e2 N: X2 E4 E0 c8 W, Z
├──人工智能之快速入门与线性回归 + i/ R: v! s# h. @
| └──视频 8 a+ i3 a4 }6 M6 l2 ^
| | ├──01_五天实训的内容_人工智能应用 .mp4 181.00M+ m' ~* d% o$ r" C/ a
| | ├──02_AI的流程_ML和DL关系_回归、分类、聚类、降维的本质 .mp4 164.27M
6 C' @! E& f( d' F! x9 q# U| | ├──03_线性回归的表达式_损失函数MSE .mp4 127.19M* X7 s6 e! |) I( Q
| | ├──04_推导出多元线性回归的损失函数 .mp4 203.15M$ `7 A9 x. q# B; I& P, @! v
| | ├──05_从MSE到θ的解析解形式 .mp4 83.50M* M5 `& v* w' w- @+ i" v6 \9 m
| | ├──06_安装Anaconda和PyCharm运行和开发软件 .mp4 70.53M
" A" \* y: p2 q# {- ]7 I| | ├──07_python代码实现多元线性回归解析解的求解方法 .mp4 77.19M
' i3 g# K- m& Y* w/ X5 L) R1 ?$ X| | ├──08_梯度下降法的步骤_公式 .mp4 119.11M
$ L8 W' Z2 c/ y0 ^9 R, l0 o8 || | └──09_根据损失函数MSE推导梯度的公式 .mp4 70.57M" Y5 S+ b L( v
├──人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割 : h! X& J7 }, r7 c) E/ t! H
| └──视频
8 X. b/ ~* q: f# X9 g| | ├──01_作业的讲解_知识的回顾 .mp4 65.84M; C# b$ l2 [+ |; ^' m, K
| | ├──02_人脸识别的架构流程分析 .mp4 120.48M
4 q: v% x* t2 {& @9 X| | ├──03_FaceNet论文_架构_三元组损失 .mp4 258.24M: Y: M$ L0 {5 i% ~! f* E! c
| | ├──04_MTCNN论文_架构_损失函数 .mp4 130.11M
) M7 {6 O' v) N' k: w& I| | ├──05_facenet-master项目的下载和导入 .mp4 76.42M7 N/ U( v4 p- W# H- M$ x7 U+ \ N
| | ├──06_人脸识别项目代码_实操作业要求 .mp4 372.07M9 Y( y7 Z2 g( c7 I Q+ F
| | ├──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
9 d% a* t8 P2 i' V+ _' }% M5 K| | ├──08_FasterRCNN论文_架构_思想 .mp4 353.63M
( Z4 D B, p9 B& [* E: M% t& Y" P% T| | └──09_MaskRCNN的架构_思想_蒙版弹幕项目效果 .mp4 163.40M
5 g6 Z- ?) u0 Y├──人工智能之神经网络与TensorFlow
/ k3 a8 H) U9 Z( P| └──视频
6 x0 c) I V! Z8 ^' `| | ├──01_作业讲解_回顾昨日知识 .mp4 88.83M
* e$ ]) E- V, v+ \| | ├──02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就业薪资水平 .mp4 154.82M
4 r9 t, W U; t; i! }, S| | ├──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
c. P& g0 v# \6 p+ G| | ├──04_讲解Softmax回归算法 .mp4 111.03M
( l5 N' {% F4 K| | ├──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 90.54M/ O9 N. u( x8 v8 i; ~: h2 {. }& O$ v9 ]
| | ├──06_TensorFlow对于CPU版本的安装 .mp4 62.85M
7 [" e2 u3 r3 }2 X+ ~" M9 P' || | ├──07_TensorFlow对于GPU版本的安装 .mp4 109.37M% d) E( P T8 L9 i1 W+ C: s- A
| | ├──08_TensorFlow实现多元线性回归预测房价 .mp4 198.36M8 h. h4 F% q2 ?/ J" [
| | └──09_TensorFlow实现Softmax回归分类MNIST手写数字识别 .mp4 123.55M
0 b' T3 B0 K/ G; G# u├──人工智能之图像识别与图像分割 $ l5 Q9 E- ^9 v. [. @# J
| └──视频
1 s: S1 @4 X+ k' A6 J# _$ w: @| | ├──01_TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别 .mp4 223.46M# p$ l! W4 e& j6 R8 |1 p( M1 C& {3 O
| | ├──02_卷积神经网络卷积层_卷积的计算 .mp4 112.61M
5 o# \% P I( F1 U| | ├──03_池化的计算_SAME和VALID模式_经典CNN结构 .mp4 78.50M
S9 x# c) |1 _! w9 w" V V3 @| | ├──04_TensorFlow实训CNN分类MNIST手写数字识别 .mp4 179.12M% P4 m2 w2 `! r" w& B8 A
| | ├──05_VGG16网络模型_数据增强_COVID19医疗图片的识别 .mp4 224.21M p8 h1 `8 o, O ~
| | ├──06_U-Net网络模型_细胞核数据的读取 .mp4 206.51M8 f% }% U: a( @0 f
| | └──07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码 .mp4 97.14M
, Q# \2 I# Q3 [9 a0 x+ N└──人工智能之线性回归优化与逻辑回归 ( n* q* @8 R/ I9 v
| └──视频
2 X8 V/ O( `5 {0 `| | ├──01_利用GD来求解多元线性回归的最优解 .mp4 106.63M
3 C, `4 j4 i4 Q, ?4 B' Q/ f) X| | ├──02_归一化 .mp4 219.45M
" W2 p9 h( v( }# x0 u# R2 T& _| | ├──03_正则化 .mp4 137.35M" u1 y8 e$ c% N2 S/ k. a
| | ├──04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质 .mp4 104.90M
6 m h4 Z! r) ^| | ├──05_多项式回归_保险花销预测案例 .mp4 250.14M3 H7 |9 k) b+ |; N, T3 ~) r
| | ├──06_基于保险案例进行更多的数据的EDA .mp4 80.69M
, H; P7 Y: O: I4 f1 K| | ├──07_逻辑回归表达式的推导_逻辑回归损失函数的推导 .mp4 116.54M2 P- R% L6 B/ S
| | └──08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务 .mp4 92.65M1 @0 O. ?" |+ b
+ b' W# ?2 r* K6 \: V) }9 s0 l" e/ Y1 p, \2 W5 a: }; D% c
! f$ b$ N2 q$ T! [1 q8 J- G% ~1 X" N7 ^: x3 k
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发表于 2023-9-19 11:57:01
