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# z9 r1 y) m# n i& G5 X& s0 d0 P& Q5 _9 E8 T
人工智能训练营
( u' l2 ?5 J7 o4 L+ K# ~& J6 a├──人工智能5天入门训练营 6 p: A- O+ y% l3 Z, X: V
| └──视频
$ C* l: w v! c8 c1 W* o| | ├──01_人工智能就业前景与薪资 .mp4 49.38M( x3 V: ]8 ~8 x/ @+ K, Q
| | ├──02_人工智能适合人群与必备技能 .mkv 47.37M. b" f7 }! A2 G- y* t+ s* E, k$ l
| | ├──03_人工智能时代是发展的必然 .mp4 25.61M2 P0 r; F4 S4 z
| | ├──04_人工智能在各领域的应用 .mp4 61.77M
: B( ?2 i6 s6 j0 B| | ├──05_人工智能常见流程 .mkv 83.88M
: ?9 ^) q$ B( K7 l| | ├──06_机器学习不同的学习方式 .mkv 72.54M
( I/ C6 m0 Z9 O7 A' y| | ├──07_深度学习比传统机器学习有优势 .mkv 75.32M- g9 w, a6 b2 I' X
| | ├──08_有监督机器学习任务与本质 .mp4 37.24M- A z$ ?1 `1 p( L% S
| | ├──09_无监督机器学习任务与本质 .mp4 48.91M
1 U7 ^+ F8 x( I) ~| | ├──10_理解简单线性回归 .mp4 27.98M
5 s9 C- V- m' Q9 `+ D| | ├──11_最优解_损失函数_MSE .mp4 34.83M6 ]0 T7 \. V3 |1 Y
| | ├──12_扩展到多元线性回归 .mp4 26.65M
. a/ b$ {; j: M& @! a0 T" r. F| | ├──13_理解多元线性回归表达式几种写法的原因 .mp4 37.58M
+ N2 t0 i5 x; W! H$ w# q; c6 Z4 n| | ├──14_理解维度这个概念 .mp4 37.11M/ t( w) z, Z0 ]# ]
| | ├──15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测 .mp4 61.53M# u/ f2 y1 s) \8 ]
| | ├──16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE .mp4 42.35M
) w' U& u4 a$ I/ V) a9 O" d4 t| | ├──17_引入正太分布的概率密度函数 .mp4 26.36M* U* x3 a3 z8 z' u- H( O6 _
| | ├──18_明确目标通过最大总似然求解θ .mp4 25.88M
, R! N7 {$ S1 u/ F0 f1 _% ^8 w| | ├──19_对数似然函数_推导出损失函数MSE .mp4 39.75M# z# I" W' j& i
| | ├──20_把目标函数按照线性代数的方式去表达 .mp4 22.09M
1 y* l5 z8 f3 G y# J| | ├──21_推导出目标函数的导函数形式 .mp4 39.83M& x) d; K1 X3 }7 l: z+ T
| | ├──22_θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数 .mp4 58.01M
6 o" M: t: M3 T) J| | ├──23_Python开发环境版本的选择及下载 .mp4 46.00M" Q& H, E6 u) R& r2 ?! |: b
| | ├──24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装 .mp4 64.55M
6 E2 f, ~9 H! c# u1 l| | ├──25_Pycharm创建脚本并测试python开发环境 .mp4 26.27M
* i7 b% b; d( O4 K| | ├──26_解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy .mp4 30.66M
6 \7 w9 O) H; F2 m* b2 h* X( I& n$ Z| | ├──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 39.16M6 N/ b3 s6 X5 H5 w T
| | ├──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/ o0 L! X& p7 N* N; e: L
| | ├──29_Scikit-learn模块的介绍 .mp4 29.99M
- L# s* B# u+ N* Y; U: _| | ├──30_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上) .mp4 24.35M
/ O! n8 v- N( L# w/ p% f4 h| | ├──31_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下) .mp4 34.52M s$ Z5 O0 v6 f! x; N4 ?, J- N& o
| | ├──32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想 .mp4 53.73M
/ y u* y* n; F K3 W* x: [1 R| | ├──33_梯度下降法公式 .mp4 50.85M
/ {3 j2 d. ~4 s: p* V M- c2 A| | ├──34_学习率设置的学问_全局最优解 .mp4 47.99M+ r* d1 d+ Y% C3 q& x: C
| | ├──35_梯度下降法迭代流程总结 .mp4 24.60M( j) T5 H9 t$ L! j% S: y
| | ├──36_多元线性回归下的梯度下降法 .mp4 38.45M
' j, c8 t8 c2 m: P2 Q5 Y0 ^| | ├──37_全量梯度下降 .mp4 59.04M
: A( W5 n: c$ {3 }( I| | ├──38_随机梯度下降_小批量梯度下降 .mp4 43.98M1 z) `/ T8 `; Y, ]4 Z
| | ├──39_对应梯度下降法的问题和挑战 .mp4 42.22M4 n k7 `' ~% S( t2 v r
| | ├──40_轮次和批次 .mp4 50.90M5 y+ p0 x- j2 i* u u6 r
| | ├──41_代码实现全量梯度下降第1步和第2步 .mp4 20.15M* Z6 r4 B$ y. C2 E1 i5 ~2 V
| | ├──42_代码实现全量梯度下降第3步和第4步 .mp4 26.11M L* E6 o) f+ M) C* J
| | ├──43_代码实现随机梯度下降 .mp4 21.62M: S, R4 y. Y0 ? f. ~
| | ├──44_代码实现小批量梯度下降 .mp4 22.83M
. j0 w4 ^; d( B/ y4 D* N; R/ q| | ├──45_代码改进保证训练数据全都能被随机取到 .mp4 23.94M6 S+ J' a" ]5 Z# {
| | └──46_代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率 .mp4 34.35M6 C3 x: k$ D4 `, Q! P
├──人工智能之快速入门与线性回归 % e1 ]# J: a* F. |- s
| └──视频 G5 \) y5 q2 t1 g! z9 b* D3 _
| | ├──01_五天实训的内容_人工智能应用 .mp4 181.00M: W: q% x5 p* ^8 U+ Z
| | ├──02_AI的流程_ML和DL关系_回归、分类、聚类、降维的本质 .mp4 164.27M- q. c7 G- F0 e! |; _
| | ├──03_线性回归的表达式_损失函数MSE .mp4 127.19M- m7 i- u. C6 X$ e( |, X
| | ├──04_推导出多元线性回归的损失函数 .mp4 203.15M
7 b: {# v9 V* f1 G5 ?| | ├──05_从MSE到θ的解析解形式 .mp4 83.50M h2 l6 P4 E$ e6 b$ U2 o8 L) e
| | ├──06_安装Anaconda和PyCharm运行和开发软件 .mp4 70.53M% y/ H7 O4 B( d: B3 L3 ^: T, t4 u
| | ├──07_python代码实现多元线性回归解析解的求解方法 .mp4 77.19M
$ u7 t& g1 c# F7 X1 p| | ├──08_梯度下降法的步骤_公式 .mp4 119.11M
; x6 v7 B& P' [# s% p( p| | └──09_根据损失函数MSE推导梯度的公式 .mp4 70.57M2 e" r+ J0 m+ X' { r
├──人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割
0 l1 A7 q7 S6 Q- N| └──视频 8 I6 A/ O% [* G; b+ y1 l
| | ├──01_作业的讲解_知识的回顾 .mp4 65.84M
, Z1 {! D* S9 U1 x# x9 z% k; h| | ├──02_人脸识别的架构流程分析 .mp4 120.48M. {% p L# v0 Y6 Z; ?/ Q3 [
| | ├──03_FaceNet论文_架构_三元组损失 .mp4 258.24M
( @. F# ~- a2 X" M# H; [! n| | ├──04_MTCNN论文_架构_损失函数 .mp4 130.11M
+ U( n8 P7 B9 R9 V4 m7 Y| | ├──05_facenet-master项目的下载和导入 .mp4 76.42M
4 Q# T! r! h9 l# D7 C| | ├──06_人脸识别项目代码_实操作业要求 .mp4 372.07M0 Y4 h: V, ~3 u# V' \7 W
| | ├──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
7 m ~9 t0 s0 C: ^| | ├──08_FasterRCNN论文_架构_思想 .mp4 353.63M; R, M/ K+ o8 o- m
| | └──09_MaskRCNN的架构_思想_蒙版弹幕项目效果 .mp4 163.40M
( P- S3 M$ h( X a5 ~├──人工智能之神经网络与TensorFlow 9 L/ m1 u- L, x0 q* A
| └──视频
# T) O( }+ p' q2 G" }& {5 l| | ├──01_作业讲解_回顾昨日知识 .mp4 88.83M4 h# ~9 C: p" l. G8 m2 P: F
| | ├──02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就业薪资水平 .mp4 154.82M5 f1 j2 P" L) w! f1 p
| | ├──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
" H X) c0 b) T( r3 k| | ├──04_讲解Softmax回归算法 .mp4 111.03M
* R3 b0 p" n% ^ K7 Y* a| | ├──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
( R( f" K( R8 b' r/ _% p/ V| | ├──06_TensorFlow对于CPU版本的安装 .mp4 62.85M/ T1 J5 c+ Y9 S# N: ]+ I
| | ├──07_TensorFlow对于GPU版本的安装 .mp4 109.37M0 \# ?3 e) A$ b1 l3 X
| | ├──08_TensorFlow实现多元线性回归预测房价 .mp4 198.36M/ @, Z [, I3 x" S
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├──人工智能之图像识别与图像分割 ( E( d% E c8 e e- f6 I2 I; B4 r) o9 W
| └──视频 : e$ z' Z g; c: D0 H! j
| | ├──01_TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别 .mp4 223.46M
# c) N# b2 c+ b, E| | ├──02_卷积神经网络卷积层_卷积的计算 .mp4 112.61M
7 I; i( ?4 R" z, c| | ├──03_池化的计算_SAME和VALID模式_经典CNN结构 .mp4 78.50M
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& C& p ^( X7 h5 h) l" P1 J| | ├──05_VGG16网络模型_数据增强_COVID19医疗图片的识别 .mp4 224.21M
$ t! l+ }9 }* u+ t& v| | ├──06_U-Net网络模型_细胞核数据的读取 .mp4 206.51M4 n+ f5 B+ ?. Z- A& t
| | └──07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码 .mp4 97.14M
3 k5 S7 }. c: J1 j0 V X" M _└──人工智能之线性回归优化与逻辑回归 0 A+ S+ @$ U9 x- l, k9 X6 H7 @0 A
| └──视频 ) l# Y( ?( `) K E1 H: X, q
| | ├──01_利用GD来求解多元线性回归的最优解 .mp4 106.63M5 j9 D' [* f' y O2 O% i
| | ├──02_归一化 .mp4 219.45M
1 w; X0 l6 D$ h8 E/ R| | ├──03_正则化 .mp4 137.35M
/ P: B+ Y7 Q6 h, i( M7 N| | ├──04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质 .mp4 104.90M
7 ]% ~& h& ]7 _& x) U( {6 @4 b| | ├──05_多项式回归_保险花销预测案例 .mp4 250.14M
9 e* C7 D& O( z9 M| | ├──06_基于保险案例进行更多的数据的EDA .mp4 80.69M
8 {: Y! b' L: m8 `, k! u5 E| | ├──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
: w2 j4 i0 }1 } `8 C1 {| | └──08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务 .mp4 92.65M
0 {: L( T# G% ` r5 t/ T; @& ^3 i2 q- g' t/ U
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0 b4 Q, B0 L) t) u+ N
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发表于 2023-9-19 11:57:01
