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课程介绍(A001010):

人工智能,未来已来!!!2022年最新的人工智能课程!!!

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      ├─01、人工智能1期
      │   ├─1.概述and特征提取.mp4     571.3MB
      │   ├─10.朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效.mp4     780.72MB
      │   ├─11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4     677.9MB
      │   ├─12.SVM2-昔日辉煌,传统方法顶峰详解.mp4     796.24MB
      │   ├─13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4     738.13MB
      │   ├─14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4     730.14MB
      │   ├─15.集成学习:企业神器GBDT详解.mp4     667.56MB
      │   ├─16.Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话.mp4     689.54MB
      │   ├─17.DBscan聚类:kmeans升级,数据更具智能.mp4     2.12GB
      │   ├─18.LDA:文本数据大杀器,揭示文本背后的秘密.mp4     2.07GB
      │   ├─19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4     1.93GB
      │   ├─2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4     621.82MB
      │   ├─20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4     1.47GB
      │   ├─21.深度学习的学习算法,梯度下降法和链式法则.mp4     1.77GB
      │   ├─22.多分类函数softmax和学习方法.mp4     2.17GB
      │   ├─23.深度学习非线性能力关键:激活函数详解.mp4     1.68GB
      │   ├─24.深度学习避坑指南:权重初始化的方法和技巧.mp4     1.72GB
      │   ├─25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4     1.99GB
      │   ├─26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4     1.62GB
      │   ├─27.项目一:数字图像识别,让机器具有一双眼睛.mp4     1.6GB
      │   ├─28.项目二:以图搜图技术详解实战01.mp4     1.94GB
      │   ├─29.项目二:以图搜图技术详解实战02.mp4     1.78GB
      │   ├─3.从傻瓜到智能,梯度下降法学习法.mp4     827.94MB
      │   ├─30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4     1.91GB
      │   ├─31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4     1.6GB
      │   ├─32.项目三:推荐系统整体流程架构解读01.mp4     1.67GB
      │   ├─33.项目三:AB测试和相关指标解读02.mp4     1.47GB
      │   ├─34.项目三:关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4     962.92MB
      │   ├─35.项目三:推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4     1.41GB
      │   ├─36.项目三:推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4     1.65GB
      │   ├─37.CNN:计算机视觉标配,给AI一双慧眼.mp4     1.37GB
      │   ├─38.项目四:CNN识别彩色图像,就那么一会.mp4     1.37GB
      │   ├─39.一期课程内容总结.mp4     1.32GB
      │   ├─4.突破瓶颈,模型效果的提升.mp4     756.28MB
      │   ├─40.常见面试题解读01.mp4     1.38GB
      │   ├─41.常见面试题解读02.mp4     388.02MB
      │   ├─42.如何写简历.mp4     388MB
      │   ├─43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4     449.26MB
      │   ├─44.逻辑回归和神经元.mp4     379.48MB
      │   ├─45.BP算法原理和训练方法.mp4     267.27MB
      │   ├─46.常见激活函数讲解.mp4     435.78MB
      │   ├─47.图像分类在企业中的应用.mp4     344.71MB
      │   ├─48.卷积的基本思想.mp4     655.19MB
      │   ├─5.猛将起于卒伍,工业环境下的分类模型.mp4     718.79MB
      │   ├─6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4     764.49MB
      │   ├─7.到底好不好?模型评价指标讲解.mp4     825.03MB
      │   ├─8.让模型看的更准更稳,正则优化.mp4     675.41MB
      │   └─9.让学习更高效,数值优化和一只看不见的手.mp4     820.03MB
      ├─02、人工智能2期
      │   ├─1.开班典礼学前必看.mp4     1.31GB
      │   ├─10.端到端语音合成声学模型.mp4     403.9MB
      │   ├─11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4     500.29MB
      │   ├─12.LSTM和ELMO.mp4     414.84MB
      │   ├─13.实战项目:智能输入法.mp4     474.48MB
      │   ├─14.输入法项目之新词发现.mp4     1.83GB
      │   ├─15.注意力模型Attention.mp4     1.57GB
      │   ├─16.注意力模型Self-Attention.mp4     2.42GB
      │   ├─17.Transformer和Bert.mp4     525.82MB
      │   ├─18.图像之文本检测.mp4     468.9MB
      │   ├─19.图像之文本识别.mp4     555.76MB
      │   ├─2.FM模型.mp4     1.28GB
      │   ├─20.文本分类项目:分类任务简介、分类系统综述.mp4     461.66MB
      │   ├─21.文本分类项目:基本模型回顾 – NB、SVM.mp4     73.43MB
      │   ├─22.文本分类项目:基本模型回顾 – FastText.mp4     107.73MB
      │   ├─23.文本分类项目:系统集成、系统调优.mp4     110.95MB
      │   ├─24.文本分类项目:系统优化:实体信息.mp4     114.72MB
      │   ├─25.文本分类项目: 系统优化:图片分类.mp4     113.06MB
      │   ├─26.文本分类项目: 深度模型系统:TextCNN.mp4     115.66MB
      │   ├─27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4     111.88MB
      │   ├─28.高级图像技术1.mp4     211.77MB
      │   ├─29.高级图像技术2.mp4     192.5MB
      │   ├─3.推荐系统之协同过滤.mp4     1.51GB
      │   ├─30.高级图像技术3.mp4     214.01MB
      │   ├─31.高级图像技术4.mp4     254.23MB
      │   ├─32.海外项目:推荐系统入门简介.mp4     182.13MB
      │   ├─33.海外项目:Item2vec算法以及实际应用.mp4     205.97MB
      │   ├─34.海外项目:数据预处理.mp4     203.59MB
      │   ├─35.CTR预估算法sparselogistics regression.mp4     180.46MB
      │   ├─36.深度学习入门.mp4     175.51MB
      │   ├─37.海外项目:CNN & LSTM详细讲解.mp4     184.05MB
      │   ├─38.海外项目:self-attention 机制讲解.mp4     163.31MB
      │   ├─39.海外项目:wide-deep model代码实战.mp4     302.33MB
      │   ├─4.推荐系统之召回.mp4     1.45GB
      │   ├─40.智能聊天机器人1.mp4     1.43GB
      │   ├─41.智能聊天机器人2.mp4     1.36GB
      │   ├─5.推荐系统之排序1.mp4     1.51GB
      │   ├─6.推荐系统之排序2.mp4     1.58GB
      │   ├─7.RNN和LSTM.mp4     1.6GB
      │   ├─8.语音合成方法介绍.mp4     84.25MB
      │   └─9.语音合成前端.mp4     307.81MB
      ├─03、人工智能3期
      │   ├─1.信息论入门-概率和信息.mp4     1.64GB
      │   ├─10.AI架构设计.mp4     1.39GB
      │   ├─11.推荐系统综述.mp4     1.9GB
      │   ├─12.量化投资概述:量化投资靠什么赚钱.mp4     218.48MB
      │   ├─14.量化投资概述:交易市场介绍.mp4     480.24MB
      │   ├─15.量化投资概述:策略类型介绍.mp4     686.27MB
      │   ├─16.生成模型GAN.mp4     1.86GB
      │   ├─17.量化投资概述:风险案例.mp4     516.98MB
      │   ├─18.量化投资概述:量化工具,AI应用案例.mp4     472.54MB
      │   ├─19.生成模型VAE.mp4     1.09GB
      │   ├─2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4     1.75GB
      │   ├─20.GAN背后的秘密.mp4     995.72MB
      │   ├─21.量化投资概述:机器学习模型应用基础.mp4     321.42MB
      │   ├─22.量化投资概述:交易行为举例.mp4     1.15GB
      │   ├─23.PageRank算法1.mp4     914.81MB
      │   ├─24.PageRank算法2.mp4     877.14MB
      │   ├─25.期货量化交易:远期和期货介绍.mp4     347.16MB
      │   ├─26.期货量化交易:远期和期货定价.mp4     299.4MB
      │   ├─27.期货量化交易:远期和期货应用.mp4     661.61MB
      │   ├─28.期货量化交易:套期保值策略.mp4     606.18MB
      │   ├─29.textrank算法.mp4     897.54MB
      │   ├─3.联合熵,条件熵,互信息,交叉熵.mp4     1.96GB
      │   ├─30.node2vec算法.mp4     949.06MB
      │   ├─31.期货量化交易:套期保值计算.mp4     497.77MB
      │   ├─32.期货量化交易:CAT产品及策略概述.mp4     259.07MB
      │   ├─35.期货量化交易:图模型在推荐系统中的应用.mp4     355.64MB
      │   ├─36.图模型在推荐系统中的应用2.mp4     336.88MB
      │   ├─37.bert和他的朋友们2.mp4     962.48MB
      │   ├─37.bert和他的朋友们.mp4     962.96MB
      │   ├─38.期货量化交易:套利策略.mp4     240.12MB
      │   ├─4.从信息论的角度解读机器学习.mp4     1.83GB
      │   ├─40.期货量化交易:策略回测.mp4     278.99MB
      │   ├─41.bert和他的朋友们3.mp4     506.44MB
      │   ├─42.bert和他的朋友们4.mp4     1.02GB
      │   ├─43.高频交易:市场微观结构及策略.mp4     230.18MB
      │   ├─44.高频交易:高频数据及因子计算.mp4     473.69MB
      │   ├─46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4     768.62MB
      │   ├─46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4     636.44MB
      │   ├─47.高频交易:高频交易案例.mp4     493.69MB
      │   ├─48.高频交易:高频交易回测.mp4     608.31MB
      │   ├─49.语音识别之语音信号基础.mp4     1.06GB
      │   ├─5.矩阵求导术.mp4     2.01GB
      │   ├─50.语音识别之语音信号基础2.mp4     934.17MB
      │   ├─51.语音识别之特征处理及HMM模型.mp4     510MB
      │   ├─52.高频交易:高频因子挖掘及高频做市策略.mp4     468.43MB
      │   ├─53.强化学习量化交易应用2.mp4     475.26MB
      │   ├─53.强化学习量化交易应用.mp4     411.55MB
      │   ├─54.股票量化交易:股票发行2.mp4     647.13MB
      │   ├─54.股票量化交易:股票发行.mp4     748.47MB
      │   ├─55.股票量化交易:打新策略及风险衡量2.mp4     650.97MB
      │   ├─56.HMM-GMM模型2.mp4     382.69MB
      │   ├─56.HMM-GMM模型.mp4     370.83MB
      │   ├─57.股票量化交易:现代投资组合理论2.mp4     521.79MB
      │   ├─57.股票量化交易:现代投资组合理论.mp4     421.26MB
      │   ├─58.语音识别实战一2.mp4     303.04MB
      │   ├─58.语音识别实战一.mp4     532.06MB
      │   ├─59.股票量化交易:多因子模型理论-架构.mp4     526.64MB
      │   ├─59.股票量化交易:多因子模型理论.mp4     717.17MB
      │   ├─6.文本分类速览1.mp4     1.82GB
      │   ├─60.语音识别实战一.mp4     885.89MB
      │   ├─7.文本分类速览2.mp4     2.14GB
      │   ├─8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4     217.02MB
      │   └─9.面试指导.mp4     1.83GB
      ├─04、人工智能4期
      │   ├─1.数据的量化和特征提取.mp4     1.36GB
      │   ├─10.深度学习入门.mp4     1.3GB
      │   ├─11.梯度下降和矩阵求导.mp4     1.41GB
      │   ├─12.速精机器学习12.mp4     1.34GB
      │   ├─13.速精机器学习13.mp4     1.29GB
      │   ├─14.速精机器学习14.mp4     1.23GB
      │   ├─15.速精机器学习15.mp4     1.38GB
      │   ├─16.速精机器学习16.mp4     1.3GB
      │   ├─17.速精机器学习17.mp4     1.28GB
      │   ├─18.速精机器学习18.mp4     1.37GB
      │   ├─19.速精机器学习19.mp4     1.05GB
      │   ├─2.数据的量化和特征提取2.mp4     1.5GB
      │   ├─20.速精机器学习20.mp4     1.09GB
      │   ├─21.速精机器学习21.mp4     1.1GB
      │   ├─22.速精机器学习22.mp4     643.97MB
      │   ├─23.速精机器学习23.mp4     807.12MB
      │   ├─24.速精机器学习24.mp4     1.01GB
      │   ├─3.线性回归.mp4     1.36GB
      │   ├─4.逻辑回归.mp4     1.41GB
      │   ├─5.损失函数和正则项.mp4     1.47GB
      │   ├─6.分类模型的评价指标和多分类.mp4     1.45GB
      │   ├─7.逻辑回归的高级技巧.mp4     1.33GB
      │   ├─8.FM模型.mp4     1.46GB
      │   └─9.Kmeans.mp4     1.38GB
      ├─05、课件
      │   ├─01AI一期课程资料
      │   │   └─01AI一期课程资料
      │   │         ├─01第1章节无资料
      │   │         ├─02第2章节到第4章节资料
      │   │         │   ├─code
      │   │         │   │   ├─linearregression
      │   │         │   │   │   ├─boston
      │   │         │   │   │   │   ├─getdata.py     914B
      │   │         │   │   │   │   ├─testdata     9.39KB
      │   │         │   │   │   │   ├─traindata     37.19KB
      │   │         │   │   │   │   └─train.py     983B
      │   │         │   │   │   └─regressionx
      │   │         │   │   │         ├─analymseentropy.py     1.04KB
      │   │         │   │   │         ├─getdata.py     408B
      │   │         │   │   │         ├─getparacurvedata.py     432B
      │   │         │   │   │         ├─gradientlinear.py     985B
      │   │         │   │   │         ├─msecurve.csv     293.9KB
      │   │         │   │   │         ├─testcurve.csv     4.09KB
      │   │         │   │   │         ├─testdata     4.28KB
      │   │         │   │   │         ├─testparacurvedata     4.31KB
      │   │         │   │   │         ├─traincurve.csv     20.44KB
      │   │         │   │   │         ├─traindata     21.35KB
      │   │         │   │   │         ├─trainparacurvedata     21.67KB
      │   │         │   │   │         ├─trainxrandom.py     962B
      │   │         │   │   │         ├─trainxrepeat.py     950B
      │   │         │   │   │         ├─trainxsquare.py     998B
      │   │         │   │   │         └─train.py     1.73KB
      │   │         │   │   └─linearregression.zip     197.12KB
      │   │         │   └─ppt
      │   │         │         └─线性回归.pptx     11.82MB
      │   │         ├─03第5章节到第9章节资料
      │   │         │   ├─code
      │   │         │   │   └─logisticregression.zip     251.39KB
      │   │         │   └─ppt
      │   │         │         └─逻辑回归.pptx     24.68MB
      │   │         ├─04第10章节无资料
      │   │         ├─05第11-12章节资料
      │   │         │   ├─code
      │   │         │   │   └─svm.zip     13.91KB
      │   │         │   └─ppt
      │   │         │         └─SVM.pptx     3.74MB
      │   │         ├─06第13章节无资料
      │   │         ├─07第14-15章节资料
      │   │         │   ├─code
      │   │         │   │   └─integrated.zip     2.45KB
      │   │         │   └─ppt
      │   │         │         └─集成学习.pptx     4.62MB
      │   │         ├─08第16-17章节资料
      │   │         │   ├─code
      │   │         │   │   ├─dbscan.zip     583B
      │   │         │   │   └─kmeans.zip     226.01KB
      │   │         │   └─ppt
      │   │         │         └─聚类.pptx     8.18MB
      │   │         ├─09第18章节资料
      │   │         │   ├─code
      │   │         │   │   ├─forwardindex     246.98MB
      │   │         │   │   └─lda.zip     10.51MB
      │   │         │   └─ppt
      │   │         │         ├─LDA数学八卦.pdf     2.3MB
      │   │         │         └─news.csv     86.82MB
      │   │         ├─10第19-29章节资料
      │   │         │   ├─code
      │   │         │   │   ├─cifar10imagespy.zip     44.84MB
      │   │         │   │   └─dnn.zip     153.87MB
      │   │         │   └─ppt
      │   │         │         ├─深度学习DNN2.pptx     9.24MB
      │   │         │         ├─深度学习DNN3.pptx     5.69MB
      │   │         │         ├─深度学习DNN4.pptx     6.89MB
      │   │         │         ├─深度学习DNN5.pptx     5.23MB
      │   │         │         └─深度学习DNN.pptx     1.98MB
      │   │         ├─11第30-37章节资料
      │   │         │   ├─code
      │   │         │   │   └─tuijian.zip     233.57MB
      │   │         │   └─ppt
      │   │         │         ├─Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb.pdf     10.44MB
      │   │         │         ├─word2vec.pptx     6.54MB
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2 条回复 A文章作者 M管理员
  1. kun

    斯人若彩虹,遇上方知有。

  2. zj

    你在我规划的航程上,我在你投射的视线里。

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