马士兵AI人工智能工程师1-4期在百度云盘发布,价值19999元,为行业带来新机遇
2022年,马士兵-AI人工智能技术工程师1-4期使用价值1999元。影视资源尺寸:166.0 GB 更新:2022-09-11
课程内容文件目录
01、人工智能1期
1.简述andsvm算法.mp4
2.线性回归分析1 第一个实体模型用于标值预测和分析.mp4
3.从傻子到智力,梯度下降法的学习方法.mp4
4.突破困境,提高实体模型的实际效果.mp4
5.虎将源于工业生产条件下的分类算法.mp4
6.提升交叉熵推倒分析和数据预处理.mp4
7.到底怎么样?实体模型评价指标体系解读?.mp4
8.使实体模型看起来更准确、更稳定,正则匹配得到提升.mp4
9.让学习更有效,数值优化和一只看不见的手.mp4
10.简单贝叶斯实体模型:简单背后包含的合理.mp4
11.SVM算法SVM1-以前的分类霸权.mp4
12.SVM2-过去的辉煌,传统技术的巅峰详细说明.mp4
13.分类算法背后的真相和机器学习算法三个定律.mp4
14.三个臭皮匠顶一个三国诸葛亮-决策树算法和决策树.mp4
15.综合学习:公司软件GBDT详细说明:.mp4
16.Kmeans聚类算法:无监督学习,让我们谈论数据.mp4
17.DBscan聚类算法:kmeans更新,数据信息更加智能化.mp4
18.LDA:文本信息秘密武器,揭示文本背后的真相.mp4
19.深度神经网络DN01-深度神经网络开启人工智能新时期.mp4
20.如何合理介绍编程工具keras和深度神经网络?.mp4
21.深度学习学习算法,梯度下降法和链法.mp4
22.多分类函数公式softmax和学习方法.mp4
23.深度神经网络离散系统水平重要:激活函数详细说明.mp4
24.深度神经网络避坑指南:权重初始化的方法和技巧.mp4
25.dropout集成学习在深度神经网络中的应用.mp4
26.梯度下降法和一些尖端学习技术的改进.mp4
27.新项目1:数据图像识别技术,让机器有一双眼睛.mp4
28.新项目2:识图搜索技术详细说明实战演练01.mp4
29.新项目2:识图搜索技术详细说明实战演练02.mp4
30.在自然语言理解行业的时代,神经网络逐渐深入.mp4
31.Word2vec的一些特殊问题和优化策略.mp4
32.新项目3:推荐算法整体流程架构解释01.mp4
33.新项目3:A_B通过个人评估和相关指标解释02.mp4
34.新项目3:基于文本的关键字提取和召回算法03.mp4
35.新项目3:推荐算法04根据个人行为类召回算法.mp4
36.新项目3:推荐算法05 Airbnb优秀论文讲解.mp4
37.CNN:机器视觉标准配置,给人工智能一双眼睛.mp4
38.新项目4:CNN识别数字图像,也就是一段时间.mp4
39.总结一期教学内容.mp4
40.常见面试题讲解01.mp4
41.常见面试题讲解02.mp4
42.怎样写简历?.mp4
43.推荐搜索NLP技术的应用.mp4
44.逻辑回归和神经细胞.mp4
45.BP算法原理和训练方法.mp4
46.解释一般激活函数.mp4
47分类任务在公司中的应用.mp4
48.卷积和的基本思想.mp4
02、人工智能2期
1.开幕式_必读学前教育.mp4
2.FM实体模型.mp4
3.协同过滤算法推荐算法.mp4
4.推荐算法招回.mp4
5.推荐算法排列1.mp4
6.推荐算法排列2.mp4
7.RNN和LSTM.mp4
8.语音识别方法介绍.mp4
9.前面的语音识别.mp4
10.端对端语音识别声学模型.mp4
11.语音识别声码器和端对端语音识别实战演练.mp4
12.LSTM和ELMO.mp4
13.实践项目:智能输入法.mp4
14.计算机输入法新项目的新词汇发现.mp4
15.注意力模型Attention.mp4
16.注意力模型Selff-Attention.mp4
17.TransformerBert.mp4
18.图像文本检测.mp4
19.图像文本识别.mp4
20.文本挖掘新项目:分类任务介绍、分类系统总结.mp4
21.文本挖掘新项目:回顾基本模型 – NB、SVM.mp4
22.文本挖掘新项目:回顾基本模型 – FastText.mp4
23.新的文本挖掘项目:信息系统集成、系统软件优化.mp4
24.文本挖掘新项目:系统:实体线信息内容:.mp4
25.新的文本挖掘项目: 系统:图片分类.mp4
26.文本挖掘新项目: 深度模型系统软件:TextCNN.mp4
27.Tensorflow Serving介绍及其深度模型.mp4
28.高端图像处理技术1.mp4
29.高端图像处理技术2.mp4
30.高端图像处理技术3.mp4
31.高端图像处理技术4.mp4
32.海外项目:推荐算法新手介绍.mp4
33.海外项目:Item2vec优化算法及实际应用.mp4
34.海外项目:数据预处理.mp4
35.CTR预计优化算法sparselogisticstics regression.mp4
36.深度学习入门.mp4
37.海外项目:CNN & 详细说明LSTM.mp4
38.海外项目:self-attention 体制解读.mp4
39.海外项目:wide-deep model编码实战演练.mp4
40.智能对话机器人1.mp4
41.智能对话机器人2.mp4
03、人工智能3期
1.信息基础新手入门-概率与信息.mp4
2.拉格朗日极值点法和泛函分析新手入门.mp4
3.协同熵、条件熵、互信息、交叉熵.mp4
4.从信息论基础的角度解释机器学习算法.mp4
5.矩阵求导.mp4
6.文本挖掘快评1.mp4
7.文本挖掘快评2.mp4
8.从数学课的角度来看,embedding特征维度的选择.mp4
9.面试指导.mp4
10.AI架构模式.mp4
11.强烈推荐系统综述.mp4
12.量化交易简介:量化交易通过什么?挣钱.mp4
14.量化交易简介:详细介绍贸易市场.mp4
15.量化交易简介:详细介绍对策类型.mp4
16.生成模型GANN.mp4
17.量化交易简介:风险案例.mp4
18.量化交易简介:量化工具、人工智能应用案例.mp4
19.生成模型VAEEE.mp4
20.GAN背后的真相.mp4
21.量化交易简介:深度学习模型应用实践.mp4
22.量化交易简介:交易举例说明:.mp4
23.Pagerank优化算法1.mp4
24.Pagerank优化算法2.mp4
25.期货量化交易:详细介绍长期和期货交易.mp4
26.期货量化交易:长期和期货交易价格.mp4
27.期货量化交易:长期和期货交易.mp4
28.期货量化交易:期货套利对策.mp4
29.textrank优化算法.mp4
30.node2vec优化算法.mp4
31.期货量化交易:期货套利计算.mp4
32.期货量化交易:CAT产品及对策简介.mp4
35.期货量化交易:推荐算法中使用图模型.mp4
36.图模型在推荐算法中的应用2.mp4
37.bert和他的朋友.mp4
37.bert和他的朋友2.mp4
38.期货量化交易:套利策略.mp4
40.期货量化交易:对策回测.mp4
41.bert和他的朋友3.mp4
42.bert和他的朋友4.mp4
43.高频交易:销售市场的显微结构及对策.mp4
44.高频交易:高频数据和因素计算.mp4
46.深度神经网络和语音识别系统基本1.mp4
46.深度神经网络和语音识别系统基本2.mp4
47.高频交易:高频交易实例.mp4
48.高频交易:高频交易回测.mp4
49.语音识别技术的音频数据基本.mp4
50.语音识别技术的音频数据基本2.mp4
51.语音识别技术和HMM实体模型的特征处理.mp4
52.高频交易:高频因素发掘和高频做市策略.mp4
53.加强学习量化投资的应用.mp4
53.加强学习量化投资的应用.mp4
54.股票量化交易:新股发行.mp4
54.股票量化交易:新股发行2.mp4
55.股票量化交易:打新策略和风险考虑2.mp4
56.HMM-GMM实体模型.mp4
56.HMM-GMM实体模型2.mp4
57.股票量化交易:当代投资组合理论.mp4
57.股票量化交易:当代投资组合理论2.mp4
58.语音识别技术实战演练.mp4
58.语音识别技术实战演练12.mp4
59.股票量化交易:多因子模型基础理论-架构设计.mp4
59.股票量化交易:多因子模型基础理论.mp4
60.语音识别技术实战演练.mp4
04、人工智能4期
1.量化分析数据库和svm算法.mp4
2.数据库量化分析和svm算法2.mp4
3.线性回归分析.mp4
4.逻辑回归.mp4
5.交叉熵和正则项.mp4
6.分类算法的评价指标体系和多分类.mp4
7.逻辑回归最高级的方法.mp4
8.FM实体模型.mp4
9.Kmeans.mp4
10.深度学习入门.mp4
11.梯度下降法和矩阵求导法.mp4
速精机器学习算法12.mp4
速精机器学习算法13.mp4
14.速精机学习算法14.mp4
15.速精机器学习算法15.mp4
16.速精机器学习算法16.mp4
17.速精机器学习算法17..mp4
18.速精机器学习算法18.mp4
19.速精机器学习算法19.mp4
20.速精机器学习算法20.mp4
21.速精机器学习算法21.mp4
22速精机器学习算法22.mp4
23.速精机器学习算法23.mp4
24.速精机器学习算法24.mp4
05、教学课件
1期教学课件.zip
234期教学课件.zip
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