深度之眼AI大赛年度会员视频，Kaggle比赛22套辅导课程
01-[kaggle新赛]酶稳定性预测大赛
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 05-[01课]赛题介绍 + Kaggle平台学习 + 开发环境搭建 + 比赛数据探索性分析_ev .mp4 213.95M
｜ 06-[02课]基于3D CNN的baseline代码讲解_ev .mp4 259.22M
｜ 07-[03课]基于transformer的baseline代码讲解_ev .mp4 144.51M
｜ 08-[04课]基于XGBoost的baseline代码讲解_ev .mp4 161.98M
02-[kaggle入门]“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 05-[01课]数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍_ev .mp4 268.43M
｜ 06-[02课]数据挖掘比赛的基础Baseline_ev .mp4 348.19M
｜ 07-[03课]特征工程实践_ev .mp4 277.60M
｜ 08-[04课]pytorch实践-NCF实践_ev .mp4 389.78M
｜ 09-[05课]数据挖掘中的文本信息的使用_ev .mp4 170.02M
｜ 10-[06课]数据挖掘比赛中的Trick_ev .mp4 213.55M
03-[kaggle新赛]feedback-英语学习者语言知识评估大赛指导班(NLP·文本分类)
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 05-[01课]赛题解析和baseline 详解_ev .mp4 150.20M
｜ 06-[02课]Bert预训练家族模型概览_ev .mp4 156.38M
｜ 07-[03课]NLP比赛提分技巧 – 1_ev .mp4 143.28M
｜ 08-[04课]NLP比赛提分技巧 -2_ev .mp4 147.10M
04-[kaggle新赛]Open Problems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘）
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 05-[01课]数据 EDA，题目分析_ev .mp4 140.50M
｜ 06-[02课]baseline 代码介绍_ev .mp4 266.51M
｜ 07-[03课]可能的上分点_ev .mp4 152.37M
05-[CCF BDCI 2022]小样本分类大赛指导班（nlp任务）
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 05-[01课]赛题解析和baseline 详解_ev .mp4 137.62M
｜ 06-[02课]Bert预训练家族模型概览_ev .mp4 181.04M
｜ 07-[03课]小样本学习发展和应用_ev .mp4 161.76M
｜ 08-[04课]NLP比赛提分技巧_ev .mp4 154.77M
｜ 09-[05课]模型训练技巧分享_ev .mp4 175.13M
｜ 10-[06课]往期kaggle文本分类比赛回顾_ev .mp4 124.43M
06-[kaggle 新人赛]数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务）
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 05-[01课]数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍_ev .mp4 218.77M
｜ 06-[02课]数据挖掘比赛的基础Baseline_ev .mp4 262.13M
｜ 07-[03课]数据挖掘比赛中的神经网络Baseline_ev .mp4 237.71M
｜ 08-[04课]数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合_ev .mp4 200.32M
07-[Kaggle新赛]DFL 德甲足球事件检测大赛指导班（CV·目标检测-视频分类）
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 05-[01课]赛题介绍+baseline详解_ev .mp4 201.22M
｜ 06-[02课]视频分类与图像分类_ev .mp4 162.25M
｜ 07-[03课]数据扩增方法_ev .mp4 157.36M
｜ 08-[04课]多模型集成方法_ev .mp4 171.08M
｜ 09-[05课]历史视频比赛总结_ev .mp4 147.13M
｜ 10-[06课]比赛总结与直播答疑_ev .mp4 105.28M
08-[Kaggle 练习赛]商品合格率预测大赛指导班
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 05-[01课]赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4 119.85M
｜ 06-[02课]机器学习经典树模型的介绍以及实战_ev .mp4 177.89M
｜ 07-[03课]TabTranformer原理详解_ev .mp4 169.12M
｜ 08-[04课]比赛tricks和过往类似比赛讲解_ev .mp4 146.23M
09-[Kaggle新赛]HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 05-[01课]赛题介绍 + kaggle 平台学习 + 比赛数据探索性分析_ev .mp4 279.42M
｜ 06-[02课]Baseline讲解_ev .mp4 282.70M
｜ 07-[03课]往期肾小球比赛讲解_ev .mp4 210.43M
｜ 08-[04课]额外的一个新比赛（待定） & 肾小球答疑_ev .mp4 241.60M
｜ 09-[05课]额外的新比赛往期方案讲解_ev .mp4 429.93M
｜ 10-[06课]理论知识补充_ev .mp4 239.49M
｜ 11-[07课]复盘_ev .mp4 277.97M
10-[kaggle新赛]议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务）
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 05-[01课]赛题分析，EDA_ev .mp4 343.89M
｜ 06-[02课]baseline基本讲解_ev .mp4 201.18M
｜ 07-[03课]赛题理论知识讲解_ev .mp4 199.11M
｜ 08-[04课]赛题trick讲解_ev .mp4 258.66M
｜ 09-[05课]往期类似比赛讲解_ev .mp4 274.26M
｜ 10-[06课]答疑_ev .mp4 89.08M
｜ 11-[07课]比赛复盘_ev .mp4 77.48M
11-[kaggle新赛]信用违约预测大赛指导班（金融风控·结构化数据挖掘）
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 05-[01课]赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4 172.15M
｜ 06-[02课]树模型介绍与调参_ev .mp4 167.75M
｜ 07-[03课]深度学习模型搭建_ev .mp4 124.87M
｜ 08-[04课]模型集成方法_ev .mp4 139.37M
｜ 09-[05课]历史金融风控比赛总结_ev .mp4 142.72M
｜ 10-[06课]比赛总结与直播答疑_ev .mp4 90.07M
12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛
｜ 02-[01课]推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解_ev .mp4 196.42M
｜ 03-[02课]推荐系统中的召回算法_ev .mp4 266.26M
｜ 04-[03课]推荐系统中的多兴趣召回算法_ev .mp4 270.80M
｜ 05-[04课]推荐系统中的排序算法_ev .mp4 273.73M
｜ 06-[05课]推荐系统中的多目标算法_ev .mp4 216.90M
｜ 07-[06课]知识图谱在推荐系统中的应用_ev .mp4 163.96M
13-[Kaggle新赛]UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割）
｜ 01-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_ev .mp4 61.74M
｜ 02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_ev .mp4 71.09M
｜ 03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_ev .mp4 79.65M
｜ 05-[01课 ] 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析_ev .mp4 209.72M
｜ 06-[02课] Baseline讲解_ev .mp4 277.62M
｜ 07-[03课]语义分割模型基础一，基础版_ev .mp4 195.67M
｜ 08-[04课] 语义分割模型基础二- 进阶版_ev .mp4 533.11M
｜ 09-[05课]通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解_ev .mp4 241.66M
｜ 10-[06课]直播答疑_ev .mp4 233.47M
｜ 11-[07课]比赛复盘_ev .mp4 257.02M
14-[kaggle新赛]美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度）
｜ 02-[01课]赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_ev .mp4 132.16M
｜ 03-[02课]BERT预训练语言模型的介绍_ev .mp4 158.66M
｜ 04-[03课]Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍_ev .mp4 186.89M
｜ 05-[04课]比赛中的上分技巧_ev .mp4 166.38M
｜ 06-[05课]模型融合以及比赛解答_ev .mp4 144.40M
｜ 07-[06课]top方案的分享和比赛总结_ev .mp4 103.22M
15-[Kaggle新赛]NBME-临床患者病例评分大赛指导班(NLP·Token分类)
｜ 01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp4 99.55M
｜ 03-01-课赛题介绍+baseline详解_ev .mp4 162.74M
｜ 04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战_ev .mp4 215.89M
｜ 05-03课-BERT及其变种_ev .mp4 163.73M
｜ 06-04课-代码实操课（kaggle环境）_ev .mp4 166.01M
｜ 07-05课-BERT变种和比赛技巧_ev .mp4 154.15M
｜ 08-06课-比赛总结和top方案分享_ev .mp4 123.95M
16-[Kaggle新赛]tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测)
｜ 01-打造舒适的AI开发环境_ev .mp4 99.55M
｜ 04-[先修指南]kaggle竞赛介绍_ev .mp4 28.64M
｜ 08-[01课]开营第一课（直播回放）_ev .mp4 131.79M
｜ 10-[02课]目标检测二阶段算法_ev .mp4 135.12M
｜ 11-[03课]修改网络设计_ev .mp4 115.60M
｜ 12-[04课]骨干网介绍和损失函数设计_ev .mp4 124.18M
｜ 13-[05课]数据增强和调参_ev .mp4 118.36M
｜ 14-[06]总结复盘_ev .mp4 65.21M
｜ 15-[07课]TOP方案分享__ev .mp4 134.59M
17-03 数学基础
｜ 02-[第一章]-1 导读课_ev .mp4 13.58M
｜ 03-[第一章]-2 矩阵的基本概念和运算性质_ev .mp4 40.76M
｜ 04-[第一章]-3 矩阵的逆，转置和对称转置_ev .mp4 62.79M
｜ 05-[第一章]-4 行列式的计算_ev .mp4 45.71M
｜ 06-[第一章]-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质_ev .mp4 52.73M
｜ 07-[第一章]-6 行列式按行列展开，代数余子式_ev .mp4 44.19M
｜ 08-[第一章]-7 行列式的应用：克莱姆法则_ev .mp4 12.85M
｜ 09-[第一章]-8 矩阵的逆的引入_ev .mp4 49.52M
｜ 10-[第一章]-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆_ev .mp4 32.79M
｜ 11-[第一章]-10 分块矩阵_ev .mp4 33.59M
｜ 12-[第二章]-1 初等变换引入+三种矩阵初等变换以及三种初等矩阵以及矩阵标准型_ev .mp4 60.81M
｜ 13-[第二章]-2 初等变换的性质以及逆矩阵的另一种简单求法_ev .mp4 25.28M
｜ 14-[第二章]-3 矩阵秩的定义和性质以及线性方程组解的个数_ev .mp4 71.00M
｜ 15-[第二章]-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用_ev .mp4 28.63M
｜ 16-[第二章]-5 向量的线性相关线性无关于可逆矩阵的关系+向量的内积范数正交规范正交基_ev .mp4 64.99M
｜ 17-[第二章]-6 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质_ev .mp4 51.42M
｜ 18-[第二章]-7 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质_ev .mp4 59.00M
｜ 19-[第二章]-8 相似矩阵以及矩阵对角化+矩阵对角化的条件以及对称矩阵的对角化_ev .mp4 60.27M
｜ 20-[第二章]-9对角化在压缩算法的应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（上）_ev .mp4 38.62M
｜ 21-[第二章]-10对角化在压缩算法应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（下）_ev .mp4 38.63M
｜ 22-[第二章]-11 SVD分解的应用_ev .mp4 61.34M
｜ 23-[第三章]-1 常用函数的导数以及到导数的常用公式，复合函数求导_ev .mp4 63.48M
｜ 24-[第三章]-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用_ev .mp4 56.33M
｜ 25-[第三章]-3 函数的凹凸性&函数的极值_ev .mp4 56.38M
｜ 26-[第三章]-4 不定积分_ev .mp4 36.13M
｜ 27-[第三章]-5 定积分_ev .mp4 42.21M
｜ 28-[第三章]-6 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则_ev .mp4 55.83M
｜ 29-[第三章]-7 方向导数与梯度及其应用_ev .mp4 65.45M
｜ 30-[第三章]-8 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值_ev .mp4 48.65M
｜ 31-[第三章]-9 矩阵的求导_ev .mp4 55.07M
｜ 32-[第三章]-10 矩阵的求导在深度学习中的应用_ev .mp4 58.63M
｜ 33-[第四章-上]-1 随机实验样本空间随机事件&概率的定义&条件概率与乘法公式_ev .mp4 60.59M
｜ 34-[第四章-上]-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性_ev .mp4 45.45M
｜ 35-[第四章-上]-3 随机变量与多维随机变量_ev .mp4 57.39M
｜ 36-[第四章-上]-4 期望与方差（上）_ev .mp4 52.49M
｜ 37-[第四章-上]-5 期望与方差（下）_ev .mp4 23.14M
｜ 38-[第四章-上]-6 参数的估计_ev .mp4 60.25M
｜ 39-[第四章-下]-1 无约束最优化梯度下降_ev .mp4 71.20M
｜ 40-[第四章-下]-2 无约束最优化牛顿法_ev .mp4 54.40M
｜ 41-[第四章-下]-3 约束最优化_ev .mp4 53.17M
18-04 神经网络基础知识
｜ 02-01-神经网络基础与多层感知机-0_ev .mp4 59.03M
｜ 03-01-神经网络基础与多层感知机-1_ev .mp4 50.79M
｜ 04-01-神经网络基础与多层感知机-2_ev .mp4 66.59M
｜ 05-01-神经网络基础与多层感知机-3_ev .mp4 45.07M
｜ 06-01-神经网络基础与多层感知机-4_ev .mp4 79.21M
｜ 07-02-卷积神经网络-0_ev .mp4 62.32M
｜ 08-02-卷积神经网络-1_ev .mp4 92.24M
｜ 09-02-卷积神经网络-2_ev .mp4 53.92M
｜ 10-03-循环神经网络-0_ev .mp4 48.48M
｜ 11-03-循环神经网络-1_ev .mp4 84.75M
｜ 12-03-循环神经网络-2_ev .mp4 62.00M
19-01 Python · AI&数据科学入门
｜ 02-第一章 绪论和环境配置_ev .mp4 50.67M
｜ 03-[作业讲解]第一章：助教实际演示配置环境过程_ev .mp4 30.70M
｜ 04-第二章 Python 基本语法元素_ev .mp4 98.86M
｜ 05-[作业讲解]第二章：Python基本语法元素_ev .mp4 57.38M
｜ 06-第三章 基本数据类型_ev .mp4 86.73M
｜ 07-[作业讲解]第三章：基本数据类型_ev .mp4 50.53M
｜ 08-第四章 组合数据类型_ev .mp4 89.81M
｜ 09-[作业讲解]第四章：复杂数据类型_ev .mp4 67.67M
｜ 10-第五章 程序控制结构_ev .mp4 80.73M
｜ 11-[作业讲解]第五章：程序控制结构_ev .mp4 27.37M
｜ 12-第六章 函数-面向过程的编程_ev .mp4 116.29M
｜ 13-[作业讲解]第六章：函数_ev .mp4 41.31M
｜ 14-第七章 类-面向对象的编程_ev .mp4 74.64M
｜ 15-[作业讲解]第七章：类_ev .mp4 26.60M
｜ 16-第八章 文件-异常和模块_ev .mp4 107.29M
｜ 17-[作业讲解]第八章：文件-异常和模块_ev .mp4 13.61M
｜ 18-第九章 有益的探索_ev .mp4 116.87M
｜ 19-[作业讲解]第九章：有益的探索_ev .mp4 34.11M
｜ 20-第十章 Python标准库_ev .mp4 85.69M
｜ 21-[作业讲解]第十章：Python标准库_ev .mp4 11.79M
｜ 22-第十一章 科学计算库—Numpy应用_ev .mp4 77.31M
｜ 23-[作业讲解]第十一章：Numpy库_ev .mp4 27.27M
｜ 24-第十二章 Pandas库_ev .mp4 124.03M
｜ 25-[作业讲解]第十二章：Pandas库_ev .mp4 27.77M
｜ 26-第十三章 Matplotlib_ev .mp4 90.75M
｜ 27-[作业讲解]第十三章：Matplotlib_ev .mp4 41.18M
｜ 28-第十四章 Sklearn常规用法_ev .mp4 60.22M
｜ 29-[作业讲解]第十四章：Sklearn常规用法_ev .mp4 45.30M
｜ 30-第十五章 再谈编程_ev .mp4 70.06M
20-深度学习PyTorch框架班
｜ 05-[必看]深入浅出PyTorch_ev .mp4 75.53M
｜ 06-[第一周]PyTorch简介与安装_ev .mp4 54.25M
｜ 07-[第一周]补充-pytorch开发环境安装_ev .mp4 136.22M
｜ 08-[第一周]张量简介与创建_ev .mp4 55.55M
｜ 09-[第一周]张量操作与线性回归_ev .mp4 64.00M
｜ 10-[第一周]计算图与动态图机制_ev .mp4 43.07M
｜ 11-[第一周]autograd与逻辑回归_ev .mp4 62.08M
｜ 12-[第一周]作业讲解1_ev .mp4 31.27M
｜ 13-[第一周]作业讲解2_ev .mp4 25.66M
｜ 14-[第一周]作业讲解3_ev .mp4 25.61M
｜ 15-[第二周]数据读取机制Dataloader与Dataset_ev .mp4 56.73M
｜ 16-[第二周]数据预处理transforms模块机制_ev .mp4 54.08M
｜ 17-[第二周]二十二种transforms数据预处理方法_ev .mp4 93.46M
｜ 18-[第二周]学会自定义transforms方法_ev .mp4 99.93M
｜ 19-[第二周]作业讲解_ev .mp4 89.52M
｜ 20-[第三周]模型创建步骤与nn.Module_ev .mp4 57.71M
｜ 21-[第三周]模型容器与AlexNet构建_ev .mp4 61.30M
｜ 22-[第三周]nn网络层-卷积层_ev .mp4 62.90M
｜ 23-[第三周]nn网络层-池化-线性-激活函数层_ev .mp4 61.48M
｜ 24-[第三周]作业讲解_ev .mp4 61.17M
｜ 25-[第四周]权值初始化_ev .mp4 60.54M
｜ 26-[第四周]损失函数（一）_ev .mp4 90.59M
｜ 27-[第四周]损失函数(二)_ev .mp4 92.83M
｜ 28-[第四周]优化器optimizer的概念_ev .mp4 62.28M
｜ 29-[第四周]torch.optim.SGD_ev .mp4 72.52M
｜ 30-[第四周]作业讲解_ev .mp4 30.96M
｜ 31-[第五周]学习率调整策略_ev .mp4 78.31M
｜ 32-[第五周]TensorBoard简介与安装_ev .mp4 45.54M
｜ 33-[第五周]TensorBoard使用（一）_ev .mp4 66.61M
｜ 34-[第五周]TensorBoard使用（二）_ev .mp4 99.65M
｜ 35-[第五周]hook函数与CAM可视化_ev .mp4 77.04M
｜ 36-[第五周]作业讲解_ev .mp4 42.77M
｜ 37-[第六周]正则化之weight_decay_ev .mp4 58.81M
｜ 38-[第六周]正则化之Dropout_ev .mp4 60.57M
｜ 39-[第六周]Batch Normalization_ev .mp4 79.32M
｜ 40-[第六周]Normalizaiton_layers_ev .mp4 59.56M
｜ 41-[第六周]作业讲解_ev .mp4 36.64M
｜ 42-[第七周]模型保存与加载_ev .mp4 46.56M
｜ 43-[第七周]模型finetune_ev .mp4 62.84M
｜ 44-[第七周]GPU的使用_ev .mp4 67.27M
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｜ 46-[第七周]作业讲解_ev .mp4 21.73M
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