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马士兵 – AI人工智能工程师1-4期「完结无密」

课程介绍

马士兵AI人工智能工程师1-4期视频资源,由整理发布高清完结无密版。

通过现实中浅显易懂的例子,将深奥的理论讲解的清晰易懂,每个知识点讲解的都很透彻,并通过实际应用案例,加深学员对每个知识点的理解的同时,也使学员掌握每个知识点适用的具体应用场景。卢老师很注重引导学员深入思考,培养学员的思维能力,学了这门课程收获很大。 卢老师具备扎实的AI理论基础、以及丰富的教学、面试和项目实战经验。卢老师备课很用心,数据和程序都准备的很充分;课堂上知识点讲解和程序演示交叉融合,通过直观的例子来展示每个知识点的具体应用,并且能够很好地与学员互动,激发学员不断思考;

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课程目录

01、人工智能1期/

1.概述and特征提取.mp4

10.朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效.mp4

11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4

12.SVM2-昔日辉煌,传统方法顶峰详解.mp4

13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4

14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4

15.集成学习:企业神器GBDT详解.mp4

16.Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话.mp4

17.DBscan聚类:kmeans升级,数据更具智能.mp4

18.LDA:文本数据大杀器,揭示文本背后的秘密.mp4

19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4

2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4

20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4

21.深度学习的学习算法,梯度下降法和链式法则.mp4

22.多分类函数softmax和学习方法.mp4

23.深度学习非线性能力关键:激活函数详解.mp4

24.深度学习避坑指南:权重初始化的方法和技巧.mp4

25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4

26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4

27.项目一:数字图像识别,让机器具有一双眼睛.mp4

28.项目二:以图搜图技术详解实战01.mp4

29.项目二:以图搜图技术详解实战02.mp4

3.从傻瓜到智能,梯度下降法学习法.mp4

30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4

31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4

32.项目三:推荐系统整体流程架构解读01.mp4

33.项目三:A_B测试和相关指标解读02.mp4

34.项目三:关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4

35.项目三:推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4

36.项目三:推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4

37.CNN:计算机视觉标配,给AI一双慧眼.mp4

38.项目四:CNN识别彩色图像,就那么一会.mp4

39.一期课程内容总结.mp4

4.突破瓶颈,模型效果的提升.mp4

40.常见面试题解读01.mp4

41.常见面试题解读02.mp4

42.如何写简历.mp4

43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4

44.逻辑回归和神经元.mp4

45.BP算法原理和训练方法.mp4

46.常见激活函数讲解.mp4

47.图像分类在企业中的应用.mp4

48.卷积的基本思想.mp4

5.猛将起于卒伍,工业环境下的分类模型.mp4

6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4

7.到底好不好?模型评价指标讲解.mp4

8.让模型看的更准更稳,正则优化.mp4

9.让学习更高效,数值优化和一只看不见的手.mp4

02、人工智能2期/

1.开班典礼_学前必看.mp4

10.端到端语音合成声学模型.mp4

11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4

12.LSTM和ELMO.mp4

13.实战项目:智能输入法.mp4

14.输入法项目之新词发现.mp4

15.注意力模型Attention.mp4

16.注意力模型Self-Attention.mp4

17.Transformer和Bert.mp4

18.图像之文本检测.mp4

19.图像之文本识别.mp4

2.FM模型.mp4

20.文本分类项目:分类任务简介、分类系统综述.mp4

21.文本分类项目:基本模型回顾 – NB、SVM.mp4

22.文本分类项目:基本模型回顾 – FastText.mp4

23.文本分类项目:系统集成、系统调优.mp4

24.文本分类项目:系统优化:实体信息.mp4

25.文本分类项目: 系统优化:图片分类.mp4

26.文本分类项目: 深度模型系统:TextCNN.mp4

27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4

28.高级图像技术1.mp4

29.高级图像技术2.mp4

3.推荐系统之协同过滤.mp4

30.高级图像技术3.mp4

31.高级图像技术4.mp4

32.海外项目:推荐系统入门简介.mp4

33.海外项目:Item2vec算法以及实际应用.mp4

34.海外项目:数据预处理.mp4

35.CTR预估算法sparselogistics regression.mp4

36.深度学习入门.mp4

37.海外项目:CNN & LSTM详细讲解.mp4

38.海外项目:self-attention 机制讲解.mp4

39.海外项目:wide-deep model代码实战.mp4

4.推荐系统之召回.mp4

40.智能聊天机器人1.mp4

41.智能聊天机器人2.mp4

5.推荐系统之排序1.mp4

6.推荐系统之排序2.mp4

7.RNN和LSTM.mp4

8.语音合成方法介绍.mp4

9.语音合成前端.mp4

03、人工智能3期/

1.信息论入门-概率和信息.mp4

10.AI架构设计.mp4

11.推荐系统综述.mp4

12.量化投资概述:量化投资靠什么赚钱.mp4

14.量化投资概述:交易市场介绍.mp4

15.量化投资概述:策略类型介绍.mp4

16.生成模型GAN.mp4

17.量化投资概述:风险案例.mp4

18.量化投资概述:量化工具,AI应用案例.mp4

19.生成模型VAE.mp4

2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4

20.GAN背后的秘密.mp4

21.量化投资概述:机器学习模型应用基础.mp4

22.量化投资概述:交易行为举例.mp4

23.PageRank算法1.mp4

24.PageRank算法2.mp4

25.期货量化交易:远期和期货介绍.mp4

26.期货量化交易:远期和期货定价.mp4

27.期货量化交易:远期和期货应用.mp4

28.期货量化交易:套期保值策略.mp4

29.textrank算法.mp4

3.联合熵,条件熵,互信息,交叉熵.mp4

30.node2vec算法.mp4

31.期货量化交易:套期保值计算.mp4

32.期货量化交易:CAT产品及策略概述.mp4

35.期货量化交易:图模型在推荐系统中的应用.mp4

36.图模型在推荐系统中的应用2.mp4

37.bert和他的朋友们2.mp4

37.bert和他的朋友们.mp4

38.期货量化交易:套利策略.mp4

4.从信息论的角度解读机器学习.mp4

40.期货量化交易:策略回测.mp4

41.bert和他的朋友们3.mp4

42.bert和他的朋友们4.mp4

43.高频交易:市场微观结构及策略.mp4

44.高频交易:高频数据及因子计算.mp4

46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4

46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4

47.高频交易:高频交易案例.mp4

48.高频交易:高频交易回测.mp4

49.语音识别之语音信号基础.mp4

5.矩阵求导术.mp4

50.语音识别之语音信号基础2.mp4

51.语音识别之特征处理及HMM模型.mp4

52.高频交易:高频因子挖掘及高频做市策略.mp4

53.强化学习量化交易应用2.mp4

53.强化学习量化交易应用.mp4

54.股票量化交易:股票发行2.mp4

54.股票量化交易:股票发行.mp4

55.股票量化交易:打新策略及风险衡量2.mp4

56.HMM-GMM模型2.mp4

56.HMM-GMM模型.mp4

57.股票量化交易:现代投资组合理论2.mp4

57.股票量化交易:现代投资组合理论.mp4

58.语音识别实战一2.mp4

58.语音识别实战一.mp4

59.股票量化交易:多因子模型理论-架构.mp4

59.股票量化交易:多因子模型理论.mp4

6.文本分类速览1.mp4

60.语音识别实战一.mp4

7.文本分类速览2.mp4

8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4

9.面试指导.mp4

04、人工智能4期/

1.数据的量化和特征提取.mp4

10.深度学习入门.mp4

11.梯度下降和矩阵求导.mp4

12.速精机器学习12.mp4

13.速精机器学习13.mp4

14.速精机器学习14.mp4

15.速精机器学习15.mp4

16.速精机器学习16.mp4

17.速精机器学习17.mp4

18.速精机器学习18.mp4

19.速精机器学习19.mp4

2.数据的量化和特征提取2.mp4

20.速精机器学习20.mp4

21.速精机器学习21.mp4

22.速精机器学习22.mp4

23.速精机器学习23.mp4

24.速精机器学习24.mp4

3.线性回归.mp4

4.逻辑回归.mp4

5.损失函数和正则项.mp4

6.分类模型的评价指标和多分类.mp4

7.逻辑回归的高级技巧.mp4

8.FM模型.mp4

9.Kmeans.mp4

资料/

01_AI一期课程资料/

02_AI二期课程资料/

03_AI三期课程资料/

04_AI四期课程资料/

资源目录截图

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