课程目录
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├─人工智能5天入门训练营
│ └─视频
│ 01_人工智能就业前景与薪资.mp4
│ 02_人工智能适合人群与必备技能.mkv
│ 03_人工智能时代是发展的必然.mp4
│ 04_人工智能在各领域的应用.mp4
│ 05_人工智能常见流程.mkv
│ 06_机器学习不同的学习方式.mkv
│ 07_深度学习比传统机器学习有优势.mkv
│ 08_有监督机器学习任务与本质.mp4
│ 09_无监督机器学习任务与本质.mp4
│ 10_理解简单线性回归.mp4
│ 11_最优解_损失函数_MSE.mp4
│ 12_扩展到多元线性回归.mp4
│ 13_理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4
│ 14_理解维度这个概念.mp4
│ 15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4
│ 16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4
│ 17_引入正太分布的概率密度函数.mp4
│ 18_明确目标通过最大总似然求解θ.mp4
│ 19_对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4
│ 20_把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4
│ 21_推导出目标函数的导函数形式.mp4
│ 22_θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4
│ 23_Python开发环境版本的选择及下载.mp4
│ 24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4
│ 25_Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4
│ 26_解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4
│ 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
│ 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
│ 29_Scikit-learn模块的介绍.mp4
│ 30_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4
│ 31_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4
│ 32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
│ 33_梯度下降法公式.mp4
│ 34_学习率设置的学问_全局最优解.mp4
│ 35_梯度下降法迭代流程总结.mp4
│ 36_多元线性回归下的梯度下降法.mp4
│ 37_全量梯度下降.mp4
│ 38_随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
│ 39_对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
│ 40_轮次和批次.mp4
│ 41_代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4
│ 42_代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4
│ 43_代码实现随机梯度下降.mp4
│ 44_代码实现小批量梯度下降.mp4
│ 45_代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
│ 46_代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
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├─人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割
│ └─视频
│ 01_作业的讲解_知识的回顾.mp4
│ 02_人脸识别的架构流程分析.mp4
│ 03_FaceNet论文_架构_三元组损失.mp4
│ 04_MTCNN论文_架构_损失函数.mp4
│ 05_facenet-master项目的下载和导入.mp4
│ 06_人脸识别项目代码_实操作业要求.mp4
│ 07_FasterRCNN目标检测口罩项目展示_图片标注工具labelimg的使用.mp4
│ 08_FasterRCNN论文_架构_思想.mp4
│ 09_MaskRCNN的架构_思想_蒙版弹幕项目效果.mp4
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├─人工智能之图像识别与图像分割
│ └─视频
│ 01_TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别.mp4
│ 02_卷积神经网络卷积层_卷积的计算.mp4
│ 03_池化的计算_SAME和VALID模式_经典CNN结构.mp4
│ 04_TensorFlow实训CNN分类MNIST手写数字识别.mp4
│ 05_VGG16网络模型_数据增强_COVID19医疗图片的识别.mp4
│ 06_U-Net网络模型_细胞核数据的读取.mp4
│ 07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码.mp4
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├─人工智能之快速入门与线性回归
│ └─视频
│ 01_五天实训的内容_人工智能应用.mp4
│ 02_AI的流程_ML和DL关系_回归、分类、聚类、降维的本质.mp4
│ 03_线性回归的表达式_损失函数MSE.mp4
│ 04_推导出多元线性回归的损失函数.mp4
│ 05_从MSE到θ的解析解形式.mp4
│ 06_安装Anaconda和PyCharm运行和开发软件.mp4
│ 07_python代码实现多元线性回归解析解的求解方法.mp4
│ 08_梯度下降法的步骤_公式.mp4
│ 09_根据损失函数MSE推导梯度的公式.mp4
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├─人工智能之神经网络与TensorFlow
│ └─视频
│ 01_作业讲解_回顾昨日知识.mp4
│ 02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就业薪资水平.mp4
│ 03_NN神经元_常用的3种激活函数_NN理解LR做多分类.mp4
│ 04_讲解Softmax回归算法.mp4
│ 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
│ 06_TensorFlow对于CPU版本的安装.mp4
│ 07_TensorFlow对于GPU版本的安装.mp4
│ 08_TensorFlow实现多元线性回归预测房价.mp4
│ 09_TensorFlow实现Softmax回归分类MNIST手写数字识别.mp4
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└─人工智能之线性回归优化与逻辑回归
└─视频
01_利用GD来求解多元线性回归的最优解.mp4
02_归一化.mp4
03_正则化.mp4
04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质.mp4
05_多项式回归_保险花销预测案例.mp4
06_基于保险案例进行更多的数据的EDA.mp4
07_逻辑回归表达式的推导_逻辑回归损失函数的推导.mp4
08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务.mp4
