TA的每日心情 | 开心
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Java吧 视频教程： 人工智能训练营 深度学习+机器学习视频教程) M4 V- k* k) s2 o4 `2 S% T
Java教程编号：【S0234】-166
# X! r8 g* G' @8 P% H8 G6 r" T& E+ v
" L: }+ \, _% G8 j. r
, X" ?1 a7 ]* k# X1 R〖课程目录〗：
* K1 ?5 a7 P+ x y$ `. M. g5 L( w/ A' s! w8 ~% F$ d
(1)\人工智能5天入门训练营4 C; k' ]# M* W4 P4 l" _3 G
(2)\人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割
]# O8 p3 m7 B T$ K6 c3 ?(3)\人工智能之图像识别与图像分割
6 d2 V: X" A- B1 P(4)\人工智能之快速入门与线性回归
z9 S+ |" y4 u+ P(5)\人工智能之神经网络与TensorFlow
8 a* B# `" b! @. H6 I" @; Q: f6 F8 I4 Z(6)\人工智能之线性回归优化与逻辑回归
4 O3 p, O( b; F4 h& J7 Y(7)\人工智能5天入门训练营\视频；目录中文件数:46个
" m# Q) W- t% |3 K0 b8 P# Q8 D├─01_人工智能就业前景与薪资.mp4, \& ^5 |, D9 X! [
├─02_人工智能适合人群与必备技能.mkv# M4 {/ n9 _. S) [
├─03_人工智能时代是发展的必然.mp4' i0 v3 Q* l& u# y5 ^; B7 Q
├─04_人工智能在各领域的应用.mp40 S# @- W K) X/ Q) Y4 R
├─05_人工智能常见流程.mkv4 k+ D% {/ S, T9 _, @! C
├─06_机器学习不同的学习方式.mkv4 d" o1 u' ^5 O* a3 m+ g5 Z
├─07_深度学习比传统机器学习有优势.mkv
! }" n/ t/ H8 W; w: |8 J( U├─08_有监督机器学习任务与本质.mp4
( ~) i+ P$ Z" ~* ~├─09_无监督机器学习任务与本质.mp4( f7 w) x% s& o4 W7 v
├─10_理解简单线性回归.mp4) K Q4 c4 z5 K6 G# U0 w; c. J
├─11_最优解_损失函数_MSE.mp4/ J* g- y J- ^5 q8 J; e% h! c
├─12_扩展到多元线性回归.mp46 {& k0 x# c& V7 b% X% \* b
├─13_理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4
4 |* Q4 \5 J/ d X├─14_理解维度这个概念.mp4
( |4 \+ ]/ S) l# \9 I2 q├─15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4/ y: H, ?' u2 k
├─16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp42 j" t7 ^8 z5 b: W8 y& ~
├─17_引入正太分布的概率密度函数.mp4) n! B5 r2 M6 D7 Y( ~% L
├─18_明确目标通过最大总似然求解θ.mp4( {7 n8 p' a3 ^; B. t, Y! O
├─19_对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp44 u& p' r# f4 o; ~7 H/ j! j- F* [
├─20_把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4- C/ `; \4 }3 P [; ^: D$ Q) L. N
├─21_推导出目标函数的导函数形式.mp4
{* c! v9 T& h3 k├─22_θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4
, g: v$ d$ n2 ` o├─23_python开发环境版本的选择及下载.mp40 {5 n9 N. \# S$ q2 u" {( q! @
├─24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4
1 a% W% d# X1 E' g6 O├─25_Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4
" u0 E# q. O% |! T: p& a" h├─26_解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4
$ o# X- I0 z. M) R7 U n├─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' r l% T! M9 _$ _9 N
├─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
3 Y$ C2 l0 O. d├─29_Scikit-learn模块的介绍.mp4
( W& I3 w3 P1 o4 M: q# p5 p& a├─30_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4) E3 S4 y1 p2 ^
├─31_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4
$ y; l8 A% P, {0 f├─32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
' ]0 D: |6 o+ R9 z' V1 V. K├─33_梯度下降法公式.mp4
8 S5 m: L9 ?) _4 u3 ?( ]├─34_学习率设置的学问_全局最优解.mp4
" |, J! w1 E6 ~$ s├─35_梯度下降法迭代流程总结.mp4+ t' |" k' R, d# Q/ f) E
├─36_多元线性回归下的梯度下降法.mp4
; o! N: |+ J8 R# B- G/ u├─37_全量梯度下降.mp4 java8.com
( w7 t& ~6 U& k0 {├─38_随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
% J3 P! d" \+ @: t* d g├─39_对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
6 E. x( H* K8 f$ N├─40_轮次和批次.mp4
5 S* }; U% s; f# Q├─41_代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4
4 d* v4 v( H" M* |+ ]├─42_代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp45 U$ y; u' `- j2 q* v3 ^& ~
├─43_代码实现随机梯度下降.mp4
* u! w D a" q8 O, G├─44_代码实现小批量梯度下降.mp48 r! A8 e9 U9 z0 M. p5 D% ]
├─45_代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
( E( |; [2 V f( g├─46_代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
1 K: \; e D5 ?(8)\人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割\视频；目录中文件数:9个( v( p1 Y1 L4 ]# {- O; `( `
├─01_作业的讲解_知识的回顾.mp4
3 `4 i$ e: s& |├─02_人脸识别的架构流程分析.mp4
. v* k" z. f( {( F+ \├─03_FaceNet论文_架构_三元组损失.mp4
y: M% @% x5 Z9 D: b├─04_MTCNN论文_架构_损失函数.mp4! L7 r3 S K) E# {' `/ I" o6 Y
├─05_facenet-master项目的下载和导入.mp4 C$ L4 u+ V3 R( z
├─06_人脸识别项目代码_实操作业要求.mp4) s' r. `) x" Q! S1 |* I
├─07_FasterRCNN目标检测口罩项目展示_图片标注工具labelimg的使用.mp43 A) T1 ^6 E- T% B
├─08_FasterRCNN论文_架构_思想.mp4) i+ M7 `. U) G( Z2 F* v% R
├─09_MaskRCNN的架构_思想_蒙版弹幕项目效果.mp48 c6 i4 t; Z* s0 x$ d5 E
(9)\人工智能之图像识别与图像分割\视频；目录中文件数:7个
# p$ @7 u$ N7 W* Z( P: J$ }- L+ a+ h├─01_TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别.mp4
& X. Q# Y+ |% l├─02_卷积神经网络卷积层_卷积的计算.mp4# r [% g$ L/ k2 P( ]+ [/ d
├─03_池化的计算_SAME和VALID模式_经典CNN结构.mp4# W6 V' A! l. v; J% s" ^+ W
├─04_TensorFlow实训CNN分类MNIST手写数字识别.mp4
7 _8 _; K+ z/ s( n! M! e @$ C5 D├─05_VGG16网络模型_数据增强_COVID19医疗图片的识别.mp4 Y+ _+ |( V9 V" S
├─06_U-Net网络模型_细胞核数据的读取.mp4% @1 d% N" L) E7 F0 R
├─07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码.mp4
5 }, C% x( V8 H3 G: d(10)\人工智能之快速入门与线性回归\视频；目录中文件数:9个
9 m+ W( F' M! K; @4 o- }├─01_五天实训的内容_人工智能应用.mp4( ]/ E' H5 m% ]' T% n2 l: u
├─02_AI的流程_ML和DL关系_回归、分类、聚类、降维的本质.mp45 y# }2 S" S" V1 w9 E
├─03_线性回归的表达式_损失函数MSE.mp4.baiduyun.p.downloading G! d" }0 F$ W( {, K* p( q) m
├─04_推导出多元线性回归的损失函数.mp4
# O. b1 m3 L+ d2 `( k├─05_从MSE到θ的解析解形式.mp4
" Q8 J4 ^4 \% I( q& ^├─06_安装Anaconda和PyCharm运行和开发软件.mp4 R$ @# x, {/ W( T) W* C' y* J
├─07_python代码实现多元线性回归解析解的求解方法.mp4
5 f b2 n& A+ o( I4 g├─08_梯度下降法的步骤_公式.mp41 e* |, X0 B |9 @- {
├─09_根据损失函数MSE推导梯度的公式.mp4
: l' m, ~# R; S" [: a(11)\人工智能之神经网络与TensorFlow\视频；目录中文件数:9个
4 j* a0 h4 @/ ~# z3 c6 H3 O9 s├─01_作业讲解_回顾昨日知识.mp4
9 U! r, H" b5 b. K; l: G6 ]; f. O# O├─02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就业薪资水平.mp4
7 Q. g6 d3 v) X9 q7 [7 t2 J├─03_NN神经元_常用的3种激活函数_NN理解LR做多分类.mp4) h0 r6 J% b, C. J
├─04_讲解Softmax回归算法.mp4( E$ V5 L' ~; x+ j
├─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.mp47 a8 ?$ E; `$ U) z8 f( _
├─06_TensorFlow对于CPU版本的安装.mp4. x$ }) T. ]! \& }: P
├─07_TensorFlow对于GPU版本的安装.mp4
+ ^5 I, w) d0 s4 r9 a" `' }- A0 e├─08_TensorFlow实现多元线性回归预测房价.mp4( |8 u7 H/ D. a; }2 V) G9 z0 h
├─09_TensorFlow实现Softmax回归分类MNIST手写数字识别.mp4
5 q% @3 O9 M2 [/ h(12)\人工智能之线性回归优化与逻辑回归\视频；目录中文件数:8个
3 b' J J2 m. Q2 l% K7 ~├─01_利用GD来求解多元线性回归的最优解.mp4. P& |) Z# v! _
├─02_归一化.mp4
: ~0 l& O5 D( A4 n! J├─03_正则化.mp4* u4 H% w) F* u# R- x; G- i. h4 I
├─04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质.mp4
' i+ K# v, s3 [' J2 T4 m" _├─05_多项式回归_保险花销预测案例.mp46 f& B8 \, f# u+ x" {3 W
├─06_基于保险案例进行更多的数据的EDA.mp4) f* V0 J0 r, _1 {
├─07_逻辑回归表达式的推导_逻辑回归损失函数的推导.mp4; ~' E0 C3 o+ q; o
├─08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务.mp45 e* N$ u0 l8 E9 }
8 }" r, ~* E8 N$ f6 h; x
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2024-05-13
