【S0234】人工智能训练营 深度学习+机器学习视频教程

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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
Java教程编号：【S0234】-166

( q! I) }$ j. d( Z# P

〖课程目录〗：

6 ^$ `5 W8 e4 G7 s! X& k0 o4 C" T/ [(1)\人工智能5天入门训练营
(2)\人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割
(3)\人工智能之图像识别与图像分割
(4)\人工智能之快速入门与线性回归
(5)\人工智能之神经网络与TensorFlow
(6)\人工智能之线性回归优化与逻辑回归
  g: E6 p' ], [4 D, W(7)\人工智能5天入门训练营\视频；目录中文件数:46个
( X/ c% ]0 G& }9 F, o├─01_人工智能就业前景与薪资.mp4
) R4 o* _# j* \% }* q( S├─02_人工智能适合人群与必备技能.mkv
: A/ G( r0 E  F# u3 Y# q├─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
+ R! x7 r) C4 U├─05_人工智能常见流程.mkv
; B% v9 r, g0 u# o! _! V& x├─06_机器学习不同的学习方式.mkv
1 |$ l1 v& s6 b; `7 E( l* t├─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
) B3 N7 H$ p8 T) V1 n1 |+ K& R├─09_无监督机器学习任务与本质.mp4
├─10_理解简单线性回归.mp4
9 _8 y" |/ e& T; b- ?0 x├─11_最优解_损失函数_MSE.mp4
7 `4 I# X% `0 A1 l" @├─12_扩展到多元线性回归.mp4
" A0 @; k& d. X: H├─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
: O$ G( B" L  v# [! R├─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
" w" K  x! t3 x6 r# ~+ {├─21_推导出目标函数的导函数形式.mp4
* K3 o. }$ K# }├─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
3 u  e1 j6 D/ f8 }├─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
. x7 N* `9 H" K# ]3 A. V: ?; X├─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
, T8 Y8 A' ~3 e5 i" [* E├─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
, r7 z1 h% Q! @├─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
1 u6 }- f4 V/ p4 W: K' `: H% W4 c# ]├─35_梯度下降法迭代流程总结.mp4
: U& X* w" y" L8 b; J- y4 b├─36_多元线性回归下的梯度下降法.mp4
├─37_全量梯度下降.mp4 java8.com
├─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
3 T. ^) q9 ~# L├─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
# b% C% ?7 `6 S2 D% T4 h  Z0 Q6 P(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
; p1 T: y- O' y├─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
/ \% Y; B; f* P. P/ ?├─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
* m- e- }7 ^0 P├─09_MaskRCNN的架构_思想_蒙版弹幕项目效果.mp4
(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
├─01_TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别.mp4
+ @- T2 ]: [# J6 M3 K$ N1 ?# I├─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
2 w: h5 z! i$ C6 J$ Y! g" B: w├─04_TensorFlow实训CNN分类MNIST手写数字识别.mp4
' U% V/ i/ h+ _/ t├─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
5 t& J: `7 _: X├─07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码.mp4
(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
├─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.baiduyun.p.downloading
& }, p! H; z6 |├─04_推导出多元线性回归的损失函数.mp4
3 U1 q7 M# R# Y: G8 h6 D7 f  N/ D├─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
$ a' w5 x/ `0 s: T# I├─09_根据损失函数MSE推导梯度的公式.mp4
(11)\人工智能之神经网络与TensorFlow\视频；目录中文件数:9个
├─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
/ A; X: y4 H1 ?5 a+ n( D├─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
. o: z! z0 x( M- I/ r8 C6 G. ^' ]. H├─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
(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
├─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
7 d& ~9 S  p# J+ l# ]├─04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质.mp4
: ?! R/ l2 @: K( R. l& H├─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
+ k: u- Z  v# A+ [├─07_逻辑回归表达式的推导_逻辑回归损失函数的推导.mp4
& O8 J9 M" D6 Y' j! x4 Y├─08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务.mp4
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一本漫画

路过，收下了，不错的论坛

nebloomy

感谢分享！！！

hdhdh

太酷了啊啊啊

富顺县美宜尔家具厂

太爽了  干货很多！！！

倪达耶

java吧 真给力

renshuliang

免费真好

覃文飞

免费下载的网站 头一次遇到 不错

美帝是纸老虎

免费资源 真的无套路

努力做个好人吧

真心不错 收下下