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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, _5 K: D* {1 W9 o
Java教程编号：【S0234】-166
: j7 @) u7 z3 N2 B
6 m5 {8 A/ z7 \7 v& C' Y: \5 `: D8 @; y& |- t/ h/ v
) W8 J o- Q2 p: F. b# L- [
〖课程目录〗：
1 ~$ W9 ]1 j- j' Q! l H4 A
. d* f% U# N5 v: m4 Z; g(1)\人工智能5天入门训练营
9 q1 \2 P) Y: A(2)\人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割
~1 b( ^# ~' B(3)\人工智能之图像识别与图像分割8 b5 r9 B& R6 D& ~6 Z' ]6 S( h
(4)\人工智能之快速入门与线性回归
b7 a3 Q* r# r$ o8 q6 F(5)\人工智能之神经网络与TensorFlow" [7 i9 B: H5 n/ l9 ~# }- @' j
(6)\人工智能之线性回归优化与逻辑回归$ z6 o5 s3 S1 C% y! i
(7)\人工智能5天入门训练营\视频；目录中文件数:46个: O, L8 P* i+ O" U- O; i4 \) I
├─01_人工智能就业前景与薪资.mp4# v" J. r7 q5 s1 h k% b
├─02_人工智能适合人群与必备技能.mkv6 E2 U5 w: y7 M: \; w3 c
├─03_人工智能时代是发展的必然.mp4
; t& O* D- w0 B* w, m, J1 q, i├─04_人工智能在各领域的应用.mp43 P# w4 l s+ Z- m) @) X
├─05_人工智能常见流程.mkv
1 z( Z* ^1 a' n0 w4 I) I0 x; U├─06_机器学习不同的学习方式.mkv6 O6 s! ~" D# g v+ _7 q6 V2 P
├─07_深度学习比传统机器学习有优势.mkv# G3 j* J6 Z# Z
├─08_有监督机器学习任务与本质.mp4, S" Q5 n, f h0 d. |
├─09_无监督机器学习任务与本质.mp4, [0 t+ w- M1 m+ i: I% d
├─10_理解简单线性回归.mp4# z' a2 m. W7 o% M: g T
├─11_最优解_损失函数_MSE.mp4! Y5 O6 z/ f) j+ ?
├─12_扩展到多元线性回归.mp4
2 T- a- R, M2 J0 Q) v├─13_理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4/ J; T' U& K5 q) \6 r. _* K; H& H, X5 V
├─14_理解维度这个概念.mp4
5 e+ r# o, K: e- I├─15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4. K# \0 J* B( X, ?' ]9 W- k9 V8 Y+ I; n$ ]
├─16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4; d! F$ Y, b8 f% W# P# ]" m
├─17_引入正太分布的概率密度函数.mp4/ X* f P1 V7 M# Y6 A, f6 b5 h& T3 L
├─18_明确目标通过最大总似然求解θ.mp4 g4 x" k) q$ t$ z$ b m5 ]
├─19_对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4. F- Q9 j5 Z6 U" g& |. s
├─20_把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4
, k0 Z# |* w" q├─21_推导出目标函数的导函数形式.mp4/ g$ ]0 w# q: M
├─22_θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp43 l6 e$ O+ e! i, X8 N, q
├─23_python开发环境版本的选择及下载.mp4: r1 ?7 {; e5 ]& o
├─24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4
# t$ ?5 `, H5 P% N├─25_Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp46 q. t% R& X& ^
├─26_解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4
E2 Y3 c# o& f├─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% h! U+ c7 C6 r* i% L
├─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
$ M# L! Y/ v8 K' H _$ ~├─29_Scikit-learn模块的介绍.mp4, X5 ~8 @4 V& j* x' S2 e/ O
├─30_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4
, u# x n$ V3 s4 X6 @├─31_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4
; T4 Y; J, n( A/ l5 K) x, P2 H├─32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4% L* o$ x4 X) S& ~
├─33_梯度下降法公式.mp44 t; p M7 T# `% C: s+ _: ]- M
├─34_学习率设置的学问_全局最优解.mp4# D8 s; R7 X |7 f" L
├─35_梯度下降法迭代流程总结.mp4
( ^# B. W9 Q- F2 t3 p├─36_多元线性回归下的梯度下降法.mp4
# `" ]- \2 D, H, |├─37_全量梯度下降.mp4 java8.com
$ D' }' l9 H. K: V% _% f├─38_随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4: W: k- v) f7 P8 E5 L1 s# Y, f0 o6 D
├─39_对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
: q B& v+ a2 n# x├─40_轮次和批次.mp4& u" z* v! D: l. m2 T( U
├─41_代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4
/ E5 S+ x: T9 r6 @├─42_代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4
5 U# o, z# l# I+ [├─43_代码实现随机梯度下降.mp4( ]$ F ^/ h! ~" p" E {& Q! _- ^
├─44_代码实现小批量梯度下降.mp44 k1 \' c( O& l, [0 q/ B1 A
├─45_代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
& \& v6 ?1 `5 G/ O) j├─46_代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
. c2 Z S* _) O4 B& [! R% n(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) X( K9 J. d+ f! i# j
├─01_作业的讲解_知识的回顾.mp4
! ?3 Y0 L" D7 h* C4 B# r) q4 U* t├─02_人脸识别的架构流程分析.mp4
9 O. H2 i# e1 w' i# p7 o( g├─03_FaceNet论文_架构_三元组损失.mp47 h2 D0 n, h# z1 |2 J. N
├─04_MTCNN论文_架构_损失函数.mp4
* D- s: K( h9 R0 ]├─05_facenet-master项目的下载和导入.mp4
8 C# h% p! c( v8 B* p, O5 p├─06_人脸识别项目代码_实操作业要求.mp4* I7 N# z' H! S5 ]* f
├─07_FasterRCNN目标检测口罩项目展示_图片标注工具labelimg的使用.mp4
4 o: u0 l( F( Y9 K% X2 @. t. o├─08_FasterRCNN论文_架构_思想.mp4, c: h! N; H( X7 X
├─09_MaskRCNN的架构_思想_蒙版弹幕项目效果.mp4% h4 i' h( L0 O3 B2 L, v0 T( `1 [; e5 K
(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
; v$ S2 X# Q9 y' Y' ^1 s├─01_TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别.mp4' \) M( |% |* M
├─02_卷积神经网络卷积层_卷积的计算.mp4
3 I, ?, b, W1 C4 q& A* K& }; U: N├─03_池化的计算_SAME和VALID模式_经典CNN结构.mp4
0 D" K% X% q0 J├─04_TensorFlow实训CNN分类MNIST手写数字识别.mp4' h+ `) F! a, J" z$ q
├─05_VGG16网络模型_数据增强_COVID19医疗图片的识别.mp49 D2 u) p; y" S4 R. `$ M& q. e. U
├─06_U-Net网络模型_细胞核数据的读取.mp4( Q! e8 ~+ g2 n
├─07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码.mp4
& h5 v0 U R5 u- x' y(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
$ d$ r: _1 I* W# E# B├─01_五天实训的内容_人工智能应用.mp4. _+ @# a }% S& b' Y$ o
├─02_AI的流程_ML和DL关系_回归、分类、聚类、降维的本质.mp44 a8 j# l4 O# l7 E% f8 K
├─03_线性回归的表达式_损失函数MSE.mp4.baiduyun.p.downloading( F$ u/ g2 W4 {& T% k+ e% ~* `0 ?
├─04_推导出多元线性回归的损失函数.mp4% x5 ]# K) }0 E7 t- z: A- s; t
├─05_从MSE到θ的解析解形式.mp48 X% E4 \" w/ z1 U8 ]3 Z% T0 @
├─06_安装Anaconda和PyCharm运行和开发软件.mp4
# N/ R* `. m. `, q├─07_python代码实现多元线性回归解析解的求解方法.mp4) w$ e0 n1 s6 x4 D; g. s
├─08_梯度下降法的步骤_公式.mp4
$ m' l7 v& Q! Q t8 X5 T) o├─09_根据损失函数MSE推导梯度的公式.mp4
7 S( N" E' I9 m/ \6 k8 s(11)\人工智能之神经网络与TensorFlow\视频；目录中文件数:9个
" _% c2 Q5 T( Y3 }├─01_作业讲解_回顾昨日知识.mp4& Z: N9 B0 P# H# c: W8 L1 t+ e
├─02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就业薪资水平.mp4& b* K7 B' M6 P% ]5 q, F
├─03_NN神经元_常用的3种激活函数_NN理解LR做多分类.mp4' A, o7 q0 H1 p% A6 L: k- H( ]1 I
├─04_讲解Softmax回归算法.mp4
& o% `/ h Q5 m& Z% Y0 \' M0 C# N: g├─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- [6 A6 f/ |* X7 J' q
├─06_TensorFlow对于CPU版本的安装.mp4" ?. K, T( [1 s2 I6 c$ B
├─07_TensorFlow对于GPU版本的安装.mp4; z3 ^/ }3 k! F; C
├─08_TensorFlow实现多元线性回归预测房价.mp4" I+ O# d- ]7 g2 n! W/ I
├─09_TensorFlow实现Softmax回归分类MNIST手写数字识别.mp4
/ ]- E ^2 @/ Q# Z5 ~5 i(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
$ J' k9 v. K L( g├─01_利用GD来求解多元线性回归的最优解.mp4
: F: ]" x6 [5 Y; Y f# j' i9 N8 o├─02_归一化.mp4
# i9 H7 \* a6 }0 ~4 S├─03_正则化.mp43 o3 P% W# x- Q# G6 D8 j
├─04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质.mp4) F' }) P" D! ?
├─05_多项式回归_保险花销预测案例.mp45 Y) E' ^9 a0 _4 G7 i
├─06_基于保险案例进行更多的数据的EDA.mp43 S7 m- ?) z8 v6 H2 s |
├─07_逻辑回归表达式的推导_逻辑回归损失函数的推导.mp4' R1 G& }' V" f1 P3 F- h
├─08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务.mp4# Y$ }; T2 `6 Y
4 j* P' R7 n; u: E1 x& V
3 X# x+ L! W- C4 \; b3 @% D
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2024-05-13
