马士兵教育—AI人工智能工程师第1期

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资源名称

【马士兵教育】AI人工智能工程师第1期

资源简介

4G互联网时代下的数据已经呈现为爆炸式的增长，5G通信的面世会让数据增长速度提高到指数级的爆发，在这浩瀚的数据海洋中，必须采取行之有效的赋能工具，才能将数据中重要的部分-信息、信息中总结的规律成功运用于商业领域，起到数据决策商业的重要意义。

关键词：#知识 #学习 #编程 #人工智能

资源目录

【马士兵教育】AI人工智能工程师第1期

• 01.概述and特征提取.mp4
• 02.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4
• 03.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4
• 04.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4
• 05.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4
• 06.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4
• 07.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4
• 08.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4
• 09.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.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
• 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
• 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
• 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
• …

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📅 本文最后更新于：23年6月17日，浏览本站遇到任何问题都可以留言反馈！