【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
* m4 n% h8 U3 k6 O. eJava教程编号：【S0234】-166
4 Y3 e# Y) D/ f' ~
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8 M" v$ J% g3 G7 D
〖课程目录〗：

(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
- s8 K+ V; I* _$ B# e6 D(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
& A) v  X5 b( \. A; ?" n(6)\人工智能之线性回归优化与逻辑回归
4 j% J- Y  |5 F9 P(7)\人工智能5天入门训练营\视频；目录中文件数:46个
├─01_人工智能就业前景与薪资.mp4
+ t& ~8 h9 L3 C) m  t3 Y% [├─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
6 e, \6 q* E! L% n├─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
" X0 I3 \$ L" b7 C- G% W├─07_深度学习比传统机器学习有优势.mkv
- p, R+ A3 p1 [5 b8 B7 p├─08_有监督机器学习任务与本质.mp4
, A  r0 `4 }% O/ }& M# q* U8 z* f├─09_无监督机器学习任务与本质.mp4
/ B! }4 K9 }6 l& N$ V├─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
6 o, U- f" `1 w9 U2 I% }3 ?+ M0 ]! o├─13_理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4
1 _% e$ i5 X8 g5 c  m├─14_理解维度这个概念.mp4
& D+ I% ~  J0 C; R/ J. D% d) o7 T5 @; O├─15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4
: J& q) h! T, J├─16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4
' Q9 I1 o; |% n# H1 E+ J' F├─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
. A7 w" s; ^* z+ J/ Q' ~! @9 O& n├─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
! K& }6 \7 Y" d9 ~; W0 m* p  Q├─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
, o/ ^" X' c) ^1 x2 y9 F: R; @├─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
8 [4 `2 s$ _, h6 X, H* |8 O7 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
├─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
- N6 q. i% g9 k- R├─34_学习率设置的学问_全局最优解.mp4
  |! p  R4 h  u% l( `+ N+ P5 G├─35_梯度下降法迭代流程总结.mp4
. t" m0 m7 p8 X, F# Q5 f. i├─36_多元线性回归下的梯度下降法.mp4
( n* Q3 h* X; b" m2 J0 F, h8 ?; j├─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
. D, |% y7 z9 M  |├─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
' G9 m1 h+ G  Z: A8 z* }├─46_代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
(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
+ U' _; V8 g9 e7 f! h├─01_作业的讲解_知识的回顾.mp4
6 ?5 c7 `: ~6 r├─02_人脸识别的架构流程分析.mp4
$ q% ?! A1 E' b1 T) D├─03_FaceNet论文_架构_三元组损失.mp4
" }- C; Q' K) S% g* L├─04_MTCNN论文_架构_损失函数.mp4
- ~+ q: i9 F5 `6 F1 {, ~├─05_facenet-master项目的下载和导入.mp4
- t% m+ ^; ]1 _, @/ n6 q" L% g├─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
(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
├─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
. S: \' V: h+ m" _3 X% J├─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
" p: m% D# e$ L; i├─07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码.mp4
; I' m  s4 c) s& q(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
4 R# x, j* L9 `, z' S1 P├─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
. _5 n* J. a3 y$ m7 x├─04_推导出多元线性回归的损失函数.mp4
3 P3 {$ ~# Y! ]├─05_从MSE到θ的解析解形式.mp4
4 A* j# ^4 e4 d2 I" h: J5 l├─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
* C8 I) a: U: G├─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
6 ]( Q' Z2 _8 i) M├─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
% N; S; w) `2 o$ |3 L( V4 I( z├─04_讲解Softmax回归算法.mp4
, g6 o) E2 H: C4 F$ N* ?; {+ M  f/ @' H# l├─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
7 [& h, Z# _# M├─06_TensorFlow对于CPU版本的安装.mp4
3 c( c9 s- h, C' b├─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
" i3 R2 `7 q6 E  j9 u  u# E├─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
4 A5 {5 e' n% }! ~7 Y3 o5 u1 G! P( f├─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
' S8 X9 O) W) }4 U/ @7 H6 u1 s- A├─08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务.mp4
+ m6 S! d2 d# B3 c# e

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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

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太爽了  干货很多！！！

倪达耶

java吧 真给力

renshuliang

免费真好

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努力做个好人吧

真心不错 收下下