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【S0234】人工智能训练营 深度学习+机器学习视频教程

教程 教程 129 人阅读 | 17 人回复 | 2024-05-13

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
" I3 G1 }! e. K0 k% k
Java教程编号:【S0234】-1662 O$ ], }8 P) `; [1 h; c
0 d# ^5 O0 }1 w9 M" m
1 I9 o2 a3 w2 l. k$ m

' }( a7 x1 Q( d( E
〖课程目录〗:; q/ ]$ Q1 g# A, S) q' J* @* g; G+ F3 K
7 a" N- I; {) a* @+ }
(1)\人工智能5天入门训练营
, ?" ^5 x( A. H' U+ S+ {0 U(2)\人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割
4 a( z9 s, O+ P& C+ D/ z3 \  l4 M(3)\人工智能之图像识别与图像分割
' J. P& q  h/ E(4)\人工智能之快速入门与线性回归
! ?1 W: V8 g% q(5)\人工智能之神经网络与TensorFlow
; Z9 W/ l, w$ L% f(6)\人工智能之线性回归优化与逻辑回归
2 o6 i! D1 b$ {, h$ q7 {(7)\人工智能5天入门训练营\视频;目录中文件数:46个
: e; \- Q* X8 t3 U# Q├─01_人工智能就业前景与薪资.mp4
3 D$ ]# q( k: n├─02_人工智能适合人群与必备技能.mkv
( L% D( _" [/ z; _! [, [+ f1 v├─03_人工智能时代是发展的必然.mp4
: O; a+ Z* B' W  w' l├─04_人工智能在各领域的应用.mp4
8 n8 r  n$ Z8 k├─05_人工智能常见流程.mkv# @& Z4 x' j: c; e  g
├─06_机器学习不同的学习方式.mkv/ w5 Q" W3 ]9 a. w$ N/ U+ }/ n$ Q) u
├─07_深度学习比传统机器学习有优势.mkv
$ C7 E3 `; g/ v  \; {* j├─08_有监督机器学习任务与本质.mp41 k6 z" [1 H# s8 x+ c& g: F
├─09_无监督机器学习任务与本质.mp4
& J1 {; _9 V4 \# d; N; l├─10_理解简单线性回归.mp4
& ?* G( p9 ~1 |, J/ i# R8 n+ i├─11_最优解_损失函数_MSE.mp4( V) ?, g% p& ]) `. Q0 A: Z. x
├─12_扩展到多元线性回归.mp4
1 S- m( A* m7 _' W$ N6 B├─13_理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4# W: p+ h2 q9 R) @# m& ]! r* {
├─14_理解维度这个概念.mp46 @5 t3 H2 K  Y( f
├─15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4" a3 t% H" Z" c0 [$ I! C  E
├─16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp45 q8 E6 V; A+ q! H) c( Y
├─17_引入正太分布的概率密度函数.mp4
( w1 {3 j7 C1 k% B3 `2 k├─18_明确目标通过最大总似然求解θ.mp4
* X4 U5 A( j* w& S* r├─19_对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4+ T8 h; ]3 G" u( m2 ?7 U' W6 Z8 z
├─20_把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4, h0 g8 A: _( K0 R
├─21_推导出目标函数的导函数形式.mp4
, l; j% r- e9 S. U├─22_θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4
3 |6 Q; D8 U; W" b/ E- D├─23_python开发环境版本的选择及下载.mp4+ a8 Q3 n) R* ~: t% d3 A
├─24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4$ {8 P' B  Y, r5 g% i# b5 |
├─25_Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4, y7 I' g/ A( ^( b' q
├─26_解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4
, K# [0 ^7 n2 q0 \/ k: X├─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" z, o: h  l% }0 K2 @
├─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
' f" n3 {+ v7 K; o& `├─29_Scikit-learn模块的介绍.mp4# t& `6 i. T! F9 [0 k& N
├─30_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4
0 ?; E) B0 p2 B8 J8 W- @* P├─31_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4& ~1 p2 U+ ^# ]" e
├─32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
2 Y9 G! S5 J$ c# k1 ?6 M( _├─33_梯度下降法公式.mp4! B) F: r# ~& F: P; E& K
├─34_学习率设置的学问_全局最优解.mp4
4 O2 s# S) v2 d: q* z- F├─35_梯度下降法迭代流程总结.mp4* g5 b$ ]+ L+ G/ @6 B0 o' T" _, k
├─36_多元线性回归下的梯度下降法.mp4$ ^$ H! r9 e4 q2 O, O0 z6 n& \: e2 a
├─37_全量梯度下降.mp4 java8.com
& s: q$ c$ Z" I% ~0 m( t3 e& [├─38_随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
' t8 s' G! a4 N" h+ C├─39_对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
* |! |7 b! x/ d8 j6 Y8 @/ M0 L├─40_轮次和批次.mp4
6 c) F# W  x( W. [# c8 Y├─41_代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4) t7 k  d' H) z! i. g4 z! k
├─42_代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4
9 t1 w* w6 m; I! U# o5 j├─43_代码实现随机梯度下降.mp4
. v; G3 b8 q3 L5 V: n6 e├─44_代码实现小批量梯度下降.mp4
; `2 C* V$ ^! M' r9 u7 B├─45_代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
; R. A6 @' s# ]6 \├─46_代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4; v8 r1 d' X6 y; @( B4 e1 k
(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4 J6 D% i5 c5 b7 \! s
├─01_作业的讲解_知识的回顾.mp48 U, Z$ ^# u/ C% w4 `
├─02_人脸识别的架构流程分析.mp4' G# C  t6 p- M- k: @
├─03_FaceNet论文_架构_三元组损失.mp43 v* b& h9 F9 O- Y6 u
├─04_MTCNN论文_架构_损失函数.mp4/ a# t2 ?/ ?. Y0 k
├─05_facenet-master项目的下载和导入.mp4
( l: q# Y  r# w8 y├─06_人脸识别项目代码_实操作业要求.mp4
* k/ |2 b( j9 s( @# C├─07_FasterRCNN目标检测口罩项目展示_图片标注工具labelimg的使用.mp4: e2 H  S# r5 i4 P6 T2 P% `
├─08_FasterRCNN论文_架构_思想.mp4
  s3 T7 T6 n5 S├─09_MaskRCNN的架构_思想_蒙版弹幕项目效果.mp43 r& o3 k0 S2 a' x4 A
(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; @' x9 P# o& p7 Q
├─01_TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别.mp4
7 _" z2 I2 q, j/ l8 J├─02_卷积神经网络卷积层_卷积的计算.mp4
. G  m* Z: L' g7 K├─03_池化的计算_SAME和VALID模式_经典CNN结构.mp4
- i3 s( a8 |+ ], X3 R  ~! }* p├─04_TensorFlow实训CNN分类MNIST手写数字识别.mp4' W$ r( T$ N1 Q
├─05_VGG16网络模型_数据增强_COVID19医疗图片的识别.mp4$ Y1 M4 Z9 a6 f
├─06_U-Net网络模型_细胞核数据的读取.mp4% A: w9 C* V, v: ^1 u6 D
├─07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码.mp4, U, c  h2 s' v# H1 E6 r9 y' y8 L
(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
0 j3 K! U3 T6 A  G" y├─01_五天实训的内容_人工智能应用.mp4
! h' @+ t+ b8 c+ V( b; Q├─02_AI的流程_ML和DL关系_回归、分类、聚类、降维的本质.mp4/ N8 J; e8 o3 k9 z# e# Z7 N
├─03_线性回归的表达式_损失函数MSE.mp4.baiduyun.p.downloading! T6 ^9 Y; w( q7 U7 p( P" n
├─04_推导出多元线性回归的损失函数.mp44 |1 V2 C# f; F5 `$ O: y8 z
├─05_从MSE到θ的解析解形式.mp4$ O* _( ]7 p2 k: X8 N' D. w* K
├─06_安装Anaconda和PyCharm运行和开发软件.mp40 G: e" N% ^3 _5 r$ x; k% @9 L
├─07_python代码实现多元线性回归解析解的求解方法.mp4; O7 r! m& ?% {- s+ |
├─08_梯度下降法的步骤_公式.mp4( S0 e: e" C9 j
├─09_根据损失函数MSE推导梯度的公式.mp44 ^. M: ?- _& C* V% q, ]/ z: A
(11)\人工智能之神经网络与TensorFlow\视频;目录中文件数:9个
' r' E  d& e9 Z├─01_作业讲解_回顾昨日知识.mp4. g/ J* g; f" o- I6 K
├─02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就业薪资水平.mp4. Z, L! @. G8 ?: A$ Q1 |
├─03_NN神经元_常用的3种激活函数_NN理解LR做多分类.mp4
: d9 Y; v! p; i' M' X9 L8 v├─04_讲解Softmax回归算法.mp4
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( j9 N$ \* w' m# T├─06_TensorFlow对于CPU版本的安装.mp4
" _$ [  I/ {. Z+ V/ B  P0 Y├─07_TensorFlow对于GPU版本的安装.mp4
- e8 I  Q6 u# s8 h2 x+ ~├─08_TensorFlow实现多元线性回归预测房价.mp4* ?# J1 l8 V, q% }  {8 q- p* s
├─09_TensorFlow实现Softmax回归分类MNIST手写数字识别.mp4. c6 [6 F, ?3 }% Q% L# R
(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/ M  F- H7 s$ Y2 ?6 b
├─01_利用GD来求解多元线性回归的最优解.mp4
7 ?9 s9 \  L, q- c; ]* e  _# a├─02_归一化.mp4& U. t0 `1 q, M  q: }: P
├─03_正则化.mp43 R0 e' Q" K( U# t. G  z
├─04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质.mp42 _4 d4 \9 b: A- W
├─05_多项式回归_保险花销预测案例.mp4
5 R2 s, H: s/ M5 C0 Q! I) L├─06_基于保险案例进行更多的数据的EDA.mp4
( w  |: V) p* T; W! V0 v5 H" m7 l: Q├─07_逻辑回归表达式的推导_逻辑回归损失函数的推导.mp4
  S, e! z0 U3 y" a3 E% }4 Z' T" J├─08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务.mp4& E$ U4 v( S3 N' ?) f$ V& v

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回答|共 17 个

一本漫画

发表于 2024-5-13 11:03:06 | 显示全部楼层

路过,收下了,不错的论坛

nebloomy

发表于 2024-5-13 11:34:32 | 显示全部楼层

感谢分享!!!

hdhdh

发表于 2024-5-13 11:55:02 来自手机 | 显示全部楼层

太酷了啊啊啊

富顺县美宜尔家具厂

发表于 2024-5-13 12:35:24 | 显示全部楼层

太爽了  干货很多!!!

倪达耶

发表于 2024-5-13 13:16:25 | 显示全部楼层

java吧 真给力

renshuliang

发表于 2024-5-13 13:43:38 | 显示全部楼层

免费真好

覃文飞

发表于 2024-5-13 14:25:16 | 显示全部楼层

免费下载的网站 头一次遇到 不错

美帝是纸老虎

发表于 2024-5-13 15:05:36 | 显示全部楼层

免费资源 真的无套路

努力做个好人吧

发表于 2024-5-13 15:47:06 | 显示全部楼层

真心不错 收下下
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