[百战程序员]AI算法工程师就业班 - 带源码课件夸克网盘资源下载

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8:有监督机器学习任务与本质.mp4

4:人工智能在各领域的应用.mp4

2:人工智能适合人群与必备技能.mp4

7:深度学习比传统机器学习有优势.mp4

6:机器学习不同的学习方式.mp4

54:拉格朗日函数.mp4

7:导数求解的四则运算法则.mp4

45:最优化的基本概念.mp4

50:坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4

42:常用随机变量服从的分布.mp4

22:矩阵的行列式.mp4

4:导数的定义_左导数和右导数.mp4

30:特征值和特征向量(2).mp4

5:导数的几何意义和物理意义.mp4

数学.pdf

9:推导激活函数的导函数.mp4

2:线性代数_概率论知识点.mp4

47:梯度下降法思路.mp4

25:雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4

1:人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4

16:向量的范数_范数与正则项的关系.mp4

53:凸优化的性质_一般表达形式.mp4

28:补充关于正定负定的理解.mp4

49:牛顿法公式推导以及优缺点.mp4

46:迭代求解的原因.mp4

23:多元函数求偏导.mp4

15:学习向量计算的用途举例.mp4

13:PCB电路板缺陷检测_前期数据的分析.mp4

10:PaddleDetection_项目配置.mp4

12:PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations.mp4

11:安装配置VisualStudio_解决安装模块pycocotools或cython_bbox编译报错问题.mp4

1:安装PaddlePaddle.mp4

4:预测波士顿房价_数据读取_正向传播.mp4

5:预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试.mp4

2:Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题.mp4

20:车牌识别项目_车牌目标框检测模型训练.mp4

18:车牌识别项目_详解数据准备阶段代码.mp4

19:车牌识别项目_运行保存标签和剪切出的车牌图片.mp4

17:PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍.mp4

34:PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解ChunkEvaluator和输出预测结果.mp4

24:PaddleNLP_物流信息提取项目介绍.mp4

25:物流信息提取项目_解决导包显示找不到nul问题.mp4

27:PaddleNLP_物流信息提取项目_进一步通过DataSet构建出DataLoader.mp4

30:PaddleNLP_物流信息提取项目_合并结果并展示_使用预训练的词向量提升效果.mp4

6:预测病理性近视_图片数据读取.mp4

8:预测病理性近视_定义模型结构_评估模型.mp4

27:BatchNormalization.mp4

21:VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别.mp4

24:ResNet残差单元_BottlenetBlocK.mp4

22:InceptionV1_V2.mp4

25:DenseNet和Keras里面的实现.mp4

20:Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境.mp4

23:InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别.mp4

28:Mobilenet网络架构.mp4

36:NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标.mp4

38:FasterRCNN论文讲解_从RPN损失到评估指标对比.mp4

34:回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN.mp4

FasterR-CNNTowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks.pdf

35:FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS.mp4

32:R-CNN和SPP-net.mp4

33:从FastRCNN引入FasterRCNN.mp4

31:IOU以及python计算的代码.mp4

29:图像识别任务_古典目标检测.mp4

30:使用OpenCV调用分类器找到目标框.mp4

14:减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用.mp4

16:VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处.mp4

10:Dropout技术点思想和运用.mp4

9:AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处.mp4

19:Optimizer_Adam.mp4

18:Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop.mp4

11:数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码.mp4

12:CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码.mp4

13:深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点.mp4

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01,人工智能基础-快速入门

25,[加课]百度飞桨PaddlePaddle实战[新增]

14-深度学习-图像识别原理

20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战

06,机器学习-线性分类

16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战

24-[加课]Pytorch项目实战

31,[加课]强化学习[新增]

12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战

27-[加课]算法与数据结构

21-深度学习-OCR文本识别

26-[加课]Linux环境编程基础

03,人工智能基础-Python科学计算和可视化

章节3:PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测

章节1:PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测

章节4:PaddleOCR工具_车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss)

章节6:PaddleNLP模块_物流信息提取(ERNIE版)

章节3:经典卷积网络算法

章节5:现代目标检测之FasterRCNN

章节4:古典目标检测

章节2:自然语言处理-情感分析

章节5:实战NER命名实体识别项目

章节3:AI写唐诗

章节4:Seq2Seq聊天机器人

章节6:BERT新浪新闻10分类项目

章节2:Softmax回归

章节3:YOLOv3详解

章节4:PyTorch循环神经网络_词性标注

章节2:PyTorch基础_Tensor张量运算

章节1:PyTorch运行环境安装_运行环境测试

章节1:Q-Learning与SARSA算法

章节2:DeepQ-LearningNetwork

章节3:PolicyGradient策略梯度

章节4:ActorCritic(A3C)

章节5:DDPG,PPO,DPPO算法

章节2:集成学习和随机森林

章节1:多元线性回归

章节5:Lasso回归_Ridge回归_多项式回归

章节2:推荐系统-数据预处理和模型构建评估实战

章节3:推荐系统-模型使用和推荐服务

章节1:推荐系统-流程与架构

章节1:药店销量预测案例

章节2:医疗图像UNet语义分割

章节3:蒙版弹幕MaskRCNN语义分割

章节1:上采样_双线性插值_转置卷积

章节2:自然场景下的目标检测及源码分析

章节1:Python开发环境搭建

章节3:从Attention机制到Transformer

章节2:循环神经网络原理与优化

章节4:ELMO_BERT_GPT

章节3:反向传播推导_Python代码实现神经网络

章节2:TensorFlow深度学习工具

章节1:Spark计算框架基础

章节3:Spark机器学习MLlib和ML模块

章节2:EM算法和GMM高斯混合模型

章节2:数据可视化模块

章节1:科学计算模型Numpy

章节3:数据处理分析模块Pandas

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