人工智能训练营 深度学习+机器学习+自然语言处理全面覆盖 深入探索Ai人工智能

人工智能训练营  深度学习+机器学习+自然语言处理全面覆盖 深入探索Ai人工智能

课程介绍
本课程是一门针对人工智能领域的深度学习、机器学习和自然语言处理的训练营，旨在帮助学员系统掌握人工智能领域的核心技术。课程内容全面覆盖了深度学习、机器学习、自然语言处理等多个方面，通过实战项目的驱动，帮助学员将理论知识应用到实际项目中去。本课程无课件，全部以项目实战为主，让学员在实践中快速成长，成为人工智能领域的专家。无论您是初学者还是有一定经验的从业者，本课程都将为您提供全面的学习体验，助您在人工智能领域取得突破性进展。

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
(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
(6)\人工智能之线性回归优化与逻辑回归
(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
02_人工智能适合人群与必备技能
03_人工智能时代是发展的必然
04_人工智能在各领域的应用
05_人工智能常见流程
06_机器学习不同的学习方式
07_深度学习比传统机器学习有优势
08_有监督机器学习任务与本质
09_无监督机器学习任务与本质
10_理解简单线性回归
11_最优解_损失函数_MSE
12_扩展到多元线性回归
13_理解多元线性回归表达式几种写法的原因
14_理解维度这个概念
15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测
16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE
17_引入正太分布的概率密度函数
18_明确目标通过最大总似然求解θ
19_对数似然函数_推导出损失函数MSE
20_把目标函数按照线性代数的方式去表达
21_推导出目标函数的导函数形式
22_θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数
23_python开发环境版本的选择及下载
24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装
25_Pycharm创建脚本并测试python开发环境
26_解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy
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
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
29_Scikit-learn模块的介绍
30_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上)
31_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下)
32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想
33_梯度下降法公式
34_学习率设置的学问_全局最优解
35_梯度下降法迭代流程总结
36_多元线性回归下的梯度下降法
37_全量梯度下降
38_随机梯度下降_小批量梯度下降
39_对应梯度下降法的问题和挑战
40_轮次和批次
41_代码实现全量梯度下降第1步和第2步
42_代码实现全量梯度下降第3步和第4步
43_代码实现随机梯度下降
44_代码实现小批量梯度下降
45_代码改进保证训练数据全都能被随机取到
46_代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率
(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
01_作业的讲解_知识的回顾
02_人脸识别的架构流程分析
03_FaceNet论文_架构_三元组损失
04_MTCNN论文_架构_损失函数
05_facenet-master项目的下载和导入
06_人脸识别项目代码_实操作业要求
07_FasterRCNN目标检测口罩项目展示_图片标注工具labelimg的使用
08_FasterRCNN论文_架构_思想
09_MaskRCNN的架构_思想_蒙版弹幕项目效果
(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
02_卷积神经网络卷积层_卷积的计算
03_池化的计算_SAME和VALID模式_经典CNN结构
04_TensorFlow实训CNN分类MNIST手写数字识别
05_VGG16网络模型_数据增强_COVID19医疗图片的识别
06_U-Net网络模型_细胞核数据的读取
07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码
(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
01_五天实训的内容_人工智能应用
02_AI的流程_ML和DL关系_回归、分类、聚类、降维的本质
03_线性回归的表达式_损失函数MSE .baiduyun.p.downloading
04_推导出多元线性回归的损失函数
05_从MSE到θ的解析解形式
06_安装Anaconda和PyCharm运行和开发软件
07_python代码实现多元线性回归解析解的求解方法
08_梯度下降法的步骤_公式
09_根据损失函数MSE推导梯度的公式
(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
02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就业薪资水平
03_NN神经元_常用的3种激活函数_NN理解LR做多分类
04_讲解Softmax回归算法
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
06_TensorFlow对于CPU版本的安装
07_TensorFlow对于GPU版本的安装
08_TensorFlow实现多元线性回归预测房价
09_TensorFlow实现Softmax回归分类MNIST手写数字识别
(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
01_利用GD来求解多元线性回归的最优解
02_归一化
03_正则化
04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质
05_多项式回归_保险花销预测案例
06_基于保险案例进行更多的数据的EDA
07_逻辑回归表达式的推导_逻辑回归损失函数的推导
08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务



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