373集 人人都能学会的Ai最前沿实战课程 科研级别-掌握机器学习+人工智能 附带课程资料

373集 人人都能学会的Ai最前沿实战课程 科研级别-掌握机器学习+人工智能 附带课程资料

课程目录

非常有学习和研究价值的一套的机器学习与人工智能Ai实战课程，可以说课程的深度已经达到了做科学研究的级别，很有深度。课程内容达到了373集，而最强有力的还不是其内容的数量多寡，而在于课程带给同学们不一样的机器学习体验，可以直接运用于企业实战中的高级实战课程。

课程目录

├─(1) 课时001： mlcamp_course_info.mp4
├─(2) 课时002： 课程介绍.mp4
├─(3) 课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4
├─(4) 课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4
├─(5) 课时004： transportation problem.mp4
├─(6) 课时005： portfolio optimization.mp4
├─(7) 课时006： set cover problem.mp4
├─(8) 课时007： duality.mp4
├─(9) 课时008： 答疑部分.mp4
├─(10) 课时009：从词嵌入到文档距离01.mp4
├─(11) 课时010：从词嵌入到文档距离02.mp4
├─(12) 课时011：KKT Condition.mp4
├─(13) 课时012：svm 的直观理解.mp4
├─(14) 课时013：svm 的数学模型.mp4
├─(15) 课时014：带松弛变量的svm.mp4
├─(16) 课时015：带kernel的svm.mp4
├─(17) 课时016：svm的smo的解法.mp4
├─(18) 课时017：使用svm支持多个类别.mp4
├─(19) 课时018：kernel linear regression.mp4
├─(20) 课时019：kernel pca.mp4
├─(21) 课时020：交叉验证.mp4
├─(22) 课时021：vc维.mp4
├─(23) 课时022：直播答疑01.mp4
├─(24) 课时023：直播答疑02.mp4
├─(25) 课时024：lp实战01.mp4
├─(26) 课时025：lp实战02.mp4
├─(27) 课时026：lp实战03.mp4
├─(28) 课时027：hard，np hard-01.mp4
├─(29) 课时028：hard，np hard-02.mp4
├─(30) 课时029：hard，np hard-03.mp4
├─(31) 课时030：引言.mp4
├─(32) 课时031：线性回归.mp4
├─(33) 课时032：basis expansion.mp4
├─(34) 课时033：bias 与 variance.mp4
├─(35) 课时034：正则化.mp4
├─(36) 课时035：ridge, lasso, elasticnet.mp4
├─(37) 课时036：逻辑回归.mp4
├─(38) 课时037：softmax 多元逻辑回归.mp4
├─(39) 课时038：梯度下降法.mp4
├─(40) 课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4
├─(41) 课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4
├─(42) 课时041：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4
├─(43) 课时042：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4
├─(44) 课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4
├─(45) 课时044：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4
├─(46) 课时045：模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4
├─(47) 课时046：pca和lda的原理和实战01.mp4
├─(48) 课时047：pca和lda的原理和实战02.mp4
├─(49) 课时048：pca和lda的原理和实战03.mp4
├─(50) 课时049：softmax with cross entropy01.mp4
├─(51) 课时050：softmax with cross entropy02.mp4
├─(52) 课时051：softmax with cross entropy03.mp4
├─(53) 课时052：kernel logistic regression and the import vec01.mp4
├─(54) 课时053：kernel logistic regression and the import vec02.mp4
├─(55) 课时054：lda 作为分类器.mp4
├─(56) 课时055：lda 作为分类器答疑.mp4
├─(57) 课时056：lda 作为降维工具.mp4
├─(58) 课时057：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4
├─(59) 课时058：ensemble majority voting.mp4
├─(60) 课时059：ensemble bagging.mp4
├─(61) 课时060：ensemble boosting.mp4
├─(62) 课时061：ensemble random forests.mp4
├─(63) 课时062：ensemble stacking.mp4
├─(64) 课时063：答疑.mp4
├─(65) 课时064：决策树的应用.mp4
├─(66) 课时065：集成模型.mp4
├─(67) 课时066：提升树.mp4
├─(68) 课时067：目标函数的构建.mp4
├─(69) 课时068：additive training.mp4
├─(70) 课时069：使用泰勒级数近似目标函数.mp4
├─(71) 课时070：重新定义一棵树.mp4
├─(72) 课时071：如何寻找树的形状.mp4
├─(73) 课时072：xgboost-01.mp4
├─(74) 课时073：xgboost-02.mp4
├─(75) 课时074：xgboost-03.mp4
├─(76) 课时075：xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4
├─(77) 课时076：xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4
├─(78) 课时077：xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4
├─(79) 课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4
├─(80) 课时079：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4
├─(81) 课时080：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4
├─(82) 课时081：lightgbm-01.mp4
├─(83) 课时082：lightgbm-02.mp4
├─(84) 课时083：lightgbm-03.mp4
├─(85) 课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4
├─(86) 课时085：k-means 的特性 k-means++.mp4
├─(87) 课时086：em 算法思路.mp4
├─(88) 课时087：em 算法推演.mp4
├─(89) 课时088：em 算法的收敛性证明.mp4
├─(90) 课时089：em 与高斯混合模型.mp4
├─(91) 课时090：em 与 kmeans 的关系.mp4
├─(92) 课时091：dbscan聚类算法.mp4
├─(93) 课时092：课后答疑.mp4
├─(94) 课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4
├─(95) 课时094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4
├─(96) 课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4
├─(97) 课时096：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4
├─(98) 课时097：klda实例+homework1讲评-01.mp4
├─(99) 课时098：klda实例+homework1讲评-02.mp4
├─(100) 课时099：klda实例+homework1讲评-03.mp4
├─(101) 课时100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4
├─(102) 课时101：Analysis and Applications-01_ev.mp4
├─(103) 课时102：Analysis and Applications-02_ev.mp4
├─(104) 课时103：Analysis and Applications-03_ev.mp4
├─(105) 课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4
├─(106) 课时105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4
├─(107) 课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4
├─(108) 课时107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev.mp4
├─(109) 课时108：Graphical Models_ev.mp4
├─(110) 课时109：Hidden Markov Model_ev.mp4
├─(111) 课时110：Finding Best Z_ev.mp4
├─(112) 课时111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp4
├─(113) 课时112：HMM 的参数估计_ev.mp4
├─(114) 课时113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4
├─(115) 课时114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4
├─(116) 课时115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4
├─(117) 课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4
├─(118) 课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4
├─(119) 课时118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4
├─(120) 课时119.mp4
├─(121) 课时120：forward algorithm.mp4
├─(122) 课时121：backward algorithm.mp4
├─(123) 课时122：complete vs incomplete case.mp4
├─(124) 课时123：estimate a-review of language model.mp4
├─(125) 课时124：回顾-生成模型与判别模型.mp4
├─(126) 课时125：回顾-有向图vs无向图.mp4
├─(127) 课时126：multinomial logistic regression.mp4
├─(128) 课时127：回顾-hmm.mp4
├─(129) 课时128：log-linear model to linear-crf.mp4
├─(130) 课时129：inference problem.mp4
├─(131) 课时130：bp算法.mp4
├─(132) 课时131：pytorch基础.mp4
├─(133) 课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4
├─(134) 课时133：神经网络的前向算法.mp4
├─(135) 课时134：神经网络的误差向后传递算法.mp4
├─(136) 课时135：误差向后传递算法推导.mp4
├─(137) 课时136：课后答疑.mp4
├─(138) 课时137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4
├─(139) 课时138：inception-resnet卷积神经网络-02.mp4
├─(140) 课时139：bp算法回顾-01.mp4
├─(141) 课时140：bp算法回顾-02.mp4
├─(142) 课时141：bp算法回顾-03.mp4
├─(143) 课时142：矩阵求导-01.mp4
├─(144) 课时143：矩阵求导-02.mp4
├─(145) 课时144：矩阵求导-03.mp4
├─(146) 课时145：卷积的原理.mp4
├─(147) 课时146：多通道输入, 多通道输出的卷积操作, 典型的卷积网络结构.mp4
├─(148) 课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4
├─(149) 课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4
├─(150) 课时149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4
├─(151) 课时150：卷积层的各种变体.mp4
├─(152) 课时151：经典的卷积网络一览.mp4
├─(153) 课时152：课后答疑.mp4
├─(154) 课时153：EffNet-01.mp4
├─(155) 课时154：EffNet-02.mp4
├─(156) 课时155：MobileNet-01.mp4
├─(157) 课时156：MobileNet-02.mp4
├─(158) 课时157：MobileNet-03.mp4
├─(159) 课时158：ShuffleNet-01.mp4
├─(160) 课时159：ShuffleNet-02.mp4
├─(161) 课时160：ShuffleNet-03.mp4
├─(162) 课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4
├─(163) 课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4
├─(164) 课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4
├─(165) 课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4
├─(166) 课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4
├─(167) 课时166：批处理梯度下降法, 随机梯度下降法, mini批处理梯度下降法.mp4
├─(168) 课时167_.mp4
├─(169) 课时168_.mp4
├─(170) 课时169_.mp4
├─(171) 课时170_.mp4
├─(172) 课时171_.mp4
├─(173) 课时172_.mp4
├─(174) 课时173_.mp4
├─(175) 课时174_.mp4
├─(176) 课时175：课后答疑.mp4
├─(177) 课时176：语言模型的原理及其应用.mp4
├─(178) 课时177：基于n-gram的语言模型.mp4
├─(179) 课时178：基于固定窗口的神经语言模型.mp4
├─(180) 课时179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4
├─(181) 课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4
├─(182) 课时181：LSTM的原理.mp4
├─(183) 课时182：GRU的原理.mp4
├─(184) 课时183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4
├─(185) 课时184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4
├─(186) 课时185：课后答疑.mp4
├─(187) 课时186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4
├─(188) 课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4
├─(189) 课时188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4
├─(190) 课时189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4
├─(191) 课时190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4
├─(192) 课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp4
├─(193) 课时192：Attention的原理.mp4
├─(194) 课时193：Transformer入门.mp4
├─(195) 课时194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4
├─(196) 课时195：Positional Encoding.mp4
├─(197) 课时196：Layer Normalization.mp4
├─(198) 课时197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4
├─(199) 课时198：Bert的原理.mp4
├─(200) 课时199：课后答疑.mp4
├─(201) 课时200：课中答疑.mp4
├─(202) 课时201：Word2Vec论文解读-01.mp4
├─(203) 课时202：Word2Vec论文解读-02.mp4
├─(204) 课时203：Word2Vec论文解读-03.mp4
├─(205) 课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4
├─(206) 课时205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4
├─(207) 课时206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4
├─(208) 课时207_.mp4
├─(209) 课时208_.mp4
├─(210) 课时209_.mp4

后续省略100多目录不再列出……



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