【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_网盘资源_夸克网盘资源搜索_全盘搜

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• file:3：人工智能时代是发展的必然.mp4
• file:2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
• file:6：机器学习不同的学习方式.mp4
• file:8：有监督机器学习任务与本质.mp4
• file:7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
• file:14：向量的内积_向量运算法则.mp4
• file:10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4
• file:11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
• file:12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
• file:13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
• file:34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4
• file:3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
• file:43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
• file:31：特征值分解.mp4
• file:38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
• file:41：数学期望和方差.mp4
• file:27：二次型.mp4
• file:29：特征值和特征向量(1).mp4
• file:32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
• file:37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
• file:28：补充关于正定负定的理解.mp4
• file:39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
• file:44：最大似然估计思想.mp4
• file:26：Hessian矩阵.mp4
• file:2：线性代数_概率论知识点.mp4
• file:24：高阶偏导数_梯度.mp4
• file:1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
• file:23：多元函数求偏导.mp4
• file:9：理解RNN循环神经网络拓扑结构.mp4
• file:RNN_Attention机制.pdf
• file:12：理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式.mp4
• file:11：利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别.mp4
• file:17：RNN里面应用的Topology结构.mp4
• file:13：VanillaRNN的回顾复习.mp4
• file:14：补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失.mp4
• file:15：LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别.mp4
• file:16：双向RNN_LSTM.mp4
• file:20：Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结.mp4
• file:19：Transformer_Self-Attention_Multi-head.mp4
• file:18：Seq2Seq中Attention注意力机制.mp4
• file:8：负采样和负采样应用到CBOW模型上.mp4
• file:1：N-gram语言模型.mp4
• file:3：词向量的作用.mp4
• file:5：Skip-gram模型思想和计算过程.mp4
• file:6：Huffman树_分层Softmax的思想.mp4
• file:Word2Vec.pdf
• file:23：ERNIE_GPT.mp4
• file:34：PaddleNLP_物流信息提取项目_ERNIE实战_讲解ChunkEvaluator和输出预测结果.mp4
• file:7：预测病理性近视_模型训练.mp4
• file:16：PCB电路板缺陷检测_模型预测.mp4
• file:12：PCB电路板缺陷检测_Images和Annotations.mp4
• file:11：安装配置VisualStudio_解决安装模块pycocotools或cython_bbox编译报错问题.mp4
• file:10：PaddleDetection_项目配置.mp4
• file:22：车牌识别项目_车牌识别模型导出及预测.mp4
• file:18：车牌识别项目_详解数据准备阶段代码.mp4
• file:19：车牌识别项目_运行保存标签和剪切出的车牌图片.mp4
• file:17：PaddleOCR_项目配置_CCPD数据集介绍.mp4
• file:4：预测波士顿房价_数据读取_正向传播.mp4
• file:3：PaddlePaddle求解线性模型.mp4
• file:5：预测波士顿房价_反向传播_模型保存_模型测试.mp4
• file:2：Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题.mp4
• file: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
• file:25：物流信息提取项目_解决导包显示找不到nul问题.mp4
• file:29：PaddleNLP_物流信息提取项目_模型训练.mp4
• file:27：PaddleNLP_物流信息提取项目_进一步通过DataSet构建出DataLoader.mp4
• file:10：代码讲解_01.mp4
• file:9：数据预处理_02.mp4
• file:7：Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析.mp4
• file:2：Word2Vec项目代码_加载数据_构建字典.mp4
• file:4：Word2Vec项目代码_正向传播的Graph构建_NCE损失的计算本质.mp4
• file:21：从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder.mp4
• file:22：Seq2Seq版Chatbot的数据预处理.mp4
• file:26：NER代码读取数据和预处理.mp4
• file:29：BiLSTM-CRF模型的预测代码.mp4
• file:27：feature进入BiLSTM进行正向传播的过程.mp4
• file:32：补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构.mp4
• file:28：通过CRF层来计算Loss损失以及训练.mp4
• file:31：对比逻辑回归_相比HMM优势.mp4
• file:30：CRF中的特征函数们.mp4
• file:25：介绍了代码目录结构.mp4
• file:24：回顾了一下CRF训练和使用过程.mp4
• file:20：AI写唐诗_模型的使用_增加随机性.mp4
• file:17：MultiRNNCell单元.mp4
• file:15：AI写唐诗_数据的读取_字典的构建_文本的索引化.mp4
• file:18：AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出.mp4
• file:19：AI写唐诗_损失的计算_梯度的求解截断和更新_最终的训练代码.mp4
• file:16：AI写唐诗_训练数据的构建.mp4
• file:34：GPT2闲聊机器人.mp4
• file:33：BERT新浪新闻10分类项目.mp4
• file:4：证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式.mp4
• file:9：绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系.mp4
• file:8：绘制逻辑回归损失函数_读入数据计算最优解模型_实现逻辑回归预测_实现逻辑回归损失函数.mp4
• file:6：推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式.mp4
• file:2：sigmoid函数作用.mp4
• file:3：逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识.mp4
• file:13：对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式.mp4
• file:第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf
• file:15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp4
• file:16：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类.mp4
• file:12：对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到.mp4
• file:11：绘制逻辑回归损失函数_绘制3D的图形_分析X1X2两个维度的重要度.mp4
• file:5：回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的.mp4
• file:35：总结硬间隔SVM.mp4
• file:32：几种SVM_SVM的损失函数.mp4
• file:SVM算法.pdf
• file:38：SVM在sklearn中的使用_超参数.mp4
• file:30：SVM与感知机关系_几何距离与函数距离.mp4
• file:33：数学预备知识_拉格朗日函数.mp4
• file:47：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp4
• file:53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.mp4
• file:51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4
• file:45：启发式选择两个α.mp4
• file:41：SMO将交给它的目标函数变成二元函数进一步变成一元函数.mp4
• file:42：对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系.mp4
• file:39：SVM算法流程总结.mp4
• file:44：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.mp4
• file:43：将公式467带入导函数进一步简化_对求解出的新的α2进行剪裁.mp4
• file:46：如何计算阈值b.mp4
• file:50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4
• file:49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp4
• file:52：概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp4
• file:40：SMO算法求解思路_分解成很多个子二次规划问题分别求解.mp4
• file:29：实战音乐分类器_模型的测试和调优_解决双通道音乐文件的问题.mp4
• file:27：实战音乐分类器_代码对单首歌曲进行傅里叶变换_代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果.mp4
• file:28：实战音乐分类器_代码读取600首傅里叶变换后的数据_构建训练集并训练模型.mp4
• file:21：证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归_平移不变性.mp4
• file:22：逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别_与算法在选择上的区别.mp4
• file:17：证明多项式分布属于指数族分布一种.mp4
• file:25：实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么.mp4
• file:23：实战音乐分类器_讲解需求和读取数据.mp4
• file:19：有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本.mp4
• file:18：从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式.mp4
• file:24：实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图.mp4
• file:6：YOLOv2论文详解_mAP更better的一些点.mp4
• file:8：YOLOv2论文详解_层级分类_层级分类用于目标检测.mp4
• file:7：YOLOv2论文详解_Darknet19_分类数据和检测数据集融合_多标签.mp4
• file:5：YOLOv2论文详解_BN_高分辨率_引入AnchorBoxes.mp4
• file:20：YOLOv4_BOF_DropBlock_FocalLoss.mp4
• file:22：YOLOv4_BOS_ASPP_SAM_SoftNMS_Mish.mp4
• file:21：YOLOv4_BOF_GIoU_DIoU_CIoU.mp4
• file:13：YOLOv4论文概述_BOS_BOF.mp4
• file:10：YOLOv3论文详解_引入了FPN的思想特征融合_多路输出_DarkNet53.mp4
• file:9：YOLOv3论文详解_每个框都要预测多个类别概率.mp4
• file:18：YOLOv3代码剖析_weights到h5模型的转换.mp4
• file:15：YOLOv3代码剖析_聚类anchors_构建backbone主干网络.mp4
• file:17：YOLOv3代码剖析_使用model预测的其余代码.mp4
• file:14：YOLOv3代码剖析_项目介绍.mp4
• file:2：YOLOv1论文详解_网络架构_思想.mp4
• file:3：YOLOv1论文详解_训练中的技巧_Loss损失函数.mp4
• file:66：代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程.mp4
• file:60：PPO_重要性采样的问题_期望矫正但是方差还是不同带来的问题.mp4
• file:65：DPPO分布式PPO.mp4
• file:64：代码实战_剖析PPO代码中如何体现Off-Policy的学习方式_效果展示.mp4
• file:63：代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑.mp4
• file:62：代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建.mp4
• file:61：PPO_PPO1、TRPO、PPO2三种不同的方式解决两个分布不同的问题.mp4
• file:59：PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习.mp4
• file:58：PPO_强调AC如何输出连续型动作_区分On-Policy与Off-Policy.mp4
• file:56：代码实战_DDPG_与环境之间的互动_AC训练调整参数_效果展示.mp4
• file:57：TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG.mp4
• file:55：代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导.mp4
• file:54：代码实战_DDPG_构建Actor和Critic四个网络_定义Critic求loss和求梯度的逻辑.mp4
• file:53：DDPG解决DQN不能输出连续型动作的问题_DDPG如何训练Actor和Critic.mp4
• file:49：代码实战_A3C_定义AC网络结构_定义worker拉取参数和更新全局网络参数的逻辑.mp4
• file:50：代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码.mp4
• file:48：代码实战_A3C_增加actor探索性用到熵_定义worker正太分布抽样和求梯度的逻辑.mp4
• file:52：代码实战_A3C_讲解线程中worker和GlobalNet交互_代码运行效果展示.mp4
• file:45：Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值.mp4
• file:47：代码实战_A3C_定义Worker计算loss的逻辑_针对连续型的action提高actor探索性.mp4
• file:44：A3C架构和训练流程.mp4
• file:43：代码实战_详解Critic网络构建及训练.mp4
• file:46：代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算.mp4
• file:39：ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来.mp4
• file:40：AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧.mp4
• file:37：策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化.mp4
• file:38：策略梯度PG_同一个回合中不同的action回溯不同的TotalReward_代码实战.mp4
• file:36：代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练.mp4
• file:32：策略梯度PG_总结整体流程_对比交叉熵损失函数求导.mp4
• file:31：策略梯度PG_简化导函数的公式推导.mp4
• file:29：策略梯度PG_对比基于值和基于策略网络的区别.mp4
• file:33：策略梯度PG_讲解CartPole环境.mp4
• file:26：困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索.mp4
• file:28：Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions.mp4
• file:27：计算Action的方差避免风险.mp4
• file:22：DQN会over-estimate的本质原因.mp4
• file:25：DuelingDQN.mp4
• file:24：DoubleDQN代码实战.mp4
• file:18：代码实战DQN_构建Q网络.mp4
• file:17：代码实战DQN_Agent和Env整体交互.mp4
• file:15：DQN算法具体流程.mp4
• file:21：代码实战DQN_训练阶段最小化损失_记录loss方便展示_随着learn的越多选择action随机性减小.mp4
• file:16：ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets.mp4
• file:19：代码实战DQN_定义损失函数_构建Target网络更新逻辑.mp4
• file:20：代码实战DQN_训练阶段得到Q网络的预测值和真实值.mp4
• file:2：引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值.mp4
• file:9：代码实战Q-Learning智能体选择行为.mp4
• file:6：SARSA算法和Q-learning算法.mp4
• file:7：理解Q-table_创建maze交互环境.mp4
• file:3：详解Q值和V值以及它们之间关系.mp4
• file:13：代码实战SarsaLambda_训练模型.mp4
• file:5：蒙特卡洛和时序差分估算状态V值.mp4
• file:1：强化学习通过智能体与环境交互进行学习.mp4
• file:9：PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示.mp4
• file:16：torchvision里面的预训练模型.mp4
• file:15：使用VGG16模型提供准确率.mp4
• file:18：PyTorch代码实战加入数据增强.mp4
• file:17：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数.mp4
• file:13：使用全局平均池化_使用LeNet模型.mp4
• file:14：使用集成学习思想训练识别模型.mp4
• file:6：修改Tensor的形状_索引操作.mp4
• file:7：广播机制_逐元素操作.mp4
• file:8：归并操作_比较操作_矩阵操作.mp4
• file:2：PyTorch的安装.mp4
• file:4：Jupyter关联PyTorch运行环境.mp4
• file:21：PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码.mp4
• file:29：PyTorch中英文翻译_评估模型函数.mp4
• file:27：PyTorch中英文翻译_构建带Attention注意力机制的Decoder解码器.mp4
• file:23：PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引.mp4
• file:25：PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器.mp4
• file:17：了解CRF层添加的好处.mp4
• file:CRF_NER.pdf
• file:16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.mp4
• file:15：NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法.mp4
• file:20：计算CRF真实路径的分数.mp4
• file:22：通过模型来预测新的句子的序列标签.mp4
• file:18：EmissionScore_TransitionScore.mp4
• file:7：HMM隐马的定义.mp4
• file:10：HMM预测问题使用维特比算法.mp4
• file:8：HMM隐马的三组参数_三个基本问题.mp4
• file:14：Viterbi算法代码实现.mp4
• file:11：HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标.mp4
• file:12：前向算法来解决概率计算问题.mp4
• file:2：TF-IDF.mp4
• file:4：sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV.mp4
• file:1：朴素贝叶斯分类算法.mp4
• file:5：语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计.mp4
• file:6：贝叶斯网络_马尔可夫链.mp4
• file:3：NB代码实现解析.mp4
• file:9：总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接.mp4
• file:6：PRelu_每阶段输出多分支意义.mp4
• file:13：FaceNet论文_相关的介绍.mp4
• file:5：MTCNN论文_网络整体架构.mp4
• file:17：FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结.mp4
• file:7：每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss.mp4
• file:18：人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用.mp4
• file:8：训练数据的准备_每一阶段训练的流程.mp4
• file:1：人脸识别任务种类_具体做法思路.mp4
• file:3：人脸识别项目代码整体结构.mp4
• file:19：人脸识别项目代码_人脸匹配以及最后的绘图展示.mp4
• file:14：FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标.mp4
• file:2：开源的FaceNet项目介绍.mp4
• file:11：人脸识别项目代码_读取图片带入MTCNN网络给出人脸候选框.mp4
• file:10：CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址.mp4
• file:15：TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字.mp4
• file:14：TF实现线性回归BGD的方式_使用Optimizer_每轮打乱数据.mp4
• file:11：CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功.mp4
• file:13：TF实现线性回归解析解的方式_TF实现线性回归梯度下降的方式.mp4
• file:12：Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码.mp4
• file:17：反向传播_链式求导法则.mp4
• file:19：反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层.mp4
• file:23：python实现神经网络正向反向传播训练.mp4
• file:21：反向传播推导(四)关于Δ和a还有梯度的更新事宜.mp4
• file:8：隐藏层激活函数必须是非线性的.mp4
• file:6：多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍.mp4
• file:1：神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元.mp4
• file:7：sklearn中NN模型的代码使用.mp4
• file:5：隐藏层的意义_隐藏层相当于去做预处理_升维降维.mp4
• file:9：tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装.mp4
• file:3：单层神经网络正向传播计算过程_用神经网络理解逻辑回归做多分类.mp4
• file:2：三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法.mp4
• file:4：用神经网络理解Softmax回归.mp4
• file:11：哈希表冲突问题.mp4
• file:1：数据结构与算法简介.mp4
• file:5：单链表2.mp4
• file:25：最大堆的删除操作.mp4
• file:8：队列(线式).mp4
• file:9：栈与双端队列.mp4
• file:2：Miniconda安装和测试.mp4
• file:人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf
• file:3：Pycharm安装和代码运行.mp4
• file:7：关联虚拟环境运行代码.mp4
• file:6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4
• file:5：Jupyter常用快捷键.mp4
• file:29：Python_函数式编程_高阶函数.mp4
• file:8：Python是强类型的动态脚本语言.mp4
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• file:37：Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承.mp4
• file:30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数.mp4
• file:36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数.mp4
• file:21：Python_集合操作_字典和常见操作.mp4
• file:24：Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp4
• file:14：Python_控制语句_break_continue.mp4
• file:22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp4
• file:23：Python_os模块_shutil模块.mp4
• file:1：传统OCR识别_深度学习OCR识别.mp4
• file:10：CRNN项目代码剖析.mp4
• file:5：CTC损失函数的理解.mp4
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• file:7：CTC前向后向算法代码.mp4
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• file:3：OCR识别的CTC损失思想.mp4
• file:2：OCR识别本质就是文字检测和文字识别.mp4
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• file:5：车牌识别项目关于目标检测的问题.mp4
• file:34：图片风格融合项目_架构_代码实现要点.mp4
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• file:14：回归整体训练流程_详解读取数据blob_04.mp4
• file:20：FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制.mp4
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• folder:19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
• folder:25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
• folder:06、机器学习-线性分类
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• folder:31、【加课】强化学习【新增】
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• folder:03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
• folder:11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
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• folder:章节2：集成学习和随机森林
• folder:章节2：Spark计算框架深入
• folder:章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块
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• folder:章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务
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