【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

• file:2025热播影视剧无广告在线看.png
• file:日入500+自动软件网盘玩法.docx
• file:2000T免费资源大合集 可搜索.JPG
• file:课件.zip
• file:3：人工智能时代是发展的必然.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:2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
• file:7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
• file:53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4
• file:17：特殊的向量.mp4
• file:44：最大似然估计思想.mp4
• file:24：高阶偏导数_梯度.mp4
• file:14：向量的内积_向量运算法则.mp4
• file:16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
• file:8：复合函数求导法则.mp4
• file:50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
• file:43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
• file:39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
• file:26：Hessian矩阵.mp4
• file:54：拉格朗日函数.mp4
• file:28：补充关于正定负定的理解.mp4
• file:13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
• file:1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
• file:12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
• file:41：数学期望和方差.mp4
• file:2：线性代数_概率论知识点.mp4
• file:46：迭代求解的原因.mp4
• file:38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
• file:34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4
• file:29：特征值和特征向量(1).mp4
• file:15：学习向量计算的用途举例.mp4
• file:36：SVD用于PCA降维.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:34：代码实战_策略梯度PG和CartPole交互.mp4
• file:31：策略梯度PG_简化导函数的公式推导.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: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:37：策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化.mp4
• file:13：代码实战SarsaLambda_训练模型.mp4
• file:9：代码实战Q-Learning智能体选择行为.mp4
• file:11：代码实战Sarsa_Agent和Env整体交互.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:7：理解Q-table_创建maze交互环境.mp4
• file:2：引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值.mp4
• file:3：详解Q值和V值以及它们之间关系.mp4
• file:6：SARSA算法和Q-learning算法.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:23：DoubleDQN缓解over-estimate.mp4
• file:24：DoubleDQN代码实战.mp4
• file:26：困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索.mp4
• file:27：计算Action的方差避免风险.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:18：代码实战DQN_构建Q网络.mp4
• file:25：DuelingDQN.mp4
• file:16：ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets.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:28：Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions.mp4
• file:15：DQN算法具体流程.mp4
• file:66：代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程.mp4
• file:65：DPPO分布式PPO.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: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: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:63：代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑.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:59：PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习.mp4
• file:55：代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导.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: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: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:51：代码实战_A3C_讲解线程中worker和环境交互.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:41：代码实战_ActorCritic与环境交互.mp4
• file:39：ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来.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:40：AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧.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:45：Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值.mp4
• file:46：代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算.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
• folder:【百战程序员】AI算法工程师就业班 - 带源码课件
• folder:31、【加课】强化学习【新增】
• folder:18-深度学习-人脸识别项目实战
• folder:21-深度学习-OCR文本识别
• folder:05、机器学习-线性回归
• folder:19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
• folder:10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
• folder:25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
• folder:24-【加课】Pytorch项目实战
• folder:01、人工智能基础-快速入门
• folder:03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
• folder:26-【加课】Linux环境编程基础
• folder:27-【加课】算法与数据结构
• folder:16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
• folder:11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
• folder:章节3：PolicyGradient策略梯度
• folder:章节1：Q-Learning与SARSA算法
• folder:章节2：DeepQ-LearningNetwork
• folder:章节5：DDPG、PPO、DPPO算法
• folder:章节4：ActorCritic(A3C)
• folder:章节1：人脸识别
• folder:章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
• folder:章节3：从Attention机制到Transformer
• folder:章节4：ELMO_BERT_GPT
• folder:章节2：循环神经网络原理与优化
• folder:章节1：上采样_双线性插值_转置卷积
• folder:章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
• folder:章节2：医疗图像UNet语义分割
• folder:章节2：自然场景下的目标检测及源码分析
• folder:章节3：图像风格迁移
• folder:章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络
• folder:章节2：TensorFlow深度学习工具
• folder:章节5：现代目标检测之FasterRCNN
• folder:章节4：古典目标检测
• folder:章节3：经典卷积网络算法
• folder:章节1：药店销量预测案例
• folder:章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务
• folder:章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战
• folder:章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF）
• folder:章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
• folder:章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
• folder:章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
• folder:章节4：Seq2Seq聊天机器人
• folder:章节6：BERT新浪新闻10分类项目
• folder:章节2：自然语言处理--情感分析
• folder:章节5：实战NER命名实体识别项目
• folder:章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注
• folder:章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试
• folder:章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算
• folder:章节2：数据可视化模块
• folder:章节1：科学计算模型Numpy
• folder:章节3：数据处理分析模块Pandas
• folder:章节2：EM算法和GMM高斯混合模型
• folder:章节2：集成学习和随机森林
• folder:章节2：Python基础语法
• folder:章节2：Softmax回归
• folder:章节3：YOLOv3详解
• folder:章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块
• folder:章节1：Spark计算框架基础