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AI 人工智能工程师【马士兵教育】 一期无密

课程简介

马士兵AI人工智能工程师视频课程,整理发布高清无密版。本课结合项目实战,带你系统讲解AI人工智能,帮助你系统学习常用算法、模型搭建、深度掌握神经网络原理、应用整合等内容。快速掌握人工智能核心技能,为晋级人工智能工程师铺路。

AI 人工智能工程师【马士兵教育】 一期无密

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适合人群

目前工作为互联网,IT相关,希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员;

对数学、编程具有一定的热情,喜欢微积分、概率论等 学科,能够感受数学之美,编程之美的学生或者工作人员;

具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研 人员,尤其是从事无人驾驶,生物信息,图像处理,数据分 析等工作的相关人员;

数学英语能力较好,零基础希望转行的学生或工作人员。

课程实际学习体验怎么样?

“树****空”:挺好的,深入浅出,讲的都是比较硬核的AI思想,和全程讲代码的区别差距还是挺大的 比较适合基础薄弱一点的人学习。

“谢****汕”:五星好评,如下: 1、算法原理和数学推导讲的很透彻; 2、课内举的例子很到点上,贴合知识点,使得算法更容易理解; 3、划重点,会把知识点按等级划分,明确哪些是基础,哪些面试必备,哪些是锦上添花; 4、关键知识点串联,讲完一个阶段后会把整个算法的来龙去脉和适用的场景串起来讲,LR看到后面真有顿悟的感觉; 5、讲课内容从实战经验中来,不是学院派的纯理论。

课程目录

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[571M] 1.概述and特征提取.mp4

[780M] 10.朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效.mp4

[677M] 11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4

[796M] 12.SVM2-昔日辉煌,传统方法顶峰详解.mp4

[738M] 13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4

[730M] 14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4

[667M] 15.集成学习:企业神器GBDT详解.mp4

[689M] 16.Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话.mp4

[621M] 2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4

[827M] 3.从傻瓜到智能,梯度下降法学习法.mp4

[756M] 4.突破瓶颈,模型效果的提升.mp4

[718M] 5.猛将起于卒伍,工业环境下的分类模型.mp4

[764M] 6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4

[824M] 7.到底好不好?模型评价指标讲解.mp4

[675M] 8.让模型看的更准更稳,正则优化.mp4

[819M] 9.让学习更高效,数值优化和一只看不见的手.mp4

[2.1G] 17.DBscan聚类:kmeans升级,数据更具智能.mp4

[2.1G] 18.LDA:文本数据大杀器,揭示文本背后的秘密.mp4

[1.9G] 19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4

[1.5G] 20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4

[1.8G] 21.深度学习的学习算法,梯度下降法和链式法则.mp4

[2.2G] 22.多分类函数softmax和学习方法.mp4

[1.7G] 23.深度学习非线性能力关键:激活函数详解.mp4

[1.7G] 24.深度学习避坑指南:权重初始化的方法和技巧.mp4

[2.0G] 25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4

[1.6G] 26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4

[1.6G] 27.项目一:数字图像识别,让机器具有一双眼睛.mp4

[1.9G] 28.项目二:以图搜图技术详解实战01.mp4

[1.8G] 29.项目二:以图搜图技术详解实战02.mp4

[1.9G] 30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4

[1.6G] 31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4

[1.7G] 32.项目三:推荐系统整体流程架构解读01.mp4

[1.5G] 33.项目三:A_B测试和相关指标解读02.mp4

[962M] 34.项目三:关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4

[1.4G] 35.项目三:推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4

[1.6G] 36.项目三:推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4

[1.4G] 37.CNN:计算机视觉标配,给AI一双慧眼.mp4

[1.4G] 38.项目四:CNN识别彩色图像,就那么一会.mp4

[1.3G] 39.一期课程内容总结.mp4

[1.4G] 40.常见面试题解读01.mp4

[387M] 41.常见面试题解读02.mp4

[387M] 42.如何写简历.mp4

[449M] 43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4

[379M] 44.逻辑回归和神经元.mp4

[267M] 45.BP算法原理和训练方法.mp4

[435M] 46.常见激活函数讲解.mp4

[344M] 47.图像分类在企业中的应用.mp4

[655M] 48.卷积的基本思想.mp4

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