七月在线-机器学习集训营15期|2022年|价值12000元|重磅首发|课件齐全|完结无秘

七月在线-机器学习集训营15期|2022年|价值12000元|重磅首发|课件齐全|完结无秘课程介绍(A001063):

如今,人工智能火爆全球并快速切入各个领域,比如电商、金融、交通、安防、医疗、教育,国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院,火速招兵买马,可目8 G e ~ ~前市面上人才缺口严重不足,供需比例仅为1:10。机器学习作为AI的核心技术,f 0 / i可谓掌握了机器学习,便跨过了AI的准入门门槛。或从Java等传统IT行业成功转型2 n * H yAI拿到年薪三四十万,部分超过四十万拿到五十万,有的甚至年薪百万本第十五期由七月在线和深度之眼联合开设,继续维持

七月在线-机器学习集训营15期|2022年|价值12000元|重磅首发|课件齐全|完结无秘

以及六大企业项目:大规模行人重识别(ReID)、人体姿态识别、智能问答系统、聊天机器人、商品推荐系统、电影推荐系统
且为再次提升大家的AI项目经验和工程能力,本期新增部分在线直播、实训项目,具体见大纲。一切为了学员更@ q / Q 0 P p W ,好的就业、转型、提升。

实战项目

企业项目

  • 企业项目一大规模行人重识别(ReID)
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行人重识别(ReID)技术是近年来学术界和* a Z 9 m工业界的热点问题,ReID技术最大的价值就在于其跨摄像头追踪/关联的能力,有时也被称为跨镜追踪/识别。U y = L

在当前智慧城市、智慧交通、智慧零售o P | ? 5 K的大背景下,如何细粒度地甄别每个个体(行人或者车辆),并进行个体轨迹还原和串联是理解r { , Q 3 3 k / S数据、应用数据的关键。在各大计算机视觉顶级学术会议,都有大量的ReID论文出现,工业界也纷k % 3 ?纷公开宣传了其在ReID公开数A B A w 9据集上取得刷新纪录的突破。

企业项目二

智能问答机器人
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智能问答是NLP领域落地最多的场景项目之一,其商业价值| \ l较高,能有效解决业务问题,降低人力成本,以一问一答形式,精确5 S p J ~的定位用户所需要的提i r & { i y G问知识,与用户进行交互,为用户提供个性化的信息服务。智能问答机器人包括封闭域与开放域、封闭域即特定领域的问答。

本项目涉及分类i L },检a l v k = T \索式t + = i J & e A任务及生成式任务,用到的模型包括:WoU ? L L – U brd2vec、ELMo、TextCNN、DialoGPT等多种模型。

企业项目三

电商平台的商品推荐0 – ? k a 3 :系统
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电商业务在全球各大互联网公司的营收中都占有极其重要的地位,推荐系统对用户推荐商品的质量好坏直接影响了巨头们的股价,商品推荐团队是公司各大算法团队中的核心团队,有着绝对地位的优势,我们针对全球Top 1的电商数据进行V _ 6 8推荐算法优化。

企业项目四

人体关节点提取
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人体关节点提取广泛应用于人体运动分析,人体行为: b V ,分析,游戏娱乐,虚拟现实等领域。 通过本项目,你将学会搭建一套基于深度学习的人体关键点提取系统,具体内容包括但不限于:单人姿态估计方法介绍、详解多人姿态估计流程与方法、姿态估计领域的数据库与评价指标、扩展:3D多视角姿态检测、代码实战、Optional:Kaggle脸部W 9 { 6 @关键节点检测。

企业项目五

聊天机器人
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简介:| * E ! | C X E R这是一套智能的聊天机器人系统,用户导g [ 8 | X入数据后可以训i F a x L S ~ %练模型,使得模型能够更加准确匹配用户所提的问题。同样的用户也可以不重新训练模型,使用原有模型进行匹配问题。

目标:分工合作完成一个应用级的聊天机器人系统,掌握模型算法和数据存f , O v 0 9 U储,并在此基础上通过模型的训练来完成聊天系统的智能化。

企业项目六

从零开整电影推荐网站
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课程目录:

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文件目录:

七月在线-机器学习集训营8 j t V15期2022年价值12000元重磅首发课件齐全完结无秘
│ ├─00、预习阶段-Python基础和数据分析
│ │ ├─00、在线直播:开班宣讲.mp4 124.36MB
│ │ ├─01、在线视频:Python基础语法语法精讲.mp4 411.99MB
│ │ ├─02、在线视频:Python核心语法进阶.mp4 306.4MB
│ │ ├─03、在线视频:数据分析numpy和pandas精髓速讲.mp4 371.08MB
│ │ └─04、在线视频:mA A R A i R y Z katplotA T qlib数据可视化.m| 1 Tp4 391.59MB
│ ├─01、第一阶段机器学习原理
│ │ ├─在线直播:11-XGBoost精讲.mp4 346.04MB
│ │ ├─在线直q B ! * + 5 \ B播:12-HMM、CRF模型要点.mp4\ g 0 – A P C k S 346.39MB
│ │ ├─在线直e y 0播:5-机器学习简介、广义线性模型(线性回归、逻辑斯蒂回归)精髓速( 7 3 * 6 4 T [讲.mp4 440.74MB
│ │ ├─在线直播:7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲.mpA = N 4 M #4 367.7MB
│ │ ├─在线直播:9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲.mp4 377.51MB
│ │ ├─在线视频:1-线性回归、logistic回归、梯度下降.mp4 480.93MB
│ │ ├─在线视频:2-决策树、随机森林、GBDT.mp4 545.84MB
│ │ ├─在线视频:3-SVM与数据分类.mp4 321.82MB
│ │ ├─在线视频:4-特征工程:数据清洗、异常点处理、特征Z / t抽取.选择.组合.mp4 503.14MB
│ │ └─说明.txt 26B
│ ├─02、第二阶段机器学习m [ F – , \ u实战
│ │ ├─在线直W N J J播:02-数N v \ 3据分析与特征工程h E j x . s串讲(1).mp4 324.54MB
│ │ ├─在线直播:02-数据分析与特征工程串讲.mG S r 9 v R o Sp4 324.54MB
A m r + d u % [ │ ├─在线直播:03-图像与文本基础.mp4 334.46MB
│ │ ├─在线直播:05-机器学习实践案例高阶.mp4 36` * 55.95MB
│ │ ├─在线直播:06-机器学习模型部署与案例.mp4 410.56MB
│ │ ├─在2 s ! N线直播:07-Home Credit用户信贷违约预测.mp4 431.73MB
│ │ ├─在线直播:08-机器学习项目实战:渔船时序轨迹分类.mp4 381.72MB
│ │ ├─在线视频:01-机器学习基本流程,基础模型与* s d p ` O W !sklearn使用.mp4 410.65MB
│ │ └─在线视v G Q ? m频:04-基于SQL的机器学习流程和实践.mp4 656.57MB
│ ├─03、第三阶段深度学习原理到实战
│ │ ├─在线直播:8-} z r 9 @ :深度学习在工业项目中的应用(调参、优化、模型压V , P $ b R Z ( ;缩).mp4 234.37MB
│ │ ├─在线视频:1-A ~ f @ v G ` s |神经网络初步:全连接与反向传播.mp4 363.73MB
│ │ ├─在线视频:2-卷积神经网络与计算机视觉.mp4 367.97MB
│ │ ├─在线视R [ 0 V * y频:3-循环神经网络与自然语言处理t 1 Q 7.mp4 474.77MB
│ │E i p Y 1 W A y ├─在线视频:4-深度学习实践:Caffe与Tensorflow项目实战.mp4 539.03MB
│ │ ├─在线视频:5-深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解.mp4 308.21MB
│ │ ├─在线视频:6-卷积神经网络、实战图像分类.mp4 351.82MB
│ │ └─在线视频:7-循环神经网络、文本情感分类和图文生成模型* f M n 1.mp4 363.4MB
│ ├─04、第四阶段深度学习模型应用
│ │ ├─在线直播:2-人脸识别真的安d & 2 z { M n q全吗A * \ +?机器学习.深度学习安全前沿技术:对抗攻击和防御.mp4 200.9MB
│ │ ├─在线直播$ . h & | F / y:3-深度学习模型实践技巧:工业界是如何通过蒸馏收敛到一个更优的部署模型.mp4 169.67MB
│ │ ├─. 5 A @ v l }在线视频:01-陈博士带你从头到尾通透word2vec.mp4 909.17MB
│ │ └─在线视频:1-深! { z l 6度学习n a r n在物体检测中的应用:Two-Stage和One-Stage框架.mp4 275.72MB
P q * 3 f D ZA V g─05、第五阶段-CV NLP 推荐三大方) o 4 . = S z向的基础技术巩固
│ │ ├─在线视频1-深度学习在I ) 8 \物体检测中的应用K Y V M.上..mp4 290.97MB
│ │ ├─在线视频2-深度学习在物体检测中的应用.中..mp4 244.03MB
│ │ ├─在线视频3-深度学习在物体检测中a j + n R o X w的应l u 2 l 1 u C D用.下..mp4 272.42MB
│ │ ├─在线视频4-NLP基础技能:文本q p ) H y ( H处理8 X K N技能与文本数据清洗、提取、分词与统计.mp4 590.58MB
│ │ ├─在线视频5-深度学习回顾与pytorch简介.mp4 350.14) / a z = r # {MB
│ │ ├─在线视频6-当下最好的语言模型BERT:发展历程、模型介绍及应用举例.mp4 496.94MB
│ │ ├─在线视频7-推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析.mp4 357.33MB
│ │ ├─在线视频8-用户特征和Item特征的常用方法.r Y 2 J ? ? Z jmp4 269.44MB
│ │ └─在线视频9-商品推荐c J 7 F方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序.mp4 436.56MB
│ ├─06、第六阶段 CV NLP 推荐三大方向的完整项目实战
│ │ ├─在线直播:01-CV-1-行人重识别项目(ReID)背景与基线方法.mp4 215.96MB
│ │ ├─在线直播:02-CV-2-行人重识别项目(ReID)跑通训练+评测流程.mp4 245.11MB
│ │ ├─在线直播:03-CV-33 O u 6 P Y e –-行人重识别项目(ReID)多任务训练框架.mp4 227.14MB
│ │ ├─在线直播:04-H m @ ` 7 B i O iCV-4-行人重识别项目(ReID)模型优化迭代及总结.mp4 242.2MB
│ │ ├─在线直播:05-NLPd Y r y 9 G s 9-1-智能问答机器人项目介绍和环境搭建.mp4 370.8MB
│ │ ├─在线直播:06-NLP-2-意图识别与文本匹配.mp4 435.26MB
│ │ ├─在线直播:07-N9 = @LP-3-智能问答机器人中的闲聊.mp4F x ? s 414.15MB
│ │ ├─在线直播:08-NLP-4H H ; D l : 4 ? h-智能问答机器人项目的部署、总$ Y o { k J 9 u结.mp4 442.37MB
│ │ ├─在线直播:09-推荐-1-4 l , k商品推荐系统介绍和环境搭建.mp4 309.44M4 i ; x ! / eB
│ │ ├─在线直播:10-推荐-2-商品推荐系统特征工程.mp4 405.26_ / s { \ $ A k /MB
│ │ ├─在线9 M } t L l直播:11-推荐-3-商品推荐系统模型构建.mp4 396.5MB
│ │ └─在线直播:3 8 g Y 9 : L12-推荐-4-商品推荐系统迭代优化.mp4 378.48MB
│ ├─07、第七阶段 项目库补充项目实习h % x , w T与就业指导
│ │ ├─在线直播:13-推荐-5-商品推荐系统讲整体内容梳理和进阶.mp4 250.32MB
│ │ ├─在线直播:14-机器学习面试辅导.mp4 179.22MB
│ │ ├─在线视频:01-CV1-人体姿态识别项目开题:项目介绍与环境搭建.mp4 68.51MB
│ │ ├─在线视频:B ? Q f S g M 302-CV2-1 z v L H人体姿态识别初探:单人姿态与多人姿态.mp4 338.78MB
│ │ ├─在线视频:03-CV3-人体姿态估计与实战:实战代码与评价指标.mp4 212.68M^ Y ; = K IB
│ │ ├─在线视频:04-CV4-人体姿态估计引申探讨:3D姿态与多视角姿态估计.mp4 373.02MB
│ │ ├─在线+ n 3 ? L – $视频:05-NLP1-聊天机器人项目开题:项目介绍和环境I V l ? w S ?搭建.mp4 109.22MB
│ │ ├─在线视频:06-NLP2-聊天机器人特征工程和模型构建.mp4 333.19MB
│ │ ├─在线视频:07-NLP3-聊天机器人迭代优化:Transformer与BERT应用.mp4 333.17MB
│ │ ├─在线视频:08-NLP4-聊天机器人总结:编程实现与系统搭建.mp4{ o o n \ = _ 266.7MB
│ │ ├─在线视频:09-推荐1-电影推荐网站 开题:项目介绍和环境搭建.mp4 137.83MB
│ │ ├─在线视频:10-推荐2-从零搭建电影推荐网站特征工程和模型构建.mp4 864.11MB
│ │ ├─在线视频:11-推荐3-从零搭建电影推荐网站迭代优化.mp4 664.03MB
│ │ └─在线视频:12-推荐4-从零搭建电影推荐网站评估、部署、总结.mp4 219.58MB
│ └─课件
│ ├─01、第一阶段
│ │ ├─1_Machine_Learning_Introduction – Jupyter Notebook.pdf 986.72KB
│ │ ├─2_GL _ 3 neneralized_Linear_Model – Jupyter Notebook.pdf 1.15MB
│ │ ├─3_Decision_Tree –^ y u . Jupyter Notebook.pdf 1.3MB
│ │ ├─4_E 5 \ + W O _ 6Boosting – Jupyter Notebook.pdf 428.L ? d C71KB
│ │ ├─5_Naive_Bayes – Jupyter Notebook.pdf 435.66KB
│ │ ├─6_Support_Vector_Machine – JupyQ m = e o ? /ter Notebook.pdf 1021.96KB
│ │ ├─7-XGBoost – Jupyter Notebook.pdf 2.05MB
│ │ ├─8_1_Hidden_Markov_Model – Jupyter NP j H 4 u Y %otebook.pdf 529.12KB
│ │ ├─8% P q b = U_2_Expectation_Maximization_Algorithm – Jupyter Notebook.L j R ( +pdf 319.6KB
│ │ ├─MachineLearning 第一课实训-~ [ Dmeinan.ipynb 7.24] J x c d { d H NKB
│ │ ├─MachineLearning-1-第一课实训-杜威-Copy1B w j *.ipy` _ w / K wnb 5.89KB
│ │ ├z 4 F \ K i M─MachineLearning-1-第一课实训-杜Q } $ $ M C 6 g威.ipynb 5.89KB
│ │ ├─在线实训-MachineLej , F x , ? oarning-1-Exercise-6 e 8 LCopy1.ipynb 4.48KB
│ │ ├─在线实训-MachineLearning-1-Exercise-Copy2.ipynb 4.48KB
│ │ ├─在线实训-Machina ] + PeLearning-1-Exercise.ipx o ^ \ #ynb 4.48KB
│ │ └─在线实训-算法核心要点巩固(中)-meinan.ipynb 6.37KB
│ ├─02、第二阶段
│ │ ├─01-机器学习基本流程,基础模型与sk{ U w P j 7 Klearn使用.zip 11.57MBv \ ~ 5 k \ * u
│ │ ├─02-机器学习实战:基于sklearn和 pandas.ipynb 5.82KB
│ │ ├─03-机器学习实战-P8 q x eart2_数据分析与特征工程.pdf 4.31) K [ l $ – 3 p 9MB
│ │ ├─04-机器学习实战? [ J k F ? S | h-Part3_文本与图像基础.pdf 4.36MB
│ │ ├─05-基于SQL的机器学习流程和实践.zip 2.65MB
│ │ ├─06-机器学习高阶实践案例.pdf 4.93MB
│ │ ├─06-机器学习高阶实践案例.zip 14.97MB
│ │ ├─08-Home Credit用户信贷违约预测.pdfp y 3 5 j e 0 195.75KB
│ │ └─7-模型高阶使用与部署.zip 9.35MB
│ ├─03、第三阶段
│ │ ├─01_NN_Basics.pdf 3.72MB
│ │ ├─02_ConvNets_Principles.pdf 14.76MB
│ │ ├─03_Word2Vec_RNN_Attention_Seq2Seq.pdf 30.89MB
│ │ ├─04_Debug_DNNs_ConvNets_Design.pdf\ 8 I G o j \ c 9 44.63MB3 a t * o ~ 8
│ │ ├─预习1.神经网络初步.zip 21.72MB
│ │ ├─预习2.CNN与CV.zip 23.03MB
│ │ ├─预习3.RNN与NLP.zip 99.4MB
│ │ └─预习4. 深度学习实战.zip 41.24MB
│ ├─04、第四阶段
│ │ ├─02_ObjM O o / \ % lect_Detection.pdf 33.37MB
│ │ ├─03_Adversarial_Deep_learning.@ l ! 8 ^ G $ tpdf 25.44MB
│ │ ├─04_Lightweight_Model_Deep_Compression.pdf 16.9MB
│ │ └─1-陈博士带你从头到尾通透word2vec.pdf 697n = $ : 0.55KB
│ ├─05、第五阶段
│ │ ├─cv方向.zip 84.16MB
│ │ ├─NLP文本匹配数据集.zip 2.66MB
│ │ ├─nlp方向V t – # S u.zip 17.n ~ Q % K07MB
│ │ └─推荐L S V K方向F o ` \ ~.zip 32.49MB
│ └─data.zip 7.07MB
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