BZ-人工智能训练营

BZ-人工智能训练营视频资源大小：7.77 GB类型：人工智能 本课程VIP会员可通过网盘转存或下载。此课程由369自学收集整理。

课程目录：

├──人工智A ] H \ H ] $ 9能5天入门训练营

| └──视频

| | ├──01_人工智! = * Q k j D ~能就业前景与薪资.mg E G F d sp4 49.38M

| | ├──02_人工智能适合人群与必备技能.mkv 47.37M

| | ├──03_人工智能时代是发展的必然.mp4 25.61M

| | ├──e * h ~ A E L _04_人工智能在各j s W n p @ e领域的应用.mp4 61.77M

| | ├──05_人工智X r = [ D g能常见流程.mkv 83.8f g [8M

| | ├──06_机器学习不同的学习方式.mkv 72.54M

| | ├──07_深度学习比传统机器学习有优势.mkv 75.} \ g P d ( Y [ }32M

| |n ` U ├──08_有监督机器学习任务与本质.mp4 36 A H x l V /7.24M

| | ├──09_无监督机器学习任c ) ( Q务与本质.mp4 48.91M

| | ├──10_理解简单线性回归.mp4 27.98M

| | ├─5 \ 5─11_最优解_损失函数_MSE.mp4K l t & y ) j 34.83M

| | ├──12_扩展到多元线性回归7 a j } O O ? V.mp4 26.65M

| | ├──13_理解多元线性回归表达式2 C 6 \ ) ) 9几种写法的原因.mp4 37.58M

| | ├──14_理解维度这个概念.mp4 37.11M

| |+ y f ├──15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和3 E T 4 & e $做预测.mp4 61.53M

| | ├──16_假设误差服从正太分布_最i M 7大似然估计MLE.mp4 42.35M

| | ├──17n o a F_引入正太分布的概率密度函数.mp45 ^ ~ * 26.36M

| | ├──18_明确目标通过最大总似然求解.mp4 25.88M

| | ├──1j T & ` K9_对F t k \数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4 39.7^ J U a 55M

| | ├X # 2 N 1 F h \──20_把目标函数按照线性代数的方式~ V s ?去表达.mp4 22.09M

| | ├──21_推导出目标函数的导函数形式.mp4 39.83M

| | ├──22_解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4 58.01M

| | ├──237 ~ H $ y_Python开发环境版本的选择及下载.mp4 46.00M

| | ├──24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.T 6 h Z \ Nmp4 64.55M

| | ├──25_Pycharm创建脚本并U + J b测试python开发环境.mp49 ~ E 26.B 6 g27M

| | ├──2) k a X L h6_解析解的方式求解p D \ Y m多元线性回归_数据Xy.mp4 30.66M

| | ├──27_解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp4 39.16M

| | ├──28_解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换{ ^ k d F $ H C.mp4 30.05M

| | ├──Z / = d g O O29_Scikit-learn模块的介绍} l A q F { | 8.mp4 29.99M

| |l K % + N N ) X ├──30_调o l \ S U – v用Sciu ` Y ~ 9 u l Xkit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4 24.35M

|d , y + Q & | ├──31_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4 34.52M

| | ├──32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4 53.73M

| | ├──33_梯度下降法公式.mp4 50.85M

| | ├──34_学习率设置的学问_全局最优解.mp4 47.99M

| | ├──35_梯度下降法迭代流程总结.mp4 24.60M

| | ├──36_多元线性回归下的梯度下降法.mp4 38.45M

| | ├──37_全量梯度? L x H r J下降.mp4 59.04M

| | ├──38H 3 p 4 ~ n 1 ; W_随机梯度下降_小u @ t # p r d 4 [批量梯度下降.mp4 43.98M

| | ├──39_对应梯度下降法的问题和挑战.mp4 42.22M

| | ├──40_轮次和批次.mp4 50.90M

| | ├──41_代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4 20.15M

| | ├──42_代码实现全量梯度下降7 V /第3步和第4步.mp4 26.11M

| | ├──43_代码实现随机梯度下降.mp4 21.62M

| | ├──44_代码实现小批量梯度下降.mp4 22.83M

| | ├──45_代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4 23.94Ml g 3 p } , x $ K

| | └──46_代码改进实现随着迭代增加动态调整= ) : n D学习率.mp4 34.35M

├──人工智能之快速入门与线性回归

| └──视频

| | ├──01_五天实训的内容_人工智能应用.mp4 181.00M

| | ├──02_AI的流程_ML和DL关系_回归、分类、聚类、降维的本质.mp4 164.27M

| | ├──03_线性回归的表达式_损失函数MSE.mp4 127.19M

| | ├──04_推导i 0 c ! | h出多元线性回归的损失函数.mp4 203.15M

| | ├──05_从MSE到的解析解形式.mp4 83.50M

| | ├──06_安装Anc s 2 l h $ vaconda和PyChax ? nrm运行和开发软件.mpj Q c _ ] d R r4 70.53Mo : 8

| | ├─\ x $ ( m 0 7 j h─07_python代码实现多元线性回归解析解的求解方法.mp4 77.= $ { % L a v ; .19M

| | ├──08_梯度下降法的步骤_公式.mp4 119.11M

| | └──09_根据损失函数MSE推H $ c导梯度的公式.mp4 70.57M

├──人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割

| └──视频

| | ├──01_作业的讲解_知识的回顾.mp4 65.84M

| | ├──02_人脸识别& F ~ K E A的架构流程分析.mp4 120.48M

| | ├──03_FaceNet论文_架构_三元组损失.mp4 258.24M

| | ├──04_MTCNN论文_架构_C @ s y d :损失函数I 6 ~ T.mp4 130.11M

| | ├──05_facenet-master项目的下载和导入.mp4 76.42M

| | ├──06_人脸识别项目代码_实操h u \ H { t y Y作业要求.mp4 372b T [ C.07M

| | ├──07_FasterRCNN目标检测口罩T K W q a C项目展示_图片标注工具labelimg的使用.mp4 178.23M

| | ├──08_FasterRCNN论文_架构_思想.mp4 353.63M

| | └──09_MaskRCNN( Q y ( e o的架构_思想_蒙版弹幕项目效果.mp4 163.40M

├──人工智能之神经网络与TensorFlow

| └──视频

| | ├──01_作业讲解_回顾昨日知识.mA + ! B #p4 88.83M

| | ├──02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就( q j – _ !业薪资水平.mp4 154.82P b e 8 g I #M

| | ├──03_NN神3 Y ! R经元_常用的3种# P M ^ Z h y激活函数_NN理解LR做多分类.mp4 103.06M

| | ├──04_讲解Softmax回归算法.mp4 111.03M

|2 M K j p t ( R | ├──05_多层神经网络的好B ; s处_隐藏层的激活函数必须是非线性的原因.I 2 ^ & l [mp4 90.54M

| | ├──06_: @ [ K + X \ oTensorFlow对于CPU版本的安装.mp4 62.85M

|– d 2 i m | @ | ├──07_TensorFlow对于GPU版本的安装.v M { ( L s # 7mp4 109.37M

| | ├─. n p c `─08_TensorFlow实现多元线性回归预测房价.mp4 198.36M

| | └──09_TensorFlow实现Softmax回归分类R H 9 6 x jMNIST手写数字识别.mp4 123.55MW , ? 6 7

├──人工智能之图像识别与图像分割

| └──视频

| | ├r Z *──01_TensorFlow实. d – * 6 2现DNN分类MNIST手写数字识别.mp4 223.46M

| | ├──02_卷积神经网络卷积层_卷积的计算.mp4 112.61M

| | ├──03_池化的计算_SAME和VALIDR ( x r i $ r L g模式_经典CNN结构.mp4 78.50M

| | ├──04_TensorFlow实训CNg M – z |N分类MNIST手写数字识别.mp4 179.12M

| | ├──05_Vd P . X l !GG16网络模型_数据增强_COVIj 6 i – % g ^ F 5D19医疗图片的识别.mp4 224.21M

| | ├──06_r / – f + E 4 ! RU-NeW M 7 D _ S `t网络模型_细胞核数据的读取.mp4 206.51M

| | └──07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码.mp4 97~ . J.14M

└──人工智能之线性回归优化与逻辑回h h H 7 k归

| └──视频

| | ├──01_利用GD来求解多元线性回归的最优解.mp4 106.63M

| | ├──02_归一化.mp4 219.45Ml Z 0 ; ( H V [

| | ├──03_正则化.mp4 137.35M

| | ├──04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质.mp4 104n 4 ; # n . ! F.90M

| | ├──05_` ; _ r D多项式回归_保险花销预测案例.mp4 250.14M

| | ├──06_基于保险案例进行更多的数据的EDA.mp4 80.69M

| | ├──07_逻辑回归表达式的推导_逻辑回归损} w U ` W g N失函数J ~ [ 2 y D x Y的推导.mp4 116.54M

| | └──08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务.mp4 92.65M