AI 人工智能工程师|M士兵|价值19980元|完结

【资源介绍】:

AI 人工智能工程师，是实现掌握人工智能基础所需要运用到的数据量化和特征提取。制作智能聊天机器人、推荐系统、机器翻译等项目，还能接触到自动驾驶和语音识别和合成的方向。

人工智能工程师主要负责使用机器学习算法和深度学习神经网络构建人工智能模型，提取业务洞察

【资源目录】:

• ├──01_AI一期课程资料
• | └──01_AI一期课程资料
• | | ├──01_第1章节无资料
• | | ├──02_第2章节到第4章节资料
• | | ├──03_第5章节到第9章节资料
• | | ├──04_第10章节无资料
• | | ├──05_第11-12章节资料
• | | ├──06_第13章节无资料
• | | ├──07_第14-15章节资料
• | | ├──08_第16-17章节资料
• | | ├──09_第18章节资料
• | | ├──10_第19-29章节资料
• | | ├──11_第30-37章节资料
• | | ├──12_第38章节资料
• | | ├──13_第39-48章节无资料
• | | └──14_第49-57章节资料
• ├──1.概述and特征提取.mp4 570.71M
• ├──10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4 780.13M
• ├──11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4 677.31M
• ├──12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4 795.66M
• ├──13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4 737.54M
• ├──14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4 729.56M
• ├──15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4 666.97M
• ├──16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4 688.95M
• ├──17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4 2.12G
• ├──18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4 2.07G
• ├──19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 1.93G
• ├──2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4 621.24M
• ├──20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4 1.47G
• ├──21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4 1.76G
• ├──22.多分类函数softmax和学习方法.mp4 2.17G
• ├──23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4 1.67G
• ├──24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4 1.72G
• ├──25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4 1.99G
• ├──26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4 1.61G
• ├──27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4 1.60G
• ├──28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4 1.94G
• ├──29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4 1.78G
• ├──3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4 827.35M
• ├──30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4 1.91G
• ├──31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4 1.60G
• ├──32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4 1.67G
• ├──33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4 1.46G
• ├──34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4 962.34M
• ├──35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4 1.41G
• ├──36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4 1.65G
• ├──37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4 1.37G
• ├──38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4 1.37G
• ├──39.一期课程内容总结.mp4 1.32G
• ├──4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4 755.69M
• ├──40.常见面试题解读01.mp4 1.38G
• ├──41.常见面试题解读02.mp4 387.43M
• ├──42.如何写简历.mp4 387.41M
• ├──43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4 448.67M
• ├──44.逻辑回归和神经元.mp4 378.89M
• ├──45.BP算法原理和训练方法.mp4 266.68M
• ├──46.常见激活函数讲解.mp4 435.19M
• ├──47.图像分类在企业中的应用.mp4 344.12M
• ├──48.卷积的基本思想.mp4 654.60M
• ├──5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4 718.20M
• ├──6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4 763.90M
• ├──7.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4 824.45M
• ├──8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4 674.82M
• └──9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4 819.44M