课程目录

/003.马士兵-AI人工智能工程师1-4期2022年价值19999元重磅首发完结无秘/
│├─01、人工智能1期
│├─02、人工智能2期
│├─03、人工智能3期
│├─04、人工智能4期
│├─05、课件笔记代码
01、人工智能1期/
│├─1.概述and特征提取.mp4 570.7MB
│├─10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4 780.1MB
│├─11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4 677.3MB
│├─12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4 795.7MB
│├─13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4 737.5MB
│├─14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4 729.6MB
│├─15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4 667MB
│├─16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4 688.9MB
│├─17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4 2.1GB
│├─18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4 2.1GB
│├─19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 1.9GB
│├─2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4 621.2MB
│├─20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4 1.5GB
│├─21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4 1.8GB
│├─22.多分类函数softmax和学习方法.mp4 2.2GB
│├─23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4 1.7GB
│├─24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4 1.7GB
│├─25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4 2GB
│├─26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4 1.6GB
│├─27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4 1.6GB
│├─28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4 1.9GB
│├─29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4 1.8GB
│├─3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4 827.4MB
│├─30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4 1.9GB
│├─31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4 1.6GB
│├─32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4 1.7GB
│├─33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4 1.5GB
│├─34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4 962.3MB
│├─35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4 1.4GB
│├─36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4 1.6GB
│├─37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4 1.4GB
│├─38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4 1.4GB
│├─39.一期课程内容总结.mp4 1.3GB
│├─4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4 755.7MB
│├─40.常见面试题解读01.mp4 1.4GB
│├─41.常见面试题解读02.mp4 387.4MB
│├─42.如何写简历.mp4 387.4MB
│├─43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4 448.7MB
│├─44.逻辑回归和神经元.mp4 378.9MB
│├─45.BP算法原理和训练方法.mp4 266.7MB
│├─46.常见激活函数讲解.mp4 435.2MB
│├─47.图像分类在企业中的应用.mp4 344.1MB
│├─48.卷积的基本思想.mp4 654.6MB
│├─5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4 718.2MB
│├─6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4 763.9MB
│├─7.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4 824.4MB
│├─8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4 674.8MB
│├─9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4 819.4MB
02、人工智能2期/
│├─1.开班典礼_学前必看.mp4 1.3GB
│├─10.端到端语音合成声学模型.mp4 403.3MB
│├─11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4 499.7MB
│├─12.LSTM和ELMO.mp4 414.3MB
│├─13.实战项目：智能输入法.mp4 473.9MB
│├─14.输入法项目之新词发现.mp4 1.8GB
│├─15.注意力模型Attention.mp4 1.6GB
│├─16.注意力模型Self-Attention.mp4 2.4GB
│├─17.Transformer和Bert.mp4 525.2MB
│├─18.图像之文本检测.mp4 468.3MB
│├─19.图像之文本识别.mp4 555.2MB
│├─2.FM模型.mp4 1.3GB
│├─20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4 461.1MB
│├─21.文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM.mp4 72.8MB
│├─22.文本分类项目：基本模型回顾 – FastText.mp4 107.1MB
│├─23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4 110.4MB
│├─24.文本分类项目：系统优化：实体信息.mp4 114.1MB
│├─25.文本分类项目： 系统优化：图片分类.mp4 112.5MB
│├─26.文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN.mp4 115.1MB
│├─27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4 111.3MB
│├─28.高级图像技术1.mp4 211.2MB
│├─29.高级图像技术2.mp4 191.9MB
│├─3.推荐系统之协同过滤.mp4 1.5GB
│├─30.高级图像技术3.mp4 213.4MB
│├─31.高级图像技术4.mp4 253.6MB
│├─32.海外项目：推荐系统入门简介.mp4 181.5MB
│├─33.海外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4 205.4MB
│├─34.海外项目：数据预处理.mp4 203MB
│├─35.CTR预估算法sparselogistics regression.mp4 179.9MB
│├─36.深度学习入门.mp4 174.9MB
│├─37.海外项目：CNN & LSTM详细讲解.mp4 183.5MB
│├─38.海外项目：self-attention 机制讲解.mp4 162.7MB
│├─39.海外项目：wide-deep model代码实战.mp4 301.7MB
│├─4.推荐系统之召回.mp4 1.4GB
│├─40.智能聊天机器人1.mp4 1.4GB
│├─41.智能聊天机器人2.mp4 1.4GB
│├─5.推荐系统之排序1.mp4 1.5GB
│├─6.推荐系统之排序2.mp4 1.6GB
│├─7.RNN和LSTM.mp4 1.6GB
│├─8.语音合成方法介绍.mp4 84.3MB
│├─9.语音合成前端.mp4 307.2MB
03、人工智能3期/
│├─1.信息论入门-概率和信息.mp4 1.6GB
│├─10.AI架构设计.mp4 1.4GB
│├─11.推荐系统综述.mp4 1.9GB
│├─12.量化投资概述：量化投资靠什么赚钱.mp4 217.9MB
│├─14.量化投资概述：交易市场介绍.mp4 479.6MB
│├─15.量化投资概述：策略类型介绍.mp4 685.7MB
│├─16.生成模型GAN.mp4 1.9GB
│├─17.量化投资概述：风险案例.mp4 516.4MB
│├─18.量化投资概述：量化工具，AI应用案例.mp4 471.9MB
│├─19.生成模型VAE.mp4 1.1GB
│├─2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4 1.7GB
│├─20.GAN背后的秘密.mp4 995.1MB
│├─21.量化投资概述：机器学习模型应用基础.mp4 320.8MB
│├─22.量化投资概述：交易行为举例.mp4 1.2GB
│├─23.PageRank算法1.mp4 914.2MB
│├─24.PageRank算法2.mp4 876.6MB
│├─25.期货量化交易：远期和期货介绍.mp4 346.6MB
│├─26.期货量化交易：远期和期货定价.mp4 298.8MB
│├─27.期货量化交易：远期和期货应用.mp4 661MB
│├─28.期货量化交易：套期保值策略.mp4 605.6MB
│├─29.textrank算法.mp4 896.9MB
│├─3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mp4 2GB
│├─30.node2vec算法.mp4 948.5MB
│├─31.期货量化交易：套期保值计算.mp4 497.2MB
│├─32.期货量化交易：CAT产品及策略概述.mp4 258.5MB
│├─35.期货量化交易：图模型在推荐系统中的应用.mp4 355MB
│├─36.图模型在推荐系统中的应用2.mp4 336.3MB
│├─37.bert和他的朋友们2.mp4 961.9MB
│├─37.bert和他的朋友们.mp4 962.4MB
│├─38.期货量化交易：套利策略.mp4 239.5MB
│├─4.从信息论的角度解读机器学习.mp4 1.8GB
│├─40.期货量化交易：策略回测.mp4 278.4MB
│├─41.bert和他的朋友们3.mp4 505.9MB
│├─42.bert和他的朋友们4.mp4 1GB
│├─43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4 229.6MB
│├─44.高频交易：高频数据及因子计算.mp4 473.1MB
│├─46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4 768MB
│├─46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4 635.9MB
│├─47.高频交易：高频交易案例.mp4 493.1MB
│├─48.高频交易：高频交易回测.mp4 607.7MB
│├─49.语音识别之语音信号基础.mp4 1.1GB
│├─5.矩阵求导术.mp4 2GB
│├─50.语音识别之语音信号基础2.mp4 933.6MB
│├─51.语音识别之特征处理及HMM模型.mp4 509.4MB
│├─52.高频交易：高频因子挖掘及高频做市策略.mp4 467.8MB
│├─53.强化学习量化交易应用2.mp4 474.7MB
│├─53.强化学习量化交易应用.mp4 411MB
│├─54.股票量化交易：股票发行2.mp4 646.5MB
│├─54.股票量化交易：股票发行.mp4 747.9MB
│├─55.股票量化交易：打新策略及风险衡量2.mp4 650.4MB
│├─56.HMM-GMM模型2.mp4 382.1MB
│├─56.HMM-GMM模型.mp4 370.2MB
│├─57.股票量化交易：现代投资组合理论2.mp4 521.2MB
│├─57.股票量化交易：现代投资组合理论.mp4 420.7MB
│├─58.语音识别实战一2.mp4 302.5MB
│├─58.语音识别实战一.mp4 531.5MB
│├─59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4 526MB
│├─59.股票量化交易：多因子模型理论.mp4 716.6MB
│├─6.文本分类速览1.mp4 1.8GB
│├─60.语音识别实战一.mp4 885.3MB
│├─7.文本分类速览2.mp4 2.1GB
│├─8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4 216.4MB
│├─9.面试指导.mp4 1.8GB
04、人工智能4期/
│├─1.数据的量化和特征提取.mp4 1.4GB
│├─10.深度学习入门.mp4 1.3GB
│├─11.梯度下降和矩阵求导.mp4 1.4GB
│├─12.速精机器学习12.mp4 1.3GB
│├─13.速精机器学习13.mp4 1.3GB
│├─14.速精机器学习14.mp4 1.2GB
│├─15.速精机器学习15.mp4 1.4GB
│├─16.速精机器学习16.mp4 1.3GB
│├─17.速精机器学习17.mp4 1.3GB
│├─18.速精机器学习18.mp4 1.4GB
│├─19.速精机器学习19.mp4 1GB
│├─2.数据的量化和特征提取2.mp4 1.5GB
│├─20.速精机器学习20.mp4 1.1GB
│├─21.速精机器学习21.mp4 1.1GB
│├─22.速精机器学习22.mp4 643.4MB
│├─23.速精机器学习23.mp4 806.5MB
│├─24.速精机器学习24.mp4 1GB
│├─3.线性回归.mp4 1.4GB
│├─4.逻辑回归.mp4 1.4GB
│├─5.损失函数和正则项.mp4 1.5GB
│├─6.分类模型的评价指标和多分类.mp4 1.5GB
│├─7.逻辑回归的高级技巧.mp4 1.3GB
│├─8.FM模型.mp4 1.5GB
│├─9.Kmeans.mp4 1.4GB
05、课件/
│├─1期课件.zip 3.2GB
│├─234期课件.zip 5.1GB