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课时: 共186节 课程难度:高级 学习人数:0人

课程章节
课程介绍
课程章节
章节1: 机器学习
31节 | 50小时12分19秒

课时01

人工智能概述和特征提取?

1小时58分55秒

课时02

线性回归1:第一个模型,用来进行数值预测

1小时53分26秒

课时03

线性回归2:从傻瓜到智能,梯度下降法学习法

1小时59分17秒

课时04

线性回归3:突破瓶颈,模型效果的提升

1小时53分43秒

课时05

猛将起于卒伍,工业环境下的分类模型

1小时46分46秒

课时06

逻辑回归2:损失函数推到解析和特征选择优化

1小时52分12秒

课时07

逻辑回归3:到底好不好?模型评价指标讲解1

2小时0秒

课时08

逻辑回归3:到底好不好?模型评价指标讲解2

15分23秒

课时09

逻辑回归4:让模型看的更准更稳,正则优化

1小时49分29秒

课时10

逻辑回归5-让学习更高效,数值优化和一只看不见的手

1小时54分54秒

课时11

传统机器学习概览(1)

2小时1秒

课时12

传统机器学习概览(2)

1分10秒

课时13

支持向量机SVM1:曾经的分类王者

1小时50分23秒

课时14

SVM2:昔日辉煌,传统方法顶峰详解

1小时52分35秒

课时15

分类器背后的秘密和机器学习三大定律1

2小时0秒

课时16

分类器背后的秘密和机器学习三大定律2

2分26秒

课时17

三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林

1小时58分4秒

课时18

集成学习:企业神器GBDT详解

1小时57分47秒

课时19

Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话1

2小时2秒

课时20

Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话2

10秒

课时21

DBscan聚类:kmeans升级,数据更具智能

2小时27分3秒

课时22

LDA:文本数据大杀器,揭示文本背后的秘密

2小时18分3秒

课时23

精讲《速通机器学习》1

1小时33分0秒

课时24

精讲《速通机器学习》2

1小时37分28秒

课时25

精讲《速通机器学习》3

1小时38分13秒

课时26

精讲《速通机器学习》4

1小时34分36秒

课时27

精讲《速通机器学习》5

1小时35分42秒

课时28

精讲《速通机器学习》6

1小时33分35秒

课时29

精讲《速通机器学习》7

1小时33分17秒

课时30

精讲《速通机器学习》8

1小时34分19秒

课时31

精讲《速通机器学习》9

1小时40分20秒

章节2: 深度学习基础
11节 | 22小时29分12秒

课时32

深度学习开启人工智能新时代

2小时8分9秒

课时33

编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效

1小时38分34秒

课时34

深度学习的学习算法,梯度下降法和链式法则

1小时57分9秒

课时35

多分类函数softmax和学习方法

2小时21分47秒

课时36

深度学习非线性能力关键:激活函数详解

1小时55分21秒

课时37

深度学习避坑指南:权重初始化的方法和技巧

1小时58分10秒

课时38

集成学习在深度学习中的应用dropout

2小时11分48秒

课时39

梯度下降法的优化和一些先进的学习技术

1小时59分39秒

课时40

项目一:数字图像识别,让机器具有一双眼睛

2小时13分19秒

课时41

项目二:以图搜图技术详解实战01

2小时8分20秒

课时42

项目二:以图搜图技术详解实战02

1小时56分56秒

章节3: 深度学习自然语言
44节 | 78小时54分9秒

课时43

开始深度学习在自然语言处理领域的时代

2小时6分50秒

课时44

word2vec的一些特殊问题和优化方法

2小时26分52秒

课时45

项目三:推荐系统整体流程架构解读01

2小时20分47秒

课时46

项目三:推荐系统整体流程架构解读02

2小时1分9秒

课时47

项目三:推荐系统整体流程架构解读03

3小时46分5秒

课时48

项目三:推荐系统整体流程架构解读04

2小时10分19秒

课时49

项目三:推荐系统整体流程架构解读05

2小时13分50秒

课时50

CNN:计算机视觉标配,给AI一双慧眼

2小时13分34秒

课时51

项目四:CNN识别彩色图像,就那么一会

1小时57分21秒

课时52

RNN和LSTM

2小时27分30秒

课时53

语音合成方法介绍

2小时26分28秒

课时54

语音合成前端

2小时35分40秒

课时55

端到端语音合成声学模型

2小时19分8秒

课时56

语音合成声码器及端到端语音合成实战

2小时12分39秒

课时57

LSTM和ELMO

2小时8分58秒

课时58

实战项目:智能输入法

2小时12分37秒

课时59

输入法项目之新词发现

2小时6分53秒

课时60

注意力模型Attention

2小时2分20秒

课时61

注意力模型Self-Attention

4小时4分49秒

课时62

Transformer和Bert

2小时35分55秒

课时63

图像之文本检测

2小时4分54秒

课时64

图像之文本识别

2小时5分5秒

课时65

文本分类项目:分类任务简介、分类系统综述

60分18秒

课时66

文本分类项目:基本模型回顾 - NB、SVM

41分22秒

课时67

文本分类项目:基本模型回顾 - FastText

54分20秒

课时68

文本分类项目:系统集成、系统调优

52分56秒

课时69

文本分类项目:系统优化:实体信息

1小时4分15秒

课时70

文本分类项目: 系统优化:图片分类

60分17秒

课时71

文本分类项目: 深度模型系统:TextCNN

1小时5分42秒

课时72

智能聊天机器人1

2小时4分44秒

课时73

智能聊天机器人2

1小时59分48秒

课时74

语音识别综述

1小时7分44秒

课时75

语音信号基础

1小时6分22秒

课时76

语音识别特征处理

1小时6分33秒

课时77

HMM-GMM模型原理

1小时2分48秒

课时78

HMM-DNN声学模型

1小时12分5秒

课时79

语言模型及解码

1小时6分23秒

课时80

Kaldi 语音识别实践

1小时5分21秒

课时81

端到端语音识别综述

60分35秒

课时82

CTC LAS Transformer 语音识别框架

1小时24分31秒

课时83

低时延语音识别

1小时1分59秒

课时84

流式语音识别

59分2秒

课时85

多语种语音识别

1小时1分48秒

课时86

端到端语音识别实践

2小时15分33秒

章节4: 深度学习机器视觉
7节 | 9小时9分53秒

课时87

CNN:计算机视觉标配,给AI一双慧眼

2小时13分34秒

课时88

项目四:CNN识别彩色图像,就那么一会

1小时57分21秒

课时89

高级图像技术1

1小时3分58秒

课时90

高级图像技术2

55分53秒

课时91

高级图像技术3

58分13秒

课时92

高级图像技术4

1小时9分57秒

课时93

文本分类项目:Tensorflow Serving简介以及深度模型分类系统集成

50分57秒

章节5: 知识点总结概述与面试
10节 | 8小时49分19秒

课时94

一期课程内容总结

2小时1分29秒

课时95

常见面试题解读01

2小时15分56秒

课时96

常见面试题解读02

31分59秒

课时97

如何写简历,打造更好的自己

30分4秒

课时98

NLP技术在推荐搜索中的应用

30分0秒

课时99

逻辑回归和神经元

29分57秒

课时100

BP算法原理和训练方法

30分1秒

课时101

常见激活函数讲解

29分59秒

课时102

图像分类在企业中的应用

30分0秒

课时103

卷积的基本思想

59分54秒

章节6: 程序员数学进阶
10节 | 4小时24分36秒

课时104

程序员的数学进阶 导数

34分5秒

课时105