课程简介本套课程来自贪心学院：机器学习高阶训练营培训课程，官网售价21998元。授课老师通俗易懂地讲解每一个技术细节，力求用最少的时间成本来帮助大家掌握那些很难自学的原理和模型。课程面向已经从事AI行业的工程师、研究员、科学家以及深耕AI领域的硕士、博士生。目前从事AI工作具备良好的Pytho编程能力具备一定机器学习基础，零基础学员不太适合。课程共343节视频，包含资料代码共计45G，课程目录和下载链接在文章底部。课程收获1.掌握VAE、GAN、Seq2Seq、Attetio、Traformer、Bert、XLNet等比较前沿的知识点；2.掌握如何搭建人脸识别、语音识别、推荐、机器翻译、强化学习、风格迁移等系统。3.掌握凸优化、增强学习、主题模型、概率图等经典且有一定难度的知识点；4.掌握所有核心的机器学习算法原理、推导以及应用，并且能够把不同的知识点串起来，理解算法的本质；贪心学院：机器学习高阶训练营视频截图适合人群：1.对机器学习领域最新知识体系深入学习，想转型到一线做AI工程师的学员2.已经在AI领域从事工作，但技术上感觉遇到了瓶颈，想进一步突破的学员.4.有机器学习基础，有较强的编程能力，对数据结构与算法比较熟悉3.之后想从事AI相关研究工作，想申请国外名校读相关专业的硕士/博士课程目录：贪心学院：机器学习高阶训练营全部git资料完整视频任务1：mlcam_coure_ifo.m4任务2：课程介绍.m4任务3：凸集、凸函数、判定凸函数.m4任务4：traortatiorolem.m4任务5：ortfoliootimizatio.m4任务6：etcoverrolem.m4任务7：duality.m4任务8：答疑部分.m4任务9：从词嵌入到文档距离01.m4任务10：从词嵌入到文档距离02.m4任务11.m4任务12：vm的直观理解.m4任务13：vm的数学模型.m4任务14：带松弛变量的vm.m4任务15：带kerel的vm.m4任务18：kerelliearregreio.m4任务22：直播答疑01.m4任务25：l实战02.m4任务29.m4任务32：aiexaio.m4任务41：vm人脸识别结合cro-validatio交叉验证03.m4任务45：模型评估方法和vm做人脸识别03.m4任务49：oftmaxwithcroetroy01.m4任务53：kerellogiticregreioadtheimortvec02.m4任务55：lda作为分类器答疑.m4任务58：eemlemajorityvotig.m4任务61：eemleradomforet.m4任务77：xgoot的代码解读工程实战-03.m4任务81：lightgm-01.m4任务86：em算法思路.m4任务93：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.m4任务105：基于HMM的中文分词：jiea分词原理2_ev.m4任务108：GrahicalModel_ev.m4任务113：XGBoot分类问题-01_ev.m4任务114：XGBoot分类问题-02_ev.m4任务120：forwardalgorithm.m4任务129：iferecerolem.m4任务134：神经网络的误差向后传递算法.m4任务146：多通道输入,多通道输出的卷积操作,典型的卷积网络结构.m4任务149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演).m4任务154：EffNet-02.m4任务158：ShuffleNet-01.m4任务161：神经网络的梯度消失及其对策.m4任务183：梯度消失爆炸的解决方案.m4任务189：LONGSHORT-TERMMEMORY-01.m4任务197：TraformerDecoder解码器的原理,损失函数,训练小技巧tm.m4任务90：em与kmea的关系.m4任务98：klda实例+homework1讲评-02.m4任务89：em与高斯混合模型.m4任务88：em算法的收敛性证明.m4任务94：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.m4任务96：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.m4任务99：klda实例+homework1讲评-03.m4任务84：聚类算法介绍k-mea算法描述.m4任务85：k-mea的特性k-mea++.m4任务91：dca聚类算法.m4任务95：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.m4任务92：课后答疑.m4务87：em算法推演.m4任务80：理解和比较xgootgdtlightgm-03.m4任务83：lightgm-03.m4任务82：lightgm-02.m4任务97：klda实例+homework1讲评-01.m4任务74：xgoot-03.m4任务75：xgoot的代码解读工程实战-01.m4任务73：xgoot-02.m4任务72：xgoot-01.m4任务71：如何寻找树的形状.m4任务69：使用泰勒级数近似目标函数.m4任务79：理解和比较xgootgdtlightgm-02.m4任务67：目标函数的构建.m4任务66：提升树.m4任务68：additivetraiig.m4任务65：集成模型.m4任务78：理解和比较xgootgdtlightgm-01.m4任务62：eemletackig.m4任务63：答疑.m4任务57：kerellda5kerellda答疑.m4任务70：重新定义一棵树.m4任务64：决策树的应用.m4任务76：xgoot的代码解读工程实战-02.m4任务52：kerellogiticregreioadtheimortvec01.m4任务51：oftmaxwithcroetroy03.m4任务60：eemleootig.m4任务50：oftmaxwithcroetroy02.m4任务48：ca和lda的原理和实战03.m4任务47：ca和lda的原理和实战02.m4任务46：ca和lda的原理和实战01.m4任务59：eemleaggig.m4任务44：模型评估方法和vm做人脸识别02.m4任务40：vm人脸识别结合cro-validatio交叉验证02.m4任务42：vm人脸识别结合cro-validatio交叉验证04.m4任务37：oftmax多元逻辑回归.m4任务35：ridge,lao,elaticet.m4任务56：lda作为降维工具.m4任务39：vm人脸识别结合cro-validatio交叉验证01.m4任务33：ia与variace.m4任务54：lda作为分类器.m4任务30：引言.m4任务31：线性回归.m4任务43：模型评估方法和vm做人脸识别01.m4任务38：梯度下降法.m4任务309.m4任务36：逻辑回归.m4任务302.m4任务308.m4任务303.m4任务301.m4任务307.m4任务34：正则化.m4任务299.m4任务306.m4任务300.m4任务304.m4任务305.m4任务295.m4任务296.m4任务292.m4任务28：hard，hard-02.m4任务290.m4任务289.m4任务286.m4任务288.m4任务29：hard，hard-03.m4任务298.m4任务281.m4任务294.m4任务27：hard，hard-01.m4任务285.m4任务293.m4任务279.m4任务278.m4任务276.m4任务273.m4任务275.m4任务284.m4任务287.m4任务26：l实战03.m4任务272.m4任务270.m4任务271.m4任务291.m4任务267.m4任务282.m4任务283.m4任务269.m4任务268.m4任务280.m4任务264：.m4任务262.m4任务260.m4任务263.m4任务277.m4任务255.m4任务265：.m4任务256.m4任务251.m4任务258.m4任务257.m4任务274.m4任务24：l实战01.m4任务250.m4任务266.m4任务249.m4任务246.m4任务247.m4任务244.m4任务248.m4任务245.m4任务243.m4任务239.m4任务238.m4任务261.m4任务242.m4任务241.m4任务236.m4任务259.m4任务254.m4任务253.m4任务252.m4任务231.m4任务233.m4任务230.m4任务240.m4任务23：直播答疑02.m4任务237.m4任务223.m4任务229.m4任务221.m4任务225.m4任务222.m4任务21：vc维.m4任务220.m4任务234.m4任务218.m4任务232.m4任务226.m4任务217.m4任务216.m4任务227.m4任务219.m4任务235.m4任务20：交叉验证.m4任务214.m4任务224.m4任务215.m4任务208.m4任务228.m4任务209.m4任务207.m4任务202：Word2Vec论文解读-02.m4任务213.m4任务212.m4任务203：Word2Vec论文解读-03.m4任务200：课中答疑.m4任务211.m4任务198：Bert的原理.m4任务19：kerelca.m4任务199：课后答疑.m4任务196：LayerNormalizatio.m4任务206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.m4任务210.m4任务195：PoitioalEcodig.m4任务204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.m4任务194：Self-Attetio注意力机制的原理.m4任务193：Traformer入门.m4任务205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.m4任务201：Word2Vec论文解读-01.m4任务190：LONGSHORT-TERMMEMORY-02.m4任务197：TraformerDecoder解码器的原理,损失函数,训练小技巧.m4任务192：Attetio的原理.m4任务184：双向BidirectioalRNN,多层Multi-layerRNN.m4任务182：GRU的原理.m4任务186：人脸关键点检测项目讲解-01.m4任务17：使用vm支持多个类别.m4任务191：为什么需要Attetio注意力机制.m4任务187：人脸关键点检测项目讲解-02.m4任务176：语言模型的原理及其应用.m4任务179：RNN的原理,基于RNN的语言模型及其应用.m4任务181：LSTM的原理.m4任务185：课后答疑.m4任务172.m4任务188：人脸关键点检测项目讲解-03.m4任务171.m4任务170.m4任务173.m4任务178：基于固定窗口的神经语言模型.m4任务180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.m4任务177：基于-gram的语言模型.m4任务174.m4任务175：课后答疑.m4任务164：神经网络的过拟合及其对策3-MaxNorm.m4任务169.m4任务163：神经网络的过拟合及其对策2-L1L2Regularizatio.m4任务167.m4任务168.m4任务16：vm的mo的解法.m4任务166：批处理梯度下降法,随机梯度下降法,mii批处理梯度下降法.m4任务160：ShuffleNet-03.m4任务156：MoileNet-02.m4任务151：经典的卷积网络一览.m4任务153：EffNet-01.m4任务150：卷积层的各种变体.m4任务155：MoileNet-01.m4任务165：神经网络的过拟合及其对策4-BatchNormalizatio.m4任务148：卷积层复杂度的推演addig的种类.m4任务152：课后答疑.m4任务147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.m4任务145：卷积的原理.m4任务162：神经网络的过拟合及其对策1-Droout.m4任务141：算法回顾-03.m4任务143：矩阵求导-02.m4任务140：算法回顾-02.m4任务138：icetio-reet卷积神经网络-02.m4任务137：icetio-reet卷积神经网络-01.m4任务139：算法回顾-01.m4任务135：误差向后传递算法推导.m4任务136：课后答疑.m4任务133：神经网络的前向算法.m4任务132：深度学习与深度神经网络的历史背景.m4任务130：算法.m4任务159：ShuffleNet-02.m4任务127：回顾-hmm.m4任务131：ytorch基础.m4任务126：multiomiallogiticregreio.m4任务125：回顾-有向图v无向图.m4任务142：矩阵求导-01.m4任务157：MoileNet-03.m4任务119.m4任务144：矩阵求导-03.m4任务128：log-liearmodeltoliear-crf.m4任务124：回顾-生成模型与判别模型.m4任务117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.m4任务123：etimatea-reviewoflaguagemodel.m4任务121：ackwardalgorithm.m4任务115：XGBoot分类问题-03_ev.m4任务116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.m4任务122：comletevicomletecae.m4任务111：FidigBetZ：Viteri_ev.m4任务118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.m4任务110：FidigBetZ_ev.m4任务106：基于HMM的中文分词：jiea分词原理3_ev.m4任务103：AalyiadAlicatio-03_ev.m4任务102：AalyiadAlicatio-02_ev.m4任务112：HMM的参数估计_ev.m4任务101：AalyiadAlicatio-01_ev.m4任务109：HiddeMarkovModel_ev.m4任务100：klda实例+homework1讲评-04(ew).m4343_atch.m4342_atch.m4340_atch.m4任务107：基于HMM的中文分词：jiea分词原理_ev.m4337_atch.m4336_atch.m4334_atch.m4任务104：基于HMM的中文分词：jiea分词原理1_ev.m4341_atch.m4339_atch.m4333_atch.m4328_atch.m4330_atch.m4338_atch.m4324_atch.m4335_atch.m4323_atch.m4332_atch.m4322_atch.m4320.m4331_atch.m4任务297.m4319.m4317.m4329_atch.m4312.m4326_atch.m4318.m4313.m4316.m4321_atch.m4325_atch.m4327_atch.m4311.m4315.m4314.m4310.m4相关下载点击下载...

2022-04-04 中文分词的算法 分词算法分词算法

课程简介本课程来自网易云微专业计算机视觉AI工程师：从入门到进阶，攻破人工智能CV领域。官网售价2199元。现如今AI人工智能越来越广泛：人脸识别、监控视频分析、图像识别分析、智能驾驶、三维图像视觉、工业视觉检测、医学图像诊断、文本识别。从零开始学习课程Pytho，巩固数学基础，掌握深度学习算法，咀嚼3个月AI计算机视觉核心技术课程包括：ytho快速掌握，计算机视觉库oecv、计算机视觉应用实战、人脸检测与识别专题、深度学习基础、深度学习框架1teorflow、深度学习框架1teorflow、硅谷实战:对抗样式及对抗DL模型弱点包括课件资料18.68G文章底部有课程目录和下载链接。面向人群在校学生人工智能、计算机、数学等相关专业的学生·职场小白已经进入职场，技能需要补充，自学困难。·转行人员员工和企业管理者想要从传统行业转变为人工智能企业希望深入了解人工智能计算机视觉方向的团队经理课程收获系统掌握Pytho语言和图像数据处理方法主流深度学习算法系统的数学支持原理掌握人工智能计算机视觉方向的算法框架构建大量的课程练习和评估项目帮助你从学习到使用成功达到人工智能相关岗位的就业技能水平课程目录：计算机视觉AI从入门到进阶，工程师突破了人工智能CV领域[18.7G]┣━━硅谷实战:对抗样式及对抗DL模型弱点.rar[103M]┣━━计算机视觉库oecv.rar[1.2G]┣━━实战计算机视觉应用.rar[1.5G]┣━━课程导论.rar[287.3M]┣━━人脸检测与识别专题.rar[137M]┣━━深度学习基础.rar[569M]┣━━深度学习框架1teorflow.rar[516.6M]┣━━深度学习框架1teorflow(第二周).zi[918M]┣━━深度学习框架1teorflow(第三周).rar[1.7G]┣━━深度学习框架二kera.rar[1.2G]┣━━数学理论基础与ytho代码实现.rar[1.2G]┣━━项目答案1.rar[2.3G]┣━━项目答案2.rar[5.8G]┗━━ytho快速掌握.rar[1.4G]相关下载点击下载...

2022-04-03 计算机视觉 cvc 计算机视觉cv全称

这套课程由著名孔老师在尚学校讲授:AI人工智能模型识别强化学习官网售价16800元。这套课程已于2020年开始更新.就业课程AI专为在职开发人员和高等数学专业人员定制的课程包括55个项目案例和60个算法模型！10企业级项目包括:(电缆缺陷检测安全帽检测，OCR识别、自动聊天机器人、推荐系统、电子元件缺陷检测、人脸识别、实体关系提取、知识地图智能业务分析)，带您高薪就业！项目优势:尚学堂A目前有55个案例和10个企业级项目。新案例不一一例举，重点介绍新企业级项目：1)新增CV方向的CacadeRCNN算法和mmdetectio电缆缺陷检测项目工具2)新增CV方向的Darket工具配合Yolo完成安全帽检测项目3的算法NLP方向知识图谱项目4)新增NLP实体关系方向提取项目5)新增DataMiig智能商业分析的方向(使用AI算法分析指标，帮助公司更好地运作和决策)6)除了之前的ItemCF和GBDTLR算法,新增FM、FFM推荐算法，和Wide...

2022-04-05 缺陷检测算法matlab 缺陷检测算法实现

这套课程来自斑马AI英语系统课S1、S2、S3适合2-8年幼儿价值8400元，为了营造良好的美音学习氛围，让不同年龄的孩子学习，学习效果呈螺旋式上升。AI英语体验课有特殊的等级建议，2-4岁建议S1班课型、4-6岁建议S2班课型、6-8岁适合S3班级类型，难度也不同，具体选择班级类型。丰富的教学方法：智能图画书节奏歌曲互动视频让孩子们主动学习。课程更新为英语系统课程S1-8周、S2-14周S3-4周，后续包更新到完成，课程表和下载地址在文章底部。20211月28日，英语系统课程S1更新至12周，S2更新至17周，S3更新至12周20214月21日，英语系统课程S1更新至16周、S2更新至30周，S3更新至23周斑马AI课：英语系统课S1、S2、S3视频截图斑马AI课:语文系统课S1、S2、S3斑马英语S1第01周第02周第03周第04周第05周第06周第07周第08周第09周第10周第11周第12周第13周第14周第15周第16周第17周第18周第19周第20周第21周第22周第23周第24周第25周第26周第27周第28周第29周斑马英语S2第01周第02周第03周第04周第05周第06周第07周第08周第09周第10周第11周第12周第13周第14周第15周第16周第17周第18周第19周第20周第21周第22周第23周第24周第25周第26周第27周第28周第29周第30周斑马英语S3第01周第02周第03周第04周第06周第07周第08周第09周第10周第11周第12周第13周第14周第15周第16周第17周第18周第19周第20周第21周第22周相关下载点击下载...

2022-04-03 s2英语什么意思 S2英语推荐

作者：张犇出版社：上海社会科学院出版社格式:AZW3,DOCX,EPUB,MOBI,PDF,TXT1950年上海大轰炸(谷珍小简)·AI试读:1950年上海轰炸张本这本书由讯飞有声。上海社会科学院出版社出版的音频技术由讯飞有声提供。以下是谷珍小简带给您的10%干货版权信息1950年上海大轰炸张犇着?浙江出版集团数字传媒有限公司点击下载...

2022-04-05

作者：赵亚洲出版社：北京联合出版公司格式:AZW3,DOCX,EPUB,MOBI,PDF,TXT智能：AR/VR/AI/IW正在颠覆每个行业的新商业浪潮试读：推荐序继互联网之后，增强现实（AR）、虚拟现实(VR)、人工智能（AI）以智能技术为代表已成为最受关注的领域之一。习近平，中国国家主席G20人工智能和虚拟现实在工商峰会开幕式上提到，创新是从根本上打开增长之锁的关键。以互联网为核心的新一轮技术和产业革命即将开始。人工智能、虚拟现实等新技术日新月异。虚拟经济与实体经济的结合将给人们的生产方式和生活方式带来革命性的变化。这种变化不会一蹴而就，也不会一帆风顺。各国需要共同努力，在充分放大和加其积极影响的同时，尽量减少可能的负面影响。在政策层面，2016年上半年，国家发改委、科技部、工业和信息化部、中央网络信息办公室制定并发布了《互联网人工智能三年行动实施方案》；2016年8月底，国家发改委在《关于组织申请互联网领域创新能力建设的专项通知》中提出建设虚拟现实/增强现实技术和应用国家工程实验室。同时，国家也在积极规划建设全国一体化的国家大数据中心。在资本层面，阿里巴巴集团于2016年2月领投MagicLea7.935新一轮投资1亿美元；2016年8月，芯片巨头英特尔宣布4.08人工智能收购1亿美元（AI）创业公司NervaaSytem。除了这两家大企业，其他中小企业在智能技术方面的投资和并购一直很受欢迎。在国家政策的支持下，大量资快速涌入、新产品的不断推出、科学研发进程的加快、创新商业模式的爆发都充分证明了这一新商业浪潮的到来。——AR、VR、AI、IW在此背景下，颠覆每个行业的新商业浪潮应运而生。本书描述了AR、VR、AI、IW以智能技术为代表的领域，重点介绍了产品和技术的应用和市场前景，并对未来趋势进行了分析和预测。——AR、VR、AI、IW颠覆每个行业的新商业浪潮认为，第一步是充分了解和掌握智能技术。只有抓住市场机遇，才能成功；第二步是面向世界，争创世界顶级水平，引领新一轮商业浪潮的到来。所有科技和商业发展的结果都是为了满足社会需求，促进社会进步和经济快速发展，实现人民生活的繁荣。因此，智能技术及其商业化也应瞄准这一目标。最后，本书简要介绍了智能技术领域的最新发展趋势，并提出了一些值得一读的好想法和建议。中国社会科学院经济研究所国务院特别津贴专家徐逢贤序言智能技术引领了新一轮经济浪潮2016年，智能技术领域发生了许多标志性事件：增强现实（AR）游戏《口袋妖怪》在推出不到一个月的时间里下载了超过1亿，引爆了全球AR游戏市场；HTC(宏达电子)，Faceook（脸谱）、Samug（三星）、Soy(索尼)等企业很多VR产品进入市场，得到业界的认可VR第一年；互联网人工智能三年行动实施计划，到2018年形成1000亿人工智能市场应用规模；以安全与陪伴为主题的儿童智能手表市场继续火爆。继小米、小天才、百度、腾讯等企业之后，华为和乐视也进入了该局，表明智能可穿戴（IW）进入垂直细分市场竞争阶段。所有迹象表明，智能技术将引领新一轮经济浪潮。AR让世界多维度：在21世纪，人们对电子产品的需求是小型和便携式的，但也需要多功能的，这使得拥有操作系统的智能手机诞生了。然而，由于手机屏幕小，视觉和操作有限，人们迫切需要小型和强大的新电子产品。AR眼镜(头部显示器）可以解决这个问题。它具有普通电子产品所没有的优点。普通电子产品的显示屏是面积有限的二维平面，AR技术产品将三维虚拟场景融入现实世界。图片可以根据人们的要求缩放，虚拟物体可以植入空间进行操作和交互。目前，微软HoloLe全息眼镜已经能够初步做到这一点。随着AR虚拟技术发展进步3D场景会更加真实立体，真假难辨，互动会更加灵动完美。这将使操作系统AR当技术更加成熟时，眼镜甚至可能会逐渐取代智能手机。AR日益完善的技术必将推动其应用的发展。AR除游戏娱乐外，该技术还可用于医疗、教育、军事、建筑建模、工业检测与维护、历史遗址恢复、旅游景观等领域。总之，AR技术相当于将虚拟世界融入现实空间。生动地说，它是为了让世界有多个维度。在这个维度上，如果我们把它结合起来，我们可以做很多对现实有益的事情AI技术，将产生11点击下载...

2022-04-03 浪潮智能科技 浪潮人工智能