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人工智能，未来已来！！！2022年最新的人工智能课程！！！
课程目录：
文件K R 3 S G o y n a目录：
| 马o J .士兵-AI人工智能工程师1-4期合集2022年价值1T { k y9999元重磅首发完结无秘 |
| ├{ C S T 9 M V─01、人工智能1期 |
| │ ├─1.概述and特征提@ t [ % C l v取.mp1 4 6 m p p M j4 571.3M/ 3 NB |
| │ ├─10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4` ! T X L F S 780.72MB |
| │ ├─11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mh j M Sp4 677J f $ 2.9MBi f * * 2 |
| │ ├─12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶P V t峰e $ E K详解.m1 G 2 c T ip4 796.24MB |
| │ ├─13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4 738.13MB |
| │ ├─14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮Q V * g – h-决策树和随机森林.mp4 730.14MB |
| │ ├─15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4 667K g 8 3 +.P e k X \ e ^ P56MB |
| │ ├z z i C w B─16.Kmeans聚类：G u / 6 \I J , J h Q c W _ { #无监督学习7 C S [，让数据自己说_ w I ( ` ` N o话.mp4 68( ! 2 u p . E9.54MB* ; a @ H r q o |
| │ ├─17.DBscan聚类：kmeans升级，数据0 f | } Q更具智能.mp4: / W v e Z @ 2.12GB |
| │ ├─18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4 2.07G? % 0 b p @B |
| │ ├─19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 1.93GB |
| │ ├─2.线性回归1 第一个模型j T i n c R 7用来进行数值预测.mp4 621.82MB |
| │ ├─9v z F V J ^ R T _ O20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4 1.47GB |
| │ ├─21.深度学习的学习2 # + A s F k ,算法，梯度下) C 0 5 0 6降法和链式法则.mp4 1.77f 1 % @GB |
| │ ├─22.多分类函数s9 Z \ woftmax和学习方法.mp4 2.17GB |
| │ ├─23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4 1.68GB |
| │ ├─24.深M e = X P 9 @度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4 1.72GB |
| │ ├─25.集成E q b T学习在深/ ; ! H度学习中的应用dropout.mp4 1.99GB |
| │ ├─K [ r Q26w ) a %.梯度下降法的优化和一些z \ ^ f , 0 x _先进的学习技术.mp4 1.62L P; | S 1 r D ~ zGB |
| │ ├─27.项目一：数字图像识别，让机器E t p $ q具有一双眼睛.mp4 1.6GB |
| │ ├─28.项目二：以图c . & 1搜图技术详解实战01.mp4 1.94GB |
| │ ├─@ b ` *29.项目二t C – S `：以图搜图技术详解实战02.mp4 1.78GB |
| │ ├─3.从S = Q t傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4 827.94MB |
| │ ├─30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4 1.91GB |
| │ ├─31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4 1.6! g V A i 6 wGB |
| │ ├─32.项目7 k 0三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4 1w \ n 1 i # E 4 9.67GB |
| │ ├─33.项目三：AB7 ! D T d .测试和相关指标解读02.mp4 1.G L K rs a x . T % 4 D 5 Q47GB |
| │ ├─34.项目三：关键词抽取和基于文本的召H I ^回算法03.mp4 962.92MB |
| │ ├─35.项目三：推荐系统04基于行为类# # 6 q e的召回算法.mp4 1.41GB |
| │ ├─36.项目三：W z ( # / G L推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4 1.65GB |
| │ ├─37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4 1.37* % c & H } _ q 1GB |
| │ ├─38.y % \ g I p项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4 1.37G) m , M \ T f m {B |
| │ ├─39.( 0 8 I p一期课程内容总结.mp4 1.32GB |
| │ ├─4.突破O s ! B 5 y A f w瓶颈，模型效k = a d 8 3 i #果的提升.mp/ ] 3 m x ~ Y \ %4 756.28MB |
| │ ├─40.常见面试题解读01.mp4 1.38GB |
| │ ├─41.常见面试题解读02.mp[ \ u ` a Q a 2 .4 388.02MB |
| │ ├─42.如何写简历.mp4 388MB |
| │ ├─43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4 449.26MB |
| │ ├─44.逻辑回归和神经元.mp4 379.48MB |
| │ ├─45.BP算法原理和训练方法.9 ^ 8 qmp4 267.27MB |
| │ ├─46.常见激活函数讲解.mp4 435.78MB |
| │ ├─47.图像分类在企业中w i –的应用.mp4 344.71MB |
| │ ├─48.卷积的基本3 K W N 5 ? z思想.mp4 655.19MB |
| │ ├─5B + ?.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4 718.79MW ( p q 4 S .B |
| │ ├─6.损失函数推w b d * [ 4到解析和特征选择优化.mp4 764{ D s & y m [ i #.49MB |
| │ ├─7.到底好不好？模型评价指标m 2 D讲解.mp4 825.03MB |
| │ ├─8.r [ A { /让模型看的更准更稳，正则优化.mp4 675.41MZ 9 ,B |
| │ └─7 2 ^ j ` , d J9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4 820.03MB |
| ├─02、人工智能2期 |
| │ ├─1.开班典礼学前必看.mp4 1.s H ` { ] z x –31! U ` 8 I ( N` b D R Y b v S& u s 5 \GB |
| │ ├─10.端到端语音合成声学模型.mp4 403.9MB |
| │ ├─11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4 500.29MB |
| │ ├─12.LSTM和} : Y . O 2 ( v !ELMO.mp4 414.84MB |
| │ ├─137 r , 6 :.实战项目：智能输入法.mp4 474.48MB |
| │ ├─14.输入法项目之新词发现.mp4 1.83GB |
| │ ├─15.注意力模型Attention.mp# m O ` c F y \4 1.57GB |
| │ ├─16.注意力模型Self-Attention.mp4 2.42GB |
| │ ├─17.Transformer和Bert.mp4 525.82MB |
| │ ├─18.图像之文本检测.mp4 468.9MB |
| │ ├─19.图像之文本识别.mp4 555.76MB |
| │ ├─2.FM模型.mp4 1.28GB |
| │ ├─20.文本分类项目：分w / T类任务简介、分类系统综述.mp4 461.66MB |
| │ ├─21.文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM.mpz ` *4 73.43MB |
| │ ├─22.文本分: j 5 q c. ] Q } 4 / e s^ e + 3 Q h类项目：基本模型回顾% A ; – Fa\ m W G T/ C V _ l Q B 0 m !B $ L 5 T j J l U 5stText.mp4 107.73MB |
| │ ├─23.文本c + M . x 2 B h `分类项目：系统集成、系统调优.mp4 110.95MB |
| │ ├─24.文本分类项目：系统优化：实体, d 0 p G Y r信息.mp4 114.72MB |
| │ ├─25.文本分类项目： 系统优& o 3 + R z o l S化：图片分类.mp4 113.06MB |
| │ ├─26.? . ( N C # m – V文本分类项目： 深度模型系统n ( . x：TextCNN.mp4 115.66MB |
| │ ├─27.Tensorflow Serving简8 ] X . T ) u介以~ : W b及深度模型.mp4 111.88h D Q 6MB |
| │ ├─28.高级图像技术1.mp4 211.77V R \ kMB |
| │ ├─29.高级图像技术2.mp4 192.5MB |
| │ ├─L $ /3.推荐系统之协同过滤.mp4 1.51GB |
| │ ├─30.高级图像技术3.mp4 214.01MB |
| │ ├─31.高级图像技术4.mp4 254.23MB |
| │ ├─32.海外项目：推荐系统入门简介.mp4 182.H B 313MB |
| │ ├─33.海( P u 8 # : R外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4 205.97MB |
| │ ├─34.海外项目：C r $ e X k数据预处理.mp4t q I | C P 6 + / 203.59MB |
| │ ├─35.CTR预估算法sparseloG T c 3 A ugistics r[ 4 W q I K $ ,egression.mp4[ i c K 180.46MB |
| │z 0 / ] [ u s } j ├─36.深度学习入门.mp4 175.51MB |
| │ ├─37.& L & 5 4 v % d海外项1 q U F / ~目：CNg o } X } q C ONY W M U z x e O 9 & LSTM( ~ 2 Z t q C c F详细讲解.mp4 184.05MB |
| │ ├─38.海外项目：self-w cW h Q B A 9 – – T # A Uattention 机制讲W c d t c ; &6 H } P R Ramp; %解.mp4 163.31MB |
| │ ├─39.海外项目：wide[ 2 $ ~ Q 0 Y-deep model代码实战.mp4 302.33MB |
| │ ├─4.推荐系统之召回.mp4 1.45GB |
| │ ├─40.智能聊天I C Q &ama J ap;机器人1.mp4 1& v } 3 4 p.43GB |
| │ ├─41.智能聊天9 : M F H N h机器A 6 o / , $ % = (人2.mp4 1.36GB |
| │ ├─5.b : . ? q % 9 n推荐系统之排; b Z A – m / ` e序1.mp4 1Q o 7 \ . ] T ^ !.51GB |
| │ ├─6.推荐系统之排序2.mp4 1.58GB |
| │ ├─c f e I ) ; O [ o7.RNN和LSTM.mp4 1.6GB |
| │! \ | j o – W ( G ├─8.语音合成方法介绍.mp4 84$ h M.25MB |
| │ └─\ y g 6 ] , g :9.语音合成前端.mp4 307.81MB |
| ├─03、人工智能3期 |
| │ ├─1.信息论入门-概率和信息i a 7 B l.mp4 1.64GB |
| │ ├─10.AI架构设计.mp4 1.39GB |
| │ ├─11.推荐系统综述.mp4 1.9GB |
| │ ├─12.量化投资概述：量化投资靠什1 c 0 / H u么赚钱.T Y kmp4 218.48MB |
| │j R * ~ ├─1R | /4.` / 0 V +量化投资z U k X概述：交易市场介绍.mp4 480.24MB |
| │ ├─15.量化投资概J L * c L .述：策略类型介绍.mp4 686.27MBA 0 S |
| │ ├─16.生成模型GAN.mp4 1.86GB |
| │ ├─17.量化5 t \ ~ –投资概述：风险案& + c例.mp4 516.98MBW 8 | d 8 F R $ |
| │ ├─1h ; – 6 \ j a8.量化投资概D \ ) ]述：量化工具R [ = b o % A，AI应用案例.mp4 472.54MB |
| │ ├─19.生成模型VAE.mp4 1.O s 6 g [ ~09GB |
| │ ├─2.拉格朗日极值法c Y ~ e N h和泛函分析入门.mp4 1.75GB |
| │ ├─20.GAN背后的秘密.mp4 995.72MB |
| │ ├─21.量化投资u s z = 9 s概述：机器% ! B ( g r 0 E –学习模型应用基础.mp4 321.42MB |
| │ ├─22.S 2 #量化投资概述：交易行为举例.mp4 1.15GB |
| │ ├─23.PageRank算法1.mp4 914.81MB |
| │ ├─24.PageRank算法2.mp4 877.14MB |
| │ ├─25.期货量z s 7化交易：远期和期货介绍.mp4 347.16Mk N g } [B |
| │ ├─26.期货量化交易：远期T OJ h r * + _ Y 2 | n 6y & e Z h X T T %和期货定价.mp4 299.4M, O $ _B |
| │ ├─27.期货量化交易：远期和期货应用.mp4 661.61MB |
| │ ├─2_ 2 ? 2 = M 28.期货量化交易：套期保值策略.mp4 6` T – (06.18MB |
| │ ├─29.te– ) y z : 6 q . $V _ 9 n d f x jxtr4 T .ank算法.mp4 897.u ] ) F # – K G54MB |
| │ ├─3.联_ o @ U @ i I n合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mpo q i J $ Z i4 1.96GB |
| │ ├─30.node2vec算法.mp4 949.06MBa P Y ` _ 2 o |
| │ ├─31.期货量化交易：套期保值计算.mp4 497.77MB |
| │ ├─32.期货量化交易：CAT产品及策k x S #略概述.mp4 259.07MB |
| │ ├─X T q V35.期货量化交z s p ~易：图模^ Z R h L型在推荐系统中的应用.mp4 355.6N k j 4 ,4MB |
| │ ├─36.图6 Z ) J S @ Z模型在\ 9 A 4 ` W推荐系统中的应用2.J G O ! J ` + 2 amp4 336.88MB |
| │ ├─37.bert和他的a J = v U 9 2 h朋友们2.mp4 962.48M$ T 8 + ]B |
| │ ├─37.bert和他的朋友们.mp4 962H * ! H.96MB |
| │ ├─38.期货量Y ~ K A 7 ) f化交易：套利策9 B | B Q f略.mR ~ o t O / f Z /p4 240.12MB |
| │ ├─4.从信: B 9息论的角度解读机器学习f % L ? T ! h g.mR o b v % Ip4 1.83GB |
| │ ├─40.期货量化交s Y \ z }易：策略回测.mp4 278.h D Q & , n $99MB |
| │ ├─41.bert和他的朋友们3.mp4 506.44MB |
| │ ├─42.bert和他的朋友们4.mp4 1.02GB |
| │ ├─43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4 230.18MB |
| │ ├5 o D ! ! C 5 @ P─44.高频交易：高频数据及因子计算.mp4 473.69MB |
| │ ├─46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4 768.62^ c ` YMB |
| │ ├─46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4 636.44MB |
| │ ├─47.高频交易：高频s w t u / k交易案; D + Pk O I : k q F J ]例.mp4 493.69MB |
| │ ├─48.高频交易：高M y V d } V频交易回测.mp4 608.31MB |
| │ ├─49.语音识别之语音信号基础.mp} # W C4 1.06GB |
| │ ├─5.矩阵求导术.mp4 2.01GB |
| │ ├─50.语音识别之语音信号基础2.mp4 934.17MB |
| │ ├─51.语# J % b \ S音识别之特征处理及HMM0 – { O j模型.mp4 510MB |
| │ ├─52.K { ( w 7 4 e高频交易：高频因子挖u | v S J C掘及高频做市策略.mp4 468.43MB |
| │ ├─53.强化学习量化交易应用2.mp4 475.26MB |
| │ ├─53.强化学习量化交易应用.mp4 411.55MB |
| │ ├─54.股票量化交易：股票发行2.mp4 6} $ l # q47.13MB– R r q 7 |
| │ ├─54.股票量化交易：股票发行.mp4 748.47MB |
| │ ├─55.股票量化交易：打新策略及风险衡量D | t s V2.mp4 650.97MB |
| │ ├─5A \ q _ – $ t \ b6P 9 [ Y k m t Z.HMM-GMM模型2.mp4 382.69MB |
| │ ├─56.HMM-GMM模U y R型.mp4 370.83MB |
| │ ├─57.股票量化交易：现代投资组合理论2.mp4 521.79MB |
| │ ├─57.股票量化交易` h G 1 p ] 6 ^ .：现代投资组合理论.mp4 421.26MB |
| │ ├U 5 { y─58.语音识别实战H 3 f一2.mp4 3% ~ ] , r / ? \ y03.04MB |
| │ ├─58.语音识别实战一.mp4 532.06MB |
| │ ├─59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4 526.64Q ; \MB |
| │ ├─59.股票量化交A M U @J d 2易：多因子模型理论.mp4 7178 r b.17MBy ? % ) Y a z & |
| │ ├─6.文L } 8 l x g * f本分类速A d & Z ` I览1.mp4 1.82GB |
| │ ├─g 5 [60.n # G 7 & r M i 3语音识别实战一.mp4 885.89MB |
| │ ├─7.文本分类速览2.mp4 2.14GB |
| │ ├─8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4 217.02MB |
| │ └─9.面试指导.mp4 1.83GB |
| ├─04、人工智能4期 |
| │ ├─1.数据的量化和特征提取.mp41 t 1 k ^ 1.{ 9 c _ 9 =36GB |
| │ ├l . & g j f M─10.S & j e深度学习2 7 m X C ` e oY 0 _ y ] G L入h x H V k ` P门.mp4 1k h I ? a 5 S A.3GB |
| │ ├─11.梯度下降和矩阵求导.mp4 1.41GB |
| │ ├j u T A4 K S g 7 p | \ / p F p o─12.速精机器学习12.mp4 1.34GB |
| │ ├─13.速精机器学习13.mp4 1.29GB |
| │ ├─14.速精r ] _ P &机器学习14.% p p M Q I Mmp4 1.2Q t \3GB |
| │ ├─15.速精机器学习15.mp4 1.38GZ g \ C W 8 5B |
| │ ├─16.^ a v D [ 7 6 m O速精机器学习16.mp4 1.3GB |
| │ ├─17O & ! h 5 Q e.速精机器学习17.mp4 1.28GB |
| │ ├─a & ~ V18.速精机器学习18.mp4 1q q u ] x = a s.35 1 ` | T r _ F7GB |
| │ ├─19.速精机器学习19.mp4 1.05GB |
| │ ├SL ] 8 C = T P 1 k [ P @ C l─2.数据的量化和特征提取2.mp4F X : p K ~ = z 1.( u 9 n W K o r5GP 5 L d w N L +B |
| │ ├─20.速精机器学| I t M _习20.mp4 1.09GB |
| │ ├─W J k h M j Y l F21.速精机器* h g学习21.m3 g W l _ ! z 8 zp4 1.1GB |
| │ ├─22.速精机q a W | j E $ )器学习22.mp4 643.97MB |
| │ ├─23.速精机器学习23.mp4 807.12Q 2 rMB |
| │ ├─24.速精机器学习24.mp4 18 s M.01G@ 3 t T 1 { , v 5X + N VB |
| │ ├─3.线性回归.mp4 1.36GB |
| │ ├─4.逻辑回归.mp4 1.41GB |
| │ ├─5.损失函数和正则项.mp4 1.47GB |
| │ ├─6.分类模型的评价指标和多分类.mp4 1.45GB |
| │ ├─7.逻# 9 k O e辑回归的高级技巧.mp4 1.33GB |
| │ ├─8.FM模型.mp4 1.46GB |
| │ └─9.Kmeansq k w 5 I 2.mp4 1.38GB |
| ├─05、0 f . 1 $ a S \课件 |
| │ ├─01AI一期课程资料 |
| │ │ └─* N | g K01AI一期课程资料 |
| │ │ ├! $ c n H q J F─01第1章节无资料 |
| │ │ ├─02第2章节到第4章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ ├─linearreg! ; # E r h R A Wression |
| │ │ │ │ │ ├─boston |
| │ │ │ │ │ │ ├─getdata.py 914B |
| │ │ │ │ │ │ ├─testdata 9.39KB |
| │ │ │ │ │ │ ├─G n Htraindata 37.19KB |
| │ │ │@ A 8 L f │ │ │ └─tra^ d J h )in.py 983B |
| │ │ │ │ │ └─regressionx |
| │ │ │ │ │ ├─analymseentropy.py 1.04G } 8 { * aKB |
| │ │n | q │ │ │ ├─getda@ a 3 n Jta.py 408B |
| │ │ │ │ │ ├f ! L r @ t w x 5─8 I rgetpaF l 7 V 4racurvedata.py 4% 3 & Y32B |
| │ │ │ │ │ ├─gradientl( P r `inearV L B 2 V !* z ? h.py 985B |
| │ │ │ │ │ ├─msecurvp f q b = i P o ee.csv 293.9KB |
| │ │ │ │ │ ├─testcurve.csv 4} n ).09KZ A – H p wB |
| │ │ │ │ │ ├─testdata 4.28KB |
| │ │ │ │ │ ├─tE o Q aestparacurvedata 4., Q G N = ) J31KB |
| │ │ │ │ │ ├─traincurve.csv 20.44KB |
| │ │ │ │ │ ├─traindata 2N B ( / 6 + U B 21.35KB |
| │ │ │ │ │ ├─trainparacurvedat3 R y C G ta 21.67KB |
| │ │ │ │ │ ├─train, ] h: M Z E o ~xra* _ E D V L B tndom.py 962B |
| │ │ │ │ │ ├─trainxrepeat.py 950B |
| │ │ │ │ │ ├─traii { (ne O 8 7 ( d \ a ^xsquare.py 998B |
| │ │ │ │ │ └─L Z` _ m h ( k – m H $tra; @ Q h $ % t f cin.py 1.s O P p a d + e %73KB |
| │ │ │ │ └─linearregression.zip 197.12KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─线性回归.pp[ b ] \ * u Gtx 11.y ` d z ^ 2 ^ a y82MB |
| │ │ ├─03第5章m , ] 1 L J节到第9章节资料 |
| │ │ │# f z e ├─code |
| │ │ │ │ └─logisticregrH \ + xession.zip 251.39KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─逻辑Y + $ 8 n回归.pptx 24.68MB |
| │ │ ├─04第10章节无资料 |
| │ │ ├─05第11-12章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ └─svm.zip 13.91KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─SVM.pptx 3.74@ \ * I c mMB |
| │ │ ├─06第13章节无资料 |
| │ │ ├─07第14-15章节资料 |
| │F Cj E l D ] S 7 ; ( r L │ │ ├─z R L N = 7 zcode |
| │ │ │ │ └─integrated.w x & 2 r ,zip 2.45KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─集成学习.pptx 4.62MB |
| │ │ ├─08第16-17章节资料 |
| │ │| 5 [ │ ├─code |
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