马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密

4G互联网时代下的数据已经呈现为爆炸式的增长，5G通信的面世会让数据增长速度提高到指数级的爆发，在这浩瀚的数据海洋中，必须采取行之有效的赋能工具，才能将数据中重要的部分-信息、信息中总结的规律成功运用于商业领域，起到数据决策商业的重要意义。

章节目录：

├──01_AI一期课程资料.zip 3.23G
├──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