马士兵-AI人工智能工程师1-4期年

本套课程来自马士兵-AI人工智能工程师1-4期2022年，官方售价19999元。

本套课程文件总计169G，附课程相关资料，文章底部附下载链接。

课程文件目录：

——/图穷联盟/F-933：马士兵-AI人工智能工程师1-4期2022年/

├──01、人工智能1期

| ├──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

├──02、人工智能2期

| ├──1.开班典礼_学前必看.mp4 1.31G

| ├──10.端到端语音合成声学模型.mp4 403.31M

| ├──11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4 499.70M

| ├──12.LSTM和ELMO.mp4 414.26M

| ├──13.实战项目：智能输入法.mp4 473.89M

| ├──14.输入法项目之新词发现.mp4 1.83G

| ├──15.注意力模型Attention.mp4 1.56G

| ├──16.注意力模型Self-Attention.mp4 2.42G

| ├──17.Transformer和Bert.mp4 525.24M

| ├──18.图像之文本检测.mp4 468.31M

| ├──19.图像之文本识别.mp4 555.17M

| ├──2.FM模型.mp4 1.28G

| ├──20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4 461.07M

| ├──21.文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM.mp4 72.84M

| ├──22.文本分类项目：基本模型回顾 – FastText.mp4 107.15M

| ├──23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4 110.36M

| ├──24.文本分类项目：系统优化：实体信息.mp4 114.13M

| ├──25.文本分类项目： 系统优化：图片分类.mp4 112.47M

| ├──26.文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN.mp4 115.07M

| ├──27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4 111.29M

| ├──28.高级图像技术1.mp4 211.19M

| ├──29.高级图像技术2.mp4 191.91M

| ├──3.推荐系统之协同