#精品

马士B Ai人工智能工程师

马士B Ai人工智能工程师课程介绍:

马士兵Ai人工智能工程师封面图

学完本课程你将能掌握人工智能基础所需要运用到的数据量化和特征提取。制作智能聊天机器人、推荐系统、机器翻译等项目，还能接触到自动驾驶和语音识别和合成的方向。值得一提的是,课程中算法原理和数学推导讲的很透彻,课内举的例子很到点上，贴合知识点，使得算法更容易理解.会把知识点按等级划分，明确哪些是基础，哪些面试必备，哪些是锦上添花.

课程目录:

——/马老师Ai人工智能工程师/
├──课程资料.zip
├──1.概述and特征提取.mp4
├──2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4
├──3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4
├──4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4
├──5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4
├──6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4
├──7.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4
├──8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4
└──9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4
├──10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4
├──11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4
├──12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4
├──13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4
├──14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4
├──15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4
├──16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4
├──17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4
├──18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4
├──19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4
├──20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4
├──21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4
├──22.多分类函数softmax和学习方法.mp4
├──23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4
├──24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4
├──25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4
├──26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4
├──27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4
├──28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4
├──29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4
├──30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4
├──31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4
├──32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4
├──33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4
├──34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4
├──35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4
├──36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4
├──37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4
├──38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4
├──39.一期课程内容总结.mp4
├──40.常见面试题解读01.mp4
├──41.常见面试题解读02.mp4
├──42.如何写简历.mp4
├──43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4
├──44.逻辑回归和神经元.mp4
├──45.BP算法原理和训练方法.mp4
├──46.常见激活函数讲解.mp4
├──47.图像分类在企业中的应用.mp4
├──48.卷积的基本思想.mp4