2020年最新人工智能高级进阶课程

Q132284591

├── 01. python数据分析与机器学习实战/
│   ├── 课程资料/
│   │   ├── 唐宇迪-机器学习课程资料/
│   │   │   ├── Python库代码（4个）/
│   │   │   │   ├── 4-可视化库Seaborn/
│   │   │   │   │   ├── 5-category.ipynb
│   │   │   │   │   └── Untitled.ipynb
│   │   │   ├── Python快速入门/
│   │   │   │   └── 第一章：Python基础.zip
│   │   │   ├── 补充的内容/
│   │   │   │   ├── 机器学习算法/
│   │   │   │   │   ├── 回归算法/
│   │   │   │   │   │   └── 梯度下降求解逻辑回归.zip
│   │   │   │   ├── 聚类/
│   │   │   │   │   └── kmeans-dbscan.zip
│   │   │   │   ├── 决策树/
│   │   │   │   │   └── 决策树鸢尾花.zip
│   │   │   │   ├── 支持向量机/
│   │   │   │   │   ├── SMO/
│   │   │   │   │   │   ├── simple_svm.py
│   │   │   │   │   │   ├── SVM.py
│   │   │   │   │   │   ├── svmMLiA.py
│   │   │   │   │   │   └── testSet.txt
│   │   │   ├── 机器学习算法PPT/
│   │   │   │   ├── 1-AI入学指南.pdf
│   │   │   │   ├── 3-决策树与集成算法.pdf
│   │   │   │   ├── 4-聚类算法.pdf
│   │   │   │   ├── 6-支持向量机.pdf
│   │   │   │   └── 7-推荐系统.pdf
│   │   │   ├── 机器学习算法配套案例实战/
│   │   │   │   ├── Python文本分析/
│   │   │   │   │   └── 贝叶斯算法.pdf
│   │   │   │   ├── Xgboost调参.zip
│   │   │   │   ├── 贝叶斯-拼写检查器.zip
│   │   │   │   ├── 贝叶斯-新闻分类.zip
│   │   │   │   ├── 降维算法.zip
│   │   │   │   ├── 聚类算法.zip
│   │   │   │   └── 梯度下降求解逻辑回归.zip
│   ├── 视频课程/
│   │   ├── 01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/
│   │   │   ├── 课时1课程介绍（主题与大纲.flv
│   │   │   ├── 课时2AI时代首选Python.flv
│   │   │   ├── 课时3Python我该怎么学.flv
│   │   │   ├── 课时4人工智能的核心-机器学习.flv
│   │   │   └── 课时6算法推导与案例.mp4
│   │   ├── 02Python科学计算库-Numpy/
│   │   │   └── 课时8课程数据，代码，PPT.txt
│   │   ├── 03python数据分析处理库-Pandas/
│   │   │   ├── 课时17Pandas数据预处理实例.mp4
│   │   │   ├── 课时18Pandas常用预处理方法.mp4
│   │   │   └── 课时20Series结构.mp4
│   │   ├── 04Python数据可视化库-Matplotlib/
│   │   │   ├── 课时21折线图绘制.mp4
│   │   │   ├── 课时23条形图与散点图.mp4
│   │   │   └── 课时24柱形图与盒图.mp4
│   │   ├── 05Python可视化库Seaborn/
│   │   │   ├── 课时26Seaborn简介.mp4
│   │   │   ├── 课时28风格细节设置.mp4
│   │   │   ├── 课时30调色板颜色设置.mp4
│   │   │   ├── 课时31单变量分析绘图.mp4
│   │   │   ├── 课时32回归分析绘图.mp4
│   │   │   ├── 课时33多变量分析绘图.mp4
│   │   │   └── 课时37热度图绘制.mp4
│   │   ├── 06线性回归算法原理推导/
│   │   │   ├── 课时41目标函数推导.mp4
│   │   │   └── 课时42线性回归求解.mp4
│   │   ├── 08逻辑回归算法/
│   │   │   └── 课时47逻辑回归求解.mp4
│   │   ├── 09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略/
│   │   │   └── 课时51实验对比效果.mp4
│   │   ├── 10项目实战-交易数据异常检测/
│   │   │   ├── 课时52案例背景和目标.mp4
│   │   │   ├── 课时53样本不均衡解决方案.mp4
│   │   │   ├── 课时57正则化惩罚.mp4
│   │   │   └── 课时61SMOTE样本生成策略.mp4
│   │   ├── 11决策树算法/
│   │   │   ├── 课时62决策树原理概述.mp4
│   │   │   ├── 课时64决策树构造实例.mp4
│   │   │   └── 课时65信息增益率.mp4
│   │   ├── 12案例实战：使用sklearn构造决策树模型/
│   │   │   └── 课时70sklearn参数选择.mp4
│   │   ├── 13集成算法与随机森林/
│   │   │   └── 课时71集成算法-随机森林.mp4
│   │   ├── 14案例实战：泰坦尼克获救预测/
│   │   │   ├── 课时75船员数据分析.mp4
│   │   │   └── 课时76数据预处理.mp4
│   │   ├── 15贝叶斯算法/
│   │   │   ├── 课时80贝叶斯算法概述.mp4
│   │   │   └── 课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│   │   ├── 16Python文本数据分析：新闻分类任务/
│   │   ├── 17支持向量机/
│   │   │   ├── 课时91支持向量机要解决的问题.mp4
│   │   │   ├── 课时93目标函数.mp4
│   │   │   ├── 课时94目标函数求解.mp4
│   │   │   ├── 课时96支持向量的作用.mp4
│   │   │   ├── 课时97软间隔问题.mp4
│   │   │   └── 课时98SVM核变换.mp4
│   │   ├── 18案例：SVM调参实例/
│   │   │   └── 课时100SVM参数选择.mp4
│   │   ├── 20聚类算法-DBSCAN/
│   │   │   ├── 课时105DBSCAN聚类算法.mp4
│   │   │   └── 课时107DBSCAN可视化展示.mp4
│   │   ├── 21案例实战：聚类实践/
│   │   │   └── 课时109聚类案例实战.mp4
│   │   ├── 22降维算法-PCA主成分分析/
│   │   │   └── 课时112PCA求解.mp4
│   │   ├── 23神经网络/
│   │   │   ├── 课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4
│   │   │   ├── 课时116K近邻尝试图像分类.mp4
│   │   │   ├── 课时117超参数的作用.mp4
│   │   │   ├── 课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4
│   │   │   ├── 课时125神经网络架构.mp4
│   │   │   ├── 课时126神经网络实例演示.mp4
│   │   │   ├── 课时127神经网络过拟合解决方案.mp4
│   │   │   └── 课时128感受神经网络的强大.mp4
│   │   ├── 24Xgboost集成算法/
│   │   │   ├── 课时129集成算法思想.mp4
│   │   │   ├── 课时130xgboost基本原理.mp4
│   │   │   ├── 课时131xgboost目标函数推导.mp4
│   │   │   ├── 课时133xgboost安装.mp4
│   │   │   └── 课时134xgboost实战演示.mp4
│   │   ├── 25自然语言处理词向量模型-Word2Vec/
│   │   │   ├── 课时136自然语言处理与深度学习.mp4
│   │   │   ├── 课时138-N-gram模型.mp4
│   │   │   ├── 课时139词向量.mp4
│   │   │   ├── 课时144梯度上升求解.mp4
│   │   │   └── 课时145负采样模型.mp4
│   │   ├── 26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型/
│   │   │   ├── 课时146使用Gensim库构造词向量.mp4
│   │   │   ├── 课时147维基百科中文数据处理.mp4
│   │   │   ├── 课时148Gensim构造word2vec模型.mp4
│   │   │   └── 课时149测试模型相似度结果.mp4
│   │   ├── 27scikit-learn模型建立与评估/
│   │   │   └── 课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4
│   │   ├── 28Python库分析科比生涯数据/
│   │   │   ├── 课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4
│   │   │   └── 课时158特征数据可视化展示.mp4
│   │   ├── 29Python时间序列分析/
│   │   │   ├── 课时161章节简介.mp4
│   │   │   ├── 课时163Pandas数据重采样.mp4
│   │   │   ├── 课时166ARIMA模型.mp4
│   │   │   ├── 课时168建立ARIMA模型.mp4
│   │   │   ├── 课时170股票预测案例.mp4
│   │   │   └── 课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4
│   │   ├── 30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润/
│   │   │   └── 课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4
│   │   ├── 31机器学习项目实战-用户流失预警/
│   │   │   └── 课时179尝试多种分类器效果.mp4
│   │   ├── 32探索性数据分析-足球赛事数据集/
│   │   │   ├── 课时183数据背景介绍.mp4
│   │   │   ├── 课时184数据读取与预处理.mp4
│   │   │   ├── 课时185数据切分模块.mp4
│   │   │   ├── 课时186缺失值可视化分析.mp4
│   │   │   └── 课时187特征可视化展示.mp4
│   │   ├── 33探索性数据分析-农粮组织数据集/
│   │   │   ├── 课时191数据背景简介.mp4
│   │   │   ├── 课时192数据切片分析.mp4
│   │   │   └── 课时196数据分析维度.mp4
│   │   ├── 34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析/
│   │   │   └── 课时198建立特征工程.mp4
├── 02、深度学习入门视频课程（上篇）/
│   ├── 10梯度下降算法原理.wmv
│   ├── 11反向传播.wmv
│   ├── 12神经网络整体架构.wmv
│   ├── 13神经网络模型实例演示.wmv
│   ├── 14过拟合问题解决方案.wmv
│   ├── 15Python环境搭建（推荐Anaconda方法）.wmv
│   ├── 16Eclipse搭建python环境.wmv
│   ├── 17深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络.wmv
│   ├── 18感受神经网络的强大.wmv
│   ├── 19神经网络案例-cifar分类任务.wmv
│   ├── 1深度学习与人工智能简介.wmv
│   ├── 20神经网络案例-分模块构造神经网络.wmv
│   ├── 21神经网络案例-训练神经网络完成分类任务.wmv
│   ├── 2计算机视觉面临挑战与常规套路.wmv
│   ├── 3用K近邻来进行图像分类.wmv
│   ├── 4超参数与交叉验证.wmv
│   ├── 5线性分类.wmv
│   ├── 6损失函数.wmv
│   ├── 7正则化惩罚项.wmv
│   ├── 8softmax分类器.wmv
│   ├── 9最优化形象解读.wmv
│   └── pack.zip
├── 03、深度学习入门视频课程（下篇-2017-11-06更新完毕）/
│   ├── 001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
│   ├── 002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
│   ├── 003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
│   ├── 004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4
│   ├── 005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
│   ├── 006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4
│   ├── 007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4
│   ├── 008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4
│   ├── 009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4
│   ├── 010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
│   ├── 011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
│   ├── 012、RNN网络细节.mp4
│   ├── 013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
│   ├── 014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
│   ├── 015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4
│   ├── 016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
│   ├── 017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4
│   ├── 018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4
│   ├── 019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
│   ├── 020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4
│   ├── 021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
│   └── 022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
├── 04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程/
│   ├── 唐宇迪-Tensorflow课程/
│   │   ├── imagenet-vgg-verydeep-19.mat
│   │   ├── mnist.zip
│   │   ├── tensorflow.pptx
│   │   ├── tensorflow代码.zip
│   │   └── 验证码识别.zip
│   ├── 001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4
│   ├── 002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4
│   ├── 003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4
│   ├── 004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4
│   ├── 005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4
│   ├── 006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4
│   ├── 007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4
│   ├── 008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4
│   ├── 009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4
│   ├── 010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4
│   ├── 011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4
│   ├── 012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4
│   ├── 013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4
│   ├── 014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4
│   ├── 015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4
│   ├── 016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4
│   ├── 017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4
│   ├── 018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4
│   ├── 019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4
│   ├── 020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4
│   ├── 021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4
│   └── 022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4
├── 07、大叔据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程(2017-11-14更新完毕)/
│   ├── 唐宇迪-深度学习-人脸关键点/
│   │   ├── 课上代码/
│   │   │   └── code.zip
│   │   └── deep_landmark.zip
│   ├── 001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4
│   ├── 002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4
│   ├── 003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4
│   ├── 004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4
│   ├── 005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4
│   ├── 006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4
│   ├── 007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4
│   ├── 008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4
│   ├── 009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4
│   ├── 010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4
│   ├── 011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4
│   └── 012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4
├── 09､决胜AI-强化学习实战系列视频课程/
│   ├── 1-1.强化学习简介.mp4
│   ├── 1-10.求解流程详解.mp4
│   ├── 1-2.强化学习基本概念.mp4
│   ├── 1-3.马尔科夫决策过程.mp4
│   ├── 1-4.Bellman方程.mp4
│   ├── 1-5.值迭代求解.mp4
│   ├── 1-6.代码实战求解过程.mp4
│   ├── 1-7.Q-Learning基本原理.mp4
│   ├── 1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4
│   ├── 1-9.Q-Learning迭代效果.mp4
│   ├── 2-1.Deep-Q-Network原理.mp4
│   ├── 2-10.完整代码流程分析.mp4
│   ├── 2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4
│   ├── 2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4
│   ├── 2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4
│   ├── 2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4
│   ├── 2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4
│   ├── 2-6.数据预处理.mp4
│   ├── 2-7.实现阶段数据存储.mp4
│   ├── 2-8.实现训练模块.mp4
│   └── 2-9.Debug解读训练代码.mp4
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13013039226

学习了解

randy1981

谢谢分享

yzhg2018

2020年最新人工智能高级进阶课程
骗人的，2017年的视频，标题还说是2020年最新！

浮生wh

66666666666

shioung

好资源，必须支持楼主。

tgl9

看着就挺吓人的，谢谢分享

wonder2015

good              good

smart009131

感谢分享 多多下载

haha2019

2020年最新人工智能高级进阶课程

zwb0619

2020年最新人工智能高级进阶课程