人工智能实战与应用课程

《人工智能实战与应用课程》相关资源介绍

文件夹/文件数量：51个文件夹，416个文件
文件大小：28.02 GB

• 📁 人工智能实战与应用课程
•     📁 41.PyTorch（上）
•         📄 41.7.mp4
•         📄 41.8.mp4
•         📄 41.6.mp4
•         📄 41.4.mp4
•         📄 41.5.mp4
•         📄 41.2.mp4
•         📄 41.1.mp4
•         📄 41.3.mp4
•     📁 42.PyTorch（下）
•         📄 42.9.mp4
•         📄 42.7.mp4
•         📄 42.8.mp4
•         📄 42.6.mp4
•         📄 42.4.mp4
•         📄 42.5.mp4
•         📄 42.12.mp4
•         📄 42.2.mp4
•         📄 42.3.mp4
•         📄 42.11.mp4
•         📄 42.10.mp4
•         📄 42.1.mp4
•     📁 43.CNN进化
•         📄 43.5.mp4
•         📄 43.3.mp4
•         📄 43.4.mp4
•         📄 43.1.mp4
•         📄 43.2.mp4
•     📁 44.BatchNormalization
•         📄 44.3.mp4
•         📄 44.4.mp4
•         📄 44.2.mp4
•         📄 44.1.mp4
•     📁 46.图像识别综述
•         📄 46.6.mp4
•         📄 46.4.mp4
•         📄 46.5.mp4
•         📄 46.3.mp4
•         📄 46.2.mp4
•         📄 46.1.mp4
•     📁 45.Resnet残差网络
•         📄 45.8.mp4
•         📄 45.9.mp4
•         📄 45.7.mp4
•         📄 45.2.mp4
•         📄 45.6.mp4
•         📄 45.5.mp4
•         📄 45.3.mp4
•         📄 45.4.mp4
•         📄 45.1.mp4
•     📁 47.迁移学习
•         📄 47.8.mp4
•         📄 47.9.mp4
•         📄 47.7.mp4
•         📄 47.6.mp4
•         📄 47.5.mp4
•         📄 47.4.mp4
•         📄 47.3.mp4
•         📄 47.2.mp4
•         📄 47.11.mp4
•         📄 47.1.mp4
•         📄 47.12.mp4
•         📄 47.10.mp4
•     📁 48.对抗网络
•         📄 48.7.mp4
•         📄 48.6.mp4
•         📄 48.5.mp4
•         📄 48.2.mp4
•         📄 48.4.mp4
•         📄 48.3.mp4
•         📄 48.1.mp4
•     📁 49.时间序列分析
•         📄 49.9.mp4
•         📄 49.7.mp4
•         📄 49.8.mp4
•         📄 49.5.mp4
•         📄 49.6.mp4
•         📄 49.4.mp4
•         📄 49.2.mp4
•         📄 49.3.mp4
•         📄 49.10.mp4
•         📄 49.1.mp4
•     📁 40.卷积神经网络
•         📄 40.9.mp4
•         📄 40.6.mp4
•         📄 40.8.mp4
•         📄 40.7.mp4
•         📄 40.5.mp4
•         📄 40.3.mp4
•         📄 40.4.mp4
•         📄 40.2.mp4
•         📄 40.1.mp4
•     📁 4.高等数学—泰勒展开
•         📄 4.5.mp4
•         📄 4.4.mp4
•         📄 4.3.mp4
•         📄 4.1.mp4
•         📄 4.2.mp4
•     📁 39.BP算法
•         📄 39.5.mp4
•         📄 39.2.mp4
•         📄 39.4.mp4
•         📄 39.3.mp4
•         📄 39.1.mp4
•     📁 38.梯度下降法
•         📄 38.6.mp4
•         📄 38.5.mp4
•         📄 38.4.mp4
•         📄 38.3.mp4
•         📄 38.2.mp4
•         📄 38.1.mp4
•     📁 37.多层感知机DNN
•         📄 37.3.mp4
•         📄 37.2.mp4
•         📄 37.4.mp4
•         📄 37.1.mp4
•     📁 36.升维大法之SVM
•         📄 36.9.mp4
•         📄 36.8.mp4
•         📄 36.7.mp4
•         📄 36.6.mp4
•         📄 36.5.mp4
•         📄 36.4.mp4
•         📄 36.3.mp4
•         📄 36.2.mp4
•         📄 36.1.mp4
•     📁 35.升维大法之神经网络
•         📄 35.5.mp4
•         📄 35.6.mp4
•         📄 35.4.mp4
•         📄 35.3.mp4
•         📄 35.1.mp4
•         📄 35.2.mp4
•     📁 34.PCA
•         📄 34.3.mp4
•         📄 34.1.mp4
•         📄 34.4.mp4
•         📄 34.2.mp4
•     📁 33.集群模型
•         📄 33.6.mp4
•         📄 33.5.mp4
•         📄 33.4.mp4
•         📄 33.3.mp4
•         📄 33.2.mp4
•         📄 33.1.mp4
•     📁 9.线性代数—矩阵、等价类和行列式
•         📄 9.8.mp4
•         📄 9.6.mp4
•         📄 9.9.mp4
•         📄 9.7.mp4
•         📄 9.4.mp4
•         📄 9.3.mp4
•         📄 9.5.mp4
•         📄 9.13.mp4
•         📄 9.2.mp4
•         📄 9.12.mp4
•         📄 9.11.mp4
•         📄 9.10.mp4
•         📄 9.1.mp4
•     📁 8.线性代数—线性空间和线性变换
•         📄 8.9.mp4
•         📄 8.8.mp4
•         📄 8.6.mp4
•         📄 8.7.mp4
•         📄 8.5.mp4
•         📄 8.3.mp4
•         📄 8.4.mp4
•         📄 8.2.mp4
•         📄 8.12.mp4
•         📄 8.14.mp4
•         📄 8.13.mp4
•         📄 8.10.mp4
•         📄 8.11.mp4
•         📄 8.1.mp4
•     📁 72.个性化推荐算法
•         📄 72.9.mp4
•         📄 72.8.mp4
•         📄 72.7.mp4
•         📄 72.6.mp4
•         📄 72.5.mp4
•         📄 72.3.mp4
•         📄 72.4.mp4
•         📄 72.2.mp4
•         📄 72.1.mp4
•     📁 71.第四范式分享
•         📄 71.8.mp4
•         📄 71.7.mp4
•         📄 71.4.mp4
•         📄 71.5.mp4
•         📄 71.6.mp4
•         📄 71.2.mp4
•         📄 71.3.mp4
•         📄 71.1.mp4
•     📁 70.人工智能与设计
•         📄 70.7.mp4
•         📄 70.9.mp4
•         📄 70.8.mp4
•         📄 70.5.mp4
•         📄 70.6.mp4
•         📄 70.4.mp4
•         📄 70.10.mp4
•         📄 70.3.mp4
•         📄 70.2.mp4
•         📄 70.1.mp4
•     📁 7.高等数学—正态分布
•         📄 7.4.mp4
•         📄 7.5.mp4
•         📄 7.3.mp4
•         📄 7.1.mp4
•         📄 7.2.mp4
•     📁 69.人工智能金融应用
•         📄 69.8.mp4
•         📄 69.7.mp4
•         📄 69.5.mp4
•         📄 69.6.mp4
•         📄 69.4.mp4
•         📄 69.2.mp4
•         📄 69.3.mp4
•         📄 69.1.mp4
•     📁 68.自然语言处理导入
•         📄 68.8.mp4
•         📄 68.9.mp4
•         📄 68.7.mp4
•         📄 68.6.mp4
•         📄 68.5.mp4
•         📄 68.4.mp4
•         📄 68.2.mp4
•         📄 68.1.mp4
•         📄 68.3.mp4
•     📁 67.监督学习－分类
•         📄 67.7.mp4
•         📄 67.8.mp4
•         📄 67.9.mp4
•         📄 67.5.mp4
•         📄 67.4.mp4
•         📄 67.6.mp4
•         📄 67.11.mp4
•         📄 67.3.mp4
•         📄 67.2.mp4
•         📄 67.14.mp4
•         📄 67.1.mp4
•         📄 67.12.mp4
•         📄 67.13.mp4
•         📄 67.10.mp4
•     📁 66.监督学习－回归
•         📄 66.9.mp4
•         📄 66.8.mp4
•         📄 66.7.mp4
•         📄 66.6.mp4
•         📄 66.5.mp4
•         📄 66.4.mp4
•         📄 66.3.mp4
•         📄 66.12.mp4
•         📄 66.2.mp4
•         📄 66.11.mp4
•         📄 66.10.mp4
•         📄 66.1.mp4
•     📁 65.数据呈现进阶
•         📄 65.7.mp4
•         📄 65.9.mp4
•         📄 65.8.mp4
•         📄 65.6.mp4
•         📄 65.5.mp4
•         📄 65.3.mp4
•         📄 65.4.mp4
•         📄 65.2.mp4
•         📄 65.15.mp4
•         📄 65.14.mp4
•         📄 65.12.mp4
•         📄 65.13.mp4
•         📄 65.11.mp4
•         📄 65.10.mp4
•         📄 65.1.mp4
•     📁 64.数据呈现基础
•         📄 64.8.mp4
•         📄 64.7.mp4
•         📄 64.6.mp4
•         📄 64.5.mp4
•         📄 64.4.mp4
•         📄 64.3.mp4
•         📄 64.1.mp4
•         📄 64.2.mp4
•     📁 63.Scikit-Learn
•         📄 63.8.mp4
•         📄 63.9.mp4
•         📄 63.7.mp4
•         📄 63.4.mp4
•         📄 63.6.mp4
•         📄 63.5.mp4
•         📄 63.3.mp4
•         📄 63.2.mp4
•         📄 63.1.mp4
•     📁 62.计算机视觉深度学习入门工具篇
•         📄 62.1.mp4
•         📄 62.3.mp4
•         📄 62.2.mp4
•     📁 61.计算机视觉深度学习入门数据篇
•         📄 61.4.mp4
•         📄 61.2.mp4
•         📄 61.3.mp4
•         📄 61.1.mp4
•     📁 60.计算机视觉深度学习入门优化篇
•         📄 60.6.mp4
•         📄 60.5.mp4
•         📄 60.4.mp4
•         📄 60.3.mp4
•         📄 60.1.mp4
•         📄 60.2.mp4
•     📁 59.计算机视觉深度学习入门结构篇
•         📄 59.9.mp4
•         📄 59.8.mp4
•         📄 59.7.mp4
•         📄 59.6.mp4
•         📄 59.5.mp4
•         📄 59.4.mp4
•         📄 59.11.mp4
•         📄 59.3.mp4
•         📄 59.13.mp4
•         📄 59.2.mp4
•         📄 59.12.mp4
•         📄 59.1.mp4
•         📄 59.10.mp4
•     📁 6.高等数学—积分
•         📄 6.4.mp4
•         📄 6.2.mp4
•         📄 6.3.mp4
•         📄 6.1.mp4
•     📁 58.计算机视觉深度学习入门目的篇
•         📄 58.7.mp4
•         📄 58.6.mp4
•         📄 58.5.mp4
•         📄 58.4.mp4
•         📄 58.3.mp4
•         📄 58.2.mp4
•         📄 58.1.mp4
•     📁 57.Value Iteration Networks
•         📄 57.4.mp4
•         📄 57.3.mp4
•         📄 57.2.mp4
•         📄 57.1.mp4
•     📁 56.强化学习（下）
•         📄 56.8.mp4
•         📄 56.9.mp4
•         📄 56.5.mp4
•         📄 56.7.mp4
•         📄 56.6.mp4
•         📄 56.4.mp4
•         📄 56.14.mp4
•         📄 56.2.mp4
•         📄 56.3.mp4
•         📄 56.16.mp4
•         📄 56.15.mp4
•         📄 56.13.mp4
•         📄 56.12.mp4
•         📄 56.1.mp4
•         📄 56.11.mp4
•         📄 56.10.mp4
•     📁 55.强化学习（上）
•         📄 55.8.mp4
•         📄 55.9.mp4
•         📄 55.7.mp4
•         📄 55.6.mp4
•         📄 55.5.mp4
•         📄 55.4.mp4
•         📄 55.3.mp4
•         📄 55.14.mp4
•         📄 55.2.mp4
•         📄 55.13.mp4
•         📄 55.12.mp4
•         📄 55.11.mp4
•         📄 55.10.mp4
•         📄 55.1.mp4
•     📁 54.课程总结
•         📄 54.5.mp4
•         📄 54.4.mp4
•         📄 54.3.mp4
•         📄 54.2.mp4
•         📄 54.1.mp4
•     📁 53.RNN深度理解
•         📄 53.9.mp4
•         📄 53.8.mp4
•         📄 53.7.mp4
•         📄 53.6.mp4
•         📄 53.5.mp4
•         📄 53.3.mp4
•         📄 53.4.mp4
•         📄 53.2.mp4
•         📄 53.11.mp4
•         📄 53.10.mp4
•         📄 53.1.mp4
•     📁 52.RNN时间序列预测
•         📄 52.8.mp4
•         📄 52.6.mp4
•         📄 52.7.mp4
•         📄 52.5.mp4
•         📄 52.4.mp4
•         📄 52.2.mp4
•         📄 52.3.mp4
•         📄 52.1.mp4
•     📁 51.RNN实战
•         📄 51.9.mp4
•         📄 51.8.mp4
•         📄 51.7.mp4
•         📄 51.6.mp4
•         📄 51.5.mp4
•         📄 51.2.mp4
•         📄 51.3.mp4
•         📄 51.4.mp4
•         📄 51.1.mp4
•     📁 50.RNN
•         📄 50.9.mp4
•         📄 50.8.mp4
•         📄 50.7.mp4
•         📄 50.6.mp4
•         📄 50.5.mp4
•         📄 50.3.mp4
•         📄 50.4.mp4
•         📄 50.2.mp4
•         📄 50.14.mp4
•         📄 50.12.mp4
•         📄 50.13.mp4
•         📄 50.10.mp4
•         📄 50.11.mp4
•         📄 50.1.mp4
•     📁 5.高等数学—偏导数
•         📄 5.3.mp4
•         📄 5.2.mp4
•         📄 5.1.mp4
•     📁 32.模拟人类理性的决策树
•         📄 32.8.mp4
•         📄 32.7.mp4
•         📄 32.6.mp4
•         📄 32.3.mp4
•         📄 32.5.mp4
•         📄 32.2.mp4
•         📄 32.4.mp4
•         📄 32.1.mp4
•     📁 31.加入概率更健康之逻辑斯蒂回归
•         📄 31.9.mp4
•         📄 31.8.mp4
•         📄 31.7.mp4
•         📄 31.4.mp4
•         📄 31.5.mp4
•         📄 31.6.mp4
•         📄 31.3.mp4
•         📄 31.2.mp4
•         📄 31.1.mp4
•     📁 30.机器学习背后的数学（下）
•         📄 30.7.mp4
•         📄 30.6.mp4
•         📄 30.5.mp4
•         📄 30.4.mp4
•         📄 30.3.mp4
•         📄 30.2.mp4
•         📄 30.1.mp4
•     📁 3.高等数学—导数
•         📄 3.8.mp4
•         📄 3.9.mp4
•         📄 3.7.mp4
•         📄 3.2.mp4
•         📄 3.6.mp4
•         📄 3.5.mp4
•         📄 3.10.mp4
•         📄 3.1.mp4
•         📄 3.4.mp4
•         📄 3.3.mp4

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