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马士兵-AI人工智能工程师1-4期合集|2022年|价值19999元|重磅首发|完结无秘课程介绍(A001_ V + 3 4 8010)：
人工智能，未来已来！！！2022年最新的人W x { 5 2 A工智能课程！！！
课程目录：
文件目录：
| 马o J .士兵-AI人工智能工程师1-4期合集2022年价值19999元重磅首发完结无秘 |
| ├{ C S T 9 M V─01、人工智能1期 |
| │ ├─1.概述and特征提y K + {取.mp1 4 6 m p p M j4 571.3MB |
| │ ├─10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4 780.72MB |
| │ ├─11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4 677.9MB |
| │ ├─12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶P V t峰详解.mp4 796.24MB |
| │ ├─13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp48 C * j ^ 6 6 738.13MB |
| │ ├─14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4 730.14MB |
| │ ├─15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4 667K g 8 3 +.56MB |
| │ ├─16.Kmeans聚类：G u / 6 \ { #无监督学习8 t Y E ;，让数据自己说_ w Ic T J ( ( ` ` N oG X 7 D | _ ^话.mp4 68( ! 2 u p . E9.54MB* ; a @ H r q o |
| │ ├─17.DBscan聚类：kmeans升\ h A z级，数据更具智能.mp4 2.12GB |
| │ ├─18.LDA：文本数据大杀+ a i器，揭示文本背后的秘密.mp4 2.07G? % 0 b p @B |
| │ ├─19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 1.93GB |
| │ ├─2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4 621.82MB |
| │ ├─9 J ^ R T9 = ` e V & 0 B _ O20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4 1.47GB |
| │ ├─21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式V A @ H % ! _ 4法则.mp4 1.77f 1 % @GB |
| │ ├─22.多分类函\ 7 X数s9 Z \ woftmax和学) P 8习方法.mp4 2.17GB |
| │ ├─23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4 1.68GB |
| │ ├─24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4 1.72GB |
| │ ├─25.集成E q b T学习在深度学习中的应用dropout.mp4W ~ g u = l K ^ z 1.99GB |
| │ ├─26w ) a %.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4 1.62L P r D ~ zGB |
| │ ├─27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4 1.6GB |
| │ ├─28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4 1.94GB |
| │ ├─@ b ` *29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4 1.78GB |
| │t b S 3 @ i ├─3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4 827.94M? B C E 3 9B |
| │ ├─O Z 8 n t 730.开始深度学{ a v # [ e d t习在自然语言处理领域的时代.mp4 1.91GB |
| │ ├─31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4 1.6GB |
| │ ├─32.项目7 k 0三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4 1w \ n 1 i # E 4 9.67G5 ( ^B |
| │ ├─33.项目三：AB测试和相关指标解读02.m0 ; C F 0 * P xp4 1M L I l.G L K r % 4 D 5 Q47GG 9 u 9 2 6B |
| │ ├─34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4 962.92MB |
| │ ├─35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4 1.41GB |
| │ ├─36.项目三：x K I ^ ! ` ` Z推荐系统05 Airbn? O ! * { e Lb优秀论文解读.mp4 1.65M h 3GB, ? D ? |
| │ ├─37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4 1.37GB |
| │ ├─38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4 1.37G) m , M \ T f m {– x Q { OB |
| │ ├─39.( 0 8 I p一期课程内容总结.mp4 1.32GB |
| │ ├─4.突破O s ! B 5 y A f w瓶颈，模型效果的提升.mp/ ] 3 m x ~ Y \ %4 756.28MB |
| │ ├─40.常见面试题解读01.mB a 1 7 n . Yp4 1.38GB |
| │ ├─41.常见面试题解读02.mp[ \ u ` a Q a 2 .4 388.02MB |
| │ ├─42.如K x N A何写简历.mp4 388MB |
| │ ├─43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4 449.26MB |
| │ ├─44.逻辑回归和神经元.mp4 379.48MB |
| │ ├─45.BP算法原理和训练方法.9 ^ 8 qmp4 267.27MB |
| │ ├─46.常见F ^ 7 ,激活函数讲解.mp4 435.78MB |
| │ ├─47.图像分类在企业中的应用.mp4 344.7 1 N `71MB |
| │ ├─48.卷积的基本3 K W N 5 ? z思想.mp4 65p f } u R A P B5.19MB |
| │ ├─5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4 718.79MB |
| │ ├─6.损失函数推w b d * [ 4到解析和特征选择优化.mp4 764{ D s &Y & & Z \ G R @ q; y m [ i #.49MB |
| │ ├─7.到底好不好？模型评价Z e M指标m 2e # ! , } D讲解.mp4 825.03MB |
| │ ├─8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4 675.41MZ 9 ,B |
| │ └─9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4 820.03MB |
| ├─02、人工智能2期 |
| │ ├─1.开班典礼学前必看.mp4 1.31! U ` 8 I ( N S \b ] \ _ Y n k X $GB |
| │ ├─10.端到端语音合成声学模型.mp4 403.9MB |
| │ ├─11.语音合成声码1 O V . L器及端到端语音合成实战.mp4 500.29MB |
| │ ├─12.LSTM和} : Y . O 2 ( v !ELMO.mp4 414.84MB |
| │ ├─137 r , 6 :.实战项目：智能输入法.mp4 474.48MB |
| │ ├─14.输入法项目之新词发现.mp4 1.83GB |
| │ ├─15.注意力模型Attention.mp% i X y u ( x4 1.57GB |
| │ ├─16.注意力模型Self-Attention.mp4 2.42GB |
| │ ├─17.Transformer和Bert.mp4 525.82MB |
| │ ├─18.图像之文本检测.mp4 468.9MB |
| │ ├─19.图像之文本识别.mp4 555.76MB |
| │ ├─2.FM模型.mp4 1.} r : 2 4 C28GB |
| │ ├─20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4 461.66MB |
| │ ├─21.文本分类项目：基本模型回顾 – NB , W ? m X gB、SVM.mp* $ d : I y wz ` *4 73.43MB |
| │ ├─22.文本分: j 5 q c e s类项目：基本模型回顾1 h Q 5 6 p – Fa\ m W G T ! l U 5stText.mp4 107.73MB |
| │ ├─23.文本分类项目：系统集L W B M : b u成、系统调优.mp4 110.95MB |
| │ ├─24.文本分类项目：系统优化：实体, d 0 p G Y r* 2 % X信息.mp4 114.72MB |
| │[ 3 7 = A ` ├─25.文本分类项目： 系统优化：图片分类.mp4 113.06Mv B s ] 2B |
| │ ├─26.文本分类项目： 深度模型系统n ( . x：TextCNN.mp4 115.66MB |
| │ ├─27.Tensorflow Serving简t 7 N X b @ = 0 98 ] X . T ) u介以及深度模型.mp4 111.88h D Q 6MB |
| │ ├─28.高级图像技术1.mp4 211.7 x 5 0 t77MB |
| │ ├─29j f c U u.高级图像技术2.mp4 192.5MB |
| │ ├─L $ /3B d T O $ p F E.推荐系统之协同过滤.* L 4 Zmp4 1.51GB |
| │ ├─30.高级图像k = . 1 s /技术3.mp4 214.01MB |
| │ ├─31.高级图像技术4.t D Dmp4 254.23MB |
| │ ├─3O c / A ^ ,2.海外项目：推荐系统入门简介.mp4 182.13MB |
| │ ├─33.海( P u 8 # : R外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4 205.97k ! ; L – : m PMB |
| │ ├4 Z H }─34.海外@ O e O ] Y G v项目：数据预处理.mp4 203.59MB |
| │ ├─35.C~ J j \ ETR预估算法sparseloG T cv F u 2 n W B | q 3 A ugistics r[ 4 W q I K $ ,egI 1 4 ? Jression.mp4 180.46MB |
| │ ├─36.深度学习入Y E i p $ ]门.mp4 175.51MB |
| │ ├─37.& L & 5 4 v % d海外项1 q U F / ~目：CNg o } X } q C ONY W M U z x e O 9 &B x w 7 O D P LSTM详细讲解.mp4 184.05MB |
| │ ├─38.海外项目：self-w c – T # A Uattention 机制讲W c d t c ; & %解.mp4 163.31MB |
| │ ├─39.海外项目：wide-deep model代码实战.mp4 302.33MB |
| │ ├─4.推荐系统之P m Z q + P I召回.mp4 1.45GB |
| │ ├─40.智能聊天I C Q &am^ w {p;机器人1.mp4 1.43GB |
| │ ├─41.智能聊天9 : ML z j R L r F H N h机器人2.mp4 1.36GB |
| │ ├─5.推荐系统之排; b Z A – m / ` e序1.mp4 1.51GB |
| │ ├─6.推荐系统之排序2.mp4\ C | F w 1.58GB |
| │ ├─7.RNN和LSTM.mp4 1.6GB |
| │ ├─8.语音合成方法介绍.mp4 84$ h M.25MB |
| │ └─\ y g 6 ] , g :9.语音合成前端.mp4 307.81MB |
| ├─03、人工智能3期 |
| │ ├─1.信息论入门-概率和信息.mp4 1.64GB |
| │ ├─10.AI架构设计.mp4 1.39GB |
| │ ├─11.推荐系统综述.mp4 1.9GB |
| │ ├─12.量化投资概述：量化投资靠什么赚钱.mp4 218.48MB |
| │ ├─14.量化投资z U k X概述：交易市场介绍.mp4 480.24MB |
| │ ├─15.量化投资概J L * c L .述：策略类型介绍.mp4 686.27MB |
| │ ├─16.生成模型GAN.mp4 1.H ] ; – h = $ u86GB |
| │ ├─17.量化投资概述：风险案例.mp4 516.98MBW 8 | d 8 F R $ |
| │ ├─d e B18.量化投资概述：量化工具，AI应用案例.mp4 472.54MB |
| │ ├─19.生成模型VAE.mp4 1.09GB |
| │ ├─2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4 1.75GB |
| │ ├─20.GAN背后的秘密.mp4 995.72MB |
| │ ├─21.量化投资u s z = 9 sb S N 0 { U l $ 0概述：机器学习模型应用基础.mp4 321.42MB |
| │ ├─22.S 2 #量化投资概述：交易行为举例.mp4 1.15GB |
| │ ├─23.PageRae L W \ Z rnk算法1.mp4 914.81MB |
| │ ├─24.PageRank算法2.mp4 877.14MB |
| │ ├─25.期货量化交易：远期和期货介绍.mp4 347.16Mk N g } [B |
| │ ├─26.期货量化交易9 { 4 I：远期T O 2 | n 6 T %和期货定价.mp4 299.4D D ] v i G | i (M, O $ _B |
| │ ├─27.期货量化交易：远期和期货应用.mp4 6M = / ` p ; z t61.61MB |
| │ ├─~ j 52_ 2 ? 2 = M 28.期货量化交易：套期保值策略.mp4 606.18MB |
| │ ├─29.teV _ 9 n d f x jxtr4 T .anh ( T zk算法.mp4 897.54MB |
| │ ├─3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mpo q i J $ Z i4 1.96GB |
| │ ├─30.node2vec算法.mp4 949.^ T U 3 6 _ $ #06MBa P Y ` _ 2 o |
| │ ├─31.期% ; : n 9 R =货量化交易：套期保值计算.mp4n P Y 497.77MB |
| │ ├─32.期货量化交易：CAT产品及策k x S #略概述.mp4 259.07MB |
| │ ├─X T q V35.期货量化交易：图模型在推荐系统中的应用.mp4 3l C P A55.64MB |
| │ ├─36.图6 Z ) J S @ Z模型在\ 9 A 4 ` W推荐系统中的应用2.J G O ! J ` + 2 amp4 336.88MB |
| │ ├─37.bert和他的a J = v U 9 2 h朋友们2.mp4 962.48MB |
| │ ├─37.ber: 9 * Q ^ r $ t 2t和他的朋友们.mp4 962H * ! H.96MB |
| │ ├─38.期货量化交易：套利策略.mp4 240.12MB |
| │ ├─4.从信: B 9息论的角度解读机器学习.mR o b v % Ip4 1.83GB |
| │l W L 9 X q z X ├─40.期货量化交易：策略回测.mp4 21 ! E Z k78.h D Q & , n $99MB |
| │ ├─41.bert和他的朋友们3.mp4 506.44MB |
| │ ├─42.b2 A 6 & . D p V ]ert和他的朋友们4.mp4 1.02GB |
| │ ├─43.高n : : { G z i x频交易：市场微观结构及策略.mp4 j ? e m |4 230.18MB |
| │ ├0 R r ^ 3 8 y a─44.高频交易：高频数据及因子计算` [ M e 6 4.mp4 473.69MB |
| │ ├─46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4 768.62^ c ` YMB |
| │ ├─46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4 636.44MB |
| │ ├─47m } * ].高频交易：高频s w t u / k交易案;m A l J o 9 + D + P k q F J ]例.mp4 493.69MB |
| │ ├─48.高频交易：高M y V d } V频交易回测.mp4 608? T ! o.31MB |
| │ ├─49.语音识别之语音7 l ] 6 ? : A :信号基础.mp4 1.06GB |
| │ ├─5.矩阵求导术.mp4 2.P { i01GB |
| │ ├─50.语音识别之语音信号基础2.mp4 95 ? O $ , O S34.17MB |
| │ ├─51.语# J % b \ S音识别之特征处理及HMM模型.mp4 510MB |
| │ ├─52.K { ( w 7 4 e高频交易：高频因子挖u | v S J C掘及高频做市策略.mp4 468.43MB |
| │ ├─53.强化学# g d 4习量化交易应用2.mp4 475.26MB |
| │ ├─53.强化学习量化交易应用.mp4 411.55MB |
| │ ├─54.股票量化交易：股票发行2.mp4 6} $ l # q47.13MB–4 { [ R r q 7 |
| │ ├─54.股票量化交易：股票发行.mp4 748.47MB |
| │ ├─55.股票量化交易：打新策略及风险衡量D | t s V2.mp4 650.97[ # k ) u . ` ] [MB |
| │ ├─5A \ q _ – $ t \ b6P 9 [ Y k m t Z.HMM-GMM模型2.mp4 382.69MB |
| │ ├─56.HMM-GMM模型.mp+ { a k u F4 370.83MB |
| │ ├─57: ; M l ).股票量化交易：现代投资组合理论2.mp4 521.79MB |
| │ ├─57.股票量化交易` h Gn O 2 : y m \ K 1 p ] 6 ^ .：现代投资组合理论.mp4 421.26MB |
| │ ├─58.语音识别实战一2[ k K |.mp4 303.04MB |
| │ ├─58.语音识别实战一.mp4 532.06MB |
| │ ├─59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4 526.61 Q ? K 8 U O O4Q ; \MB |
| │ ├─59.股u 8 0 =票量化交J d 2易：多因子模型理论.mpK / & M 84 7178 r b.17MB |
| │ ├─6.文本分类速] c +览1.mp4 1.82GB |
| │ ├─60.语音识别实战一.mp4 885.89MB |
| │ ├─7.文本分类速览2.mp4 2.14GB |
| │ ├─8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4 217.02MB |
| │ └─9.面试指导? M Y d.mp4 1.83GB |
| ├─04、人工智能4期 |
| │ ├─1.数据的量化和特征提取.mp4 1.{ 9 c _ 9 =36GB |
| │ ├─10.深度学习Y 0 _ yv G \ p . M ; ] G L入门.mp4* f @ 1.3GB |
| │ ├─11.梯度下降和矩阵求导.mp4 1.41GB |
| │ ├j u T A p F p o─12.0 | +速精机器学习12.mp4 1.34G] n – H # P Q \B |
| │ ├─13.速精机器学习13.mp4 1.29GB |
| │ ├─14.速精r ] _ P &机器学习14.mp4 1.23GB |
| │ ├─15.速精机器学习15G U q ( ` ; \ D.mp4 1.38GZ g \ C W 8 5p . F U ) 7 EB |
| │ ├─16.速精机器学习16T l 7.mp4 1.3GB |
| │ ├─17O & ! h 5 Q e.速精! y ] c P ^ g w机器学习17.mp4 1.28GB |
| │ ├─18.速精机器学习18.mp4 1.37GB |
| │ ├─19.速精机器学习19.mpR * k4 1.05GB |
| │ ├S [ P @ C l─2.数据的量化和特征提取2.mp4 1.( u 9 n W K o r5GP 5 L d w N L +B |
| │ ├─20.! D ~ ( 3 s 0 6速精机器学| I t M _习20.mp4 1.09GB |
| │ ├─21.速精机器* h g学习21.m3 g W l _ ! z$ 7 M u R y 0 8 zp4 1.1GB |
| │ ├─22.速精机器学习22.mp4 643.97MB |
| │ ├i / u─23.速精机器学习23.mp4 807# E T & E k `.12Q 2 rMB |
| │ ├─24.速精机器学习24.mp4 1.01G@ 3 t T 1 { , v 5B |
| │ ├─3.线性回归.mp4 1.36GB$ v G \ |
| │ ├─4.逻辑回归.mp4 1.41GB |
| │ ├─5.损失函数和正则项.mp4 1.47GB |
| │ ├─6, F ( E ^ m.分类模型的评价指标和多分类.mp4 1.45GB |
| │ ├─7.逻( [ z ~ 1 X \# 99 R H Y k O e辑回归的高级技巧.mp4 1.33GB |
| │ ├─8.Z 2 X , A F @FM模型.mp4 1.46GB |
| │ └─9.Kmeansq k w 5 I 2.mp4 1.38GB |
| ├─05、a ( | J f 6课件 |
| │ ├─01AI一期课程资料 |
| │ │ └─01AI一期课程资料 |
| │ │ ├! $ c n H q J F─01第x \ * H f z &1章节无资料 |
| │ │ ├─n / = ^ M S02第2章节到第4章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ ├─linearreg! ; # E r h R A Wression |
| │ │S 8 – l , y │ │ │ ├─boston |
| │ │ │ │ │ │ ├─getdata.J A 8 f ! I & 8py 914B |
| │ │ │ │m * I 8 @ z ) R 8 │ │ ├─testdata 9.39Km 7 E J \ , g dB |
| │ │ │ │ │ │ ├h j n K M─traindata 37.19KB |
| │ │ │@ A 8 L f │ │ │ └─tra^ d J h )in.py 983B |
| │ │ │ │ │ └─regressionx |
| │ │* ; b │ │ │ ├─analymseentropy.py 1.04KB |
| │ │n | q │ │ │$ k k 6 \ ├─getdata.py 408B |
| │ │F { ) ] h ^ v F } │ │ │ ├f ! L r @ t w x 5─8 I rC 1 ` Cgetparacurvedata.py 4% 3 & Y32B |
| │ │ │ │ │ ├─gradientlinearV L B 2 V !.py 98U $ 25B |
| │ │ │ │ │ ├─msecurve.csv 293.9KB |
| │ │ │ │ │ ├─testcurve.csv 4} n ).09K\ 2 m { rB |
| │ │ │ │ │ ├─teL , ` ~ ! | C K Tstdata 4.28KB |
| │ │ │ │ │ ├─tE o Q aestparacurvedata 4.31KB |
| │ │ │ │ │ ├─traincurve.csv 20.44KB |
| │ │ │ │ │ ├─traindata 21.35KB |
| │ │ │ │ │ ├─trainparacurvedat3 R y C G ta 21.67KB |
| │ │ │ │ │ ├─train, ] h ~xrandom.py 962BU J R |
| │ │ │ │ │ ├─trainxrepu P \ $ B l 3eat.py 950B |
| │ │ │ │ │ ├─traz I F s N q * Tine O 8 7 ( d \ a ^xsquare.py 998B |
| │ │ │ │ │ └─L Z $train.py 1.s O P p a d + e %73KB |
| │ │ │ │ └─linearregression.zip 197.12K] ; z / RB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │w T x j – A └─线性回归.pp[ b ] \ * u Gtw 9 | d ! k S (x 11.82MB |
| │ │ ├─03第5章节到第9章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ └─logisticregression.zip 251.39KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─逻辑回归.pptx 24.68MB |
| │ │ ├─04第10章节无资料 |
| │ │ ├─05第11-12章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ └─svm.zip 13.91KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─SVM.pptx 3.74MB |
| │ │ ├─06第13章节无资料 |
| │ │ ├─07第14-15章节资料 |
| │F C 7 ; ( r L │ │ ├─code |
| │ │ │ │ └─integrated.zip 2.45KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─集成学习.pptx 4.62MB |
| │ │ ├─08第16-17章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │\ b I E │ │ │ ├─dbscan.zip 583B |
| │ │ │ │ └─kmeans.zip 226.01KB |
| │Q – : │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─聚类.pptx 8.18Mp , n 9 J b , ] .B |
| │ │ ├─09第18章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ ├─forwardindex 246.98M+ w ?B |
| │ │ │ │ └─lda.zip 10.51MB |
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