知群-2022產品經理必修TOP班12期
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BZ-人工智能訓練營
本課程由趣資料網站（qxspcw.cn）收集整理
資源簡介：
課程來自于 BZ-人工智能訓練營-完結-無課件（7.77G）
文件目錄
BZ-人工智能訓練營-完結-無課件（7.77G）
├──人工智能5天入門訓練營
| └──視頻
| | ├──01_人工智能就業(yè)前景與薪資.mp4 49.38M
| | ├──02_人工智能適合人群與必備技能.mkv 47.37M
| | ├──03_人工智能時代是發(fā)展的必然.mp4 25.61M
| | ├──04_人工智能在各領域的應用.mp4 61.77M
| | ├──05_人工智能常見流程.mkv 83.88M
| | ├──06_機器學習不同的學習方式.mkv 72.54M
| | ├──07_深度學習比傳統(tǒng)機器學習有優(yōu)勢.mkv 75.32M
| | ├──08_有監(jiān)督機器學習任務與本質.mp4 37.24M
| | ├──09_無監(jiān)督機器學習任務與本質.mp4 48.91M
| | ├──10_理解簡單線性回歸.mp4 27.98M
| | ├──11_最優(yōu)解_損失函數(shù)_MSE.mp4 34.83M
| | ├──12_擴展到多元線性回歸.mp4 26.65M
| | ├──13_理解多元線性回歸表達式幾種寫法的原因.mp4 37.58M
| | ├──14_理解維度這個概念.mp4 37.11M
| | ├──15_理解回歸一詞_中心極限定理_正太分布和做預測.mp4 61.53M
| | ├──16_假設誤差服從正太分布_最大似然估計MLE.mp4 42.35M
| | ├──17_引入正太分布的概率密度函數(shù).mp4 26.36M
| | ├──18_明確目標通過最大總似然求解θ.mp4 25.88M
| | ├──19_對數(shù)似然函數(shù)_推導出損失函數(shù)MSE.mp4 39.75M
| | ├──20_把目標函數(shù)按照線性代數(shù)的方式去表達.mp4 22.09M
| | ├──21_推導出目標函數(shù)的導函數(shù)形式.mp4 39.83M
| | ├──22_θ解析解的公式_是否要考慮損失函數(shù)是凸函數(shù).mp4 58.01M
| | ├──23_Python開發(fā)環(huán)境版本的選擇及下載.mp4 46.00M
| | ├──24_Anaconda環(huán)境安裝_Pycharm環(huán)境安裝.mp4 64.55M
| | ├──25_Pycharm創(chuàng)建腳本并測試python開發(fā)環(huán)境.mp4 26.27M
| | ├──26_解析解的方式求解多元線性回歸_數(shù)據Xy.mp4 30.66M
| | ├──27_解析解的方式求解多元線性回歸_求解模型_使用模型_繪制圖形.mp4 39.16M
| | ├──28_解析解的方式求解多元線性回歸_擴展隨機種子概念_增加維度代碼的變換.mp4 30.05M
| | ├──29_Scikit-learn模塊的介紹.mp4 29.99M
| | ├──30_調用Scikit-learn中的多元線性回歸求解模型(上).mp4 24.35M
| | ├──31_調用Scikit-learn中的多元線性回歸求解模型(下).mp4 34.52M
| | ├──32_梯度下降法產生的目的和原因以及思想.mp4 53.73M
| | ├──33_梯度下降法公式.mp4 50.85M
| | ├──34_學習率設置的學問_全局最優(yōu)解.mp4 47.99M
| | ├──35_梯度下降法迭代流程總結.mp4 24.60M
| | ├──36_多元線性回歸下的梯度下降法.mp4 38.45M
| | ├──37_全量梯度下降.mp4 59.04M
| | ├──38_隨機梯度下降_小批量梯度下降.mp4 43.98M
| | ├──39_對應梯度下降法的問題和挑戰(zhàn).mp4 42.22M
| | ├──40_輪次和批次.mp4 50.90M
| | ├──41_代碼實現(xiàn)全量梯度下降第1步和第2步.mp4 20.15M
| | ├──42_代碼實現(xiàn)全量梯度下降第3步和第4步.mp4 26.11M
| | ├──43_代碼實現(xiàn)隨機梯度下降.mp4 21.62M
| | ├──44_代碼實現(xiàn)小批量梯度下降.mp4 22.83M
| | ├──45_代碼改進保證訓練數(shù)據全都能被隨機取到.mp4 23.94M
| | └──46_代碼改進實現(xiàn)隨著迭代增加動態(tài)調整學習率.mp4 34.35M
├──人工智能之快速入門與線性回歸
| └──視頻
| | ├──01_五天實訓的內容_人工智能應用.mp4 181.00M
| | ├──02_AI的流程_ML和DL關系_回歸、分類、聚類、降維的本質.mp4 164.27M
| | ├──03_線性回歸的表達式_損失函數(shù)MSE.mp4 127.19M
| | ├──04_推導出多元線性回歸的損失函數(shù).mp4 203.15M
| | ├──05_從MSE到θ的解析解形式.mp4 83.50M
| | ├──06_安裝Anaconda和PyCharm運行和開發(fā)軟件.mp4 70.53M
| | ├──07_python代碼實現(xiàn)多元線性回歸解析解的求解方法.mp4 77.19M
| | ├──08_梯度下降法的步驟_公式.mp4 119.11M
| | └──09_根據損失函數(shù)MSE推導梯度的公式.mp4 70.57M
├──人工智能之人臉識別與目標檢測、語義分割
| └──視頻
| | ├──01_作業(yè)的講解_知識的回顧.mp4 65.84M
| | ├──02_人臉識別的架構流程分析.mp4 120.48M
| | ├──03_FaceNet論文_架構_三元組損失.mp4 258.24M
| | ├──04_MTCNN論文_架構_損失函數(shù).mp4 130.11M
| | ├──05_facenet-master項目的下載和導入.mp4 76.42M
| | ├──06_人臉識別項目代碼_實操作業(yè)要求.mp4 372.07M
| | ├──07_FasterRCNN目標檢測口罩項目展示_圖片標注工具labelimg的使用.mp4 178.23M
| | ├──08_FasterRCNN論文_架構_思想.mp4 353.63M
| | └──09_MaskRCNN的架構_思想_蒙版彈幕項目效果.mp4 163.40M
├──人工智能之神經網絡與TensorFlow
| └──視頻
| | ├──01_作業(yè)講解_回顧昨日知識.mp4 88.83M
| | ├──02_打雞血_聊一下圖像算法工程師就業(yè)薪資水平.mp4 154.82M
| | ├──03_NN神經元_常用的3種激活函數(shù)_NN理解LR做多分類.mp4 103.06M
| | ├──04_講解Softmax回歸算法.mp4 111.03M
| | ├──05_多層神經網絡的好處_隱藏層的激活函數(shù)必須是非線性的原因.mp4 90.54M
| | ├──06_TensorFlow對于CPU版本的安裝.mp4 62.85M
| | ├──07_TensorFlow對于GPU版本的安裝.mp4 109.37M
| | ├──08_TensorFlow實現(xiàn)多元線性回歸預測房價.mp4 198.36M
| | └──09_TensorFlow實現(xiàn)Softmax回歸分類MNIST手寫數(shù)字識別.mp4 123.55M
├──人工智能之圖像識別與圖像分割
| └──視頻
| | ├──01_TensorFlow實現(xiàn)DNN分類MNIST手寫數(shù)字識別.mp4 223.46M
| | ├──02_卷積神經網絡卷積層_卷積的計算.mp4 112.61M
| | ├──03_池化的計算_SAME和VALID模式_經典CNN結構.mp4 78.50M
| | ├──04_TensorFlow實訓CNN分類MNIST手寫數(shù)字識別.mp4 179.12M
| | ├──05_VGG16網絡模型_數(shù)據增強_COVID19醫(yī)療圖片的識別.mp4 224.21M
| | ├──06_U-Net網絡模型_細胞核數(shù)據的讀取.mp4 206.51M
| | └──07_U-Net網絡進行細胞核切分的訓練代碼.mp4 97.14M
└──人工智能之線性回歸優(yōu)化與邏輯回歸
| └──視頻
| | ├──01_利用GD來求解多元線性回歸的最優(yōu)解.mp4 106.63M
| | ├──02_歸一化.mp4 219.45M
| | ├──03_正則化.mp4 137.35M
| | ├──04_ScikitLearn介紹_嶺回歸的本質_Lasso回歸的本質.mp4 104.90M
| | ├──05_多項式回歸_保險花銷預測案例.mp4 250.14M
| | ├──06_基于保險案例進行更多的數(shù)據的EDA.mp4 80.69M
| | ├──07_邏輯回歸表達式的推導_邏輯回歸損失函數(shù)的推導.mp4 116.54M
| | └──08_邏輯回歸代碼實戰(zhàn)Iris二分類和多分類任務.mp4 92.65M
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云服務器上安裝 Kali 和Parrot
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