文档详情 ID: cmjqcn2qh06dsbb8899wto2nm 后台管理 AI算法工程师就业班 网盘资源 | 影盘社 file:课件.zip file:3:人工智能时代是发展的必然.mp4 file:8:有监督机器学习任务与本质.mp4 file:01,人工智能基础-快速入门.pdf file:6:机器学习不同的学习方式.mp4 file:7:深度学习比传统机器学习有优势.mp4 file:2:人工智能适合人群与必备技能.mp4 file:7:导数求解的四则运算法则.mp4 file:1:人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4 file:28:补充关于正定负定的理解.mp4 file:33:奇异值分解定义.mp4 file:42:常用随机变量服从的分布.mp4 file:46:迭代求解的原因.mp4 file:14:向量的内积_向量运算法则.mp4 file:12:向量的意义_n维欧式空间空间.mp4 file:5:导数的几何意义和物理意义.mp4 file:11:导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4 file:17:特殊的向量.mp4 file:数学.pdf file:23:多元函数求偏导.mp4 file:2:线性代数_概率论知识点.mp4 file:13:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4 file:37:SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4 file:29:特征值和特征向量(1).mp4 file:26:Hessian矩阵.mp4 file:44:最大似然估计思想.mp4 file:18:矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4 file:51:凸集.mp4 file:24:高阶偏导数_梯度.mp4 file:15:学习向量计算的用途举例.mp4 file:10:高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4 file:41:数学期望和方差.mp4 file:8:GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑.mp4 file:9:CPTN项目代码剖析.mp4 file:5:CTC损失函数的理解.mp4 file:1:传统OCR识别_深度学习OCR识别.mp4 file:3:OCR识别的CTC损失思想.mp4 file:2:OCR识别本质就是文字检测和文字识别.mp4 file:6:CTC损失函数前向后向算法推导_梯度求导公式推导.mp4 file:7:CTC前向后向算法代码.mp4 file:4:总结理解深度学习文字识别架构.mp4 file:1:PyTorch概述.mp4 file:3:Pycharm关联PyTorch运行环境.mp4 file:17:迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数.mp4 file:9:PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示.mp4 file:16:torchvision里面的预训练模型.mp4 file:13:使用全局平均池化_使用LeNet模型.mp4 file:15:使用VGG16模型提供准确率.mp4 file:14:使用集成学习思想训练识别模型.mp4 file:8:归并操作_比较操作_矩阵操作.mp4 file:6:修改Tensor的形状_索引操作.mp4 file:7:广播机制_逐元素操作.mp4 file:21:PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码.mp4 file:27:PyTorch中英文翻译_构建带Attention注意力机制的Decoder解码器.mp4 file:25:PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器.mp4 file:23:PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引.mp4 file:29:PyTorch中英文翻译_评估模型函数.mp4 file:18:EmissionScore_TransitionScore.mp4 file:17:了解CRF层添加的好处.mp4 file:22:通过模型来预测新的句子的序列标签.mp4 file:15:NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法.mp4 file:20:计算CRF真实路径的分数.mp4 file:CRF_NER.pdf file:16:讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.mp4 file:6:贝叶斯网络_马尔可夫链.mp4 file:5:语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计.mp4 file:3:NB代码实现解析.mp4 file:1:朴素贝叶斯分类算法.mp4 file:4:sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV.mp4 file:2:TF-IDF.mp4 file:9:HMM预测问题使用前向算法.mp4 file:14:Viterbi算法代码实现.mp4 file:8:HMM隐马的三组参数_三个基本问题.mp4 file:11:HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标.mp4 file:12:前向算法来解决概率计算问题.mp4 file:7:HMM隐马的定义.mp4 folder:AI算法工程师就业班 folder:21-深度学习-OCR文本识别 folder:24-[加课]Pytorch项目实战 folder:09,机器学习-概率图模型 folder:31,[加课]强化学习[新增] folder:10,机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战 folder:27-[加课]算法与数据结构 folder:15-深度学习-图像识别项目实战 folder:04,人工智能基础-高等数学知识强化 folder:03,人工智能基础-Python科学计算和可视化 folder:11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具 folder:25,[加课]百度飞桨PaddlePaddle实战[新增] folder:19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶 folder:26-[加课]Linux环境编程基础 folder:16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战 folder:章节1:PyTorch运行环境安装_运行环境测试 folder:章节3:PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10 folder:章节2:PyTorch基础_Tensor张量运算 folder:章节5:PyTorch编码器解码器_机器翻译 folder:章节3:CRF算法 folder:章节3:PolicyGradient策略梯度 folder:章节4:ActorCritic(A3C) folder:章节2:DeepQ-LearningNetwork folder:章节5:DDPG,PPO,DPPO算法 folder:章节1:Q-Learning与SARSA算法 folder:章节2:网页分类案例 folder:章节1:推荐系统-流程与架构 folder:章节3:推荐系统-模型使用和推荐服务 folder:章节2:推荐系统-数据预处理和模型构建评估实战 folder:章节2:自然场景下的目标检测及源码分析 folder:章节1:卷积神经网络原理 folder:章节5:现代目标检测之FasterRCNN folder:章节4:古典目标检测 folder:章节4:Seq2Seq聊天机器人 folder:章节5:实战NER命名实体识别项目 folder:章节2:自然语言处理-情感分析 folder:章节6:BERT新浪新闻10分类项目 folder:章节3:数据处理分析模块Pandas folder:章节1:科学计算模型Numpy folder:章节1:Spark计算框架基础 folder:章节3:Spark机器学习MLlib和ML模块 folder:章节3:PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测 folder:章节4:PaddleOCR工具_车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss) folder:章节5:PaddleNLP模块_物流信息提取(BiGRU+CRF) folder:章节2:PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别 folder:章节2:Python基础语法 folder:章节5:Lasso回归_Ridge回归_多项式回归 folder:章节1:多元线性回归 folder:章节2:EM算法和GMM高斯混合模型 folder:章节2:Softmax回归 folder:章节3:蒙版弹幕MaskRCNN语义分割 folder:章节2:医疗图像UNet语义分割 folder:章节1:上采样_双线性插值_转置卷积 folder:章节2:TensorFlow深度学习工具 folder:章节3:反向传播推导_Python代码实现神经网络 folder:章节4:ELMO_BERT_GPT folder:章节3:从Attention机制到Transformer folder:章节1:YOLOv1详解 folder:章节2:集成学习和随机森林 分享时间 2025-09-03 入库时间 2025-12-28 资源类型 夸克网盘 分享用户 白* 扫码获取资源 复制链接 进入网盘 分享资源