AI算法工程师就业班 - 带源码课件网盘资源 | 影盘社

file:课件.zip
file:46:迭代求解的原因.mp4
file:31:特征值分解.mp4
file:3:最优化知识_数学内容学习重点.mp4
file:43:随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
file:15:学习向量计算的用途举例.mp4
file:9:推导激活函数的导函数.mp4
file:1:人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
file:22:矩阵的行列式.mp4
file:48:梯度下降法的推导.mp4
file:14:向量的内积_向量运算法则.mp4
file:11:导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
file:25:雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4
file:41:数学期望和方差.mp4
file:54:拉格朗日函数.mp4
file:24:高阶偏导数_梯度.mp4
file:49:牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
file:40:随机变量.mp4
file:26:Hessian矩阵.mp4
file:32:多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
file:18:矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4
file:数学.pdf
file:29:特征值和特征向量(1).mp4
file:39:条件概率_贝叶斯公式.mp4
file:4:人工智能在各领域的应用.mp4
file:6:机器学习不同的学习方式.mp4
file:2:人工智能适合人群与必备技能.mp4
file:9:无监督机器学习任务与本质.mp4
file:7:深度学习比传统机器学习有优势.mp4
file:1:基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_01.mp4
file:5:车牌识别项目关于目标检测的问题.mp4
file:32:图片风格融合项目_架构_代码实现要点.mp4
file:15:FasterRCNN代码_构建head.mp4
file:21:FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_01.mp4
file:13:回归整体训练流程_详解读取数据blob_03.mp4
file:31:FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss.mp4
file:6:FasterRCNN项目代码_环境说明_数据集详解_项目结构说明.mp4
file:20:FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制.mp4
file:10:Jensen不等式的应用.mp4
file:14:通过声音文件利用GMM算法识别性别.mp4
file:11:将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式.mp4
file:13:GMM前景背景分离.mp4
file:9:GMM参数估计Πμσ的流程.mp4
file:7:单个高斯分布GM的参数估计.mp4
file:EM算法与GMM模型.pdf
file:8:理解GMM高斯混合分布的对数似然函数.mp4
file:2:距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF.mp4
file:6:层次聚类_密度聚类_谱聚类.mp4
file:1:KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离.mp4
file:3:KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设.mp4
file:5:KMeans代码测试不同情况下的聚类效果.mp4
file:4:mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标.mp4
file:PCA降维与SVD.pdf
file:19:SVD其实就可以去实现PCA了.mp4
file:20:PCA的几种应用.mp4
file:18:最大投影方差推导_最小投影距离思路.mp4
file:17:PCA的最大投影方差思路.mp4
file:16:特征选择与特征映射.mp4
file:19:MaskRCNN源码config和model.mp4
file:15:MaskRCNN的项目展示.mp4
file:17:MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点.mp4
folder:AI算法工程师就业班 - 带源码课件
folder:04,人工智能基础-高等数学知识强化
folder:15-深度学习-图像识别项目实战
folder:07,机器学习-无监督学习
folder:27-[加课]算法与数据结构
folder:11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
folder:24-[加课]Pytorch项目实战
folder:03,人工智能基础-Python科学计算和可视化
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:21-深度学习-OCR文本识别
folder:16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
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:章节1:车牌识别
folder:章节3:图像风格迁移
folder:章节2:自然场景下的目标检测及源码分析
folder:章节2:EM算法和GMM高斯混合模型
folder:章节3:蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
folder:章节1:上采样_双线性插值_转置卷积
folder:章节2:医疗图像UNet语义分割
folder:章节5:Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
folder:章节4:古典目标检测
folder:章节2:卷积神经网络优化
folder:章节5:现代目标检测之FasterRCNN
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2:推荐系统-数据预处理和模型构建评估实战
folder:章节3:推荐系统-模型使用和推荐服务
folder:章节1:推荐系统-流程与架构
folder:章节2:PyTorch基础_Tensor张量运算
folder:章节1:PyTorch运行环境安装_运行环境测试
folder:章节5:PyTorch编码器解码器_机器翻译
folder:章节3:PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
folder:章节2:数据可视化模块
folder:章节1:科学计算模型Numpy
folder:章节3:数据处理分析模块Pandas
folder:章节1:PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
folder:章节4:PaddleOCR工具_车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss)
folder:章节3:PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
folder:章节5:PaddleNLP模块_物流信息提取(BiGRU+CRF)
folder:章节4:ELMO_BERT_GPT
folder:章节3:从Attention机制到Transformer
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2:Softmax回归
folder:章节3:SVM支持向量机算法
folder:章节6:BERT新浪新闻10分类项目
folder:章节4:Seq2Seq聊天机器人
folder:章节2:自然语言处理-情感分析
folder:章节5:实战NER命名实体识别项目
folder:章节2:Python基础语法
folder:章节2:集成学习和随机森林
folder:章节3:YOLOv3详解
folder:章节2:DeepQ-LearningNetwork
folder:章节1:Q-Learning与SARSA算法
folder:章节5:DDPG,PPO,DPPO算法
folder:章节3:PolicyGradient策略梯度
folder:章节4:ActorCritic(A3C)
folder:章节1:药店销量预测案例

分享时间

2026-05-26

入库时间

2026-05-27

资源类型

夸克网盘

分享用户

心*

扫码获取资源

进入网盘

分享资源