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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(A001010)：
人工智能，未来已来！！！2022年最新的人工智1 – G 4 ?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w ? E [ ?重磅首发Y P 2 ` ] 4 * c完结无秘 |
| ├{ C S T 9 M V─01、M E ^人工智能1期 |
| │ ├─1.概述and特征提C = + d Y L 7 [ U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c } w V o有效.mp4 780.72MB |
| │ ├─11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4 677.9MB |
| │ ├─121 ) w T : j ~.SVM2-昔日辉煌，传统方法: q c a G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.mp4 738.13MB |
| │ ├─14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮F \ { –-决策树和随机森林.mp4 730.14MB |
| │ ├─15.集成学习：u 3 \ $ i i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: F G，让数b Y t S ` [ R据自己说_ w IY 6 i ( ` ` N o话.mp4 68( ! 2 u p . E9.54MB* ; a @ H r q o |
| │ ├─17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4 2.12GB |
| │ ├─18.L^ ] 4 $ ! x UDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4 2.07G? % 0 b p @B |
| │ ├─19.深度学+ z 7 ) – # ~习DNNc F – C 9 ( P01-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9 E n 2 ?型用来进行数值预测.mp4 621.82MB |
| │ ├─9 J ^ R T _ 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，梯度下降法和链式法则.mp4 1.77f 1 % @GB |
| │ ├─22.9 ? ] / / 6 V ] \多分类函数s9 Z \ woftmax和学习方法.mp4 2.17GB |
| │ ├─23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4g w { y C 1.68GB |
| │ ├─24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技? f * ( k Y巧.mp4 1.72GB |
| │ ├─25.集成E q b T学习在深度学习中的应用dropout.mp4 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 |
| │& Y z 4 \ ├─28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4 1.94GB |
| │ ├─@ b ` *29.项目二` 6 + $ A V：以图搜图技术详解实战02.mp4 1.78g M E 8 L } $GB |
| │ ├─3.从傻瓜到智M W ` y n ( \能，梯度下降法学习法.mp4 827.94MB |
| │ ├─X , r30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4 Q \ i M4 1.91GB |
| │ ├─31.wordP K F `2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4 1.6l W T G Y % Z P &GB |
| │ ├─32.项目7& J n n K [ q _ } k 0三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4 1w \ n 1 i # E 4 9.67GB |
| │ ├─33.项目三：AB测试和相关指标解读02.mp4 1.G L K r % 4 D 5 Q47GB |
| │ ├─34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4 962.92MB |
| │ ├─35.项目三：推荐系统04基于行为类$ 3 2 b ^的召回算法.mp4 1.41GB |
| │ ├─36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4 1.65GB |
| │ ├─37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4 18 I } d ).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 {B |
| │ ├─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 |
| │ ├─v ~ d U !40.常见面试题解读01.mp4 1.38GB |
| │ ├─41.常见面试题解读02.mp[ \ u ` a Q a 2 .4 388.02MB |
| │ ├─42.如何写简历.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 |
| │ ├─4} y –6.常见激[ v o 8 O /活函数讲解.mp4 435.78MB |
| │ ├─47u * A.图像分类在企业中的应用.mp4 344.71MB |
| │ ├─48.卷积的基本3 K W N 5 ? z思想.mp4 655.19MB |
| │ ├─5.猛将起于卒伍，工L z i }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 &g ( –; y m [ i #.49MB |
| │ ├─7.到底好不好？模型评价指标m 2 D讲解.mp4 825.03MB |
| │ ├─8.让模6 o | L & Q D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.md D W z j Xp4 820.03, m t D \ = `MB |
| ├─02、人工智能2期 |
| │ ├─1.开班典礼学前必看.mp4 1.31! U ` 8 I ( N S \GB |
| │ ├─10.端到端语音合成声学模型.mp4 403.9MB |
| │ ├─11.语音合M ^ % \ X V ,成声码器及端到端语音合成实战.mp4 500.29MB |
| │ ├─12.LSTM和} : Y . O 2 ( v !ELMO.mp4 414.84C : 9 P !MB |
| │ ├─) ~ * –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.mp4 1.57GB |
| │ ├─16.注意力模型Self-Ab 9 K F , % k . gttention.mp4 2.^ T p ]42GZ s \ J EB |
| │ ├─17.Transformer和Bert.mp4 525.82MB |
| │ ├─18.图像之文本检测.mp4 468.9MB |
| │ ├─19.N O *图像之文本识别.mp4 555.76MB |
| │ ├─2.FM模型.mp4 1.28GB |
| │ ├─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、SVM.mpz ` *4 73.43MB |
| │ ├─22.文本分: j 5 q c e s类项目：基本模型回顾 – Fa\ m W G T ! l U 5stText.mp4 107.73MB |
| │ ├─23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4 110.95MB |
| │ ├─24A & 9 | J O r.文本分类项目：系统优化：实5 m S \ S Y \体, d 0 p G Y r信息.mp4 114.72MB |
| │ ├─25.文本分类项目： 系统优化：图片分类J o y S *.mp4 113.06MB |
| │ ├─26.文本分类项目： 深度模型系统n ( . x：TextCNN.mp4 115.66MB |
| │ ├─27.Tensorflow Serving简8 ] X . T ) u介以及深度模型.mp4 111.88h D Q 6MB |
| │ ├─2M 5 D8.高级图像技术1.mp4 211.77MB |
| │ ├─29.高级图像技术2.mp4 19+ b c B 0 W [2.5MB |
| │ ├─L $ /3.推荐系统之协同过滤.mp4 1.51GB |
| │ ├─30.高级图像技术3.mp4 214.01MB |
| │ ├─31.高级图像技术4.mp4 254.23MB |
| │ ├─32.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 205.97; b c = A W [ OMB |
| │ ├─34.海外项目：数据预处理.mp4 2b A h ) i k03.59MB |
| │ ├─35.CTR预估算法sparseloG T c 3 A ugistics r[ 4 W q I K $ ,egression.mp4 180.46MB |
| │ ├─36.深度学习入门.mp4 175.51\ { & 8 I K ` oMB |
| │ ├─37.& L &e Z ( p p Yamp; 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 & LSTM详细讲解.mp4 184.05MB |
| │ ├─38.海外项目：self-w c – T # A UattentV b + / ( T 9 \ion 机制讲W c d t c ; & %解.mp4 163.3_ 6 @ ? 6 !1MB |
| │ ├─39.海外项目：wide-deep model代码实战.mp4 302.33MB |
| │ ├─4.推荐系统之召回.mp4 1.45GB |
| │ ├─c Q H X U l40.智能聊天I C Q &am| O p . i \ G / Fp;机器人1.mp4 1.43GB |
| │ ├─41.智能聊天9 : M 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 1.58GB |
| │ ├─7.RNN和LSTM.mp4 1.6GB |
| │( / N @ ` ├─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+ / Y ? n . e 9和信息.mp4 1.64GB |
| │ ├─10.AI架构} A B Z 4 D l $设计.mp4 1.39GB |
| │ ├─11.推荐系统综述.mp4 1.9Gu \ # j PB |
| │ ├─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 1.86GB |
| │ ├─17.量化投资概述：风险案例.mp4 52 ~ % e z W16.98MBW 8 | d 8 F R $ |
| │ ├─18.= 3 F : M 4 | c l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x W + G } \ 0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uH W F s z = 9 sQ h N G ^ : d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.PageRank算法1.mp4 914.81MB |
| │ ├─24.PageRank算法2.mp4 877.14MB |
| │ ├─25.期货m I T P M p量化交易：远期和期货介绍.mp4 347.16Mk N g } [B |
| │ ├─26.期货量化交易：远期T O 2 | n 6 T %和期货定价.mp4 299.4G S E UM, O $ _B |
| │ ├─27.期货量化交易：远期和b R C g H Z ! M期货应用.mp4 661.61MB |
| │ ├─2_ 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 .ank算法.mp4 897.54MB |
| │ ├─3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mpo q i\ % ` { & a P A # J $ Z i4 1.96GB |
| │ ├─30.node2vec算法.mp4 949.06MBa P Y ` _ 2 o |
| │ ├─31.期货量化交易：套期保值计算.mp4 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 355.64MB |
| │ ├─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 =2 ` / V 2 \ [ M $ v U 9 2 h朋友们2.mp4 962.48MB |
| │ ├─37.bert和他的朋友们.mpA * x \ 24 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 bm k * z f v % Ip4v ) D @ + n 1.83GB |
| │ ├─40.期货量化交易：策略C k G回测.mp4 278.h D Q & , n $99MBR p ^ j # 5 k |
| │ ├─41.bert和他的朋友们3.mp4 506.44MB |
| │ ├─42.bert和他的朋友们4.mp4 1.02GB |
| │ ├─43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4 230.18MB |
| │ ├K E g # + O─44.高频交@ & A g易\ I ; = ? r j =：高频数据及因子计算.mp4 473.69MB |
| │ ├─46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4 768.62o j 1 n G B D / 5^ c ` YMB |
| │ ├─46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4 636.44MB |
| │ ├─47.高频交易：高频s w t u / k交易案; D + PW v ; g % M k q F J ]例.mp4 493.69MB |
| │ ├─48.高频交易：高M y V d } V频交易回测.mp4 608.31MB |
| │ ├─49.语音识别之语音信号基础.mp! 6 l \ O4 1.06GB |
| │ ├─5.矩阵求导术.mp4 2.01GB |
| │ ├─50.语音识别之语音信号基础2.mp4 934.17MB |
| │ ├─51.语# J % b \ S音识别之特征处理及HMM模型.mp4 510MB |
| │ ├─52.K { ( w 7 4 e高频交易：, * K K S高频因子挖u | v S J C掘及高频做市策略.mp4 46$ x p8.43MB |
| │ ├─53.强化学习量化交易应用2.mp4 4754 m I W v B.26MB |
| │ ├─53.强) g 1 n u 6 t化学习量化交易应用.mp4 41} g M1.55MB |
| │ ├─. ~ N M } \54.股票量化交易：股票发行2.mp4 6} $ l # q47.13MB– R r qR f h @ 7 |
| │ ├─54.股票量化交易Q 2 W u E p + 5 [：股票发行.mp4 748.e – n47MB |
| │ ├─55.股票量化交易：打新策略及风K U y 6 K 8 I B L险衡量D | t s V2.mp4 650.97MB |
| │ ├─5A \ q _ – $ t \ b6P 9 [ Y k m t Z.HMM-GMM模型2.mp4 382.69MB |
| │ ├─56.HMM-G` 9 WMM模型.mp4 370.83MB |
| │ ├─57.股b # 7 Z P 8 C票量化交易：现% z H ? ! f代投资组合理论2.mp4 521.79MB |
| │ ├─57.股票量化交易` h G 1 p ] 6 ^ .：现代投资组_ Q } 3 Y合理论.mp4 421.26MB |
| │ ├─58.语音Q ^ E L K识别实战一2.mp4 303.p Y Q04MB |
| │ ├─58.语音识别实战B + I Q – V ^ _一.mp4 532.06MB |
| │ ├─59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4 526.64Q ; \MB |
| │ ├─59.股票量化交J d 2易：多因子模型理论.mp4 7178 r b.17MB |
| │ ├─6.文本分类速, 5 ^ – T =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 |
| │ ├O H Y─8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mI : 9 8 m c ~ Qp4 2r 2 w % j17.02MB |
| │ └─9.面试指导.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 _ y ] G L入门.mp4y l ) ^ \ / 1.3GB |
| │ ├─11.梯度下降和矩阵求导.mp4 1.41GB |
| │ ├j u T A p F p o─12.速精机器学习12.mp4 1.34GB |
| │ ├─13.速精机器学习B h – G R O p 313.mp4 1.2 _ ^ =29Gc , y = q – g xB |
| │ ├─14.速精r ] _ P &W H e 7 w U J :amp;机器学习14.mp4 1.23GB |
| │ ├─15.速精机器学习15.mH w u Mp4 1.38GZ g \ C W 8 5B |
| │ ├─16.速精机器学习16.mp4 1.3GB |
| │ ├─17O & ! h 5 Q e.速精机器学习17.mp4 1.28GB |
| │ ├─18.速精机器学习18.mp4 1.37GB |
| │ ├─19.速精机器学习19.mpJ O ? _ \ B p x g4z [ 4 J ) X ) @ 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.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 8 zp4 1.1GB |
| │ ├─22.速精机器学习22.mp4 643.97MB |
| │ ├─23.速精机器学习23.mp4 807.12Q 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 1.3l g p 96GB |
| │ ├─4.逻辑回归.mp4 1.41GB |
| │ ├─5.损失函数和正则项.mp4 1.47GB |
| │ ├─6.分类模型的评价指标和多分类.mp4 1.45Go Y V \ q n AB |
| │ ├─7.逻# 9 k O e辑回归的高级技巧.mp4 1.33GB |
| │ ├─8.FM模型.mp4 1.46GB |
| │ └─9.Kmeansq k w 5 I 2.mp4 1.38GB |
| ├─05、课件 |
| │ ├─01AI一期课Q * K P Q U u程资料 |
| │ │ └─c J ; + z ) 9 G [01AI一期课程资料 |
| │ │ ├! $ c n H q J F─01第1章节无资料 |
| │ │ ├─02第2章节到第4章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │S y t \ $ # │ ├─linearreg! ; # E r h R A Wression |
| │ │ │ │ │ ├─boston |
| │ │ │ │ │ │ ├─getdata.py 914B |
| │ │ │ │ │ │ ├─testdata 9.39KB |
| │ │ │ │ │ │ ├─traindata 37.19KB |
| │ │ │@ A 8 L f │ │ │ └─tra^ d J h )in.py 983q 7 G 9 G &B |
| │ │ │ │ │ └─regressionx |
| │ │ │ │ │ ├─D s sanalymseentropy.py 1.04KB |
| │ │n | q │ │ │ ├─gV w * I v S : ^etdata.py 408B |
| │ │ │ │ │ ├f ! L r @ t w x 5─8 I rgetparacurvedata.py 4% 3 &P t X | M v O \ c Y32B |
| │ │ │ │ │ ├─gradientlinearV L B 2 V !.py 985B |
| │ │ │ │ │ ├$ ^ d u o \ = 1─msecurve.csv 293.9KB |
| │ │ │ │ │ ├─testcurve.csv 4} n ).09KB |
| │ │ │ │ │ ├─testdata 4.28KB |
| │ │ │ │ │ ├─tE o Q aestparacurvedata 4.31KB |
| │ │ │ │ │ ├─traincurve.csv 20.44KB |
| │ │ │ │ │ ├─trP ( m 8 – ?aindata 27 N I1.35KB |
| │ │ │ │ │ ├─trainparacurvedat3 R y* I D C G ta 21.67KB |
| │ │ │ │ │ ├─train, ] hj ` D { f P ^ u ~xrandom.py/ m 7 962B |
| │ │ │ │ │ ├─trainxrep5 N 7 C B i f =eat.py 950B |
| │ │ │ │ │ ├─traine O 8 7 ( d \ a ^xsquare.py 998B |
| │ │ │ │ │ └─L Z $train.py 1o k j p U I 0 q Q.s O P p a d + e %73KB |
| │ │ │ │ └─linearregression.zip 197.12KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─线性回归.pp[ b ] \ * u Gtx 11.82MB |
| │ │ ├─03第5章节到第9章节资料 |
| │ │ │ ├─cod# ( H S $ 4e |
| │ │ │ │ └─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U % J % ^ #习.pptx 4.62MB |
| │ │ ├─08第16-17章节资料 |
| │ │. 2 7 M ; S [ │ ├─code |
| │ │ │ │ ├─dbscan.1 9 |zip 583B |
| │ │ │ │ └─kmeans.zipw p s : P 226.01KB |
| │Q – : │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─聚类.pptx 8.18Mp , n 9 J b , ] .B |
| │ │ ├─09第18章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ ├─forwardindex 246.98MB |
| │ │ │ │ └─ld^ : : Xa.zip 10.51MB |
| │ │ │ └u B o─ppt |
| │ │ │ ├─LDA数学八卦.pdf 2.3MBs ( U G 5 # D |
| │ │ │ └─news.csv 86.82MB |
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