人工智能

07-28 02:23

[机器学习/深度学习] Udacity深度学习4套精华课程合集神经网络+卷积神经网络+循环神经网络+生成对抗网络

[机器学习/深度学习] Udacity深度学习4套精华课程合集神经网络+卷积神经网络+循环神经网络+生成对抗网络 ===============课程目录=============== 包含了实战学习视频、项目实战、练习和字幕，非常值得学习 (1)\\\\1 神经网络；目录中文件数:9个 ├─1.欢迎.zip ├─2.Anaconda.zip ├─3.Jupyter NoteBooks.zip ├─4.应用深度学习.zip ├─5. 回归模型.zip ├─6.Siraj的神经网络.zip ├─7.矩阵数学和Numpy复习.zip ├─8.神经网络回顾.zip ├─9.项目.zip (2)\\\\2 卷积神经网络；目录中文件数:14个 ├─1.模型评估和验证.zip ├─10.Siraj的数据准备.zip ├─11.深度神经网络.zip ├─12 卷积神经网络.zip ├─13.Siraj的图像分类.zip ├─14.项目.zip ├─2.跟着Andrew Trask学习情感分析.zip ├─3.TFLearn简介.zip ├─4.为Siraj的课程做准备.zip ├─5.Siraj的情感分析.zip ├─6.Siraj的数学记号.zip ├─7.MinFlow.zip ├─8.云计算.zip ├─9.TensorFlow入门.zip (3)\\\\3.循环神经网络；目录中文件数:20个 ├─1.循环神经网络入门.zip ├─10.情绪预测RNN.zip ├─11.项目.生成电视剧剧本.zip ├─12.迁移学习.zip ├─13.Siraj的语言翻译.zip ├─14.序列到序列.zip ├─15.Siraj的聊天机器人.zip ├─16.强化学习.zip ├─17.Siraj的强化学习.zip ├─18.项目.语言翻译项目.zip ├─19.Siraj的图像生成.zip ├─2.Siraj的股票预测.zip ├─20.自编码器.zip ├─3.嵌入和Word2vec.zip ├─4.Siraj的风格迁移.zip ├─5.FloydHub他始人问答环节.zip ├─6.TensorBoard.zip ├─7.Siraj的音乐生成.zip ├─8.Siraj的文本生成.zip ├─9.权重初始化.zip (4)\\\\4.生成对抗网络；目录中文件数:6个 ├─1.Generative Adversarial Networks.zip ├─2.Siraj\\'s Video Generation.zip ├─3.Siraj\\'s One-Shot Learning.zip ├─4.Hyperparameters.zip ├─5.Deep Convolutional GANs.zip ├─6.Project.zip (5)\\\\英文版(.py文件来这里找)；目录中文件数:7个 ├─contentreleaseschedule-january2017.zip ├─Deep+Learning+Foundations+Student+Handbook.zip ├─Email.rtfd.zip ├─Project 1：Your first neural network.zip ├─Project 2：Object Classification.zip ├─Project 3：Generate TV Scripts.zip ├─中文直播.zip

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04-15 02:58

ApacheCN机器学习实战视频教程入门篇+进阶篇两套非常优秀的机器学习教学课程

ApacheCN机器学习实战视频教程入门篇+进阶篇两套非常优秀的机器学习教学课程 ===============课程目录=============== ├─(1) ApacheCN 机器学习实战学习情况（ML学习小组）- v1.0.0.mp4 ├─(2) ApacheCN 机器学习实战第10章利用K-均值聚类算法对未标注数据分组- v1.0.0.mp4 ├─(3) ApacheCN 机器学习实战第11章使用Apriori算法进行关联分析- v1.0.0.flv ├─(4) ApacheCN 机器学习实战第12章使用FP-growth算法来高效发现频繁项集- v1.0.0.mp4 ├─(5) ApacheCN 机器学习实战第13章利用PCA来简化数据- v1.0.0.mp4 ├─(6) ApacheCN 机器学习实战第14章利用SVD简化数据- v1.0.0.mp4 ├─(7) ApacheCN 机器学习实战第15章大数据与MapReduce- v1.0.0.mp4 ├─(8) ApacheCN 机器学习实战第16章第一期的总结- v1.0.0.mp4 ├─(9) ApacheCN 机器学习实战第1章机器学习实基础（@山上有棵树）- v1.0.0.mp4 ├─(10) ApacheCN 机器学习实战第2章 k-近邻算法（ @羊三）- v1.0.0.mp4 ├─(11) ApacheCN 机器学习实战第3章决策树- v1.0.0.mp4 ├─(12) ApacheCN 机器学习实战第4章朴素贝叶斯- v1.0.0.mp4 ├─(13) ApacheCN 机器学习实战第5章 Logistic回归- v1.0.0.mp4 ├─(14) ApacheCN 机器学习实战第6章 SVM-1-理论- v1.1.0.mp4 ├─(15) ApacheCN 机器学习实战第6章 SVM-2-代码- v1.1.0.mp4 ├─(16) ApacheCN 机器学习实战第7章利用AdaBoost元算法提高分类- v1.0.0.mp4 ├─(17) ApacheCN 机器学习实战第8章预测数值型数据-回归- v1.0.0.mp4 ├─(18) ApacheCN 机器学习实战第9章树回归- v1.0.0.mp4 (2)\\2；目录中文件数:40个 ├─(19) ApacheCN 机器学习实战第0章前言【为什么我们要录制《机器学习教学版》】.mp4 ├─(20) ApacheCN 机器学习实战第10章 K-Means(K-均值)聚类算法【1.理论】.mp4 ├─(21) ApacheCN 机器学习实战第11章使用Apriori算法进行关联分析【1.理论】.mp4 ├─(22) ApacheCN 机器学习实战第12章_使用 FP-growth 算法来高效发现频繁项集【1.理论】.mp4 ├─(23) ApacheCN 机器学习实战第13章利用PCA来简化数据【1.理论】- v2.0.0.mp4 ├─(24) ApacheCN 机器学习实战第13章利用PCA来简化数据【2.案例- 对半导体数据进行降维处理】.mp4 ├─(25) ApacheCN 机器学习实战第14章利用SVD简化数据【1.理论- SVD】.mp4 ├─(26) ApacheCN 机器学习实战第14章利用SVD简化数据【2.理论- 推荐系统】.mp4 ├─(27) ApacheCN 机器学习实战第14章利用SVD简化数据【3.案例- 餐馆菜肴推荐系统】.mp4 ├─(28) ApacheCN 机器学习实战第14章利用SVD简化数据【4.案例- 基于SVD的图像压缩】.mp4 ├─(29) ApacheCN 机器学习实战第15章大数据与MapReduce【1.理论】 v2.0.0.mp4 ├─(30) ApacheCN 机器学习实战第15章大数据与MapReduce【2.理论- 分布式SVM的Pegasos算法】.mp4 ├─(31) ApacheCN 机器学习实战第1章机器学习基础- v2.0.0.mp4 ├─(32) ApacheCN 机器学习实战第2章 k-近邻算法【1.理论】v2.0.0.mp4 ├─(33) ApacheCN 机器学习实战第2章 k-近邻算法【2.案例- 优化约会网站的配对效果】.mp4 ├─(34) ApacheCN 机器学习实战第2章 k-近邻算法【3.案例- 手写数字识别系统】.mp4 ├─(35) ApacheCN 机器学习实战第3章决策树【1.理论】- v2.0.0.mp4 ├─(36) ApacheCN 机器学习实战第3章决策树【2.案例- 判定鱼类和非鱼类】.mp4 ├─(37) ApacheCN 机器学习实战第3章决策树【3.案例- 使用决策树预测隐形眼镜类型】.mp4 ├─(38) ApacheCN 机器学习实战第4章朴素贝叶斯【1.理论】 v2.0.0.mp4 ├─(39) ApacheCN 机器学习实战第4章朴素贝叶斯【2.案例- 屏蔽社区留言板的侮辱性言论】.mp4 ├─(40) ApacheCN 机器学习实战第4章朴素贝叶斯【3.案例- 使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件】.mp4 ├─(41) ApacheCN 机器学习实战第5章 Logistic回归 2.案例- 使用Logistic回归在数据集上的分类.mp4 ├─(42) ApacheCN 机器学习实战第5章 Logistic回归【3.案例- 从疝气病症预测病马的死亡率】.mp4 ├─(43) ApacheCN 机器学习实战第5章_Logistic回归【1.理论】v2.0.0.mp4 ├─(44) ApacheCN 机器学习实战第6章支持向量机SVM【1.理论】- v2.0.0.mp4 ├─(45) ApacheCN 机器学习实战第6章支持向量机SVM【2.案例- 简单数据集分类】@片刻.mp4 ├─(46) ApacheCN 机器学习实战第6章支持向量机SVM【3.案例- (核函数)手写数字识别的优化】.mp4 ├─(47) ApacheCN 机器学习实战第7章集成方法-随机森林和AdaBoost【1.理论- 集成方法】.mp4 ├─(48) ApacheCN 机器学习实战第7章集成方法-随机森林和AdaBoost【2.理论- 随机森林】.mp4 ├─(49) ApacheCN 机器学习实战第7章集成方法-随机森林和AdaBoost【3.案例- 随机森林】.mp4 ├─(50) ApacheCN 机器学习实战第7章集成方法-随机森林和AdaBoost【4.理论- AdaBoost】.flv ├─(51) ApacheCN 机器学习实战第7章集成方法-随机森林和AdaBoost【5.案例- AdaBoost】.mp4 ├─(52) ApacheCN 机器学习实战第8章回归-预测数值型数据【2.案例- 简单数据集上进行线性回归】.mp4 ├─(53) ApacheCN 机器学习实战第8章回归-预测数值型数据【3.案例- 局部加权线性回归】.mp4 ├─(54) ApacheCN 机器学习实战第8章_回归-预测数值型数据【1.理论】.mp4 ├─(55) ApacheCN 机器学习实战第9章树回归【1.回归树, 理论-案例, 在简单数据集上构造回归树】.mp4 ├─(56) ApacheCN 机器学习实战第9章树回归【2.树剪枝, 预剪枝和后剪枝】.mp4 ├─(57) ApacheCN 机器学习实战第9章树回归【3.模型树, 理论-项目案例, 在分段数据上构造模型树.mp4 ├─(58) ApacheCN 机器学习实战第9章树回归【4.项目案例, 回归树, 模型树, 线性模型效果比较】.mp4

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01-29 02:49

NLP实践 TensorFlow打造聊天机器人完整版

NLP实践 TensorFlow打造聊天机器人完整版第1章课程导学对课程章节、知识点、课程安排、适用人群、前提条件以及学习完成后达到的程度进行了介绍，让同学们对本课程有基本的认识。 1-1 课程导学第2章基础知识介绍tensorflow的基础知识和原理，介绍tensorflow的基本训练方法和训练的注意点，介绍什么是Android系统及Android系统的四大基本组件，以及如何开发Android APP，开发工具用什么，环境如何搭建。 2-1 什么是TensorFlow 2-2 张量、图、会话 2-3 TensorFlow原理及模型训练 2-4 Android操作系统 2-5 Java安装 2-6 Java环境搭建 2-7 Android安装及运行 2-8 第一个Android程序第3章循环神经网络（RNN与LSTM）本章主要讲解了循环神经网络的相关知识，并介绍了循环神经网络的衍生网络LSTM，并对sequence to sequence和神经网络训练过程中的梯度爆炸和梯度消失相关内容介绍了解决方法。 3-1 常用模型 3-2 BP神经网络 3-3 循环神经网络（1） 3-4 循环神经网络（2） 3-5 循环神经网络（双向RNN） 3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） 3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） 3-8 长短期记忆网络（LSTM）第4章 NLP基础介绍什么是RNN和LSTM，并介绍他们在NLP处理中如何去使用，介绍什么是NLP语言模型，以及常用的工作方式，介绍什么是word2vec，并进行详细解释； 4-1 NLP基础 4-2 分词技术 4-3 词性标注 4-4 命名实体识别 4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） 4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） 4-7 隐马尔科夫模型 4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 4-9 朴素贝叶斯例子（1） 4-10 朴素贝叶斯例子（2） 4-11 朴素贝叶斯例子（3）第5章文本处理方法介绍如何建立语料库，以及可以通过什么方式去收集语料库，并介绍常用的语料库，以及介绍如何进行语料的处理和其处理思路等 5-1 语料的获取与处理 5-2 NLP中的语言模型 5-3 NLP中的语言模型一元模型和二元模型 5-4 NLP中的语言模型 N元模型 5-5 词向量与Word2vec 5-6 文本处理方法第6章实战之聊天语料处理结合上章节讲解的内容，本章主要针对我们在聊天机器人训练部分所使用的聊天语料进行处理，处理方法包括但不限于数据清洗、切词、训练语句划分、句子向量等 6-1 数据处理-环境搭建 6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 6-3 数据处理-句子的构造和判断 6-4 数据处理-正则表达式 6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） 6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） 6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） 6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） 6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） 6-11 数据处理-数据模型打包处理 6-12 语料处理实战小结第7章聊天机器人原理介绍什么是聊天机器人，以及聊天机器人的基本原理，并介绍如何将我们拿到的基础语料处理成我们想要的形式，最后整体阐述聊天机器人的架构设计及详细设计。 7-1 Seq2Seq模型 7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) 7-3 聊天机器人模型（1） 7-4 聊天机器人模型（2）第8章聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理本章介绍了TensorFlow关于模型的处理部分的内容，其中包括GPU和CPU的选择，batch的操作等，这些方法是模型训练的基础，在模型训练过程中起着关键的作用。 8-1 线程处理（1） 8-2 线程处理（2） 8-3 TensorFlow环境搭建 8-4 TensorFlow相关信息操作 8-5 数据操作转换长度 8-6 batch_flow（1） 8-7 batch_flow（2） 8-8 batch_flow（3） 8-9 batch_flow_bucket（1） 8-10 batch_flow_bucket（2） 8-11 batch_flow_bucket（3） 8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 8-13 batch_flow_bucket（5）测试第9章聊天机器人训练-seq2seq的模型编写本章使用TensorFlow来进行seq2seq模型训练，从头开始构建了一个seq2seq模型，并将这个模型在训练中进行使用。 9-1 基本流程介绍 9-2 基本参数保存，参数验证（1） 9-3 基本参数保存，参数验证（2） 9-4 基本参数保存，参数验证（3） 9-5 基本参数保存，参数验证（4） 9-6 构建模型（1） 9-7 构建模型（2） 9-8 构建一个单独的RNN cell 9-9 构建单独的编码器cell（1） 9-10 构建单独的编码器cell（2） 9-11 构建单独的编码器cell（3） 9-12 构建解码器（1） 9-13 构建解码器（2） 9-14 构建解码器（3） 9-15 构建解码器（4） 9-16 构建解码器（5） 9-17 构建解码器（6） 9-18 构建解码器（7） 9-19 构建解码器（8） 9-20 构建优化器（1） 9-21 构建优化器（2） 9-22 构建优化器（3） 9-23 输入检查 9-24 训练模型 9-25 预测模型第10章聊天机器人模型的训练和验证本章讲解如何使用tensorflow来训练聊天机器人，并将训练好的聊天机器人进行验证，验证后打包成webservice接口进行发布，从而使前端可以进行调用。 10-1 第一种模型训练（1） 10-2 第一种模型训练（2） 10-3 第一种模型训练（3） 10-4 第一种模型训练（4） 10-5 第一种模型训练（5） 10-6 第二种模型训练（1） 10-7 第二种模型训练（2） 10-8 第二种模型训练（3） 10-9 利用flask发布成Webservice接口第11章 Android的打包与发布介绍开发好的Android应用程序如何进行打包部署，以及在是打包部署过程中的注意事项，并带领大家将聊天机器人应用进行发布。 11-1 新建项目 11-2 代码结构讲解 11-3 私有变量的定义 11-4 参数初始化 11-5 听写UI监听器 11-6 合成回调监听器 11-7 听写监听器 11-8 语音合成参数设置 11-9 完善项目 11-10 打包发布

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07-28 02:22

Spark系列视频课程之一：精通与实战编程视频课程

Spark系列视频课程之一：精通与实战编程视频课程课程目标学完本课程，你可以掌握： 1.能够利用Scala进行面向对象编程，开发复杂的应用程序 2.能够熟练应用Scala的模式匹配技术 3.能够熟练掌握和应用Scala中的隐式参数与隐式转换 4.能够熟练掌握Scala的类型系统 5.能够快速上手Spark应用程序开发适用人群本课程适合于对编程语言有一定了解，了解Java编程语言以及面向对象基本概念的学员课程简介掌握大数据核心知识点，把握大数据最新趋势。一起交流讨论，掌控大数据时代。 Scala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。它也能运行于CLDC配置的Java ME中。目前还有另一.NET平台的实现，不过该版本更新有些滞后。Scala的编译模型（独立编译，动态类加载）与Java和C#一样，所以Scala代码可以调用Java类库（对于.NET实现则可调用.NET类库）。Scala包括编译器和类库，以及BSD许可证发布。学习Scala编程语言，为后续学习Spark奠定基础。

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01-28 08:32

全新升级第三代机器学习课程流形学习+强化学习+概念学习+神经网络+机器学习+课程答疑

全新升级第三代机器学习升级课程，融汇了最新总结的流形学习，强化学习，概念学习及神经网络课程，全新升级的机器学习等一系列课程，还对于有难度的章节和课程部分安排了课程答疑，以便汇总各类同学们学习中非常容易遇到的问题，帮助大家提高学习质量。同时课程为同学们提供了全面的课程配套学习资料，这样在结合视频课程学习，文档学习以及课程的答疑，相信同学们一定可以将机器学习这块技术难点攻克下来。 ===============课程目录=============== ├─1、机器学习的数学基础.flv ├─2、机器学习的数学基础.flv ├─3、机器学习的哲学.flv ├─4 、机器学习的数学基础..flv ├─5、经典机器学习模型.flv ├─6、经典机器学习模型.flv ├─7、经典机器学习模型.flv ├─8、线性模型.flv ├─9、线性模型.flv ├─10、核方法.flv ├─11、核方法.flv ├─12、统计学习.flv ├─13、统计学习.flv ├─14、统计学习.flv ├─15、统计学习.flv ├─16、无监督学习.flv ├─17、流形学习.flv ├─18、概念学习.flv ├─19、神经网络.flv ├─20、强化学习.flv ├─第10课_答疑.flv ├─第12课_答疑.flv ├─第15课_答疑.flv ├─第17课_答疑.flv ├─第18课_答疑.flv ├─第1课_答疑.flv ├─第20课_答疑.flv ├─第2课_答疑.flv ├─第3课_答疑.flv ├─第4课_答疑.flv ├─第5课_答疑.flv ├─第6课_答疑.flv ├─第7课_答疑.flv ├─第9课_答疑.flv (1)\02.资料；目录中文件数:41个 ├─10、核方法.pdf ├─12、统计学习.pdf ├─15、统计学习.pdf ├─16、无监督学习.pdf ├─1、机器学习的数学基础.pdf ├─2、机器学习的数学基础.pdf ├─3、机器学习的哲学.pdf ├─4、机器学习的数学基础.pdf ├─5、经典机器学习模型.pdf ├─6、经典机器学习模型.pdf ├─72-Guo-PRICAI.pdf ├─7、经典机器学习模型.pdf ├─8、线性模型.pdf ├─lda_exp.zip ├─lle.pdf ├─Logistic Regression.zip ├─Note11_Lagrange.pdf ├─Note12_Lagrange2.pdf ├─Note_10_GOLS.pdf ├─Note_13_MaxMargin.pdf ├─Note_14_Kernel.pdf ├─Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf ├─Note_16_ EM.pdf ├─Note_16_Expectation Maximization Algorithm.pdf ├─Note_17_Locally Linear Embedding.pdf ├─Note_3_LNorm.pdf ├─Note_4-GradientDescent.pdf ├─Note_5_NaiveBayes.pdf ├─Note_6_CART.pdf ├─Note_7_EnsembleLearning.pdf ├─Note_7_GBDT.pdf ├─Note_8_OLS.pdf ├─probability ( MIT Bertsekas).pdf ├─RandomForest.zip ├─第一课：相关资料chapter03.pdf ├─第一课：笔记Note_1_MachineLearningIntro.pdf ├─第一课：笔记Note_2_Geometric Interpretation of Determinant(1).pdf ├─第一课：笔记Note_3_LNorm(1).pdf ├─第五课_代码.zip ├─第六课_代码.zip ├─第六课_代码Py3.rar

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03-23 05:57

Ai智能高级自动化运维课程尖端运维自动化维系统开发高级运维项目开发实战

Ai智能高级自动化运维课程尖端运维自动化维系统开发高级运维项目开发实战 Ai智能级的自动化运维开发课程，相比较起同学们以往接触到的自动化运维课程，更具有智能化和自动化的意义，但与此同时必然的就是课程难度的提升。但是换个角度来看，课程内容是以高级的开发以及超多具有实战意义的项目为主，能够帮助同学们在后续的运维过程中更容易拔得头筹。从近几年的运维学习的趋势来看，从传统的Linux运维到自动化运维，再到引入Python编程进行自动化的运维，从这次Ai的智能运维看，未来的运维技术会有更高的要求，同学们要抓紧学习。教程目录： ├─229.211、数据原理及基础-1-1(P229).flv.mp4 ├─230.211、数据原理及基础-1-2(P230).flv.mp4 ├─231.211、数据原理及基础-2(P231).flv.mp4 ├─232.212、数据原理及基础-1(P232).flv.mp4 ├─233.213、数据原理及基础-1(P233).flv.mp4 ├─234.214、数据原理及基础-1(P234).flv.mp4 ├─235.215、数据原理及基础-1(P235).flv.mp4 ├─236.216、数据原理及基础-1(P236).flv.mp4 ├─237.217、数据原理及基础-1(P237).flv.mp4 ├─238.218、数据原理及基础-1(P238).flv.mp4 ├─239.219、数据原理及基础-1(P239).flv.mp4 ├─240.220、数据原理及基础-2(P240).flv.mp4 ├─241.221、数据原理及基础-2(P241).flv.mp4 ├─242.222、数据原理及基础-2(P242).flv.mp4 ├─243.223、数据原理及基础-2(P243).flv.mp4 ├─244.224、数据原理及基础-2(P244).flv.mp4 ├─245.225、数据原理及基础-2(P245).flv.mp4 ├─246.226、数据原理及基础-2(P246).flv.mp4 ├─247.227、数据原理及基础-2(P247).flv.mp4 ├─248.228、数据原理及基础-2-1(P248).flv.mp4 ├─249.228、数据原理及基础-2-2(P249).flv.mp4 ├─250.228、数据原理及基础-2–3(P250).flv.mp4 ├─251.229、数据原理及基础-3(P251).flv.mp4 ├─252.230、数据原理及基础-3-1(P252).flv.mp4 ├─253.230、数据原理及基础-3-2(P253).flv.mp4 ├─254.231、数据原理及基础-3(P254).flv.mp4 ├─255.232、数据原理及基础-3(P255).flv.mp4 ├─256.233、数据原理及基础-3(P256).flv.mp4 ├─257.234、数据原理及基础-3-1(P257).flv.mp4 ├─258.234、数据原理及基础-3-2(P258).flv.mp4 ├─259.235、数据原理及基础-3(P259).flv.mp4 ├─260.236、数据原理及基础-3-1(P260).flv.mp4 ├─261.236、数据原理及基础-3-2(P261).flv.mp4 ├─262.237、数据原理及基础-3(P262).flv.mp4 ├─263.238、Python的网络开发-1(P263).flv.mp4 ├─264.239、Python的网络开发-1(P264).flv.mp4 ├─265.240、Python的网络开发-1-1(P265).flv.mp4 ├─266.240、Python的网络开发-1-2(P266).flv.mp4 ├─267.241、Python的网络开发-1-1(P267).flv.mp4 ├─268.241、Python的网络开发-1-2(P268).flv.mp4 ├─269.242、Python的网络开发-1(P269).flv.mp4 ├─270.243、Python的网络开发-1(P270).flv.mp4 ├─271.244、Python的网络开发-2(P271).flv.mp4 ├─272.245、Python的网络开发-2(P272).flv.mp4 ├─273.246、Python的网络开发-2(P273).flv.mp4 ├─274.247、Python的网络开发-2(P274).flv.mp4 ├─275.248、Python的网络开发-3(P275).flv.mp4 ├─276.249、Python的网络开发-3(P276).flv.mp4 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机器学习基石培训台大讲师林轩田机器学习基础入门培训视频教程机器学习课程

机器学习基石培训台大讲师林轩田机器学习基础入门培训视频教程机器学习课程

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深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程

深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程课程目标: 掌握RNN与LSTM网络原理，熟练使用Tensorflow进行建模工作。适用人群: 机器学习,深度学习,人工智能方向爱好者课程简介: 课程首先讲解RNN与LSTM网络结构特点以及实例演示如何使用Tensorflow构造网络模型，基于唐诗数据集建立LSTM模型进行序列预测。代码示例演示如何使用Tensorflow从零开始训练唐诗生成网络模型。

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06-05 09:19

清华博士带队-机器学习硬核心-最优化算法凸优化算法与优化烧脑的尖峰算法实战课程

清华博士带队-机器学习硬核心-最优化算法凸优化算法与优化烧脑的尖峰算法实战课程凸优化在机器学习领域有极其重要的作用。凸优化，或叫做凸最优化，凸最小化，是数学最优化的一个子领域，研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题。凸优化在某种意义上说较一般情形的数学最优化问题要简单，譬如在凸优化中局部最优值必定是全局最优值。凸函数的凸性使得凸分析中的有力工具在最优化问题中得以应用，如次导数等。 ===============课程目录=============== (1)\1 优化理论概述；目录中文件数:3个 ├─1 优化绪论.mp4 ├─2 凸集.mp4 ├─3 凸函数.mp4 (2)\2 线性规划；目录中文件数:7个 ├─1 线性规划模型的标准化.mp4 ├─2 求解的基本概念和性质.mp4 ├─3 图解法.mp4 ├─4 单纯形法（一）.mp4 ├─5 单纯形法（二）.mp4 ├─6 对偶问题定义.mp4 ├─7 对偶问题例题讲解.mp4 (3)\3 优化条件与算法；目录中文件数:9个 ├─1 无约束问题的最优性条件（一）.mp4 ├─2 无约束问题的最优性条件（二）.mp4 ├─3 约束问题的最优性条件（一）.mp4 ├─4 约束问题的最优性条件（二）.mp4 ├─5 约束问题的最优性条件（三）.mp4 ├─6 优化设计问题的基本解法.mp4 ├─7 基本解法例题.mp4 ├─8 算法收敛性和终止准则.mp4 ├─9 总结.mp4 (4)\4 无约束优化；目录中文件数:14个 ├─1 一维搜索（一）.mp4 ├─10 牛顿法.mp4 ├─11 阻尼牛顿法.mp4 ├─12 共轭梯度法（一）.mp4 ├─13 共轭梯度法（二）.mp4 ├─14 总结.mp4 ├─2 一维搜索（二）.mp4 ├─3 一维搜索0.618法.mp4 ├─4 一维搜索0.618法例题讲解.mp4 ├─5 一维搜索Fibonacci法.mp4 ├─6 函数逼近法.mp4 ├─7 一维搜索小结.mp4 ├─8 最速下降法.mp4 ├─9 最速下降法举例.mp4 (5)\课件；目录中文件数:4个 ├─1 优化理论概述.pdf ├─2 线性规划.pdf ├─3 优化条件与算法.pdf ├─4 无约束优化.pdf

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01-28 09:34

Ai专家带队-倾力打造深度Ai人工智能架构师全新Ai就业实战课程 Ai人工智能教程

Ai专家带队-倾力打造深度Ai人工智能架构师全新Ai就业实战课程 Ai人工智能教程倾力打造深度Ai人工智能架构师课程由一线Ai人工智能专家亲自带队授课，引领同学们进入AI人工智能领域。可以肯定的说，目前Ai领域的顶尖人才缺口是极大的，如果同学们有志向在此领域进行发展，就一定要在“硬”技术上下足功夫，因为Ai人工智能的学习本身就是一种调整，加上一些算法的枯燥，无疑都加大了AI学习的难度。但是对于总喜欢挑战的同学们来说，在具备一些基础的技能后，进行本课程的研习，包括机器学习算法，深度学习框架，卷积神经网络，循环神经网络，生成式对抗神经网络，PyTorch，深度强化学习，人脸识别等等，会越发激起学习的动力。 ===============课程目录=============== (0)；目录中文件数:13个 ├─cuda_9.0.176_win10.exe ├─numpy&pandas.pptx ├─python01.pdf ├─python02.pdf ├─python03.pdf ├─python04.pdf ├─Python学习手册(第4版).pdf ├─Python编程：从入门到实践.pdf ├─tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl ├─torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64-nocuda.whl ├─torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl ├─深度学习（一）.pdf (1)\25-第一天-Python入门(一)-数据类型一 (2)\27-第二天-Python入门(二)-数据类型二 ├─练习题.docx (3)\04-第三天-Python入门(三)-语句 (4)\06-第四天-Python入门(四)-函数 ├─练习题.docx ├─练习题2.docx ├─练习题2答案.docx ├─练习题答案.docx (5)\11-第五天-Python入门(五)-面向对象编程 (6)\13-第六天-Python入门(六)-PIL&图像处理 ├─PIL.txt (7)\18-第七天-Python入门(七)-数值计算框架 (8)\20-第八天-Python入门(八)-文件XML、多线程 (9)\25-第九天-Python入门(九)-正则表达式、HTP、爬虫 (10)\27-第十天-传统机器学习算法KNN、Kmeans ├─test01.py (11)\03-第十一天-深度学习框架Tensflow、Pytorch ├─Ai人工智能教程_03_14_22_17_264.mp4 ├─Ai人工智能教程_03_15_11_19_122.mp4 (12)第十二天-高等数学 (13)第十三天-线性代数 (14)第十四天-线性代数、概率论 (15)第十五天-概率论 (16)第十六天-深度学习(一)线性问题、损失函数 (17)第十七天-深度学习(二)-梯度下降、拟合 (18)第十八天-深度学习(三)-卷积神经网络 (19)第十九天-深度学习(四)-卷积神经网络模型 (20)第二十天-深度学习(五) (21)第二十一天-深度学习(六) (22)第二十二天-深度学习(七)-优化器 (23)第二十三天-深度学习(八)-循环神经网络 (24)第二十四天-深度学习(九)-循环神经网络二 (25)第二十五天-深度学习(十) (26)第二十六天-深度学习(十一)-生成式对抗神经网络 (27)第二十七天-深度学习-自编码 (28)第二十八天-深度强化学习 (29)第二十九天-PyTorch (30)第三十天-人脸识别算法 (31)第一天-Python入门(一)-数据类型一\视频 ├─Ai人工智能教程_25_14_04_00_667.mp4 ├─Ai人工智能教程_25_15_14_20_221.mp4 ├─Ai人工智能教程_25_16_30_47_812.mp4 (32)\25-第一天-Python入门(一)-数据类型一\资料 (33)\25-第一天-Python入门(一)-数据类型一\软件 ├─Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe ├─pycharm-community-.2.2.exe (34)\27-第二天-Python入门(二)-数据类型二\视频 ├─Ai人工智能教程_27_10_01_22_853.mp4 ├─Ai人工智能教程_27_11_12_47_440.mp4 ├─Ai人工智能教程_27_13_59_38_729.mp4 ├─Ai人工智能教程_27_15_06_15_392.mp4 ├─Ai人工智能教程_27_16_06_14_661.mp4 (35)\04-第三天-Python入门(三)-语句\视频 ├─Ai人工智能教程_04_10_28_59_928.mp4 ├─Ai人工智能教程_04_11_16_26_415.mp4 ├─Ai人工智能教程_04_14_00_15_457.mp4 ├─Ai人工智能教程_04_15_23_47_929.mp4 (36)\06-第四天-Python入门(四)-函数\视频 ├─Ai人工智能教程_06_10_03_54_994.mp4 ├─Ai人工智能教程_06_14_01_34_875.mp4 ├─Ai人工智能教程_06_15_15_54_36.mp4 ├─Ai人工智能教程_06_16_39_57_206.mp4 (37)\11-第五天-Python入门(五)-面向对象编程\代码 (38)\11-第五天-Python入门(五)-面向对象编程\视频 ├─Ai人工智能教程_11_10_03_50_503.mp4 ├─Ai人工智能教程_11_11_10_23_805.mp4 ├─Ai人工智能教程_11_14_03_12_779.mp4 ├─Ai人工智能教程_11_15_22_16_684.mp4 (39)\13-第六天-Python入门(六)-PIL&图像处理 (40)\13-第六天-Python入门(六)-PIL&图像处理\视频 ├─Ai人工智能教程_13_10_04_59_768.mp4 ├─Ai人工智能教程_13_11_11_31_58.mp4 ├─Ai人工智能教程_13_14_02_34_581.mp4 ├─Ai人工智能教程_13_15_00_14_294.mp4 (41)\18-第七天-Python入门(七)-数值计算框架\img (42)\18-第七天-Python入门(七)-数值计算框架\test_1122 ├─file.npy ├─test01.py ├─test02.py ├─test03.py (43)\18-第七天-Python入门(七)-数值计算框架\代码 test (44)\18-第七天-Python入门(七)-数值计算框架\视频 ├─Ai人工智能教程_18_10_02_09_983.mp4 ├─Ai人工智能教程_18_11_25_33_272.mp4 ├─Ai人工智能教程_18_14_00_41_95.mp4 ├─Ai人工智能教程_18_15_24_56_7.mp4 ├─Ai人工智能教程_18_16_33_08_966.mp4 (45)\20-第八天-Python入门(八)-文件XML、多线程\代码 (46)\20-第八天-Python入门(八)-文件XML、多线程\视频 ├─Ai人工智能教程_20_10_10_16_222.mp4 ├─Ai人工智能教程_20_11_16_47_925.mp4 ├─Ai人工智能教程_20_13_59_55_435.mp4 ├─Ai人工智能教程_20_15_39_26_731.mp4 (47)\25-第九天-Python入门(九)-正则表达式、HTP、爬虫\代码 ├─正则表达式.png (48)\25-第九天-Python入门(九)-正则表达式、HTP、爬虫\视频 ├─Ai人工智能教程_25_10_00_13_223.mp4 ├─Ai人工智能教程_25_11_47_11_168.mp4 ├─Ai人工智能教程_25_14_17_03_908.mp4 ├─Ai人工智能教程_25_15_22_46_283.mp4 (49)\27-第十天-传统机器学习算法KNN、Kmeans\代码 (50)\27-第十天-传统机器学习算法KNN、Kmeans\视频 ├─Ai人工智能教程_27_10_03_52_960.mp4 ├─Ai人工智能教程_27_11_36_52_814.mp4 ├─Ai人工智能教程_27_14_00_20_991.mp4 ├─Ai人工智能教程_27_16_12_57_467.mp4 (51)\08-第十二天-高等数学\代码 (52)\08-第十二天-高等数学\视频 ├─Ai人工智能教程_08_10_02_43_851.mp4 ├─Ai人工智能教程_08_11_24_20_123.mp4 ├─Ai人工智能教程_08_14_02_23_818.mp4 ├─Ai人工智能教程_08_15_28_41_34.mp4 (53)\10-第十三天-线性代数\视频 ├─Ai人工智能教程_10_10_31_37_215.mp4 ├─Ai人工智能教程_10_11_30_35_942.mp4 ├─Ai人工智能教程_10_14_00_07_260.mp4 ├─Ai人工智能教程_10_15_27_53_704.mp4 (54)\15-第十四天-线性代数、概率论\视频 ├─Ai人工智能教程_15_10_17_55_361.mp4 ├─Ai人工智能教程_15_11_21_44_346.mp4 ├─Ai人工智能教程_15_14_01_28_458.mp4 ├─Ai人工智能教程_15_14_24_47_127.mp4 ├─Ai人工智能教程_15_15_11_54_376.mp4 (55)\17-第十五天-概率论\视频 ├─Ai人工智能教程_17_10_19_41_471.mp4 ├─Ai人工智能教程_17_11_30_18_254.mp4 ├─Ai人工智能教程_17_14_00_23_353.mp4 ├─Ai人工智能教程_17_15_16_53_681.mp4 (56)\22-第十六天-深度学习(一)线性问题、损失函数\PPT (57)\22-第十六天-深度学习(一)线性问题、损失函数\代码 (58)\22-第十六天-深度学习(一)线性问题、损失函数\视频 ├─Ai人工智能教程_22_10_00_57_719.mp4 ├─Ai人工智能教程_22_10_47_08_752.mp4 ├─Ai人工智能教程_22_11_50_43_711.mp4 ├─Ai人工智能教程_22_14_03_38_656.mp4 ├─Ai人工智能教程_22_15_10_08_222.mp4 ├─Ai人工智能教程_22_16_13_19_411.mp4 (59)\24-第十七天-深度学习(二)-梯度下降、拟合\代码 (60)\24-第十七天-深度学习(二)-梯度下降、拟合\视频 ├─Ai人工智能教程_24_10_03_46_373.mp4 ├─Ai人工智能教程_24_11_48_55_738.mp4 ├─Ai人工智能教程_24_14_02_17_766.mp4 ├─Ai人工智能教程_24_15_44_49_686.mp4 (61)\30-第十八天-深度学习(三)-卷积神经网络\代码 (62)\30-第十八天-深度学习(三)-卷积神经网络\视频 ├─Ai人工智能教程_30_10_04_21_870.mp4 ├─Ai人工智能教程_30_11_03_37_528.mp4 ├─Ai人工智能教程_30_14_03_57_235.mp4 ├─Ai人工智能教程_30_15_25_51_849.mp4 ├─Ai人工智能教程_30_16_36_52_748.mp4 (63)\07-第十九天-深度学习(四)-卷积神经网络模型\sample (64)\07-第十九天-深度学习(四)-卷积神经网络模型\yellow (65)\07-第十九天-深度学习(四)-卷积神经网络模型\视频 ├─Ai人工智能教程_07_10_05_13_118.mp4 ├─Ai人工智能教程_07_11_24_53_141.mp4 (66)\09-第二十天-深度学习(五)\代码 ├─generate_empty.py ├─generate_sample.py ├─Net.py ├─random_sample_test.py ├─random_sample_train.py ├─sample_test.py ├─sample_train.py (67)\09-第二十天-深度学习(五)\视频 ├─Ai人工智能教程_09_10_19_17_145.mp4 ├─Ai人工智能教程_09_11_34_51_261.mp4 (68)\14-第二十一天-深度学习(六)\代码 (69)\14-第二十一天-深度学习(六)\视频 ├─Ai人工智能教程_14_11_03_07_96.mp4 ├─Ai人工智能教程_14_14_22_27_961.mp4 ├─Ai人工智能教程_14_15_35_22_560.mp4 (70)\16-第二十二天-深度学习(七)-优化器\代码 (71)\16-第二十二天-深度学习(七)-优化器\视频 ├─Ai人工智能教程_16_10_03_14_726.mp4 ├─Ai人工智能教程_16_11_17_22_727.mp4 ├─Ai人工智能教程_16_13_59_15_289.mp4 ├─Ai人工智能教程_16_15_27_15_25.mp4 (72)\21-第二十三天-深度学习(八)-循环神经网络\代码 (73)\21-第二十三天-深度学习(八)-循环神经网络\视频 ├─Ai人工智能教程_21_10_02_53_502.mp4 ├─Ai人工智能教程_21_11_31_59_563.mp4 ├─Ai人工智能教程_21_14_00_02_3.mp4 ├─Ai人工智能教程_21_15_16_55_149.mp4 (74)\23-第二十四天-深度学习(九)-循环神经网络二\代码 (75)\23-第二十四天-深度学习(九)-循环神经网络二\视频 ├─Ai人工智能教程_23_10_01_33_787.mp4 ├─Ai人工智能教程_23_11_20_38_440.mp4 ├─Ai人工智能教程_23_14_01_55_446.mp4 ├─Ai人工智能教程_23_15_32_40_364.mp4 (76)\28-第二十五天-深度学习(十)\代码 (77)\28-第二十五天-深度学习(十)\视频 ├─Ai人工智能教程_28_10_02_50_454.mp4 ├─Ai人工智能教程_28_11_22_12_422.mp4 ├─Ai人工智能教程_28_14_00_20_936.mp4 ├─Ai人工智能教程_28_15_23_54_257.mp4 ├─Ai人工智能教程_28_16_28_16_660.mp4 (78)\30-第二十六天-深度学习(十一)-生成式对抗神经网络\代码 ├─DCGAN.py ├─GAN.py (79)\30-第二十六天-深度学习(十一)-生成式对抗神经网络\数据 ├─Cartoon_faces.zip (80)\30-第二十六天-深度学习(十一)-生成式对抗神经网络\视频 ├─Ai人工智能教程_30_10_01_34_895.mp4 ├─Ai人工智能教程_30_11_10_09_318.mp4 ├─Ai人工智能教程_30_14_05_09_625.mp4 ├─Ai人工智能教程_30_15_11_32_790.mp4 (81)\04-第二十七天-深度学习-自编码\代码 (82)\04-第二十七天-深度学习-自编码\视频 ├─Ai人工智能教程_04_10_03_48_209.mp4 ├─Ai人工智能教程_04_11_26_16_335.mp4 ├─Ai人工智能教程_04_14_01_38_706.mp4 ├─Ai人工智能教程_04_15_26_25_716.mp4 ├─Ai人工智能教程_04_16_42_58_967.mp4 (83)\06-第二十八天-深度强化学习\代码 (84)\06-第二十八天-深度强化学习\视频 ├─Ai人工智能教程_06_10_02_32_334.mp4 ├─Ai人工智能教程_06_11_32_07_322.mp4 ├─Ai人工智能教程_06_14_00_37_503.mp4 ├─Ai人工智能教程_06_15_27_42_987.mp4 ├─Ai人工智能教程_06_17_14_26_154.mp4 (85)\11-第二十九天-PyTorch\代码 ├─img.zip (86)\11-第二十九天-PyTorch\视频 ├─Ai人工智能教程_11_10_04_36_971.mp4 ├─Ai人工智能教程_11_11_16_25_409.mp4 ├─Ai人工智能教程_11_14_01_20_547.mp4 ├─Ai人工智能教程_11_15_33_44_202.mp4 (87)\13-第三十天-人脸识别算法\视频 ├─Ai人工智能教程_13_10_03_37_585.mp4 ├─Ai人工智能教程_13_11_38_30_153.mp4 ├─Ai人工智能教程_13_14_00_55_329.mp4 (88)\11-第五天-Python入门(五)-面向对象编程\代码\test_0311 ├─test01.py ├─test02.py ├─test03.py ├─test04.py ├─test05.py ├─test06.py ├─test07.py 内容过多，中间省略部分代码目录 ├─misc.xml ├─modules.xml ├─test.iml ├─workspace.xml (129)\23-第二十四天-深度学习(九)-循环神经网络二\代码\test_0523\code ├─0000.jpg

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