推荐 贪心学院:机器学习高阶训练营,AI算法高级工程师培训视频+源码

课程简介

本套课程来自贪心学院:机器学习高阶训练营培训课程,官网售价21998元。授课老师通俗易懂地讲解每一个技术细节,力求用最少的时间成本来帮助大家掌握那些很难自学的原理和模型。课程面向已经从事AI行业的工程师、研究员、科学家以及深耕AI领域的硕士、博士生。
目前从事AI工作具备良好的Python编程能力具备一定机器学习基础,零基础学员不太适合。
课程共343节视频,包含资料代码共计45G,课程目录和下载链接在文章底部。

课程收获

1.掌握VAE、GAN、Seq2Seq、Attention、Transformer、Bert、XLNet等比较前沿的知识点;
2.掌握如何搭建人脸识别、语音识别、推荐、机器翻译、强化学习、风格迁移等系统。
3.掌握凸优化、增强学习、主题模型、概率图等经典且有一定难度的知识点;
4.掌握所有核心的机器学习算法原理、推导以及应用,并且能够把不同的知识点串起来,理解算法的本质;

贪心学院:机器学习高阶训练营视频截图

适合人群:

1.对机器学习领域最新知识体系深入学习,想转型到一线做AI工程师的学员;
2.已经在AI领域从事工作,但技术上感觉遇到了瓶颈,想进一步突破的学员.
4.有机器学习基础,有较强的编程能力,对数据结构与算法比较熟悉;
3.之后想从事AI相关研究工作,想申请国外名校读相关专业的硕士/博士;

课程目录:贪心学院:机器学习高阶训练营
全部git资料完整
视频
任务1: mlcamp_course_info.mp4
任务2: 课程介绍.mp4
任务3: 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4
任务4: transportation problem.mp4
任务5: portfolio optimization.mp4
任务6: set cover problem.mp4
任务7: duality.mp4
任务8: 答疑部分.mp4
任务9:从词嵌入到文档距离01.mp4
任务10:从词嵌入到文档距离02.mp4
任务11 .mp4
任务12:svm 的直观理解.mp4
任务13:svm 的数学模型.mp4
任务14:带松弛变量的svm.mp4
任务15:带kernel的svm.mp4
任务18:kernel linear regression.mp4
任务22:直播答疑01.mp4
任务25:lp实战02.mp4
任务29.mp4
任务32:basis expansion.mp4
任务41:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4
任务45:模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4
任务49:softmax with cross entropy01.mp4
任务53:kernel logistic regression and the import vec02.mp4
任务55:lda 作为分类器答疑.mp4
任务58:ensemble majority voting.mp4
任务61:ensemble random forests.mp4
任务77:xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4
任务81:lightgbm-01.mp4
任务86:em 算法思路.mp4
任务93:kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4
任务105:基于HMM的中文分词: jieba分词原理2_ev.mp4
任务108:Graphical Models_ev.mp4
任务113:XGBoost分类问题-01_ev.mp4
任务114:XGBoost分类问题-02_ev.mp4
任务120:forward algorithm.mp4
任务129:inference problem.mp4
任务134:神经网络的误差向后传递算法.mp4
任务146:多通道输入, 多通道输出的卷积操作, 典型的卷积网络结构.mp4
任务149:卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4
任务154:EffNet-02.mp4
任务158:ShuffleNet-01.mp4
任务161:神经网络的梯度消失及其对策.mp4
任务183:梯度消失 爆炸的解决方案.mp4
任务189:LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4
任务197:Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧tmp.mp4 任务90:em 与 kmeans 的关系.mp4 任务
98:klda实例+homework1讲评-02.mp4 任务
89:em 与高斯混合模型.mp4 任务
88:em 算法的收敛性证明.mp4 任务
94:kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4 任务
96:kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4 任务
99:klda实例+homework1讲评-03.mp4 任务
84:聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4
任务85:k-means 的特性 k-means++.mp4
任务91:dbscan聚类算法.mp4
任务95:kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4
任务92:课后答疑.mp4
务87:em 算法推演.mp4
任务80:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4
任务83:lightgbm-03.mp4 任务
82:lightgbm-02.mp4 任务
97:klda实例+homework1讲评-01.mp4
任务74:xgboost-03.mp4 任务75:xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4
任务73:xgboost-02.mp4 任务72:xgboost-01.mp4
任务71:如何寻找树的形状.mp4
任务69:使用泰勒级数近似目标函数.mp4
任务79:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4
任务67:目标函数的构建.mp4 任务66:提升树.mp4
任务68:additive training.mp4 任务65:集成模型.mp4
任务78:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4
任务62:ensemble stacking.mp4 任务63:答疑.mp4
任务57:kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4
任务70:重新定义一棵树.mp4 任务64:决策树的应用.mp4
任务76:xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4
任务52:kernel logistic regression and the import vec01.mp4
任务51:softmax with cross entropy03.mp4 任务60:ensemble boosting.mp4 任务50:softmax with cross entropy02.mp4
任务48:pca和lda的原理和实战03.mp4
任务47:pca和lda的原理和实战02.mp4
任务46:pca和lda的原理和实战01.mp4
任务59:ensemble bagging.mp4
任务44:模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4
任务40:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4
任务42:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4
任务37: softmax 多元逻辑回归.mp4
任务35:ridge, lasso, elasticnet.mp4
任务56:lda 作为降维工具.mp4
任务39:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4
任务33:bias 与 variance.mp4
任务54:lda 作为分类器.mp4
任务30:引言.mp4
任务31:线性回归.mp4
任务43:模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4
任务38:梯度下降法.mp4 任务309.mp4
任务36:逻辑回归.mp4 任务302.mp4 任务308.mp4
任务303.mp4 任务301.mp4 任务307.mp4
任务34:正则化.mp4 任务299.mp4 任务306.mp4 任务300.mp4 任务304.mp4
任务305.mp4 任务295.mp4 任务296.mp4 任务292.mp4 任务28:hard,np hard-02.mp4 任务290.mp4 任务289.mp4 任务286.mp4 任务288.mp4
任务29:hard,np hard-03.mp4 任务298.mp4 任务281.mp4
任务294.mp4 任务27:hard,np hard-01.mp4 任务285.mp4
任务293.mp4 任务279.mp4 任务278.mp4 任务276.mp4
任务273.mp4
任务275.mp4 任务284.mp4 任务287.mp4 任务26:lp
实战03.mp4
任务272.mp4 任务270.mp4 任务271.mp4 任务291.mp4 任务267.mp4
任务282.mp4 任务283.mp4 任务269.mp4 任务268.mp4 任务280.mp4
任务264:.mp4 任务262.mp4 任务260.mp4 任务263.mp4 任务277.mp4
任务255.mp4 任务265:.mp4 任务256.mp4 任务251.mp4 任务258.mp4
任务257.mp4 任务274.mp4 任务24:lp实战01.mp4 任务250.mp4
任务266.mp4 任务249.mp4 任务246.mp4 任务247.mp4
任务244.mp4
任务248.mp4
任务245.mp4
任务243.mp4
任务239.mp4
任务238.mp4
任务261.mp4
任务242.mp4
任务241.mp4
任务236.mp4
任务259.mp4
任务254.mp4
任务253.mp4
任务252.mp4
任务231.mp4
任务233.mp4
任务230.mp4
任务240.mp4
任务23:直播答疑02.mp4
任务237.mp4
任务223.mp4
任务229.mp4
任务221.mp4
任务225.mp4
任务222.mp4
任务21:vc维.mp4
任务220.mp4
任务234.mp4
任务218.mp4
任务232.mp4
任务226.mp4 任务217.mp4
任务216.mp4 任务227.mp4
任务219.mp4 任务235.mp4
任务20:交叉验证.mp4
任务214.mp4 任务224.mp4
任务215.mp4 任务208.mp4
任务228.mp4 任务209.mp4
任务207.mp4 任务202:Word2Vec论文解读-02.mp4
任务213.mp4 任务212.mp4
任务203:Word2Vec论文解读-03.mp4
任务200:课中答疑.mp4 任务211.mp4
任务198:Bert的原理.mp4
任务19:kernel pca.mp4
任务199:课后答疑.mp4
任务196:Layer Normalization.mp4
任务206:使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4
任务210.mp4 任务195:Positional Encoding.mp4
任务204:使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4
任务194:Self-Attention注意力机制的原理.mp4
任务193:Transformer入门.mp4
任务205:使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4
任务201:Word2Vec论文解读-01.mp4
任务190:LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4
任务197:Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4
任务192:Attention的原理.mp4
任务184:双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4
任务182:GRU的原理.mp4 任务186:人脸关键点检测项目讲解-01.mp4
任务17:使用svm支持多个类别.mp4
任务191:为什么需要Attention注意力机制.mp4
任务187:人脸关键点检测项目讲解-02.mp4
任务176:语言模型的原理及其应用.mp4
任务179:RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4
任务181:LSTM的原理.mp4 任务185:课后答疑.mp4
任务172.mp4 任务188:人脸关键点检测项目讲解-03.mp4
任务171.mp4 任务170.mp4 任务173.mp4
任务178:基于固定窗口的神经语言模型.mp4
任务180:RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4
任务177:基于n-gram的语言模型.mp4
任务174.mp4
任务175:课后答疑.mp4
任务164:神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4
任务169.mp4
任务163:神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4
任务167.mp4 任务168.mp4
任务16:svm的smo的解法.mp4
任务166:批处理梯度下降法, 随机梯度下降法, mini批处理梯度下降法.mp4
任务160:ShuffleNet-03.mp4
任务156:MobileNet-02.mp4
任务151:经典的卷积网络一览.mp4
任务153:EffNet-01.mp4
任务150:卷积层的各种变体.mp4
任务155:MobileNet-01.mp4
任务165:神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4
任务148:卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4
任务152:课后答疑.mp4
任务147:卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4
任务145:卷积的原理.mp4 任务162:神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4 任务141:bp算法回顾-03.mp4
任务143:矩阵求导-02.mp4
任务140:bp算法回顾-02.mp4
任务138:inception-resnet卷积神经网络-02.mp4
任务137:inception-resnet卷积神经网络-01.mp4
任务139:bp算法回顾-01.mp4 任务135:误差向后传递算法推导.mp4
任务136:课后答疑.mp4 任务133:神经网络的前向算法.mp4
任务132:深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4
任务130:bp算法.mp4
任务159:ShuffleNet-02.mp4 任务127:回顾-hmm.mp4
任务131:pytorch基础.mp4 任务126:multinomial logistic regression.mp4 任务125:回顾-有向图vs无向图.mp4 任务
142:矩阵求导-01.mp4 任务157:MobileNet-03.mp4 任务119.mp4
任务144:矩阵求导-03.mp4 任务128:log-linear model to linear-crf.mp4
任务124:回顾-生成模型与判别模型.mp4
任务117:基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4
任务123:estimate a-review of language model.mp4
任务121:backward algorithm.mp4 任务115:XGBoost分类问题-03_ev.mp4
任务116:基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4
任务122:complete vs incomplete case.mp4
任务111:Finding Best Z:Viterbi_ev.mp4
任务118:基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4
任务110:Finding Best Z_ev.mp4 任务106:基于HMM的中文分词: jieba分词原理3_ev.mp4
任务103:Analysis and Applications-03_ev.mp4
任务102:Analysis and Applications-02_ev.mp4
任务112:HMM 的参数估计_ev.mp4
任务101:Analysis and Applications-01_ev.mp4
任务109:Hidden Markov Model_ev.mp4
任务100:klda实例+homework1讲评-04(new).mp4
343_batch.mp4
342_batch.mp4
340_batch.mp4
任务107:基于HMM的中文分词: jieba分词原理_ev.mp4
337_batch.mp4
336_batch.mp4
334_batch.mp4
任务104:基于HMM的中文分词: jieba分词原理1_ev.mp4
341_batch.mp4
339_batch.mp4
333_batch.mp4
328_batch.mp4
330_batch.mp4
338_batch.mp4
324_batch.mp4
335_batch.mp4
323_batch.mp4
332_batch.mp4
322_batch.mp4
320.mp4
331_batch.mp4
任务 297.mp4
319.mp4
317.mp4
329_batch.mp4
312.mp4
326_batch.mp4
318.mp4
313.mp4
316.mp4
321_batch.mp4
325_batch.mp4
327_batch.mp4
311.mp4
315.mp4
314.mp4
310.mp4

相关下载

暂无优惠 永久SVIP免费

已有0人支付

RIPRO主题是一个优秀的主题,极致后台体验,无插件,集成会员系统
素材库创收网 » 推荐 贪心学院:机器学习高阶训练营,AI算法高级工程师培训视频+源码

提供最优质的资源集合

立即查看 了解详情