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人工智能训练营5天入门到实战视频课程-涵盖图像识别、人 ...
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人工智能训练营5天入门到实战视频课程-涵盖图像识别、人脸识别、目标检测等_7.76GB
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文件名称:
人工智能训练营5天入门到实战视频课程-涵盖图像识别、人脸识别、目标检测等040_共:7.76GB
文件总数量:
89条
压缩文件数量:
0条
压缩文件比:
0%
疑似加密文件:
0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间:
2023-09-20 08:40:34
目录:【人工智能之快速入门与线X回归/视频】
02_AI的流程_ML和DL关系_回归、分类、聚类、降维的本质.mp4 [164.26MB]
03_线X回归的表达式_损失函数MSE.mp4 [127.19MB]
05_从MSE到θ的解析解形式.mp4 [83.50MB]
01_五天实训的内容_人工智能应用.mp4 [181.00MB]
06_An装Anaconda和PyCharm运行和开发软件.mp4 [70.52MB]
07_python代码实现多元线X回归解析解的求解方法.mp4 [77.18MB]
08_梯度下降法的步骤_公式.mp4 [119.11MB]
09_根据损失函数MSE推导梯度的公式.mp4 [70.56MB]
04_推导出多元线X回归的损失函数.mp4 [203.15MB]
目录:【人工智能训练营5天入门到实战视频课程-涵盖图像识别、人脸识别、目标检测等】
2023-09-19_18-40.png [294.90KB]
目录:【人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割/视频】
03_FaceNet论文_架构_三元组损失.mp4 [258.24MB]
01_作业的讲解_知识的回顾.mp4 [65.83MB]
02_人脸识别的架构流程分析.mp4 [120.48MB]
09_MaskRCNN的架构_思想_蒙版弹幕项目效果.mp4 [163.40MB]
06_人脸识别项目代码_实操作业要求.mp4 [372.07MB]
07_FasterRCNN目标检测口罩项目展示_图片标注工具labelimg的使用.mp4 [178.22MB]
04_MTCNN论文_架构_损失函数.mp4 [130.11MB]
05_facenet-master项目的下载和导入.mp4 [76.41MB]
08_FasterRCNN论文_架构_思想.mp4 [353.62MB]
目录:【人工智能之线X回归优化与逻辑回归/视频】
02_归一化.mp4 [219.44MB]
06_基于保险案例进行更多的数据的EDA.mp4 [80.68MB]
04_ScikitLearn介绍_岭回归的本质_Lasso回归的本质.mp4 [104.89MB]
07_逻辑回归表达式的推导_逻辑回归损失函数的推导.mp4 [116.53MB]
01_利用GD来求解多元线X回归的最优解.mp4 [106.63MB]
05_多项式回归_保险花销预测案例.mp4 [250.14MB]
08_逻辑回归代码实战Iris二分类和多分类任务.mp4 [92.64MB]
03_正则化.mp4 [137.35MB]
目录:【人工智能之神经网络与TensorFlow/视频】
01_作业讲解_回顾昨日知识.mp4 [88.83MB]
07_TensorFlow对于GPU版本的An装.mp4 [109.36MB]
09_TensorFlow实现Softmax回归分类MNIST手写数字识别.mp4 [123.54MB]
02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就业薪资水平.mp4 [154.82MB]
04_讲解Softmax回归算法.mp4 [111.02MB]
05_多层神经网络的好处_隐藏层的激活函数必须是非线X的原因.mp4 [90.54MB]
06_TensorFlow对于CPU版本的An装.mp4 [62.84MB]
03_NN神经元_常用的3种激活函数_NN理解LR做多分类.mp4 [103.06MB]
08_TensorFlow实现多元线X回归预测房价.mp4 [198.35MB]
目录:【人工智能5天入门训练营/视频】
36_多元线X回归下的梯度下降法.mp4 [38.45MB]
03_人工智能时代是发展的必然.mp4 [25.61MB]
12_扩展到多元线X回归.mp4 [26.65MB]
14_理解维度这个概念.mp4 [37.11MB]
06_机器学习不同的学习方式.mkv [72.53MB]
26_解析解的方式求解多元线X回归_数据Xy.mp4 [30.65MB]
28_解析解的方式求解多元线X回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换.mp4 [30.05MB]
09_无监督机器学习任务与本质.mp4 [48.91MB]
42_代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4 [26.10MB]
44_代码实现小批量梯度下降.mp4 [22.83MB]
02_人工智能适合人群与必备技能.mkv [47.37MB]
13_理解多元线X回归表达式几种写法的原因.mp4 [37.58MB]
38_随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4 [43.98MB]
45_代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4 [23.93MB]
07_深度学习比传统机器学习有优势.mkv [75.31MB]
43_代码实现随机梯度下降.mp4 [21.62MB]
18_明确目标通过最大总似然求解θ.mp4 [25.87MB]
34_学习率设置的学问_全局最优解.mp4 [47.99MB]
20_把目标函数按照线X代数的方式去表达.mp4 [22.08MB]
21_推导出目标函数的导函数形式.mp4 [39.82MB]
22_θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4 [58.01MB]
33_梯度下降法公式.mp4 [50.84MB]
01_人工智能就业前景与薪资.mp4 [49.38MB]
23_Python开发环境版本的选择及下载.mp4 [46.00MB]
17_引入正太分布的概率密度函数.mp4 [26.36MB]
27_解析解的方式求解多元线X回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp4 [39.16MB]
15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4 [61.53MB]
35_梯度下降法迭代流程总结.mp4 [24.59MB]
11_最优解_损失函数_MSE.mp4 [34.82MB]
30_调用Scikit-learn中的多元线X回归求解模型(上).mp4 [24.34MB]
10_理解简单线X回归.mp4 [27.98MB]
41_代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4 [20.15MB]
08_有监督机器学习任务与本质.mp4 [37.24MB]
16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4 [42.34MB]
31_调用Scikit-learn中的多元线X回归求解模型(下).mp4 [34.52MB]
04_人工智能在各领域的应用.mp4 [61.77MB]
37_全量梯度下降.mp4 [59.04MB]
39_对应梯度下降法的问题和挑战.mp4 [42.22MB]
24_Anaconda环境An装_Pycharm环境An装.mp4 [64.55MB]
25_Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4 [26.27MB]
29_Scikit-learn模块的介绍.mp4 [29.99MB]
19_对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4 [39.74MB]
32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4 [53.73MB]
40_轮次和批次.mp4 [50.90MB]
05_人工智能常见流程.mkv [83.88MB]
46_代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4 [34.35MB]
目录:【人工智能之图像识别与图像分割/视频】
04_TensorFlow实训CNN分类MNIST手写数字识别.mp4 [179.12MB]
01_TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别.mp4 [223.46MB]
06_U-Net网络模型_细胞核数据的读取.mp4 [206.50MB]
03_池化的计算_SAME和VALID模式_经典CNN结构.mp4 [78.49MB]
07_U-Net网络进行细胞核切分的训练代码.mp4 [97.13MB]
02_卷积神经网络卷积层_卷积的计算.mp4 [112.61MB]
05_VGG16网络模型_数据增强_COVID19医疗图片的识别.mp4 [224.21MB]
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