三部曲全——機器學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)

calvin.hong · 發(fā)表于 2024-8-27 00:19:41

三部曲全——機器學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)

課程介紹：
隨著科技的不斷發(fā)展，人工智能（AI）已經(jīng)成為了當今最熱門的話題之一。而機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)作為人工智能的重要分支，也受到了廣泛的關(guān)注。這些分支在理論和應(yīng)用方面各有不同，但它們之間又存在著密切的聯(lián)系。

【機器學(xué)習(xí)必修課：經(jīng)典算法與Python實戰(zhàn)】
├──01-1課程內(nèi)容和理念.mp4  60.86M
├──01-2初識機器學(xué)習(xí).mp4  36.89M
├──01-3課程使用的技術(shù)棧.mp4  37.01M
├──02-1本章總覽.mp4  7.86M
├──02-2數(shù)據(jù)長什么樣：常見數(shù)據(jù)集、典型實例、如何使用.mp4  35.28M
├──02-3研究哪些問題：分類、回歸等.mp4  39.98M
├──02-4如何分門別類：監(jiān)督、無監(jiān)督、強化學(xué)習(xí)等.mp4  29.27M
├──02-5機器學(xué)習(xí)的七大常見誤區(qū)和局限.mp4  35.12M
├──03-10Numpy數(shù)組矩陣運算：一元運算、二元運算與矩陣運算.mp4  32.97M
├──03-11Numpy數(shù)組統(tǒng)計運算：常用的都在這兒了.mp4  16.03M
├──03-12Numpy數(shù)組arg運算和排序.mp4  18.39M
├──03-13Numpy數(shù)組神奇索引和布爾索引.mp4  23.67M
├──03-14Matplotlib數(shù)據(jù)可視化：基礎(chǔ)繪制與設(shè)置.mp4  22.99M
├──03-1本章總覽：相互關(guān)系與學(xué)習(xí)路線.mp4  9.16M
├──03-2Anaconda圖形化操作.mp4  15.87M
├──03-3Anaconda命令行操作.mp4  18.94M
├──03-4JupyterNotebook基礎(chǔ)使用.mp4  19.82M
├──03-5JupyterNotebook高級使用：常用魔法命令.mp4  14.99M
├──03-6Numpy基礎(chǔ)：安裝與性能對比.mp4  15.47M
├──03-7Numpy數(shù)組創(chuàng)建：特定數(shù)組、等差數(shù)組、隨機數(shù)組.mp4  36.91M
├──03-8Numpy數(shù)組基礎(chǔ)索引：索引和切片.mp4  16.82M
├──03-9Numpy非常重要的數(shù)組合并與拆分操作.mp4  18.71M
├──04-1本章總覽.mp4  12.11M
├──04-2KNN算法核心思想和原理.mp4  39.42M
├──04-3KNN分類任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4  32.76M
├──04-4數(shù)據(jù)集劃分：訓(xùn)練集與預(yù)測集.mp4  31.74M
├──04-5模型評價.mp4  33.82M
├──04-6超參數(shù).mp4  30.33M
├──04-7特征歸一化.mp4  27.78M
├──04-8KNN回歸任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4  29.45M
├──04-9KNN優(yōu)缺點和適用條件.mp4  20.86M
├──05-10復(fù)雜邏輯回歸及代碼實現(xiàn).mp4  18.03M
├──05-11線性算法優(yōu)缺點和適用條件.mp4  21.56M
├──05-1本章總覽.mp4  14.52M
├──05-2線性回歸核心思想和原理.mp4  40.35M
├──05-3邏輯回歸核心思想和原理.mp4  25.37M
├──05-4線性回歸代碼實現(xiàn).mp4  27.96M
├──05-5模型評價：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4  29.13M
├──05-6多項式回歸代碼實現(xiàn).mp4  19.65M
├──05-7邏輯回歸算法.mp4  21.81M
├──05-8線性邏輯回歸代碼實現(xiàn).mp4  28.49M
├──05-9多分類策略.mp4  8.68M
├──06-10LASSO和嶺回歸代碼實現(xiàn).mp4  23.94M
├──06-11模型泛化.mp4  24.56M
├──06-12評價指標：混淆矩陣、精準率和召回率.mp4  36.52M
├──06-13評價指標：ROC曲線.mp4  33.80M
├──06-1本章總覽.mp4  30.55M
├──06-2損失函數(shù).mp4  39.35M
├──06-3梯度下降.mp4  35.66M
├──06-4決策邊界.mp4  25.28M
├──06-5過擬合與欠擬合.mp4  25.13M
├──06-6學(xué)習(xí)曲線.mp4  26.73M
├──06-7交叉驗證.mp4  23.90M
├──06-8模型誤差.mp4  42.80M
├──06-9正則化.mp4  45.01M
├──07-1本章總覽.mp4  14.39M
├──07-2決策樹核心思想和原理.mp4  22.73M
├──07-3信息熵.mp4  39.70M
├──07-4決策樹分類任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4  38.72M
├──07-5基尼系數(shù).mp4  19.63M
├──07-6決策樹剪枝.mp4  25.97M
├──07-7決策樹回歸任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4  12.60M
├──07-8決策樹優(yōu)缺點和適用條件.mp4  16.52M
├──08-1本章總覽.mp4  26.78M
├──08-2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心思想和原理.mp4  56.43M
├──08-3激活函數(shù).mp4  36.11M
├──08-4正向傳播與反向傳播.mp4  23.42M
├──08-5梯度下降優(yōu)化算法.mp4  36.83M
├──08-6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡單代碼實現(xiàn).mp4  28.88M
├──08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4  28.50M
├──08-8模型選擇.mp4  39.68M
├──08-9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點和適用條件.mp4  20.20M
├──09-10SVM優(yōu)缺點和適用條件.mp4  11.32M
├──09-1本章總覽.mp4  35.65M
├──09-2SVM核心思想和原理.mp4  15.71M
├──09-3硬間隔SVM.mp4  33.05M
├──09-4SVM軟間隔.mp4  25.49M
├──09-5線性SVM分類任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4  17.88M
├──09-6非線性SVM：核技巧.mp4  35.30M
├──09-7SVM核函數(shù).mp4  21.91M
├──09-8非線性SVM代碼實現(xiàn).mp4  22.93M
├──09-9SVM回歸任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4  14.35M
├──10-1本章總覽.mp4  22.39M
├──10-2貝葉斯方法核心思想和原理.mp4  31.95M
├──10-3樸素貝葉斯分類.mp4  20.30M
├──10-4樸素貝葉斯的代碼實現(xiàn).mp4  27.24M
├──10-5多項式樸素貝葉斯代碼實現(xiàn).mp4  23.65M
├──10-6貝葉斯方法優(yōu)缺點和適用條件.mp4  25.46M
├──11-1本章總覽.mp4  14.58M
├──11-2集成學(xué)習(xí)核心思想和原理.mp4  19.98M
├──11-3集成學(xué)習(xí)代碼實現(xiàn).mp4  24.36M
├──11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4  38.79M
├──11-5并行策略：隨機森林.mp4  17.55M
├──11-6串行策略：Boosting.mp4  27.39M
├──11-7結(jié)合策略：Stacking方法.mp4  13.32M
├──11-8集成學(xué)習(xí)優(yōu)缺點和適用條件.mp4  24.86M
├──12-1本章總覽.mp4  9.93M
├──12-2聚類算法核心思想和原理.mp4  16.26M
├──12-3k-means和分層聚類.mp4  22.78M
├──12-4聚類算法代碼實現(xiàn).mp4  21.93M
├──12-5聚類評估代碼實現(xiàn).mp4  20.30M
├──12-6聚類算法優(yōu)缺點和適用條件.mp4  19.69M
├──13-1本章總覽.mp4  17.31M
├──13-2PCA核心思想和原理.mp4  25.38M
├──13-3PCA求解算法.mp4  21.56M
├──13-4PCA算法代碼實現(xiàn).mp4  15.17M
├──13-5降維任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4  23.61M
├──13-6PCA在數(shù)據(jù)降噪中的應(yīng)用.mp4  13.79M
├──13-7PCA在人臉識別中的應(yīng)用.mp4  28.39M
├──13-8主成分分析優(yōu)缺點和適用條件.mp4  9.45M
├──14-1本章總覽.mp4  13.97M
├──14-2概率圖模型核心思想和原理.mp4  52.82M
├──14-3EM算法參數(shù)估計.mp4  20.45M
├──14-4隱馬爾可夫模型代碼實現(xiàn).mp4  43.03M
├──14-5概率圖模型優(yōu)缺點和適用條件.mp4  11.60M
├──15-1本章總覽.mp4  8.53M
├──15-2泰坦尼克生還預(yù)測.mp4  61.96M
├──15-3房價預(yù)測.mp4  67.17M
├──15-4交易反欺詐代碼實現(xiàn).mp4  35.90M
└──15-5如何深入研究機器學(xué)習(xí).mp4  11.51M
強化學(xué)習(xí)必修課：引領(lǐng)智能新時代
├──1_1-1-課程內(nèi)容和理念.mp4  59.03M
├──1_10-1-基于模型的強化學(xué)習(xí)核心思想和原理.mp4  47.96M
├──1_11-1模仿學(xué)習(xí).mp4  48.35M
├──1_12-1-項目實戰(zhàn)：Gym游戲.mp4  51.39M
├──1_2-1-線性代數(shù).mp4  26.89M
├──1_3-1-CUDA+Anaconda深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置.mp4  18.73M
├──1_4-1-序列建模與概率圖模型.mp4  38.12M
├──1_5-1-動態(tài)回歸核心思想和原理.mp4  30.86M
├──1_6-1-蒙特卡洛方法.mp4  32.50M
├──1_7-1-深度Q網(wǎng)絡(luò)核心思想和原理.mp4  44.71M
├──1_8-1-策略梯度核心思想和原理.mp4  44.18M
├──1_9-1-演員評論家算法核心思想和原理.mp4  20.12M
├──2_1-2-認識強化學(xué)習(xí).mp4  53.78M
├──2_10-2-Dyna-Q算法.mp4  44.61M
├──2_11-2-博弈論與強化學(xué)習(xí).mp4  64.74M
├──2_12-2-項目實戰(zhàn)：大模型RLHF.mp4  31.35M
├──2_2-2-微積分.mp4  30.04M
├──2_3-2-conda使用命令.mp4  11.87M
├──2_4-2-馬爾可夫觀測過程：學(xué)會“看”.mp4  40.93M
├──2_5-2-策略迭代.mp4  40.01M
├──2_6-2-時序差分方法.mp4  34.17M
├──2_7-2-DQN-代碼實現(xiàn).mp4  35.82M
├──2_8-2-蒙特卡洛策略梯度.mp4  24.23M
├──2_9-2-改進型演員評論家算法.mp4  23.04M
├──3_1-3-課程使用的技術(shù)棧.mp4  12.01M
├──3_10-3-Dyna-Q算法代碼實現(xiàn).mp4  17.74M
├──3_11-3-多智能體強化學(xué)習(xí).mp4  44.45M
├──3_12-3-強化學(xué)習(xí)最新發(fā)展趨勢.mp4  65.61M
├──3_2-3-概率.mp4  46.60M
├──3_3-3-Jupyter-Notebook快速上手.mp4  14.13M
├──3_4-3-馬爾可夫決策過程：試著-“干”.mp4  29.63M
├──3_5-3-價值迭代.mp4  19.17M
├──3_6-3-蒙特卡洛方法和時序差分代碼實現(xiàn).mp4  22.84M
├──3_7-3-常見問題改進和擴展.mp4  27.54M
├──3_8-3-策略梯度方法代碼實現(xiàn).mp4  19.41M
├──3_9-3-演員評論家算法代碼實現(xiàn).mp4  19.74M
├──4_10-4-基于模型的策略優(yōu)化.mp4  19.66M
├──4_11-4-MADDP的代碼實現(xiàn).mp4  45.07M
├──4_12-4-下一步的學(xué)習(xí)建議.mp4  33.28M
├──4_3-4-仿真環(huán)境Gym安裝.mp4  18.95M
├──4_4-4-馬爾可夫獎勵過程：懂得“想”.mp4  49.39M
├──4_5-4-動態(tài)規(guī)劃代碼實現(xiàn).mp4  43.48M
├──4_6-4-廣義策略迭代.mp4  19.56M
├──4_7-4-DQN改進算法代碼實現(xiàn).mp4  31.02M
├──4_8-4-近端策略優(yōu)化算法.mp4  36.16M
├──4_9-4-深度確定性策略梯度.mp4  30.35M
├──5_10-5-MBPO的代碼實現(xiàn).mp4  53.79M
├──5_11-5-AlphaStar系統(tǒng).mp4  82.38M
├──5_3-5-深度學(xué)習(xí)庫PyTorch的安裝.mp4  9.24M
├──5_4-5-貝爾曼方程：迭代求解價值函數(shù).mp4  30.56M
├──5_6-5-Q-Learning算法.mp4  32.26M
├──5_8-5-近端策略優(yōu)化（PPO）代碼實現(xiàn).mp4  34.58M
├──5_9-5-DDPG算法代碼實現(xiàn).mp4  22.50M
├──6_11-6-基于人類反饋大強化學(xué)習(xí).mp4  47.15M
├──6_4-6-模型分類與選擇.mp4  30.84M
├──6_6-6-SARSA算法.mp4  20.84M
├──6_9-6-軟性演員評論家算法.mp4  38.57M
├──7_4-7-常見問題解析.mp4  21.65M
├──7_6-7-Q-Learning&SARSA代碼實現(xiàn).mp4  23.78M
├──7_9-7-SAC代碼實現(xiàn).mp4  35.08M
└──8_4-8-馬爾可夫過程代碼實現(xiàn).mp4  40.23M
深度學(xué)習(xí)必修課：進擊算法工程師
├──001.1-1 課程內(nèi)容和理念.mp4  52.23M
├──002.1-2 初識深度學(xué)習(xí).mp4  52.86M
├──003.1-3 課程使用的技術(shù)棧.mp4  12.65M
├──004.2-1 線性代數(shù).mp4  56.44M
├──005.2-2 微積分.mp4  49.04M
├──006.2-3 概率.mp4  59.21M
├──007.3-1 CUDA+Anaconda深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建.mp4  20.94M
├──008.3-2 conda實用命令.mp4  13.03M
├──009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4  15.54M
├──010.3-4 深度學(xué)習(xí)庫PyTorch安裝.mp4  9.01M
├──011.4-1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理.mp4  44.83M
├──012.4-2 多層感知機.mp4  47.25M
├──013.4-3 前向傳播和反向傳播.mp4  39.52M
├──014.4-4 多層感知機代碼實現(xiàn).mp4  29.34M
├──015.4-5 回歸問題.mp4  35.59M
├──016.4-6 線性回歸代碼實現(xiàn).mp4  23.14M
├──017.4-7 分類問題.mp4  23.05M
├──018.4-8 多分類問題代碼實現(xiàn).mp4  42.84M
├──019.5-1 訓(xùn)練的常見問題.mp4  33.80M
├──020.5-2 過擬合欠擬合應(yīng)對策略.mp4  41.17M
├──021.5-3 過擬合和欠擬合示例.mp4  22.37M
├──022.5-4 正則化.mp4  42.24M
├──023.5-5 Dropout.mp4  32.08M
├──024.5-6 Dropout代碼實現(xiàn).mp4  17.32M
├──025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4  47.20M
├──026.5-8 模型文件的讀寫.mp4  16.50M
├──027.6-1 最優(yōu)化與深度學(xué)習(xí).mp4  48.05M
├──028.6-2 損失函數(shù).mp4  42.80M
├──029.6-3 損失函數(shù)性質(zhì).mp4  29.22M
├──030.6-4 梯度下降.mp4  31.56M
├──031.6-5 隨機梯度下降法.mp4  20.63M
├──032.6-6 小批量梯度下降法.mp4  32.04M
├──033.6-7 動量法.mp4  25.04M
├──034.6-8 AdaGrad算法.mp4  24.77M
├──035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4  15.89M
├──036.6-10 Adam算法.mp4  47.07M
├──037.6-11 梯度下降代碼實現(xiàn).mp4  30.92M
├──038.6-12 學(xué)習(xí)率調(diào)節(jié)器.mp4  27.91M
├──039.7-1 全連接層問題.mp4  38.55M
├──040.7-2 圖像卷積.mp4  34.77M
├──041.7-3 卷積層.mp4  44.83M
├──042.7-4 卷積層常見操作.mp4  35.21M
├──043.7-5 池化層Pooling.mp4  33.64M
├──044.7-6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實現(xiàn)（LeNet）.mp4  27.22M
├──045.8-1 AlexNet.mp4  49.57M
├──046.8-2 VGGNet.mp4  47.71M
├──047.8-3 批量規(guī)范化.mp4  23.62M
├──048.8-4 GoogLeNet.mp4  40.98M
├──049.8-5 ResNet.mp4  65.01M
├──050.8-6 DenseNet.mp4  58.47M
├──051.9-1 序列建模.mp4  30.32M
├──052.9-2 文本數(shù)據(jù)預(yù)處理.mp4  60.04M
├──053.9-3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).mp4  48.25M
├──054.9-4 隨時間反向傳播算法.mp4  43.86M
├──055.9-5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實現(xiàn).mp4  27.84M
├──056.9-6 RNN的長期依賴問題.mp4  37.66M
├──057.10-1 深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).mp4  24.18M
├──058.10-2 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).mp4  25.84M
├──059.10-3 門控循環(huán)單元.mp4  28.59M
├──060.10-4 長短期記憶網(wǎng)絡(luò).mp4  43.06M
├──061.10-5 復(fù)雜循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實現(xiàn).mp4  35.82M
├──062.10-6 編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò).mp4  41.10M
├──063.10-7 序列到序列模型代碼實現(xiàn).mp4  32.96M
├──064.10-8 束搜索算法.mp4  25.71M
├──065.10-9 機器翻譯簡單代碼實現(xiàn).mp4  39.34M
├──066.11-1 什么是注意力機制.mp4  43.37M
├──067.11-2 注意力的計算.mp4  57.52M
├──068.11-3 鍵值對注意力和多頭注意力.mp4  24.14M
├──069.11-4 自注意力機制.mp4  30.16M
├──070.11-5 注意力池化及代碼實現(xiàn).mp4  29.63M
├──071.11-6 Transformer模型.mp4  43.91M
├──072.11-7 Transformer代碼實現(xiàn).mp4  38.00M
├──073.12-1BERT模型.mp4  50.18M
├──074.12-2 GPT系列模型.mp4  79.60M
├──075.12-3 T5模型.mp4  37.76M
├──076.12-4 ViT模型.mp4  31.02M
├──077.12-5 Swin Transformer模型.mp4  54.91M
├──078.12-6 GPT模型代碼實現(xiàn).mp4  37.95M
├──079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4  28.52M
├──080.13-2 變分推斷.mp4  40.75M
├──081.13-3 變分自編碼器.mp4  56.20M
├──082.13-4 生成對抗網(wǎng)絡(luò).mp4  39.85M
├──083.13-5 Diffusion擴散模型.mp4  77.56M
├──084.13-6 圖像生成.mp4  56.13M
├──085.14-1 自定義數(shù)據(jù)加載.mp4  48.72M
├──086.14-2 圖像數(shù)據(jù)增強.mp4  33.44M
├──087.14-3 遷移學(xué)習(xí).mp4  31.80M
├──088.14-4 經(jīng)典視覺數(shù)據(jù)集.mp4  37.27M
├──089.14-5 項目實戰(zhàn)：貓狗大戰(zhàn).mp4  64.10M
├──090.15-1 詞嵌入和word2vec.mp4  33.25M
├──091.15-2 詞義搜索和句意表示.mp4  44.83M
├──092.15-3 預(yù)訓(xùn)練模型.mp4  55.01M
├──093.15-4 Hugging Face庫介紹.mp4  36.40M
├──094.15-5 經(jīng)典NLP數(shù)據(jù)集.mp4  36.42M
├──095.15-6 項目實戰(zhàn)：電影評論情感分析.mp4  35.74M
├──096.16-1 InstructGPT模型.mp4  76.99M
├──097.16-2 CLIP模型.mp4  37.65M
├──098.16-3 DALL-E模型.mp4  54.33M
├──099.16-4 深度學(xué)習(xí)最新發(fā)展趨勢分析.mp4  37.03M
└──100.16-5 下一步學(xué)習(xí)的建議.mp4  18.52M

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easydw · 發(fā)表于 2024-8-27 16:26:09

看一看試一試

百加百 · 發(fā)表于 2024-8-27 19:43:21

999999999999

Ms.CG · 發(fā)表于 2024-8-27 20:58:29

world547 · 發(fā)表于 2024-8-27 23:21:57

分分分分分分分分分分分分分分分

asdjkl123 · 發(fā)表于 2024-8-28 14:09:30

11122233

魚丸 · 發(fā)表于 2024-8-28 14:48:37

希望真的可以

testcat · 發(fā)表于 2024-8-28 20:19:36

樓主雷鋒啊，謝謝分享

verse · 發(fā)表于 2024-8-29 08:08:25

祝資源共享吧越來越火！

verse · 發(fā)表于 2024-8-29 08:11:28

已經(jīng)徹底擺爛了嗎？一個多月前的也不上傳，就不斷發(fā)新標題唬人唄，反正打開就是上傳中

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