深度之眼-人工智能研究生课程库-899元

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网盘快照

02-Anaconda介绍及安装.mp4 ( 31.51MB )
03-【Python 3.6】 Python安装及验证.mp4 ( 15.64MB )
04-【Python 3.6】 Python配置环境变量.mp4 ( 7.92MB )
05-【Python 3.6】 Python卸载及验证.mp4 ( 6.24MB )
06-【PyTorch 1.2】 PyTorch简介与安装.mp4 ( 48.34MB )
07-【Pytorch1.2】 Pytorch开发环境安装.mp4 ( 210.80MB )
08-【TensorFlow 2.1.0】环境安装-ubuntu.mp4 ( 174.66MB )
09-【TensorFlow 2.1.0】环境安装-windows.mp4 ( 132.37MB )
10-【GPU驱动安装】GPU_driver_windows.mp4 ( 19.82MB )
11-【GPU驱动安装】GPU_driver_Linux.mp4 ( 96.04MB )

05-【第一章线性代数(上)】章节导读.mp4 ( 11.07MB )
06-【第一章线性代数(上)】-1 矩阵及其基本运算①.mp4 ( 34.70MB )
07-【第一章线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②.mp4 ( 64.40MB )
08-【第一章线性代数(上)】-3 矩阵的行列式①.mp4 ( 38.86MB )
09-【第一章线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②.mp4 ( 46.99MB )
10-【第一章线性代数(上)】-5 矩阵的行列式③.mp4 ( 37.79MB )
11-【第一章线性代数(上)】-6 矩阵的行列式④.mp4 ( 10.01MB )
12-【第一章线性代数(上)】-7 矩阵的逆①.mp4 ( 41.26MB )
13-【第一章线性代数(上)】-8 矩阵的逆②.mp4 ( 26.80MB )
14-【第一章线性代数(上)】-9 矩阵的逆③.mp4 ( 30.43MB )

05-第一章绪论和环境配置.mp4 ( 43.13MB )
06-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4 ( 23.91MB )
07-第二章 Python 基本语法元素.mp4 ( 92.02MB )
08-【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4 ( 48.38MB )
09-第三章基本数据类型.mp4 ( 79.01MB )
10-【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4 ( 42.30MB )
11-第四章组合数据类型.mp4 ( 82.14MB )
12-【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4 ( 59.00MB )
13-第五章程序控制结构.mp4 ( 72.94MB )
14-【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4 ( 20.77MB )

05-01-01-机器学习概述【】.mp4 ( 35.45MB )
06-02-01线性回归简介-数学符号-假设函数-损失函数-代价函数【】.mp4 ( 23.34MB )
07-02-02-梯度下降法.【】.mp4 ( 24.11MB )
08-02-03-梯度下降法代码实现【】.mp4 ( 14.75MB )
09-02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题【】.mp4 ( 26.13MB )
10-02-05-线性回归代码实现【】.mp4 ( 37.36MB )
11-02-06-线性回归代码实现-做特征归一化【】.mp4 ( 29.95MB )
12-02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降【】.mp4 ( 11.35MB )
13-02-08-模型评价 · 几种常见的模型评价指标【】.mp4 ( 24.08MB )
14-02-09-欠拟合与过拟合【】.mp4 ( 12.23MB )

06-第一章 1.1 导论.mp4 ( 123.85MB )
07-第一章 1.2 极大似然估计.mp4 ( 40.14MB )
08-第一章 1.3 梯度下降法.mp4 ( 31.36MB )
09-第一章作业讲解-极大似然估计.mp4 ( 16.28MB )
10-第二章 2.1 导论.mp4 ( 110.02MB )
11-第二章 2.2 对偶形式.mp4 ( 46.54MB )
12-第二章 2.3 收敛性.mp4 ( 50.18MB )
13-code——感知机.mp4 ( 127.37MB )
14-第二章作业讲解-感知机自编程实现.mp4 ( 29.02MB )
15-第二章作业讲解-感知机sklearn实现.mp4 ( 35.03MB )

06-【第一周】机器学习绪论.mp4 ( 38.33MB )
08-【第二周】西瓜书公式推导学习指南.mp4 ( 11.20MB )
09-【第二周】一元线性回归公式.mp4 ( 51.86MB )
10-【第二周】多元线性回归公式.mp4 ( 58.27MB )
11-【第二周】对数几率回归公式.mp4 ( 60.68MB )
14-【第二周】【作业讲解】逻辑回归.mp4 ( 29.47MB )
15-【第三周】决策树的分裂准则.mp4 ( 56.59MB )
19-【第三周】【作业讲解】决策树.mp4 ( 15.56MB )
20-【第四周】支持向量机原始模型的建立和求解.mp4 ( 113.79MB )
21-【第四周】核函数和软间隔支持向量机.mp4 ( 54.90MB )

06-【先修】学习绪论视频，了解预备知识.mp4 ( 26.06MB )
07-【学前准备】开营仪式回放-老师部分.mp4 ( 177.90MB )
08-【学前准备】开营仪式回放-班主任部分.mp4 ( 224.38MB )
14-Week2 Day2【作业讲解】对照作业讲解视频查漏补缺.mp4 ( 149.98MB )
19-Week3-Day2 【作业讲解】完成编程作业2 (1).mp4 ( 153.93MB )
20-Week3-Day2 【作业讲解】完成编程作业2 (2).mp4 ( 130.59MB )
21-Week3-Day4 【达观杯文本智能处理挑战赛】（入门指导）.mp4 ( 21.95MB )
25-Week4-Day2【作业讲解】编程作业3：神经网络（上）.mp4 ( 80.15MB )
26-Week4-Day2【作业讲解】编程作业3：神经网络（下）.mp4 ( 56.86MB )
27-Week4-Day4【达观杯文本智能处理挑战赛】（进阶指导）.mp4 ( 30.56MB )

05-Week1【任务1】tensorflow 2.0简介.mp4 ( 46.77MB )
06-Week1【任务2】tensorflow2.0环境安装-ubuntu.mp4 ( 126.30MB )
07-Week1【任务2】tensorflow2.0环境安装-windows.mp4 ( 132.37MB )
09-Week2【任务1】张量与操作 & 三种自定义模型.mp4 ( 103.87MB )
10-Week2【任务2】keras模型训练.mp4 ( 124.12MB )
11-Week2【任务3】tensorflow2.0模型训练.mp4 ( 83.26MB )
12-Week2【任务4】计算图机制详解.mp4 ( 60.92MB )
13-Week2【任务5】计算图机制详解.mp4 ( 60.83MB )
15-Week3【任务1】自定义层详解.mp4 ( 87.91MB )
16-Week3【任务2】常用损失函数和自定义损失函数.mp4 ( 108.56MB )

05-【必看】深入浅出PyTorch.mp4 ( 70.96MB )
06-【第一周】PyTorch简介与安装.mp4 ( 46.31MB )
07-【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4 ( 135.13MB )
08-【第一周】张量简介与创建.mp4 ( 48.04MB )
09-【第一周】张量操作与线性回归.mp4 ( 57.10MB )
10-【第一周】计算图与动态图机制.mp4 ( 34.56MB )
11-【第一周】autograd与逻辑回归.mp4 ( 55.17MB )
12-【第一周】作业讲解1.mp4 ( 25.56MB )
13-【第一周】作业讲解2.mp4 ( 23.26MB )
14-【第一周】作业讲解3.mp4 ( 22.48MB )

05-第一周【任务1】矩阵对角化以及SVD分解.mp4 ( 91.28MB )
06-第一周【任务1】逆矩阵-最小二乘及PCA原理推导.mp4 ( 54.89MB )
07-第一周【任务2】：极大似然估计.mp4 ( 28.59MB )
08-第一周【任务2】：无约束最优化.mp4 ( 74.01MB )
09-第一周【任务2】：有约束最优化.mp4 ( 41.10MB )
10-【第一周作业讲解】为什么要用最小二乘.mp4 ( 4.24MB )
11-【第一周作业讲解】矩阵的分解及其应用.mp4 ( 6.37MB )
12-【第一周作业讲解】极大似然估计以及优化理论.mp4 ( 11.26MB )
13-【第一周作业讲解】熟悉svd分解算法的流程.mp4 ( 11.00MB )
14-第二周【任务1】：机器学习算法基本概念.mp4 ( 47.82MB )