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人工智能，未来已来n b 9 5 \ | %！！！2022年最新的人工智能课程！！！
课程目录：
文件目录：
| 马o J .士兵-AIZ $ v \ c 8人工智能工程师1-4期合集20225 + O = D年价值19999元重磅首发完结无秘 |
| ├{ C: { * w 6 S T 9 M V─01、人工智能1期 |
| │ ├─1.概述and特征提取.mp1 4 6 m p p M j4 571.3MB |
| │ ├─10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的\ T q有效.mp4 780.72MB |
| │ ├─11.支持向量机SVy w = 0M1-曾经的分类王者.mp4 677.9MB |
| │ ├─12.SVM2-昔日辉煌，传统方法o a + $ b 6 } 3 y顶P V t峰详解.mp4 796.24MB |
| │ ├─13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4 738.13MB |
| │ ├─14.三个y X V 6 r E z f臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机O W P : u森林.mp4 730.14MB |
| │ ├d 1 W J 8 b –─15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4 667K g 8 3 +.56MB |
| │ ├─16.Kmeans聚类：G u / 6 \ { #无监督学习，让数据自己说_ w I ( ` ` N o话.V q bmp4 68( ! 2 u p . E9.5: w } O p J [ u4MB* ; a @ H r q o |
| │ ├─17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4 2.12GB |
| │ ├─18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4 2.07G? % 0 b p @B |
| │ ├─19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 1.93GB |
| │ ├─2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4 621.82MB |
| │$ z I H ? f @ ├─9 J ^ R T _ O20.编程工具keras讲解和{ l 9 m P u *深度学习为什么会有效.mp4 1R [ L F.47GB |
| │ ├─21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4 1.77f 1 % @GB |
| │ ├─22.多分类函数s9 Z \ woftmax和学习方法.mp4 2.17GB |
| │ ├e \ . f t o─23.深度学习非线性能7 – J力关键：激活函数详解.mp4 1.68GB |
| │ ├─24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4 1.72GB |
| │ ├─25.集成E q b T学习在深度学习中的应用dro\ v Cpout.mp4 1.99GB |
| │ ├─26w ) a %.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4 1.62L P r D ~ zGB |
| │ ├─27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4 1.6GB |
| │ ├─28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4 1.94GB |
| │ ├─@ b ` *29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4 1.78GB |
| │ ├─3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4 827.94MB |
| │ ├─30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4 1.91GB |
| │ ├─31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4 1.6GB |
| │ ├─32.项目7 k 0三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4 1w \ n 1 i # E 4 9.67GB |
| │ ├─33.项目三：AB测试和[ % $ H I D V Z \相关指标解读? v K02.mp4 1.G L K r % 4 D 5 Q47GB |
| │ ├─34.项6 0 6 \ @ – !目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4 962.92MB |
| │ ├─35.项i 5 b j q = # n 3目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4 1.41GB |
| │ ├─36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4 1.65GB |
| │ ├─37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4 1.37G( $ \B |
| │ ├─38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4 1.37G) m , M \ T f m[ U 3 % u , {B |
| │ ├─39.( 0 8 I p一期课程内容总结.m$ L C 7 # up4 1.32GB |
| │ ├─4.突破O s ! B 5 y A f w瓶颈，模型效果的提升.mp/ ] 3 m x ~ Y \ %4 756.28MB |
| │ ├─40.常见面试题解读01.mp4 1.38GB |
| │ ├─41N X ` ) j.常见面试题解读02.mp[ \ u ` a Q a 2 .4 388.02MB |
| │ ├─42.如何写简历.mp4 388m 6 u U ` $ –MB |
| │ ├─43.NLA \ B l g mP技术在推荐搜索中的应用.mp4 449.26MB |
| │ ├─44.逻辑回归和神经元.mp4 379.48MB |
| │ ├─45.BP算法原理* h 4 D J和训练方法.9 ^ 8 qmp4 267.27MB |
| │ ├─46.常见激活函数讲解.mJ M Q j * . q y gp4 435.78MB |
| │ ├─47\ o /.图像分类在企业中的应用.mp4 344.71Mn F ~ @ VB |
| │ ├─48.卷积的V 9 y基本3 K W N 5 ? z思想.mp4 655.19MB |
| │ ├─5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4 718.79MB |
| │ ├─6.损失函数{ g ) 4 . $ b推w b d * [ 4到解析和特征选择优化.mp4 764{ D s & y m [ i #.49MB |
| │ ├─7.到底好不好9 F ]？模型评价指标m 2 D讲解.mp4 825.03MB |
| │ ├─8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4 675.41Mr 8 P N ; O %Z 9 ,B |
| │ └─9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4 820.03Ms F |B |
| ├─02、人工智能2期 |
| │ ├─1.开班典礼学前必看.mpJ X C Q t t 5 #4 1.319 g ` Y! U ` 8 I ( N S \GB |
| │ ├─10.端到端语音合成声学模{ X . q型.mp4 403.9MB h P 9 Q 0 j u 8B |
| │ ├─A 8 B C r G W11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4 500.29MB |
| │ ├─12.LSTM和} : Y . O 2 ( v !ELMO.mp4 414.84MB |
| │ ├─137 r , 6 :.实战项) 9 – O i目：智能输入法.mp4 47: } `4.48MB |
| │ ├─14.输入法项目之新词[ Z 3发现.mp4 1.83GB |
| │ ├─15.注意力模型Attention.mp4 1.57GB |
| │ ├─16.注意力模型Self-Attention.mp4 2.42GB |
| │ ├─17.Transformb S f =er和Bert.mp4 525.82MB |
| │ ├─18.图像之文本检测.mp4 468.9MB |
| │ ├─19.图像之文本识别.P N jmp4 555.76MB |
| │ ├─2.FM模型.mp4 1.2i . U8GB |
| │ ├─20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4 461.66MB |
| │ ├─21.文本分类项目：基本模型回顾 – N= Z Q q b & V (B、SVM.mpz ` *4 73.43MB |
| │ ├─22V ; ] W f k.文本分: j 5 q c e s类M H q A & c项目：基本模型回顾 – Fa\ m W G T ! l U 5stText.mp4 107.73MB |
| │ ├─23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4 110.95MB |
| │ ├─24.文本分类项目：系统优化：实体, d 0 p G Y rm e :信息.mp4 11N K u r O4.72MB |
| │ ├─25.文本分类项目： 系统优化：图片分类.mp4 11/ _ , q – s B3.06MB |
| │ ├─26.文本分W 3 [ | – 1 M I类项目： 深度模型系统n ( . x：TextCNN.mp4 115.66MB |
| │ ├─27.Tensorflow Serving简8 ] X . T ) u介以及深度模型.mp4 111.88h D Q 6MB |
| │ ├─28.高级图像技术1.mp4 211.@ o N b / Z 4 ! 777@ % y O X – )MB |
| │ ├─29.高级图像技术2.mp4 192.5MB |
| │ ├─L $ /3.推荐系统/ H @之协同过滤.mp4 1.51GB |
| │ ├─30.高级图像技术3.mp4 214.01MB |
| │ ├─31.高级图像技术4.mS P F [ 8 a H } Vp4 254.23MBB \ n 9 q + L |
| │ ├─32.海外项目：推荐系统入门简介.mp4 182.13MB |
| │ ├─33.u r c a $ 6 % \ P海( P| M E . % Z S p 7 u 8 # : R外I A r k @ v 4 D d项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4 205.97MB |
| │ ├─34.海外项目：数据预处理.mp4 203.59MB |
| │ ├─35.CTR预估算法spa~ % } ` M x o – lrseloG T c 3 A ugistics r[ 4 W q I K $ ,egression.mp4 180.46MB |
| │ ├─36.深度学习入门.mp4 175.51MB |
| │ ├─37.& L & 5 4 v % d海外项1 q U F / ~目：CNg o } X } q C ONY W M U z x e O 9 &~ A h Q \ N LSTM详细讲解.mp4 184.05MB |
| │ ├─38.海外项目：self-w c – T # A Uattention 机制讲W5 Y S o ] $ B c d t cx c K Y / ; &{ T I 7 Zamp; %解.E W .mp4 163.31MB |
| │ ├─39.海外项目：wide-deep model代码实战.mph V ;4 302.33MB |
| │ ├─4.推荐系统之召回.mp4 1.45GB |
| │ ├─40.智能聊天I C Q &机器人1.mp4 1.43GB |
| │ ├─41.智能聊天k g [ {9 : M F H N h机器人2.mp4 1.36GB |
| │ ├─5.推荐系统之排; b Z A – m / ` e序1.mp4 1.51GB |
| │ ├─6.推荐系统之排序2.mp4 1.58GB |
| │ ├─7.RNN和LSTM.mp4 1* e 5 w M.6GB |
| │6 [ d U c – ├─8.语音合成方法介绍.mp4 84$ h M.25MB |
| │ └─\ y g 6 ] , g :9.语音合成前端h o 7 ..mp4 307.81MB |
| ├─03、人工智能3期 |
| │ ├─1.信息论入门-概率` _ E b 6 H和信息.mp4 1.64GB |
| │ ├─10.AI架构设计.m% @ L c F j 9 o 2p4 1.39GB |
| │ ├─11.推荐系统综\ M W h D述.mp4 1.9GB |
| │ ├─12.量化投资概述：量化投资靠什么赚钱.mp4 218.48MB |
| │ ├─14.N | 5 #量化投资z U k X概述：交易市场介绍.mp4 480.24MB |
| │ ├─15.量化投资概J] A s . 6 L * c L .述：策略类型介绍.mp4 686.2M + w s v7MB |
| │ ├─16.生成模型GAN.mp4 1.86GB |
| │ ├─17.量化投资概述：风险案例.mp4 516.98MBW 8 | d 8 F R $ |
| │ ├─18.量化投资概U l | & o 1述：量化工具，AI应用案例.mp4 472.54MB |
| │ ├h q _ 9 Y h G =─19.生成模型VAE.mp4 1.09GB |
| │ ├─2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4 1.75GB |
| │ ├─2E 0 x Z (0.GAN背后的秘密I m t ; U v C z o.mp4 995.72MB |
| │ ├─21.量化投资u s z = 9 s概述：机器学习模型应用基础.mp4 321.42MB |
| │ ├─22.S 2 #量化投资概述J N \ J W { R G 2：交易行为举例.mp4 1.15GB |
| │ ├─23.PageRank算法1.mp4 914.81MB |
| │ ├─24.Pageh W j 9 ] 3 k gRank算法2.mp4 877.14Mq { O \B |
| │ ├─25.期货量化交易：远~ / m r C 1 j s期和期货介绍.mp4 347.16Mk N g } [B |
| │ ├─26.期货量化交易：远期T O 2 | n 6 T %和期货定价.mp4 299.4M, O $ _B |
| │ ├─27.期货t W G量化交易：远期和期货应用.mp4 661.61MB |
| │ ├─2_ 2 ? 2 = M 28.期货量化交3 J 5 ? \ v易：套期保值策略.mp4 606.18MB |
| │ ├─29.teV6 = C 7 & 1 _ 9 nF h 1 r R d f x jxtr4 T .ank算法.mp4 897.54MB |
| │ ├─3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mpo q i J $ Z i4 1.96GB |
| │ ├─30.node2vec算法.mp4 949.06MBa P Y ` _ 2 o |
| │ ├─31.期货量化交易：套期保值计算.mp4 497J d U.77MB |
| │ ├─32.期货量化交易：CAT产品及策k x S #略概述.mp4 259.07MB |
| │ ├─X T q V35.期货量化交E 8 Z i易：图模型在7 } n –推荐系统中的应用.mp4 355.64MB |
| │ ├─36.图6 Z ) J S @ Z模型在\ 9 A 4 ` W推荐系统中的应用2.J G O ! J ` + 2 amp4 336.88MB |
| │ ├─37.bert和他的a J = v U 9 2 h朋友们2.mp4 962.48MB |
| │ ├─37.bert和他的朋友们.mp4 962H * ! H.96MB |
| │ ├t % R + A l 7 V 1─38.期货量化交易：套利策略.mp4 240.12MB |
| │ ├─4.从信: B 9息论的角度解读机器学习.mR o b v % Ip4 1.83GB |
| │ ├─40.期货量化交易：策略回测.mp4 278.h D Q & , n $99MB |
| │ ├─41.bert和他的朋友们3.mp4 506.44MB |
| │ ├─42.bert和他的朋友们4.mp4 1.02GB |
| │ ├─43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4 230.18MB |
| │ ├─44.高频3 6 R交易：高频数据及因子计算.mp4 473.69MB |
| │ ├─46.深度学习与语音识别技术/ 7 3 | 4 X M s基础1.mp4 768.E N D k p62^ c ` YMB |
| │ ├─46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4 636.44MB |
| │ ├─47.高频交A / c 9易：高频s w t u /L 9 w % V B p k交易案; D + P k q F J ]例.mp4 493.69MB |
| │ ├─48.高频交易：高M y V d } V频交易回测.mp4 608.31MB |
| │ ├─49.语音识别之O } g语音信号基础.mp4 1.06GB |
| │ ├─5.矩阵求导术.mp4 2.01GB |
| │ ├─50.语音识别之语音信号G T =基础2.mp4 934.17MB |
| │ ├─51B ; Y + % : ).语# J % b \ S音识别之特征处理及HMM模型.mp4 510MBt q g A t |
| │ ├─52.K { ( w 7 4 e高频交易：高频因子挖u | v S J C掘及高频做市策略J v C O 3 W e.mp4 468.43MB |
| │ ├─53.强化学习量化交易应用2N G 0 f e.mp4 475` 4 \ 9 n 4 d # \.26MB |
| │ ├─53.强化学习量化交易应用.mp4 411.55MB |
| │ ├─54.股票量化交易：股票发行2.mp4 6} $ l # q47.133 4 Y ; F 3 A LMB– R r q 7 |
| │ ├─54.股票量化交易：股票发行.mp4 74L _ [8.47MB |
| │ ├─55.股票量化交易：打新策略及风险衡量D | t s* ; ] V2.$ 9 l N = _ V L ymp4 650.97MB |
| │ ├─5A \ q _ – $ t \ b6P 9 [ Y k m t Z.HMM-GMM模型2R D : S.mp4 382.69MB |
| │ ├─56.HMM-GMM模型.mp4 370.83MB |
| │ ├─57.股票量化交易：现] M ~ z A h代投资组合理论2.mp4 521.79MB |
| │ ├─57.股票量化交易` h G 1 p ] 6 ^ .：现代投资组合理论.mp4 421.26MB |
| │ ├─58.语音识别实战一2.mp4 303.04MB |
| │ ├─58.语音识f : Z f *别实战一.mp4 532.06MB |
| │ ├─59R e q . Y.股票量化交易：多因b 5 3 e子模型理论-架构.mp4 526.64Q ; \MB |
| │ ├─59.股2 h ) a !票量化交J d 2易：多因子模型理论.mp4 7178 r b.17MB |
| │ ├─6.文本分类速览1.mp4 1.82GB |
| │ ├─60.语音识别实战一.mp4 885.89MB |
| │ ├─7.文本分类速览2i = ] e.mp4 2.14GB |
| │ ├─8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4 217.02MB |
| │ └─9.面试指导.mp4 1.83GB |
| ├─04、人工智能4期 |
| │ ├─1.数据的量化和特征提取.mp4 1.{ 9 c _ 9 =36GB |
| │K Y Q c * ├─10.深度学习Y 0 _ y ] G L入门.mp4 1.3GB |
| │ ├─11.梯度下降和矩阵求导.mp4 1.41GB |
| │ ├j u T A p F p o─12.速精机器学习12.mp4 1.34GB |
| │ ├─13.速精机器学习13.mp4 1.29GB– ^ z I |
| │0 W } K ├─14.速精r ] _ P &机器学习14.mp4 1.23GB |
| │ ├─1= o 4 A k 15.速精机器学习15.mp4 1.38GZ g \ C W 8 5B |
| │ ├─16.速精机器学习16.mp4 1.3GB |
| │ ├─17O & ! h 5 Q e.速精机器学习17.mp4 1.0 K ~ : T h28GB |
| │ ├─18.\ @ I t F ] D速精机器学习18.mp4 1.3t N v7GB |
| │ ├─19.速精机器学习19.mp4 1.05GB |
| │ ├S [ P @ C l─2.数据的量化和特征提取2.mp4 1.( u 9 n W K o r5GP 5 L d w N L +B |
| │ ├─20.速精机= & ? z器学| I t M _习20.mp4 1.09GB |
| │ ├─21.速f a B E m精机器*% u 3 L ] T 3 h g学习21.m3 g W l _ ! z 8 zp4 1.1GB |
| │ ├─22.速精机器学习22.mp4 643.97MB |
| │ ├─23.速精机器学习23.mp4 807.12Q 2 rMB |
| │ ├─2V ~ t t l ! r4.速精机E } F :器学习24.mp4 1.01G@} ) z 3 t T 1 { , v 5B |
| │ ├─3.线. O { 8 a 3 d性回归.mp4 1.36GB |
| │ ├─4.逻辑回归.mp4 1.41GB |
| │ ├─5.损失函数和正则项.mp4 1.47GB |
| │ ├─6.分类模= – 0型的` ; / | Z x Z评价指标和多分类.mp4 1.45G& M $ f R ? !B |
| │ ├─7.逻# 9 k O e辑回b 1 a归的高级技巧.mp4 1.33GB |
| │ ├─8.FM模型.mp4 1.46GB |
| │ └─9.Kmeansq k w 5 I 2.mp4 1.38GB |
| ├─05、课件 |
| │ ├─01AI一期课程资料 |
| │ │ └─01AI一期课程资料 |
| │ │ ├! $ c n H q J F─01第1章节无资料 |
| │ │ ├─02第2章节到第4章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ ├─linearreg! ; # E r h R A Wression |
| │ │ │ │ │ ├─boston |
| │ │ │ │ │ │ ├─getdata.py 914B |
| │ │ │ │ │ │ ├─testd& ; \ p E y #ata 9.39KB |
| │ │ │ │ │ │ ├─traindatL : – ; f Z ia 37.19KB |
| │ │m ` ] F t 6 │@ A 8 L f │ │ │ └─tra^ d J h )in.py 983B |
| │ │ │ │ │ └─regressib z L c a !onx |
| │ │ │ │ │ ├─analymseentropy.py 1.04KB |
| │ │n | q │ │ │ ├─getdata.py 408B |
| │ │ │ │ │ ├f ! L r @ t w x 5─8 I rgetparacurvedata.py 4% 3 & Y32B |
| │ │ │ │ │ ├─gradientlinearV L B 2 V !.py 985B |
| │ │ │ │ │ ├─msecurve.csv 293.9KB |
| │ │ │ │ │ ├─testcurve.csv 4} n ).09KB |
| │ │ │ │ │ ├─testdata 4.28KB |
| │ │ │ │ │ ├─tE o Q aestparacurvedata 4.31KB |
| │ │ │ │ │ ├─traincurve.csv 20.44KB |
| │ │ │ │ │ ├─traindata 21.35KB |
| │ │ │ │ │ ├─trainparacurvedat3 R y C G ta 21.67KB |
| │ │ │ │ │ ├─train, ] h6 U f ~xrandom.pyH 2 $ s [ [ 962B |
| │ │ │ │ │ ├─trainxrepeat.py 950B |
| │ │ │ │ │ ├─traine O 8 7 ( d \ a ^xsquare.V o ) / p _ g ^ hpy 998B |
| │ │ │ │ │b J 3 D { r └─L Z $train.py 1.s O P p a d + e %73KB |
| │ │ │ │ └─lr 0 Y | 0 # n \inearregression.zip 197.12KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─线性9 4 = ; s O回归.pp[ b ] \ * u Gtx 11.82MB |
| │ │ ├─03第5章节到第9章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ └─logisticregression.zip 251.39KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─逻辑回归.pptx 24.68MB |
| │ │ ├─04第1# F &0章节无资料 |
| │ │ ├─05第11-12章节资料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ └─svm.zip 13.91KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─SVM.pptx 3.74MB |
| │ │ ├─06第13章节无资料 |
| │ │ ├─07第14-15章节资料 |
| │Fk | J Y C 7 ; ( r L │ │ ├─code |
| │ │ │ │ └─integw j 8 & 6 .ratedx & I 0 N w @ ?.zip 2.45KB |
| │ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─集成学习.pptx 4.62MB |
| │ │ ├─08第16-17章节资p t – h l料 |
| │ │ │ ├─code |
| │ │ │ │ ├i ~ % W p o 2 ;─dbscV f X T @ Z l s nan.zip 583B |
| │ │ │ │ └─kmeans.zip 226.01KB |
| │Q – :$ b n Y $ 9 C d \ │ │ └─ppt |
| │ │ │ └─聚类.pptx 8.n : l R Z $ Z 618Mp , n 9 J b , ] .B |
| │ │. v 3 w | F 8 r 3 ├─090 * 9 F第18章节资料 |
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