马士兵-AI人工智能工程师1-4期合集|2022年|价值19999元|重磅首发|完结无秘

├{CST9MV─01、人工智能1期

│├─1.概述and特征提取.mp146mppMj4571.3MB

│├─10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4780.72MB

│├─11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4677.9MB

│├─12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶PVt峰详解.mp4796.24MB

│├─13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4738.13MB

│├─14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4730.14MB

│├─15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4667Kg83+.56MB

│├─16.Kmeans聚类：Gu/6\{#无监督学习，让数据自己说_wI(``No话.mp468(!2up.E9.54MB*;a@Hrqo

│├─17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp42.12GB

│├─18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp42.07G?%0bp@B

│├─19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp41.93GB

│├─2.线性回归1第一个模型用来进行数值预测.mp4621.82MB

│├─9J^RT_O20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp41.47GB

│├─21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp41.77f1%@GB

│├─22.多分类函数s9Z\woftmax和学习方法.mp42.17GB

│├─23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp41.68GB

│├─24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp41.72GB

│├─25.集成EqbT学习在深度学习中的应用dropout.mp41.99GB

│├─26w)a%.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp41.62LPrD~zGB

│├─27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp41.6GB

│├─28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp41.94GB

│├─@b`*29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp41.78GB

│├─3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4827.94MB

│├─30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp41.91GB

│├─31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp41.6GB

│├─32.项目7k0三：推荐系统整体流程架构解读01.mp41w\n1i#E49.67GB

│├─33.项目三：AB测试和相关指标解读02.mp41.GLKr%4D5Q47GB

│├─34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4962.92MB

│├─35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp41.41GB

│├─36.项目三：推荐系统05Airbnb优秀论文解读.mp41.65GB

│├─37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp41.37GB

│├─38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp41.37G)m,M\Tfm{B

│├─39.(08Ip一期课程内容总结.mp41.32GB

│├─4.突破Os!B5yAfw瓶颈，模型效果的提升.mp/]3mx~Y\%4756.28MB

│├─40.常见面试题解读01.mp41.38GB

│├─41.常见面试题解读02.mp[\u`aQa2.4388.02MB

│├─42.如何写简历.mp4388MB

│├─43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4449.26MB

│├─44.逻辑回归和神经元.mp4379.48MB

│├─45.BP算法原理和训练方法.9^8qmp4267.27MB

│├─46.常见激活函数讲解.mp4435.78MB

│├─47.图像分类在企业中的应用.mp4344.71MB

│├─48.卷积的基本3KWN5?z思想.mp4655.19MB

│├─5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4718.79MB

│├─6.损失函数推wbd*[4到解析和特征选择优化.mp4764{Ds&ym[i#.49MB

│├─7.到底好不好？模型评价指标m2D讲解.mp4825.03MB

│├─8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4675.41MZ9,B

│└─9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4820.03MB

├─02、人工智能2期

│├─1.开班典礼学前必看.mp41.31!U`8I(NS\GB

│├─10.端到端语音合成声学模型.mp4403.9MB

│├─11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4500.29MB

│├─12.LSTM和}:Y.O2(v!ELMO.mp4414.84MB

│├─137r,6:.实战项目：智能输入法.mp4474.48MB

│├─14.输入法项目之新词发现.mp41.83GB

│├─15.注意力模型Attention.mp41.57GB

│├─16.注意力模型Self-Attention.mp42.42GB

│├─17.Transformer和Bert.mp4525.82MB

│├─18.图像之文本检测.mp4468.9MB

│├─19.图像之文本识别.mp4555.76MB

│├─2.FM模型.mp41.28GB

│├─20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4461.66MB

│├─21.文本分类项目：基本模型回顾–NB、SVM.mpz`*473.43MB

│├─22.文本分:j5qces类项目：基本模型回顾–Fa\mWGT!lU5stText.mp4107.73MB

│├─23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4110.95MB

│├─24.文本分类项目：系统优化：实体,d0pGYr信息.mp4114.72MB

│├─25.文本分类项目：系统优化：图片分类.mp4113.06MB

│├─26.文本分类项目：深度模型系统n(.x：TextCNN.mp4115.66MB

│├─27.TensorflowServing简8]X.T)u介以及深度模型.mp4111.88hDQ6MB

│├─28.高级图像技术1.mp4211.77MB

│├─29.高级图像技术2.mp4192.5MB

│├─L$/3.推荐系统之协同过滤.mp41.51GB

│├─30.高级图像技术3.mp4214.01MB

│├─31.高级图像技术4.mp4254.23MB

│├─32.海外项目：推荐系统入门简介.mp4182.13MB

│├─33.海(Pu8#:R外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4205.97MB

│├─34.海外项目：数据预处理.mp4203.59MB

│├─35.CTR预估算法sparseloGTc3Augisticsr[4WqIK$,egression.mp4180.46MB

│├─36.深度学习入门.mp4175.51MB

│├─37.&L&54v%d海外项1qUF/~目：CNgo}X}qCONYWMUzxeO9&LSTM详细讲解.mp4184.05MB

│├─38.海外项目：self-wc–T#AUattention机制讲Wcdtc;&%解.mp4163.31MB

│├─39.海外项目：wide-deepmodel代码实战.mp4302.33MB

│├─4.推荐系统之召回.mp41.45GB

│├─40.智能聊天ICQ&机器人1.mp41.43GB

│├─41.智能聊天9:MFHNh机器人2.mp41.36GB

│├─5.推荐系统之排;bZA–m/`e序1.mp41.51GB

│├─6.推荐系统之排序2.mp41.58GB

│├─7.RNN和LSTM.mp41.6GB

│├─8.语音合成方法介绍.mp484$hM.25MB

│└─\yg6],g:9.语音合成前端.mp4307.81MB

├─03、人工智能3期

│├─1.信息论入门-概率和信息.mp41.64GB

│├─10.AI架构设计.mp41.39GB

│├─11.推荐系统综述.mp41.9GB

│├─12.量化投资概述：量化投资靠什么赚钱.mp4218.48MB

│├─14.量化投资zUkX概述：交易市场介绍.mp4480.24MB

│├─15.量化投资概JL*cL.述：策略类型介绍.mp4686.27MB

│├─16.生成模型GAN.mp41.86GB

│├─17.量化投资概述：风险案例.mp4516.98MBW8|d8FR$

│├─18.量化投资概述：量化工具，AI应用案例.mp4472.54MB

│├─19.生成模型VAE.mp41.09GB

│├─2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp41.75GB

│├─20.GAN背后的秘密.mp4995.72MB

│├─21.量化投资usz=9s概述：机器学习模型应用基础.mp4321.42MB

│├─22.S2#量化投资概述：交易行为举例.mp41.15GB

│├─23.PageRank算法1.mp4914.81MB

│├─24.PageRank算法2.mp4877.14MB

│├─25.期货量化交易：远期和期货介绍.mp4347.16MkNg}[B

│├─26.期货量化交易：远期TO2|n6T%和期货定价.mp4299.4M,O$_B

│├─27.期货量化交易：远期和期货应用.mp4661.61MB

│├─2_2?2=M28.期货量化交易：套期保值策略.mp4606.18MB

│├─29.teV_9ndfxjxtr4T.ank算法.mp4897.54MB

│├─3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mpoqiJ$Zi41.96GB

│├─30.node2vec算法.mp4949.06MBaPY`_2o

│├─31.期货量化交易：套期保值计算.mp4497.77MB

│├─32.期货量化交易：CAT产品及策kxS#略概述.mp4259.07MB

│├─XTqV35.期货量化交易：图模型在推荐系统中的应用.mp4355.64MB

│├─36.图6Z)JS@Z模型在\9A4`W推荐系统中的应用2.JGO!J`+2amp4336.88MB

│├─37.bert和他的aJ=vU92h朋友们2.mp4962.48MB

│├─37.bert和他的朋友们.mp4962H*!H.96MB

│├─38.期货量化交易：套利策略.mp4240.12MB

│├─4.从信:B9息论的角度解读机器学习.mRobv%Ip41.83GB

│├─40.期货量化交易：策略回测.mp4278.hDQ&,n$99MB

│├─41.bert和他的朋友们3.mp4506.44MB

│├─42.bert和他的朋友们4.mp41.02GB

│├─43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4230.18MB

│├─44.高频交易：高频数据及因子计算.mp4473.69MB

│├─46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4768.62^c`YMB

│├─46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4636.44MB

│├─47.高频交易：高频swtu/k交易案;D+PkqFJ]例.mp4493.69MB

│├─48.高频交易：高MyVd}V频交易回测.mp4608.31MB

│├─49.语音识别之语音信号基础.mp41.06GB

│├─5.矩阵求导术.mp42.01GB

│├─50.语音识别之语音信号基础2.mp4934.17MB

│├─51.语#J%b\S音识别之特征处理及HMM模型.mp4510MB

│├─52.K{(w74e高频交易：高频因子挖u|vSJC掘及高频做市策略.mp4468.43MB

│├─53.强化学习量化交易应用2.mp4475.26MB

│├─53.强化学习量化交易应用.mp4411.55MB

│├─54.股票量化交易：股票发行2.mp46}$l#q47.13MB–Rrq7

│├─54.股票量化交易：股票发行.mp4748.47MB

│├─55.股票量化交易：打新策略及风险衡量D|tsV2.mp4650.97MB

│├─5A\q_–$t\b6P9[YkmtZ.HMM-GMM模型2.mp4382.69MB

│├─56.HMM-GMM模型.mp4370.83MB

│├─57.股票量化交易：现代投资组合理论2.mp4521.79MB

│├─57.股票量化交易`hG1p]6^.：现代投资组合理论.mp4421.26MB

│├─58.语音识别实战一2.mp4303.04MB

│├─58.语音识别实战一.mp4532.06MB

│├─59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4526.64Q;\MB

│├─59.股票量化交Jd2易：多因子模型理论.mp47178rb.17MB

│├─6.文本分类速览1.mp41.82GB

│├─60.语音识别实战一.mp4885.89MB

│├─7.文本分类速览2.mp42.14GB

│├─8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4217.02MB

│└─9.面试指导.mp41.83GB

├─04、人工智能4期

│├─1.数据的量化和特征提取.mp41.{9c_9=36GB

│├─10.深度学习Y0_y]GL入门.mp41.3GB

│├─11.梯度下降和矩阵求导.mp41.41GB

│├juTApFpo─12.速精机器学习12.mp41.34GB

│├─13.速精机器学习13.mp41.29GB

│├─14.速精r]_P&机器学习14.mp41.23GB

│├─15.速精机器学习15.mp41.38GZg\CW85B

│├─16.速精机器学习16.mp41.3GB

│├─17O&!h5Qe.速精机器学习17.mp41.28GB

│├─18.速精机器学习18.mp41.37GB

│├─19.速精机器学习19.mp41.05GB

│├S[P@Cl─2.数据的量化和特征提取2.mp41.(u9nWKor5GP5LdwNL+B

│├─20.速精机器学|ItM_习20.mp41.09GB

│├─21.速精机器*hg学习21.m3gWl_!z8zp41.1GB

│├─22.速精机器学习22.mp4643.97MB

│├─23.速精机器学习23.mp4807.12Q2rMB

│├─24.速精机器学习24.mp41.01G@3tT1{,v5B

│├─3.线性回归.mp41.36GB

│├─4.逻辑回归.mp41.41GB

│├─5.损失函数和正则项.mp41.47GB

│├─6.分类模型的评价指标和多分类.mp41.45GB

│├─7.逻#9kOe辑回归的高级技巧.mp41.33GB

│├─8.FM模型.mp41.46GB

│└─9.Kmeansqkw5I2.mp41.38GB

├─05、课件

│├─01AI一期课程资料

││└─01AI一期课程资料

││├!$cnHqJF─01第1章节无资料

││├─02第2章节到第4章节资料

│││├─code

││││├─linearreg!;#ErhRAWression

│││││├─boston

││││││├─getdata.py914B

││││││├─testdata9.39KB

││││││├─traindata37.19KB

│││@A8Lf│││└─tra^dJh)in.py983B

│││││└─regressionx

│││││├─analymseentropy.py1.04KB

││n|q│││├─getdata.py408B

│││││├f!Lr@twx5─8Irgetparacurvedata.py4%3&Y32B

│││││├─gradientlinearVLB2V!.py985B

│││││├─msecurve.csv293.9KB

│││││├─testcurve.csv4}n).09KB

│││││├─testdata4.28KB

│││││├─tEoQaestparacurvedata4.31KB

│││││├─traincurve.csv20.44KB

│││││├─traindata21.35KB

│││││├─trainparacurvedat3RyCGta21.67KB

│││││├─train,]h~xrandom.py962B

│││││├─trainxrepeat.py950B

│││││├─traineO87(d\a^xsquare.py998B

│││││└─LZ$train.py1.sOPpad+e%73KB

││││└─linearregression.zip197.12KB

│││└─ppt

│││└─线性回归.pp[b]\*uGtx11.82MB

││├─03第5章节到第9章节资料

│││├─code

││││└─logisticregression.zip251.39KB

│││└─ppt

│││└─逻辑回归.pptx24.68MB

││├─04第10章节无资料

││├─05第11-12章节资料

│││├─code

││││└─svm.zip13.91KB

│││└─ppt

│││└─SVM.pptx3.74MB

││├─06第13章节无资料

││├─07第14-15章节资料

│FC7;(rL││├─code

││││└─integrated.zip2.45KB

│││└─ppt

│││└─集成学习.pptx4.62MB

││├─08第16-17章节资料

│││├─code

││││├─dbscan.zip583B

││││└─kmeans.zip226.01KB

│Q–:││└─ppt

│││└─聚类.pptx8.18Mp,n9Jb,].B

││├─09第18章节资料

│││├─code

││││├─forwardindex246.98MB

││││└─lda.zip10.51MB

│││└uBo─ppt

│││├─LDA数学八卦.pdf2.3MB

│││└─news.csv86.82MB

││├─10第19-29章节资料

│││├─code

││││├─cifar10imagespA)YN\$my.zip44.84MB

││││└^LtS─dnn.zip153.87MB

││nP.;Uca│└─ppt

│││├─深度学习DNNc(j*tI{2.pptx9.24MB

│││├─深度学习DNt(3wm(dN3.pptx5.69MB

│││├─深度学习DNN4br4*.pptx6.89MB

│││├─深度学习DNN5.pptx5.23MB

│││└─深度学习DNN.pptZ=Ex1.98MB

││├─11第30-37章节资料

│││├─code

││││└─tuim=%jian.zip233.57MB

│││└─ppt

│││├─Real-timePersonalirCO_i:9$[zRQqB]R\*ationusingEmbeddingsforSl:@4wearchRankingatAirbnb.pdf10.44MB

│││├─word2vec.pptx6.54MB

│││└─推荐系统.pptx4.93MB

││├─12第38章节资料

│││├─code

││││├─cifar-10数据集.rar178.85MB

││││├─imaL[F\1zUgeclassifercnn.zip6.33MB

││││├─textclassifercQv6j4nn.zip133.71MB

││││├─textclassiferfasttext.zip59.91MB

││││├─win6411gR2database1of2.zip1.13GB

││││└─win6411gR2database2of2.zip961.29MB

│││└─ppt

│││├─CNN.pptx5.17MB

│││└─从逻辑回归到rnn再到lstm.pdf556.39KB

││├─13第39-48章节无资料

││└─14第49-57章节资料

││├─code

│││└─evenodd.pXW~o.mU{ey1.38KB

││└─ppt

│├─02AI二期课程资料

││├─01章节1-2无VM}资料

││├─02第3-6章节资料

│││└─1推荐系统.zip1.32GB

││|w–4VN├─03第7章节资料

│││└─2rnn(lstm).zip861.57MB

││├─04第8-10章节资料

│││(}kS`]└─3语音.z[(OANkip159.08MB

││├─05第11章节资料

│││└─4腾讯王老师nlp项目.zip38.44MB

││├─06第12-14章节资D]e料

│││└─5ocrstr.zip11.85MB

││├─07第15-17章节资料

│││└─6attentionbert.zip598.9MB

││├─08章节18-27无资料

││├─09章节28-31章节资料

│││└─7深入理解卷积核.zip20.45MB

││├4Ym;3–9─10章节32-39章节资料

│││└─8聂老师搜索推荐.zip43.22MB

││└─11章节40-41章节资料

││└─9聊天机器/V(sDq_ul人&自动评论.zip1.74GB

│├─03NnHAI三期课程资料

││├─01章节1-4资料

│││├─信息熵1.pptx10.93MB

│││├─信息熵2.pptx9MB

│││├─信息熵3.pptx9.16MB

│││└─信息熵4.pptx9.34MB

││├─02章节5资料

│││└─矩阵求导数.pptx19.28MB

││├─03章节6-7资料

│││├─文本分类专题1.pTHHHptx2.05MB

│││└─文本分类专题2.pptx7.05MB

││├─04章节8-10资料

│││└─面试指南-推荐系统.pptx1.89MB

││├─05章节11资料

│││└─推荐系统综述.pptx1.82MB

││├─06章节16、19、20资料

│││├─GAN[自动保存的].pptx12.47MB

│││└─GAN.pptx4.04MB

││├─07章节12-RE_V[x515、17-18、21-22、25-28、31-32、40、43-44、47-B,plU49、52-53、57-63、66-67、70-71资料

│)f4bb3R2+││├─量化\UhR交易（学员版本）.zip32.2MB

│││└─量化投资（卢老师版本）.zip27.68MB

││├─08章节23-24资料

│││└─pagerank.zip5.83MB

││├─09章节29-30没3Ag&{sm有资料

││├─1f\kU_H~40章节37、39资料

│││└─图模型.pptx12.51MB

││├─11章节41-42、45-46

│││└─Bert和它的朋友们.p9)U8ptx7.24MB

││└─12章节@E850-51、54-56、64-65、68-69、72

││└─语音识别.zip14.16/O!L9MB

│└─04AI四期课程资料

│├─0.机器学习入门.pptx1.66MB

│├─N\;c+$v1.距离.pptx6.06MB

│├─10.attention.pptx15.76MB

│├─11.数学.pptx18.49MB

│├─2.线性回归.pptx5.85MB

│├─3.逻辑回归.pptx20.38MB

│├─4.因子分解模型.pptx6.22MB

│├─5.S|b=H聚类n,aSqC模型.pptx3.56MB

│├─6.神经网络DNN.pptx26.53BRgd~Jb16MB

│├─7.自然语言处理.b*5dapptx7.12MB

│├─8.CNN(1).pptx12.92MB

│├─8.CNN.pptx12.92MB

│└─9.时序神经网络.pptx7.47H1A;vMB