九章算法-人工智能集训营 第23期|2022版|独家资源

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人工智能集训营 第23期
项目全面升级,零基础掌握16+2工业级项目,通过实战深入学习人工智能算法及工业化流程,快速提升简历,斩获心仪offer

1 机器学习从0到1 Introduction to Machine Learning

2 机器学习KNN算法入门( Machine Learning – KNN algorithm)

3 机器学习 Python Data Analysis- Numpy Matplotlib

4 机器学习Python Data Analysis – Pandas

5 本周重难点答疑串讲

6 Python 基本语法基础 Introduction to Python I

7 Python 基本语法基础 Introduction to Python II

8 Python面向对象、第三方库等介绍 Python – OOD

9 本周重难点答疑串讲

10 朴素贝叶斯I-Naive Bayes 1

11 朴素贝叶斯II-Naive Bayes 2

12 本周重难点答疑串讲

13 线性回归 Linear Regression

14 逻辑斯蒂回归I-Logistic Regression I

15 逻辑斯蒂回归II-Logistic Regression II

16 逻辑斯蒂回归III-Logistic RegressionIII

17 本周重难点答疑串讲

18 决策树算法I-(Decision Tree 1)

19 决策树算法II-(Decision Tree 2)

20 降维及聚类常用算法 ML algorithms

21 本周重难点答疑串讲

22 机器学习集成I-(Ensemble 1)

23 机器学习集成 II-( Ensemble 2)

24 机器学习集成 III-(Ensemble 3)

25 机器学习(总结)

26 本周重难点答疑串讲

27 梯度提升决策树GBDT

28 神经网络Neural Network 1

29 神经网络 Neural Network 2

30 本周重难点答疑串讲

31 TensorFlow-基础

32 数字图像基础与数字图像处理

33 卷积神经网络入门

34 卷积神经网络基本架构与实践

35 本周重难点答疑串讲

36 强化学习1-入门介绍:Basic introduction

37 强化学习2 – 马科夫决策过程(Markov Decision Process MDP)

38 强化学习 3 – 游戏项目1 – 学习迷宫导航

39 本周重难点答疑串讲

40 强化学习4 – Deep Q Network

41 强化学习5 – 游戏项目2 – 学习视觉游戏

42 本周重难点答疑串讲

43 推荐系统入门

44 协同过滤进阶和矩阵分解

45 本周重难点答疑串讲

46 融合多种特征的推荐模型

47 深度推荐模型

48 机器学习竞赛入门 Introduction To Machine Learning Contest

49 本周重难点答疑串讲

50 NLP在工业界的现状 及 文本在神经网络的表示

51 循环神经网络

52 机器翻译

53 本周重难点答疑串讲

54 CV项目-CNN应用领域、项目类型及本期项目初探

55 CV项目-本期项目思路、图像预处理及CNN分类模型

56 CV项目-CNN 概念进阶、可训练参数及分类模型评估

57 本周重难点答疑串讲

58 CV项目-过拟合、正则化与数据增强

59 CV项目-CNN经典模型及迁移学习

60 CV项目-图像分割应用领域及主要算法

61 CV项目-图像分割任务整体实现

62 CV项目-分割模型进阶及模型性能优化

63 CV项目-CNN项目案例分析:基于图像的推荐系统项目及课程整体回顾

64 本周重难点答疑串讲

65 NLP项目-项目背景及文本分类初探

66 NLP项目-深度学习在文本分类的应用

67 NLP项目-全局词向量与LSTM

68 NLP项目-Attention & Transformer

69 NLP项目-GPT、BERT和基于语境的词表示

70 NLP项目-Contextual Word Embedding与BERT Embedding

71 NLP项目-模型校准的概念及实践

72 NLP项目-数据分析及提升

73 NLP项目-NLP模型的综合应用

74 人工智能集训营-课程环境配置

75 人工智能-回放

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38 评论

  1. 确实是2022和2023的

  2. 坚持学,我肯定变大佬

  3. 有完整的源码 学起来没坑

  4. 没必要自己报班了,发现了新大陆

  5. 抱着侥幸办了会员 没想到真的可以看

  6. 这个会员是我觉得超值

  7. 超便宜,东西还好

  8. 后悔花了4000刀去报班了

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