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盧菁博士的人工智能體系課-進(jìn)階部分

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盧菁博士的人工智能體系課-進(jìn)階部分



課程目錄
├──01_1.距離精講 .mp4  190.87M
├──02_2.向量數據庫基礎 .mp4  174.43M
├──03_3.Annoy原理和手寫(xiě)線(xiàn)性回歸 .mp4  218.48M
├──04_4.邏輯回歸的分類(lèi)間隔,線(xiàn)性不可分問(wèn)題,FM模型 .mp4  213.13M
├──05_5.特征選擇和正則化 .mp4  242.98M
├──06_6.Dropout技術(shù),模型集成,多分類(lèi)和多標簽 .mp4  181.47M
├──07_7.過(guò)擬合、欠擬合,樹(shù)模型 .mp4  191.00M
├──08_8.ID3,C4.5,Cart樹(shù) .mp4  192.25M
├──09_9.集成學(xué)習,dropout,GBDT .mp4  189.43M
├──10_10.GBDT和XGboost .mp4  318.04M
├──11_11實(shí)戰項目以圖搜圖-resnet .mp4  191.79M
├──12_12以圖搜圖 .mp4  169.27M
├──13_13.GAN模型的原理和實(shí)戰 .mp4  195.68M
├──14_14.GAN模型背后的數學(xué)原理以及訓練技巧 .mp4  221.81M
├──15_15.推土機距離和WGan .mp4  167.92M
├──16_16.AIGC和擴散學(xué)習 .mp4  299.80M
├──17_17.NLP系列1:NLP發(fā)展脈絡(luò )和BERT模型 .mp4  196.48M
├──18_18.NLP系列2:Bert的改良版本和T5模型 .mp4  139.06M
├──19_19.NLP系列3:GPT系列模型 .mp4  132.18M
├──20_20.項目實(shí)戰:huggingface和文本分類(lèi) .mp4  183.15M
├──21_21實(shí)戰項目:文本糾錯和Bart模型 .mp4 .mp4  210.74M
├──22_22零樣本學(xué)習和小樣本學(xué)習 .mp4 .mp4  229.59M
├──23_23.智能文本摘要和關(guān)鍵詞提取 .mp4 .mp4  282.52M
├──24_24聊天機器人和chatgpt .mp4 .mp4  232.86M
├──25_25,目標檢測yolo和transformer .mp4 .mp4  358.85M
├──26_乳腺癌識別項目1-圖像識別的原理 .mp4 .mp4  183.60M
├──27_乳腺癌識別項目2-圖像分類(lèi)的代碼實(shí)戰 .mp4 .mp4  142.85M
├──28_乳腺癌識別項目3-圖像識別新方法之遷移學(xué)習 .mp4 .mp4  103.19M
├──29_乳腺癌識別項目4-乳腺癌識別代碼實(shí)戰 .mp4 .mp4  150.02M
├──30_大模型訓練為什么這么難 .mp4 .mp4  117.28M
├──31_ChatGPT的技術(shù)發(fā)展路徑和帶來(lái)的影響 .mp4 .mp4  177.64M
├──32_推薦系統1:推薦系統概述 .mp4  168.37M
├──33_推薦系統2:召回環(huán)節 .mp4  333.81M
├──34_推薦系統3:召回和AB測試 .mp4  357.39M
├──35_推薦系統4:排序(上) .mp4  380.52M
├──36_推薦系統5:排序(下) .mp4  130.68M
└──37_推薦系統6:內容分類(lèi)和打標 .mp4  282.29M


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