實(shí)用數(shù)據(jù)挖掘與人工智能一月特訓(xùn)班完結(jié) 價(jià)值3998

show0p · 發(fā)表于 2019-7-30 20:02:35

實(shí)用數(shù)據(jù)挖掘與人工智能一月特訓(xùn)班完結(jié) 價(jià)值3998

課程簡(jiǎn)介
課程是基于項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的零基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)演練與講解如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)進(jìn)行房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、B站彈幕情感分析等相關(guān)熱點(diǎn)話題使學(xué)員能夠掌握數(shù)據(jù)科學(xué)思維，完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)！

數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)院（DAL）講師團(tuán) 北美首屈一指的Data Bootcamp核心團(tuán)隊(duì)。
陳曉理-DAL，數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)院（DAL）聯(lián)合創(chuàng)始人，加州大學(xué)博士，數(shù)學(xué)競(jìng)賽保送北大力學(xué)系，多年機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。
David - Data Scientist ，加州大學(xué)物理學(xué)博士，美國(guó)頂級(jí)電商公司數(shù)據(jù)科學(xué)家。
Josh Zhao- DAL，數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)院聯(lián)合創(chuàng)始人，南加州大學(xué)電子工程碩士，前華為高級(jí)工程師，十年數(shù)據(jù)工程開(kāi)發(fā)管理經(jīng)驗(yàn)。
彭澤 - DAL，加拿大阿爾伯塔大學(xué)本科，美國(guó)哥倫比亞大學(xué)電子工程碩士，Kaggle競(jìng)賽獲獎(jiǎng)選手，人稱“萌神”。
Henry ，加州大學(xué)伯克利分校博士后，加州大學(xué)物理學(xué)博士，數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。

第 1 講
熟悉Jupyter notebook
1.1
創(chuàng)建新的Python環(huán)境
1.2
Python環(huán)境與版本（一）
1.3
Python環(huán)境與版本（二）
1.4
Python環(huán)境與版本（三）
1.5
Python環(huán)境與版本（四）
1.6
Python環(huán)境與版本（五）
1.7
Python環(huán)境與版本（六）
1.8
Python環(huán)境與版本（七）
1.9
安裝決策樹(shù)可視化工具Graphviz（一）
1.10
安裝決策樹(shù)可視化工具Graphviz（二）
1.11
幾個(gè)重要的工具包介紹（一）
1.12
幾個(gè)重要的工具包介紹（二）
1.13
安裝TensorFlow與Keras（一）
1.14
安裝TensorFlow與Keras（二）
1.15
Jupyter notebook的基本使用技巧
1.16
Markdown的基本技巧（一）
1.17
Markdown的基本技巧（二）
第 2 講
文獻(xiàn)與代碼管理工具及統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
2.1
學(xué)習(xí)方法總結(jié)
2.2
Mendeley介紹及安裝（一）
2.3
Mendeley介紹及安裝（二）
2.4
GitHub介紹及安裝
2.5
GitHub遠(yuǎn)端連接操作（一）
2.6
GitHub遠(yuǎn)端連接操作（二）
2.7
GitHub遠(yuǎn)端連接操作（三）
2.8
答疑（一）
2.9
答疑（二）
2.10
答疑（三）
2.11
統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)概述
第 3 講
Python基本數(shù)據(jù)類型
3.1
課程概述
3.2
計(jì)算機(jī)語(yǔ)言與程序概述（一）
3.3
計(jì)算機(jī)語(yǔ)言與程序概述（二）
3.4
為什么需要編程語(yǔ)言
3.5
Python能做什么
3.6
課間答疑
3.7
Python2和Python3的區(qū)別
3.8
編程語(yǔ)言的元素
3.9
致敬 Hello World
3.10
Python基本數(shù)據(jù)類型（一）
3.11
Python基本數(shù)據(jù)類型（二）
3.12
Python基本數(shù)據(jù)類型（三）
3.13
Python基本數(shù)據(jù)類型（四）
3.14
Python基本數(shù)據(jù)類型（五）
3.15
Python基本數(shù)據(jù)類型（六）
3.16
Python基本數(shù)據(jù)類型（七）
3.17
Python基本數(shù)據(jù)類型（八）
第 4 講
函數(shù)與Python基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4.1
函數(shù)（一）
4.2
函數(shù)（二）
4.3
函數(shù)（三）
4.4
函數(shù)（四）
4.5
函數(shù)（五）
4.6
Python編碼結(jié)構(gòu)（一）
4.7
Python編碼結(jié)構(gòu)（二）
4.8
Python編碼結(jié)構(gòu)（三）
4.9
Python模塊和程序包
4.10
Python基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（一）
4.11
Python基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（二）
4.12
Python基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（三）
第 5 講
Numpy的基本操作
5.1
Introduction to Numpy
5.2
Create Arrays
5.3
Basic Operations of Arrays
5.4
lndexing ,Slicing and Iterating（一）
5.5
lndexing ,Slicing and Iterating（二）
5.6
lndexing ,Slicing and Iterating（三）
5.7
Matrix Operations ||（一）
5.8
Matrix Operations ||（二）
5.9
Array processing（一）
5.10
Array processing（二）
5.11
Save and Load Array
第 6 講
Pandas的基本操作
6.1
Series
6.2
DataFrame+Titanic Example（一）
6.3
DataFrame+Titanic Example（二）
6.4
DataFrame+Titanic Example（三）
6.5
DataFrame+Titanic Example（四）
6.6
Index Objects
6.7
Reindex
6.8
Drop Data
6.9
Slice Data（一）
6.10
Slice Data（二）
6.11
Data Alignment
6.12
Rank and Sort
第 7 講
Matplotlib的基本操作
7.1
Matplotlib（一）
7.2
Matplotlib（二）
7.3
Matplotlib（三）
7.4
Matplotlib（四）
7.5
Matplotlib（五）
7.6
Aggregation（一）
7.7
Aggregation（二）
7.8
Aggregation（三）
第 8 講
什么是好的模型結(jié)果-cost function
8.1
如何定義一個(gè)模型結(jié)果的好壞？
8.2
連續(xù)變量的模型，如何來(lái)衡量模型結(jié)果？（一）
8.3
連續(xù)變量的模型，如何來(lái)衡量模型結(jié)果？（二）
8.4
二分類問(wèn)題-假設(shè)檢驗(yàn)，p-value（一）
8.5
二分類問(wèn)題-假設(shè)檢驗(yàn)，p-value（二）
8.6
二分類問(wèn)題-ROC & AUC（一）
8.7
二分類問(wèn)題-ROC & AUC（二）
8.8
什么是好的分類（一）
8.9
二分類問(wèn)題-召回率，準(zhǔn)確率
8.10
二分類問(wèn)題-F1-score
8.11
分類模型，如何衡量模型結(jié)果？
8.12
imbalanced問(wèn)題（一）
8.13
imbalanced問(wèn)題（二）
第 9 講
線性回歸
9.1
知識(shí)回顧
9.2
為什么要使用線性回歸？
9.3
如何計(jì)算線性回歸？（一）
9.4
如何計(jì)算線性回歸？（二）
9.5
問(wèn)題解答
9.6
由最小二乘法選出的直線有沒(méi)有用？（一）
9.7
由最小二乘法選出的直線有沒(méi)有用？（二）
9.8
線性回歸參數(shù)估計(jì)的含義
9.9
線性回歸對(duì)數(shù)據(jù)的解釋
9.10
線性回歸對(duì)樣本及誤差的要求和假設(shè)前提（一）
9.11
線性回歸對(duì)樣本及誤差的要求和假設(shè)前提（二）
9.12
預(yù)測(cè)的confidence interval 和 prediction interval（一）
9.13
預(yù)測(cè)的confidence interval 和 prediction interval（二）
9.14
預(yù)測(cè)的confidence interval 和 prediction interval（三）
9.15
imbalanced問(wèn)題
第 10 講
邏輯回歸及應(yīng)用
10.1
邏輯回歸與線性回歸
10.2
如何計(jì)算信用分?jǐn)?shù)
10.3
商家如何查看芝麻信用值？
10.4
尋找最合理的參數(shù)-1設(shè)計(jì)Cost Function
10.5
疑題解答
10.6
尋找最合理的參數(shù)-3. 計(jì)算最優(yōu)參數(shù)（一）
10.7
尋找最合理的參數(shù)-3. 計(jì)算最優(yōu)參數(shù)(二)
10.8
尋找最合理的參數(shù)-3. 計(jì)算最優(yōu)參數(shù)(三)
10.9
尋找最合理的參數(shù)-3. 計(jì)算最優(yōu)參數(shù)(四)
10.10
尋找最合理的參數(shù)-3. 計(jì)算最優(yōu)參數(shù)(五)
10.11
尋找最合理的參數(shù)-3. 計(jì)算最優(yōu)參數(shù)(六)
10.12
更進(jìn)一步：從邏輯回歸到SoftMax（一）
10.13
更進(jìn)一步：從邏輯回歸到SoftMax(二)
第 11 講
擬合與過(guò)擬合的定義
11.1
擬合與過(guò)擬合
11.2
對(duì)抗過(guò)擬合（一）
11.3
對(duì)抗過(guò)擬合（二）
11.4
對(duì)抗過(guò)擬合（三）
11.5
Python實(shí)現(xiàn)（一）
11.6
Python實(shí)現(xiàn)（二）
11.7
正則化Regularization
11.8
Ridge（一）
11.9
Ridge（二）
11.10
方差的分解（一）
11.11
方差的分解（二）
11.12
Bias與Variance的分解
第 12 講
決策樹(shù)模型
12.1
什么是決策樹(shù)？
12.2
游戲中的決策樹(shù)分析（一）
12.3
游戲中的決策樹(shù)分析（二）
12.4
哪個(gè)問(wèn)題分的最好？
12.5
Decision Tree_example1（一）
12.6
Decision Tree_example1（二）
12.7
Decision Tree_example1（三）
12.8
Decision Tree_example1（四）
12.9
Decision Tree_example1（五）
12.10
Decision Tree_example1（六）
12.11
Decision Tree_example1（七）
第 13 講
Pandas 數(shù)據(jù)操作與Ensemble Method 集成算法
13.1
Combining dataframes
13.2
Mapping
13.3
Binning
13.4
GroupBy On Dict and Series（一）
13.5
GroupBy On Dict and Series（二）
13.6
Merge（一）
13.7
Merge（二）
13.8
Outliers
13.9
Pivoting
13.10
Replace
13.11
Bagging (Bootstrap aggregating)
13.12
Boosting and Ada boosting（一）
13.13
Boosting and Ada boosting（二）
13.14
Gradient Boosting
第 14 講
Airbnb 數(shù)據(jù)分析
14.1
Airbnb介紹
14.2
Train and Test 用戶本身數(shù)據(jù)和營(yíng)銷渠道數(shù)據(jù)
14.3
Airbnb_DataExploration（一）
14.4
Airbnb_DataExploration（二）
14.5
Airbnb_DataExploration（三）
14.6
Airbnb_FeatureEngineering（一）
14.7
Airbnb_FeatureEngineering（二）
14.8
Airbnb_FeatureEngineering（三）
14.9
Airbnb_FeatureEngineering（四）
14.10
Modeling（一）
14.11
Modeling（二）
第 15 講
支持向量機(jī)（SVM）
15.1
支持向量機(jī)簡(jiǎn)介與歷史（一）
15.2
支持向量機(jī)簡(jiǎn)介與歷史（二）
15.3
支持向量機(jī)分類與回歸（一）
15.4
支持向量機(jī)分類與回歸（二）
15.5
支持向量機(jī)分類與回歸（三）
15.6
對(duì)偶問(wèn)題
15.7
支持向量
15.8
核函數(shù)
15.9
正則化與軟間隔
15.10
支持向量機(jī)算法總結(jié)
15.11
代碼實(shí)戰(zhàn)（一）
15.12
代碼實(shí)戰(zhàn)（二）
15.13
代碼實(shí)戰(zhàn)（三）
第 16 講
自然語(yǔ)言處理與NLP-代碼實(shí)戰(zhàn)
16.1
歷史
16.2
語(yǔ)言模型（一）
16.3
語(yǔ)言模型（二）
16.4
語(yǔ)言模型（三）
16.5
語(yǔ)言模型（四）
16.6
語(yǔ)言模型（五）
16.7
語(yǔ)言模型評(píng)價(jià)
16.8
隱馬爾可夫模型
16.9
深度學(xué)習(xí)（一）
16.10
深度學(xué)習(xí)（二）
16.11
語(yǔ)言模型實(shí)戰(zhàn)（一）
16.12
語(yǔ)言模型實(shí)戰(zhàn)（二）
16.13
語(yǔ)言模型實(shí)戰(zhàn)（三）
16.14
語(yǔ)言模型實(shí)戰(zhàn)（四）
第 17 講
文字處理與Amazon評(píng)論NLP分析案例
17.1
Python文字處理基本操作回顧
17.2
ASCII,unicode解碼與編碼,utf-8（一）
17.3
ASCII,unicode解碼與編碼,utf-8（二）
17.4
Nltk工具包與特朗普的任職演講
17.5
計(jì)算詞頻
17.6
讀取文字
17.7
整理標(biāo)簽（一）
17.8
整理標(biāo)簽（二）
17.9
整理標(biāo)簽（三）
17.10
清理文字并建語(yǔ)料庫(kù)（一）
17.11
清理文字并建語(yǔ)料庫(kù)（二）
17.12
建模
17.13
調(diào)用具體模型
第 18 講
網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概述
18.1
網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概述
18.2
數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)（一）
18.3
數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)（二）
18.4
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)普及（一）
18.5
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)普及（二）
18.6
什么是網(wǎng)站
18.7
靜態(tài)網(wǎng)站和動(dòng)態(tài)網(wǎng)站
18.8
簡(jiǎn)單的網(wǎng)站服務(wù)程序（一）
18.9
簡(jiǎn)單的網(wǎng)站服務(wù)程序（二）
18.10
什么是API（一）
18.11
什么是API（二）
18.12
如何找到API
18.13
網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品和現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)程序
18.14
答疑
第 19 講
網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)入門(mén)
19.1
網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)概述
19.2
復(fù)習(xí)HTML
19.3
強(qiáng)大的工具—Requests
19.4
強(qiáng)大的工具—Beautifulsoup（一）
19.5
強(qiáng)大的工具—Beautifulsoup（二）
19.6
Charity Watch（一）
19.7
Charity Watch（二）
19.8
Charity Watch（三）
19.9
彈幕爬蟲(chóng)（一）
19.10
彈幕爬蟲(chóng)（二）
19.11
彈幕爬蟲(chóng)（三）
19.12
彈幕爬蟲(chóng)（四）
19.13
彈幕爬蟲(chóng)（五）
19.14
彈幕爬蟲(chóng)（六）
第 20 講
爬蟲(chóng)進(jìn)階
20.1
Write Binary File
20.2
Read Binary File
20.3
靜態(tài)文件獲�。ㄒ唬�
20.4
靜態(tài)文件獲取（二）
20.5
認(rèn)證授權(quán)（一）
20.6
認(rèn)證授權(quán)（二）
20.7
認(rèn)證授權(quán)（三）
20.8
爬蟲(chóng)進(jìn)階擴(kuò)展（一）
20.9
爬蟲(chóng)進(jìn)階擴(kuò)展（二）
第 21 講
正則表達(dá)式
21.1
常見(jiàn)代碼
21.2
基本語(yǔ)句（一）
21.3
基本語(yǔ)句（二）
21.4
字符匹配和分枝條件
21.5
分組
21.6
后向引用和零寬斷言
21.7
案例分析（一）
21.8
案例分析（二）
第 22 講
貝葉斯統(tǒng)計(jì)
22.1
聯(lián)合概率
22.2
邊緣概率
22.3
條件概率
22.4
聯(lián)合概率、邊緣概率和條件概率
22.5
貝葉斯公式（一）
22.6
貝葉斯公式（二）
22.7
流感案例
22.8
圖形化理解
22.9
案例分析
22.10
貝葉斯公式垃圾短信識(shí)別程序（一）
22.11
貝葉斯公式垃圾短信識(shí)別程序（二）
22.12
貝葉斯公式垃圾短信識(shí)別程序（三）
22.13
腦筋急轉(zhuǎn)彎：三門(mén)問(wèn)題（一）
22.14
腦筋急轉(zhuǎn)彎：三門(mén)問(wèn)題（二）
第 23 講
搜集用戶信息與數(shù)據(jù)整合
23.1
搜集用戶發(fā)帖Comment Id（一）
23.2
搜集用戶發(fā)帖Comment Id（二）
23.3
正向編碼方法
23.4
如何逆向解碼（一）
23.5
如何逆向解碼（二）
23.6
如何逆向解碼（三）
23.7
如何逆向解碼（四）
23.8
整理用戶mid ID
23.9
爬取用戶信息（一）
23.10
爬取用戶信息（二）
23.11
爬取用戶信息（三）
23.12
爬取用戶信息（四）
23.13
RandomForest 重新采樣（一）
23.14
RandomForest 重新采樣（二）
第 24 講
貝葉斯思維
24.1
貝葉斯統(tǒng)計(jì)（一）
24.2
貝葉斯統(tǒng)計(jì)（二）
24.3
貝葉斯統(tǒng)計(jì)（三）
24.4
貝葉斯統(tǒng)計(jì)（四）
24.5
貝葉斯公式（一）
24.6
貝葉斯公式（二）
24.7
貝葉斯公式（三）
24.8
貝葉斯公式（四）
24.9
證明正態(tài)分布的后驗(yàn)分布依然是正態(tài)分布（一）
24.10
證明正態(tài)分布的后驗(yàn)分布依然是正態(tài)分布（二）
24.11
證明正態(tài)分布的后驗(yàn)分布依然是正態(tài)分布（三）
24.12
證明正態(tài)分布的后驗(yàn)分布依然是正態(tài)分布（四）
24.13
美國(guó)海岸救援案例
第 25 講
BiliBili火爆劇集與觀眾分析
25.1
結(jié)巴分詞原理
25.2
結(jié)巴分詞使用
25.3
去除NaN、分詞
25.4
去停用詞、整理詞頻
25.5
關(guān)鍵詞計(jì)算
25.6
生成詞云
25.7
沿時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化：頻率與高頻詞（一）
25.8
沿時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化：頻率與高頻詞（二）
25.9
沿時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化：頻率與高頻詞（三）
25.10
二十四小時(shí)的彈幕頻率分布
25.11
年內(nèi)的彈幕頻率分布
25.12
觀眾信息
25.13
腦筋急轉(zhuǎn)彎（一）
25.14
腦筋急轉(zhuǎn)彎（二）
第 26 講
聚類與代碼實(shí)戰(zhàn)
26.1
課程概要
26.2
機(jī)器學(xué)習(xí)與聚類簡(jiǎn)介
26.3
聚類的定義以及和分類的區(qū)別
26.4
聚類相似度度量：幾何距離
26.5
劃分聚類
26.6
劃分聚類—K均值算法（一）
26.7
劃分聚類—K均值算法（二）
26.8
層次聚類
26.9
Agglomerative clustering算法
26.10
密度聚類
26.11
DBSCAN
26.12
聚類算法總結(jié)
26.13
代碼實(shí)戰(zhàn)（一）
26.14
代碼實(shí)戰(zhàn)（二）
26.15
代碼實(shí)戰(zhàn)（三）
第 27 講
商業(yè)社交媒體輿情分析
27.1
腦筋急轉(zhuǎn)彎（一）
27.2
腦筋急轉(zhuǎn)彎（二）
27.3
腦筋急轉(zhuǎn)彎（三）
27.4
社媒輿情分析的目的
27.5
作用價(jià)值一：獲取市場(chǎng)的必要信息（一）
27.6
作用價(jià)值一：獲取市場(chǎng)的必要信息（二）
27.7
如何通過(guò)輿情分析掌握市場(chǎng)狀況
27.8
作用價(jià)值二：提升決策敏感性
27.9
有趣的營(yíng)銷發(fā)現(xiàn)
27.10
作用價(jià)值三：尋找接觸點(diǎn)
27.11
總結(jié)：營(yíng)銷領(lǐng)域的輿情分析應(yīng)用
27.12
答疑（一）
27.13
答疑（二）
第 28 講
近期推薦系統(tǒng)概述
28.1
推薦系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景（一）
28.2
推薦系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景（二）
28.3
推薦系統(tǒng)算法概述（一）
28.4
推薦系統(tǒng)算法概述（二）
28.5
推薦系統(tǒng)算法概述（三）
28.6
推薦系統(tǒng)算法概述（四）
28.7
CF+矩陣分解（一）
28.8
CF+矩陣分解（二）
28.9
基于圖像的推薦
28.10
評(píng)估推薦系統(tǒng)結(jié)果
第 29 講
人工智能的江湖
29.1
達(dá)特茅斯會(huì)議與第一次AI大發(fā)展
29.2
第一次AI寒冬（一）
29.3
第一次AI寒冬（二）
29.4
復(fù)蘇與第二次AI寒冬
29.5
再次復(fù)蘇與神經(jīng)網(wǎng)翻身
29.6
瞻仰大神（一）
29.7
瞻仰大神（二）
29.8
瞻仰大神（三）
29.9
今天的應(yīng)用與影響（一）
29.10
今天的應(yīng)用與影響（二）
29.11
今天的應(yīng)用與影響（三）
第 30 講
機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用
30.1
圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么關(guān)系
30.2
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
30.3
什么是圖像識(shí)別
30.4
圖像識(shí)別的困難在哪里
30.5
圖像識(shí)別的發(fā)展歷史
30.6
機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)比深度學(xué)習(xí)
30.7
機(jī)器學(xué)習(xí)的工作方式
30.8
機(jī)器學(xué)習(xí)的算法（一）
30.9
機(jī)器學(xué)習(xí)的算法（二）
30.10
機(jī)器學(xué)習(xí)總結(jié)
第 31 講
Pygame
31.1
學(xué)習(xí)框架梳理
31.2
剩余課程安排
31.3
Flappy bird基本背景圖像（一）
31.4
Flappy bird基本背景圖像（二）
31.5
鍵盤(pán)操作-小鳥(niǎo)左右移動(dòng)
31.6
撲騰撲騰翅膀（一）
31.7
撲騰撲騰翅膀（二）
31.8
柱子的移動(dòng)
31.9
生成一系列的柱子，并且移動(dòng)
31.10
讓小鳥(niǎo)飛起來(lái)
31.11
假如小鳥(niǎo)很聰明
31.12
給小鳥(niǎo)計(jì)分
第 32 講
Python控制系統(tǒng)
32.1
The basic self-driving loop
32.2
不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和類型
32.3
安裝OpenCV
32.4
OpenCV練習(xí)
32.5
數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)review（一）
32.6
數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)review（二）
32.7
MYSQL的簡(jiǎn)單介紹(一)
32.8
MYSQL的簡(jiǎn)單介紹(二)
32.9
激光雷達(dá)
32.10
Ctypes basic（一）
32.11
Ctypes basic（二）
32.12
Ctypes basic（三）
第 33 講
圖像識(shí)別處理基礎(chǔ)—OpenCV
33.1
讀取圖片（一）
33.2
讀取圖片（二）
33.3
讀取圖片（三）
33.4
讀取視頻
33.5
繪圖函數(shù)
33.6
OpenCV圖像的基本操作（一）
33.7
OpenCV圖像的基本操作（二）
33.8
圖像處理：顏色空間轉(zhuǎn)換（一）
33.9
圖像處理：顏色空間轉(zhuǎn)換（二）
33.10
幾何變換
33.11
圖像處理：圖像平滑
33.12
圖像處理：形態(tài)學(xué)變換
第 34 講
從游戲數(shù)據(jù)中提取feature
34.1
收集GTA5游戲數(shù)據(jù)（一）
34.2
收集GTA5游戲數(shù)據(jù)（二）
34.3
收集GTA5游戲數(shù)據(jù)（三）
34.4
Check Data和OpenCV（一）
34.5
Check Data和OpenCV（二）
34.6
模型加載插件
34.7
C++ review（一）
34.8
C++ review（二）
34.9
模型案例分析+OpenCV process（一）
34.10
模型案例分析+OpenCV process（二）
34.11
模型案例分析+OpenCV process（三）
34.12
模型案例分析+OpenCV process（四）
34.13
模型案例分析+OpenCV process（五）
第 35 講
GTA5自動(dòng)駕駛項(xiàng)目
35.1
作業(yè)布置
35.2
GTA5自動(dòng)駕駛分解問(wèn)題（一）
35.3
GTA5自動(dòng)駕駛分解問(wèn)題（二）
35.4
GTA5自動(dòng)駕駛分解問(wèn)題（三）
35.5
GTA5自動(dòng)駕駛分解問(wèn)題（四）
35.6
GTA5自動(dòng)駕駛分解問(wèn)題（五）
35.7
GTA游戲AI識(shí)別車(chē)道分割線（一）
35.8
GTA游戲AI識(shí)別車(chē)道分割線（二）
35.9
GTA游戲AI識(shí)別車(chē)道分割線（三）
35.10
GTA游戲AI識(shí)別車(chē)道分割線（四）
35.11
GTA游戲AI識(shí)別車(chē)道分割線（五）
35.12
GTA游戲AI識(shí)別車(chē)道分割線（六）
35.13
GTA游戲AI識(shí)別車(chē)道分割線（七）
第 36 講
TensorFlow的基本操作
36.1
TensorFlow的基本概念
36.2
TensorFlow的具體使用（一）
36.3
TensorFlow的具體使用（二）
36.4
Tensor Shapes（一）
36.5
Tensor Shapes（二）
36.6
Tensor Operations
36.7
Tensor Slicing
36.8
Tensor Sequences
36.9
Graph
36.10
Session和Constant
36.11
Variables和Placeholders
36.12
Example（一）
36.13
Example（二）
36.14
Example（三）
36.15
Example（四）
第 37 講
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
37.1
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
37.2
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
37.3
反向傳播算法
37.4
激活函數(shù)
37.5
優(yōu)化算法（一）
37.6
優(yōu)化算法（二）
37.7
正規(guī)化
37.8
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)戰(zhàn)（一）
37.9
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)戰(zhàn)（二）
37.10
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)戰(zhàn)（三）
37.11
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)戰(zhàn)（四）
第 38 講
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
38.1
卷積和卷積核（一）
38.2
卷積和卷積核（二）
38.3
卷積和卷積核（三）
38.4
填充和池化
38.5
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：LeNet-5
38.6
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：AlexNet
38.7
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：ZF-net
38.8
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：VGG-16
38.9
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：Inception Network
38.10
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：Residual Network
38.11
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：DenseNet
第 39 講
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
39.1
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用概述
39.2
物體檢測(cè)：RCNN和SPP-Net（一）
39.3
物體檢測(cè)：RCNN和SPP-Net（二）
39.4
物體檢測(cè)：Fast R-CNN
39.5
物體檢測(cè)：YOLO和SSD
39.6
文檔的歸類
39.7
代碼實(shí)戰(zhàn)（一）
39.8
代碼實(shí)戰(zhàn)（二）
39.9
代碼實(shí)戰(zhàn)（三）
39.10
代碼實(shí)戰(zhàn)（四）
39.11
代碼實(shí)戰(zhàn)（五）
第 40 講
深度學(xué)習(xí)框架剖析
40.1
深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的目標(biāo)定位
40.2
典型深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架
40.3
命令式編程與聲明式編程等概念講解
40.4
圖優(yōu)化、執(zhí)行引擎
40.5
編程接口、分布式并行計(jì)算
40.6
TF多卡訓(xùn)練
40.7
TF多機(jī)訓(xùn)練
40.8
主流開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)簡(jiǎn)析
40.9
答疑
40.10
Tensorflow tutorial example（一）
40.11
ensorflow tutorial example（二）
40.12
模型訓(xùn)練Tricks分享
40.13
DL優(yōu)化方法分析以及相關(guān)TF API說(shuō)明
40.14
Tensorflow detection models
40.15
實(shí)際模型項(xiàng)目介紹（一）
40.16
實(shí)際模型項(xiàng)目介紹（二）
第 41 講
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
41.1
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—序列問(wèn)題
41.2
為什么遞歸
41.3
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一）
41.4
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（二）
41.5
雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
41.6
沿時(shí)間反向傳播
41.7
梯度消失
第 42 講
長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼操作
42.1
長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)（一）
42.2
長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)（二）
42.3
偽裝曹雪芹（一）
42.4
偽裝曹雪芹（二）
42.5
偽裝曹雪芹（三）
42.6
偽裝曹雪芹（四）
42.7
圖像識(shí)別（一）
42.8
圖像識(shí)別（二）
第 43 講
線性代數(shù)與數(shù)值分析
43.1
線性代數(shù)與數(shù)值分析概述
43.2
線性代數(shù)的基礎(chǔ)定義
43.3
矩陣乘積和轉(zhuǎn)置
43.4
矩陣性質(zhì)
43.5
矩陣行列式
43.6
矩陣的跡和秩
43.7
范數(shù)
43.8
矩陣的特征值和特征向量
43.9
特殊類型的矩陣和向量（一）
43.10
特殊類型的矩陣和向量（二）
43.11
矩陣分解
43.12
矩陣微積分
43.13
矩陣計(jì)算（一）
43.14
矩陣計(jì)算（二）
43.15
范數(shù)、向量之間的夾角
43.16
對(duì)角矩陣、單位矩陣、轉(zhuǎn)置矩陣和reshape
43.17
行列式、秩、跡以及SVD奇異值分解
第 44 講
詞嵌入表示
44.1
N-元模型回顧
44.2
神經(jīng)語(yǔ)言模型
44.3
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型
44.4
詞嵌入
44.5
哈夫曼樹(shù)
44.6
連續(xù)詞袋模型—分層Softmax
44.7
Skip-gram：分層Softmax
44.8
連續(xù)詞袋模型：負(fù)采樣
44.9
詞向量：可視化
第 45 講
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
45.1
文本生成和情緒分析
45.2
語(yǔ)音識(shí)別
45.3
機(jī)器翻譯（一）
45.4
機(jī)器翻譯（二）
45.5
視覺(jué)注意力機(jī)制
45.6
詞嵌入表示—Word2Vec
45.7
詞嵌入表示—RNN語(yǔ)言模型（一）
45.8
詞嵌入表示—RNN語(yǔ)言模型（二）
45.9
詞嵌入表示—RNN for POS tagging（一）
45.10
詞嵌入表示—RNN for POS tagging（二）
第 46 講
強(qiáng)化學(xué)習(xí)系列課程基本概念與方法總覽
46.1
復(fù)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)
46.2
強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本概念（一）
46.3
強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本概念（二）
46.4
策略與總價(jià)值（一）
46.5
策略與總價(jià)值（二）
46.6
強(qiáng)化學(xué)習(xí)系列方法總覽（一）
46.7
強(qiáng)化學(xué)習(xí)系列方法總覽（二）
46.8
強(qiáng)化學(xué)習(xí)系列方法總覽（三）
第 47 講
馬爾可夫決策過(guò)程
47.1
馬爾可夫決策過(guò)程：Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
47.2
Markov Rewards Process
47.3
狀態(tài)價(jià)值state value
47.4
Bellman方程（一）
47.5
Bellman方程（二）
47.6
Bellman方程（三）
47.7
Bellman方程（四）
47.8
狀態(tài)價(jià)值函數(shù) v.s 動(dòng)作價(jià)值函數(shù)（一）
47.9
狀態(tài)價(jià)值函數(shù) v.s 動(dòng)作價(jià)值函數(shù)（二）
47.10
最優(yōu)總價(jià)值與最優(yōu)動(dòng)作價(jià)值（一）
47.11
最優(yōu)總價(jià)值與最優(yōu)動(dòng)作價(jià)值（二）
47.12
Flappy bird的簡(jiǎn)單解決方法（一）
47.13
Flappy bird的簡(jiǎn)單解決方法（二）
第 48 講
強(qiáng)化學(xué)習(xí)：迭代法
48.1
動(dòng)態(tài)規(guī)劃（一）
48.2
動(dòng)態(tài)規(guī)劃（二）
48.3
迭代法（一）
48.4
迭代法（二）
48.5
復(fù)習(xí)+Jacob方法（一）
48.6
復(fù)習(xí)+Jacob方法（二）
48.7
Gauss-Seidel迭代法
48.8
迭代法求策略估值（一）
48.9
迭代法求策略估值（二）
48.10
迭代法求策略估值（三）
48.11
迭代法更新最佳策略（一）
48.12
迭代法更新最佳策略（二）
48.13
斐波拉契數(shù)列
48.14
最長(zhǎng)遞增序列（一）
48.15
最長(zhǎng)遞增序列（二）
第 49 講
簡(jiǎn)單的蒙特卡洛
49.1
蒙特卡洛模擬方法介紹
49.2
訓(xùn)練flappy bird 模型（一）
49.3
訓(xùn)練flappy bird 模型（二）
49.4
訓(xùn)練flappy bird 模型（三）
49.5
整理碰壁函數(shù)與reward函數(shù)
49.6
離散化環(huán)境狀態(tài)
49.7
由狀態(tài)環(huán)境選擇飛行動(dòng)作
49.8
處理碰壁函數(shù)與reward函數(shù)
49.9
隊(duì)列存飛行路徑（一）
49.10
隊(duì)列存飛行路徑（二）
49.11
隊(duì)列存飛行路徑（三）
49.12
隊(duì)列存飛行路徑（四）
49.13
答疑
第 50 講
云，計(jì)算，數(shù)據(jù)
50.1
云計(jì)算的定義
50.2
NIST、云計(jì)算市場(chǎng)的發(fā)展條件
50.3
芯片設(shè)計(jì)的取舍、并行化
50.4
WSC（新型數(shù)據(jù)中心）的形成、概念、優(yōu)點(diǎn)
50.5
虛擬化（一）
50.6
虛擬化（二）
50.7
云計(jì)算的商業(yè)模式
50.8
層級(jí)分類
50.9
阿里云介紹（一）
50.10
阿里云介紹（二）
50.11
實(shí)例創(chuàng)建（一）
50.12
實(shí)例創(chuàng)建（二）
50.13
實(shí)例創(chuàng)建（三）
50.14
Logging模塊的簡(jiǎn)單應(yīng)用（一）
50.15
Logging模塊的簡(jiǎn)單應(yīng)用（二）
50.16
Logging模塊的簡(jiǎn)單應(yīng)用（三）
第 51 講
機(jī)器學(xué)習(xí)（上）
51.1
時(shí)間差分法公式
51.2
蒙特卡洛法（一）
51.3
蒙特卡洛法（二）
51.4
TD（時(shí)間差分）的特點(diǎn)
51.5
課間答疑
51.6
MC與TD對(duì)比
51.7
無(wú)偏估計(jì)
51.8
收斂性質(zhì)
51.9
MC與TD收斂差異
51.10
Model-Free Control（一）
51.11
Model-Free Control（二）
51.12
Model-Free Control（三）
51.13
Model-Free Control（四）
51.14
Model-Free Control（五）
第 52 講
機(jī)器學(xué)習(xí)（下）
52.1
函數(shù)的近似方法（一）
52.2
函數(shù)的近似方法（二）
52.3
函數(shù)的近似方法（三）
52.4
DQN（一）
52.5
DQN（二）
52.6
Flappy bird（一）
52.7
Flappy bird（二）
52.8
Flappy bird（三）
52.9
Flappy bird（四）
52.10
Flappy bird（五）
52.11
Flappy bird（六）
52.12
Flappy bird（七）
52.13
Flappy bird（八）
第 53 講
軟件工程師、數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家職業(yè)介紹
53.1
自我介紹及課程介紹
53.2
Career Path Insight
53.3
軟件工程師之基礎(chǔ)課程
53.4
軟件工程師之面試準(zhǔn)備與技巧
53.5
大數(shù)據(jù)之協(xié)同合作（一）
53.6
大數(shù)據(jù)之協(xié)同合作（二）
53.7
數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家
53.8
答疑（一）
53.9
答疑（二）
第 54 講
金融科技—數(shù)據(jù)科學(xué)在金融業(yè)的應(yīng)用和前景
54.1
金融行業(yè)不同崗位對(duì)人才的需求
54.2
金融科技用到的數(shù)據(jù)科學(xué)
54.3
職位和機(jī)會(huì)
54.4
數(shù)字化財(cái)富管理行業(yè)
54.5
智能投顧創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)據(jù)分析
54.6
答疑（一）
54.7
答疑（二）
第 55 講
深度學(xué)習(xí)經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)分析基礎(chǔ)
55.1
課程安排
55.2
深度學(xué)習(xí)的兩大基本問(wèn)題
55.3
反向傳播算法簡(jiǎn)介
55.4
深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型回顧
55.5
CNN架構(gòu)發(fā)展簡(jiǎn)要流程
55.6
LeNet
55.7
答疑—人臉識(shí)別
55.8
答疑—通用檢測(cè)
55.9
答疑—語(yǔ)音識(shí)別
55.10
AlexNet
55.11
VGG
55.12
GoogleNet（一）
55.13
GoogleNet（二）
55.14
ResNet
55.15
經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單比較、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)考慮
55.16
答疑（一）
55.17
答疑（二）

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rockliu · 發(fā)表于 2019-7-30 20:43:01

看起來(lái)好多啊

jyjy · 發(fā)表于 2019-7-30 21:18:28

實(shí)用數(shù)據(jù)挖掘與人工智能一月特訓(xùn)班完結(jié) 價(jià)值3998

onlan · 發(fā)表于 2019-7-31 08:48:33

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sapoiuyt · 發(fā)表于 2019-7-31 09:30:50

看一下是什么東西

wy. · 發(fā)表于 2019-7-31 09:32:08

我發(fā)現(xiàn)我一天也離不開(kāi)資源共享吧了！

wangbw2011 · 發(fā)表于 2019-7-31 09:39:02

對(duì)數(shù)學(xué)要求高嗎

wuaijunping · 發(fā)表于 2019-8-2 11:53:55

感謝樓主的無(wú)私分享！

szmy · 發(fā)表于 2019-8-2 12:20:46

看看內(nèi)容

zero0 · 發(fā)表于 2019-8-4 16:38:13

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