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Android 应用程序构建实战+原理精讲|完结无密
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Android 应用程序构建实战+原理精讲|完结无密

  Android 应用程序构建实战+原理精讲 深度掌握 Gradle 使用，系统性学习 Android 应用构建知识   本课程基于最新构建工具链，以一个页面路由框架的开发-发布为主线，将实战与理论相结合，深度学习 Gradle 及时下热门的编译时注解处理、字节码插桩等高级技术，带领大家系统化掌握 Android 应用构建知识，提升开发效率。   技术要求 Android基础知识 Android Studio等开发工具的基本使用 环境参数 技术语言：Groovy/Java/Kotlin Android: 10.0+开发平台：Mac IDE：Android Studio 4.0+Gradle：6.0+ Android Gradle Plugin: 4.1.0+   [wm_notice]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1ZdeGFs_cHoUeoGJeuHZinA 提取码：8jud [/wm_notice]   章节目录：   第1章 课程导学 试看2 节 | 12分钟 本章将带你了解课程整体内容和最终的效果，之后会为你介绍本课程内容具体安排，最后给出如何学好这门课程的一些学习建议。希望你能通过这门课程，学有所成，学有所归。 收起列表 图文：1-1 课前必读...
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TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密
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TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密

  TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉 热门计算机视觉技术+落地应用，带你踏上时代风口 想要成为一名优秀的AI图像处理工程师并不容易，门槛和要求都比较多。很多人都是理论上的王者，实践上的青铜，自以为对框架、算法的理解足够，但因为缺乏应用场景和实践机会，遇到具体需求仍然不知道该怎么抽象问题，然后用模型解决。这个课就是为此而生，更偏重于实用，结合项目实践，让你掌握解决问题的能力！   适合人群 对计算机视觉技术感兴趣的同学，都能有所收获。 技术储备 熟悉Python基础 对人工智能有基本的了解 环境参数 Python 3.7 Anaconda 3 TensorFlow 2.0   试看链接：https://pan.baidu.com/s/1USBqtjrPQpiaMvK-MoRkhw?pwd=w2s4 章节目录： 第1章 AI职场你能走多远: 走近AI视觉工程师的世界 试看12 节 | 104分钟 本章分享了初、中、高三个级别的A I视觉工程师职业发展过程中必知的一些金玉良言。重点阐述了如何快速从一个小白到成为真正AI视觉工程师所必须经历的过程。最后对整个课程的知识脉络做一个宏观的介绍以及如何学好本门课程的学习建议。… 收起列表 视频： 1-1 这是一门可以带领你轻松步入视觉开发工程师的好课 (09:28) 试看 视频： 1-2 本章概览 (01:21) 视频： 1-3 Ai职场的蛋糕定律 (07:55) 视频： 1-4 初入职场...
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专为程序员设计的线性代数课程|完结无密
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专为程序员设计的线性代数课程|完结无密

专为程序员规划的线性代数课程 创新规划+通俗易懂，这一次，bobo教师带你完全学会线性代数！ bobo老师专为程序员规划的线性代数课程，全新的课程规划模式，配合编程讲解，回绝单调的例题讲解，而是讲清楚每一个常识点的来龙去脉，完好学习线性代数领域的常识系统，这一次，让你学会线性代数！ 合适人群 线性代数怎么学都不会的同学；大学学过线性代数， 可是考完试就忘记，不能真实运用线数的同学； 想深入学习人工智能，机器学习，深度学习等领域， 却苦于自己数学根底欠好的同学。 技术储备要求 高中数学根底； 编程部分需求Python3语言根底。 （其他语言，如Java，C++等也可以运用） [wm_notice]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1mV2Bj-kwnOeUFTVSELW4sg 提取码：gex2 –来自百度网盘超级会员V1的分享容[/wm_notice] 章节目录： 第1章 欢迎咱们来到《专给程序员规划的线性代数》4 节 | 61分钟 欢迎咱们来到《专给程序员规划的线性代数》，在这个课程中，咱们将运用编程的方式，学习线性代数，这个近现代数学发展中最为重要的分支。学懂线性代数，是同学们深化学习人工智能，机器学习，深度学习，图形学，图画学，密码学，等等许多范畴的根底。从这个课程开端，让咱们真正学懂线性代数！… 收起列表 视频：1-1 《专为程序员规划的线性代数课程》导学 (14:51) 视频：1-2 课程学习的更多补充说明 (17:55) 视频：1-3 线性代数与机器学习 (13:21) 视频：1-4 课程运用环境树立 (14:14) 第2章 全部从向量开端 试看9 节 | 98分钟 向量，是线性代数研讨的根本元素。在这一章，咱们将引进向量。什么是向量？咱们为什么要引进向量？从而，咱们将运用不同的视角看待向量，界说向量的根本运算，领会数学研讨进程中，从底层开端，一点一点向上树立数学大厦的进程：）… 收起列表 视频：2-1 什么是向量. (16:11)试看 视频：2-2...
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OpenCV三大经典项目实战 一次性掌握计算机视觉核心技能|完结无密
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OpenCV三大经典项目实战 一次性掌握计算机视觉核心技能|完结无密

  OpenCV入门到进阶：实战三大典型项目 车辆检测/人脸识别+图像拼接+文字识别   人脸识别、自动驾驶、物体检测……想进军未来高科技行业，OpenCV是基石。本课程带你系统掌握计算机视觉核心知识体系，突破OpenCV重难点，真实落地“车辆检测、文字识别、图像拼接” 三大典型项目,高效积累计算机视觉实战经验与能力。   适合人群 有视觉处理业务需求，或有意从事图像算法 或音视频开发者，或对计算机视觉感兴趣的开发者 技术储备要求 至少掌握一门开发语言 有Python语言基础更佳 技术参数 OpenCV4 Python3   [wm_notice]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1daG2F9fHsT_76FN4KiNRPw 提取码：dj8m [/wm_notice]   章节目录：   第1章 课程介绍与学习指南 试看3 节 | 31分钟 本章作为课程内容引入，主要介绍课程实战项目，课程的学习方法以及课程内容具体安排，希望大家都能通过这门课程，学有所成，学有所归。 收起列表 图文：1-1 课前必读（不看会错过一个亿） 视频：1-2 OpenCV导学 (16:30)试看 视频：1-3 计算机视觉到底是什么 (14:04)试看 第2章 OpenCV开发环境搭建 试看6 节 | 80分钟 工欲善其事必先利其器，无论何种系统，本章将带你手把手快速搭建起OpenCV开发环境。 收起列表 视频：2-1...
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PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理|完结无密
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PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理|完结无密

  PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理 理论基础+技术讲解+实战开发，快速掌握PyTorch框架   PyTorch是深度学习的主流框架之一，新手入门相对容易。课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合，结合多个不同的CV与NLP实战项目，帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法，带大家较平稳地入门深度学习领域。   适合人群 想转行到深度学习方向的工程师； 学习了理论但欠缺实践的深度学习starter； 有志于、感兴趣深度学习的爱好者们； 想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们； 技术储备要求 机器学习相关基本概念； Python3编程语言； Ubuntu基本使用知识； [wm_tips]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1OJbXwxjb6-UVVhTuvTmFxA 提取码：cvl5 [/wm_tips] 章节目录： 第1章 开篇引导【为你简历打造金牌项目经验】 试看2 节 | 12分钟 你是否遇到这样问题？投递很多简历，总是石沉大海大海,杳无音信？经过分析很多小伙伴的简历，大多采用了培训机构烂大街项目作为项目经验，导致无缘面试邀约。本课程就为你解决这个燃眉之急。同时，Vue很火，Vue+Go的结合早日学成，早日挑大梁！… 收起列表 视频：1-1 摒弃千篇一律项目：前后端一体化微服务网关项目 (11:59)试看 图文：1-2 一份牛儿吃草老师的秘诀请你签收 第2章 扫盲网关前置技术：必备网络基础18 节 | 83分钟 扫盲网关前置技术，掌握必备网络基础，以【原理插图+脑图+示例代理】相结合的方式，主要讲解OSI七层网络协议、经典协议与数据包、tcp粘包拆包及udp、tcp、http等代码编写。轻松领略到网络编程快感。 收起列表 视频：2-1 为什么要学习网络基础【有目的学习，事半功倍】 (04:03) 视频：2-2 经典协议与数据包 (04:10) 视频：2-3 tcpdump抓包分析三次握手和四次挥手...
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马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密
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马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密

  马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密 4G互联网时代下的数据已经呈现为爆炸式的增长，5G通信的面世会让数据增长速度提高到指数级的爆发，在这浩瀚的数据海洋中，必须采取行之有效的赋能工具，才能将数据中重要的部分-信息、信息中总结的规律成功运用于商业领域，起到数据决策商业的重要意义。   试看链接：https://pan.baidu.com/s/16DjjzMY70N34mhxqtxK6sA?pwd=rnt2   章节目录： ├──01_AI一期课程资料.zip 3.23G ├──1.概述and特征提取.mp4 570.71M ├──10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4 780.13M ├──11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4 677.31M ├──12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4 795.66M ├──13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4 737.54M ├──14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4 729.56M ├──15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4 666.97M ├──16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4 688.95M ├──17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4 2.12G ├──18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4 2.07G ├──19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 1.93G ├──2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4 621.24M ├──20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4 1.47G ├──21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4 1.76G ├──22.多分类函数softmax和学习方法.mp4 2.17G ├──23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4 1.67G ├──24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4 1.72G ├──25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4...
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七月在线-深度学习集训营第三期2022年完结无密
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七月在线-深度学习集训营第三期2022年完结无密

  七月在线-深度学习集训营第三期2022年 原价4999 完结无密 本深度学习集训营略过Python基础，直接从人工神经网络起步，实战BAT工业项目，并组织学员参赛，帮助学员成功就业或转行。为确保每一位学员的学习效果，本期继续维持前二期的从头到尾全部实战，但除了涵盖特征工程、以及深度学习在CV、NLP中的应用之外，特新增了以下三大模块： a.工业界业务上线/部署的大杀器——神经网络压缩技术 b.新增深度学习在物体检测中的应用 c.深度学习在推荐系统中的应用 从而让内容更成体系、更加成熟。 全是深度学习的典型应用场景 本期集训营总计六大阶段，近十个BAT实战项目，涵盖特征工程、混合网络，以及深度学习在计算机视觉当中的应用（比如物体检测、行人重识别）、在自然语言处理中的应用（比如文本处理、文本分类、机器翻译系统）、在推荐系统中的应用等BAT工业项目。 试看链接： 章节目录： 课程安排 预习阶段 从DL基础起步，掌握三大核心模型 在线视频：DNN与CNN，及NN框架 1-DNN与混合网络：google Wide&Deep 2-实战项目：数据非线性切分+google wide&deep 模型实现分类 3-CNN:从AlexNet到ResNet 4-实战项目：搭建CNN完成图像分类示例 5-NN框架：caffe, tensorflow与pytorch 6-实战项目：用几大框架完成DNN与CNN网络搭建与分类 在线视频：RNN、LSTM、与条件生成、attention 1-RNN/LSTM/Grid LSTM 2-实战项目：RNN文本分类 3-RNN条件生成与attention 4-实战项目：google神经网络翻译系统 第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用 在线视频：深入理解神经网络原理 1-从线性分类器说到非线性分类器 2-理解神经网络参数W的物理意义 3-Backpropagation的两种理解/推导方式 4-初探神经网络模型训练调参 在线实训：基于tensorflow/keras实现分类任务 在线视频：深度卷积神经网络原理与实践 1-卷积操作的数学定义和物理意义 2-卷积神经网络结构的两大原理—局部连接和权值共享 3-卷积神经网络的主体结构和变种 4-3小时内用百行代码登顶Kaggle图像分类比赛的Top-5%...
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咕泡P4:Python基础入门实战班2022最新完结
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咕泡P4:Python基础入门实战班2022最新完结

咕泡P4:Python基础入门实战班2022最新完结-原价7800 课程简介： 课程内容全面覆盖python从入门到精通，深度学习算法及其项目实战，主要应用于计算机视觉与自然语言处理两大核心领域，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开。大型项目完美结合当下行业趋势，培养满足企业就业需求的中高级人工智能算法工程师。   试看连接：https://pan.baidu.com/s/1X0yDt1sanQxcj_ZpHpKSUA?pwd=de0a 目录大纲： 咕泡 P4：Python基础入门实战班(Python基础+高级)/ ├──1_Python基础 | ├──第七节课.mp4 722.03M | ├──基础总结.mp4 1.70G | ├──流程控制.mp4.mp4 1.09G | ├──面向对象1.mp4 2.10G | ├──面向对象2.mp4 1.86G | ├──面向对象3.mp4 788.93M | ├──目录.txt 0.89kb | ├──试卷讲解.mp4.mp4 205.29M | ├──文件操作.mp4 1.99G | ├──异常处理与模块介绍.mp4 1.66G | ├──预科班02.mov.mp4 1.55G | ├──预科班第四节.mp4.mp4 1.08G |...
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BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战|完结无密
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BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战|完结无密

BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战 结合多年项目实战经验，让你掌握一套完整的，能落地的个性化推荐算法体系！ 推荐算法工程师已成为各个大厂炙手可热的岗位，社招起步薪资20k+！本课程，讲师从算法原理到代码实战，细致的讲解个性化推荐算法如何在开发中落地，让你可以建立起自己的推荐算法体系。同时也可以让你掌握算法公式，模型参数迭代等技术的微小细节。 适合人群 在校研究个性化推荐算法方向的学生 在校对个性化推荐算法感兴趣且有一定数学基础的同学 工作中从事个性化推荐工作的同学 工作中对个性化推荐算法感兴趣想要了解的同学 技术储备要求 熟悉数据结构：包括不限于数组，哈希，树，二分图 熟悉常用数学知识：包括不限于导数，链导法则，矩阵，稀疏矩阵 熟悉常用python语法。 [wm_tips]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1f27rVsKCK04ycNGhgpmQYg 提取码：b0p8 [/wm_tips]   章节目录： 第1章 个性化推荐算法综述 试看3 节 | 34分钟 个性化推荐算法综述部分，主要介绍个性化推荐算法综述，本课程内容大纲以及本课程所需要准备的编程环境与基础知识。 收起列表 视频：1-1 个性化推荐算法课程导学 (12:22)试看 视频：1-2 个性化推荐算法综述 (13:14)试看 视频：1-3 个性化召回算法综述 (08:11)试看 第2章 基于邻域的个性化召回算法LFM6 节 | 90分钟 本章节重点介绍一种基于邻域的个性化召回算法，LFM。从LFM算法的理论知识与数学原理进行介绍。并结合公开数据集，代码实战LFM算法。 收起列表 视频：2-1 LFM算法综述 (10:00) 视频：2-2 LFM算法的理论基础与公式推导...
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Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习|完结无密
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Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习|完结无密

  Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习 传统机器学习+深度学习+迁移学习+经典案例+核心工具，多维度走进人工智能   讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者，孔雀人才，全奖海归博士，课程囊括机器学习与深度学习，监督与无监督学习，独有综合多项技术的混合算法，采用sklearn与keras框架（底层调用tensorflow）为你学习AI打下扎实基础。   适合人群 只要你对人工智能感兴趣，想在这个领域发展，或是数据分析从业者 （商业、金融行业等），希望掌握AI这个工具，那本课程非常适合你 技术储备要求 Python语法基础 基本的数学知识   [wm_notice]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1OBD94YrbHxv6OEu2KumpGQ 提取码：yc4j [/wm_notice]   章节目录：   第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具 试看6 节 | 125分钟 本章将和大家介绍课程目标与内容概要，和大家分享人工智能的核心概念：人工智能定义、主要方法、现状。我们会完成开发环境的搭建及工具的学习、使用，具体工具包括：python、anaconda、jupyter notebook、pandas、numpy、matplotlib。 收起列表 视频：1-1 课程导学 (19:43)试看 视频：1-2 内容快速概览 (21:48)试看 视频：1-3 人工智能介绍 (19:33) 视频：1-4 环境及工具包介绍 (17:38) 视频：1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看 视频：1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21) 第2章...
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专为程序员设计的统计课|完结无密
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专为程序员设计的统计课|完结无密

  专为程序员设计的统计课 数学与编程相结合 为你搭建完善的统计学知识体系   课程将统计学的内容讲的清晰完整，而且在各个章节中，加入了编程部分，更有助于程序员理解统计学。课程将深入浅出地讲解统计学的重要概念和知识点，让同学们彻底学会统计分析。是一门机器学习、数据分析师等前沿职位必须掌握的统计学课程。   适合人群 对统计学感兴趣的同学 想深入学习人工智能，机器学习，深度学习等领域，却苦于自己数学基 础不好的同学。 技术储备要求 具备高中数学基础； 编程部分需要具备Python3语言基础 [wm_tips]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1tMZ6M6prPL_oipAKgi7TuA 提取码：nnzw [/wm_tips]   章节目录： 第1章 课程介绍【欢迎学习，学习中有任何疑问请在问答区进行问答，祝愉快学习！】 试看3 节 | 32分钟 本章将介绍统计学的思考方式，统计学的整体框架，学习统计学有什么用，以及统计学与机器学习的密切联系；并对学习此门课程讲解的形式（编程+可视化）和需要具备的知识和技能进行说明，让大家从这个课程开始，真正学懂统计学！… 收起列表 视频： 1-1 课程导学 (22:26) 试看 视频： 1-2 课程学习的注意事项 (03:26) 视频： 1-3 课程编程环境搭建 (05:56) 第2章 认识数据【必备基础知识，不能跳过】 试看2 节 | 33分钟...
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深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密
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深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲 YOLO / Faster RCNN / SSD / 文本检测 / 多任务网络 课程从算法角度出发，对各个模型进行全面细致的讲解，并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目，熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例，尽快进入深度学习领域。 适合人群 目标检测在深度学习领域中应用非常广泛。无论是AI爱好者，在读研究生 还是在职算法工程师，学习这门课程都能够让你有所收获。 技术储备要求 了解linux环境的基本操作 具备一定机器学习、深度学习基础的学员 有Caffe、TensorFlow基础 [wm_tips]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1Eol_gDSG3241rxwvY_5aNg 提取码：vkya [/wm_tips] 章节目录： 第1章 课程介绍 试看1 节 | 23分钟 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 收起列表 视频：1-1 课程导学 (22:58)试看 第2章 目标检测算法基础介绍13 节 | 122分钟 本章节主要介绍目标检测算法的基本概念、传统的目标检测算法、目前深度学习目标检测主流方法（one-stage、two-stage、多任务网络）、相关算法的基本流程、算法性能的评价指标、不同算法的优缺点和性能比较等，并结合实际的应用场景和案例来介绍目标检测算法的重要性和实用性。… 收起列表 视频：2-1 目标检测问题定义 (12:10) 视频：2-2 目标检测问题方法 (15:11)...
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Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶完结无密
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Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶完结无密

  Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶 课程以Tensorflow2.0为主体，以图像分类、房价预测、文本分类、文本生成、机器翻译、泰坦尼克生存预测等项目为依托，讲解Tensorflow框架的使用方法，让学员获得灵活使用Tensorflow的能力，达到初级深度学习工程师的水平。 适合人群 想转行到深度学习方向的工程师 学习了理论但欠缺实践的深度学习starter 有志于、感兴趣深度学习的爱好者们 想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们 技术储备要求 熟悉Python3基础语法 熟悉Linux环境 了解机器学习与深度学习基础知识 [wm_tips]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1Xp_BvUvku5mJs6UpCylPQg 提取码：ndup [/wm_tips] 章节目录 第1章 Tensorflow简介与环境搭建 试看11 节 | 129分钟 本门课程的入门章节，简要介绍了tensorflow是什么，详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性。并在Tensorflow1.0、pytorch、Tensorflow2.0之间做了对比。最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置。 收起列表 视频： 1-1 课程导学 (14:47) 试看 视频： 1-2 Tensorflow是什么 (09:38) 视频： 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 (09:00) 视频： 1-4 Tensorflow2.0架构 (08:17) 试看 视频：...
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Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密
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Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密

  Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序   伴随着人工智能技术的发展，深度学习技术变得越来越热门，越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术，展开多个模型的教学，涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术，最终搭建一个人脸智能小程序，完成整个项目的实战应用，最终可以达到算法工程师的初步要求。   适合人群 本课程适合有一定深度学习基础 迫切想要通过实战开发达到技能提升 毕设，求职等开发人员 技术储备要求 1、了解深度学习/机器学习相关基本概念 2、掌握Python3编程语言 3、了解TensorFlow深度学习框架 4、了解Ubuntu基本使用知识 [wm_tips]试看链接：https://pan.baidu.com/s/13AnUhlT6gERQxF0jcdy5Wg 提取码：6bgd [/wm_tips]   章节目录 第1章 课程导学 试看1 节 | 18分钟 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 收起列表 视频：1-1 课程导学 (17:47)试看 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）7 节 | 70分钟 主要介绍深度学习的基础知识，具体包括了深度学习的发展历程、基本概念（前向运算、反向传播、参数优化）、深度学习数学基础（导数、方向导数、偏导数、梯度）等，通过介绍深度学习基础知识帮助大家从宏观和微观两个角度掌握深度学习的基本概念，为后续课程的学习奠定基础。… 收起列表 视频：2-1 卷积神经网基本概念 (19:12) 视频：2-2 前向运算 (12:03) 视频：2-3 反向传播基本概念 (05:43)...
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咕泡-P5人工智能深度学习高薪就业班5期|24章完结无秘
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咕泡-P5人工智能深度学习高薪就业班5期|24章完结无秘

  咕泡-P5人工智能深度学习高薪就业班5期|2022年|价值16800元|24章完结无秘 课程简介： 课程内容全面覆盖深度学习算法及其项目实战，主要应用于计算机视觉与自然语言处理两大核心领域，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开。大型项目完美结合当下行业趋势，培养满足企业就业需求的中高级人工智能算法工程师。   试看链接：https://pan.baidu.com/s/1u0-suAYmxmMxx3ta8Ufh-g?pwd=xj1e 章节目录： ——/gp人工智能深度学习高薪就业班【24章】/ ├──10_图神经网络实战 | ├──1_图神经网络基础 | | ├──1-图神经网络应用领域分析.mp4.mp4 26.40M | | ├──2-图基本模块定义.mp4.mp4 10.51M | | ├──3-邻接矩阵的定义.mp4.mp4 16.06M | | ├──4-GNN中常见任务.mp4.mp4 19.17M | | ├──5-消息传递计算方法.mp4.mp4 14.23M | | └──6-多层GCN的作用.mp4.mp4 13.00M | ├──2_图卷积GCN模型 | | ├──1-GCN基本模型概述.mp4.mp4 13.24M | | ├──2-图卷积的基本计算方法.mp4.mp4 12.56M |...
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全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力
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全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力

  全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力 模块化拆解底层架构，带你掌控全局，掌握核心技术和关键模型 推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器，相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。课程基于项目实战，带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术，让你不仅可以胜任业务需求，更能拓展职业发展的空间，在白热化的竞争中脱颖而出！   适合人群 想要提升自身实力、完善知识体系，对推荐系统开发感兴趣的开发者和在校生 技术储备 熟悉python编程 对机器学习和数据挖掘有基本了解 了解基本统计学和数学概念 环境参数 python 3.8 Spark 3.1.2 tensorflow 2.7 Redis 6   章节目录：   第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟 本章中，将对课程内容安排和知识脉络进行介绍，帮助大家对推荐系统及应用价值有一个系统的认知。 收起列表 视频： 1-1 前言–关于这门课 (11:34) 试看 视频： 1-2 推荐系统是什么 (17:01) 视频： 1-3 课程章节导览 (08:02) 第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10...
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