路飞Python人工智能AI工程师

?? 路飞Python人工智能AI工程师 ?? 第12模块：对抗生成网络大项目实战（新） ?? 第05模块：机器学习算法建模实战项目（新） ?? 第06模块：机器学习案例实战应用集锦（新） ?? 第12模块：姿态估计与目标追踪实战系列（新） ?? 第06模块：深度学习框架-Tensorflow2版本实战（旧） ?? 第02模块：Python数据科学必备工具包实战（新） ?? 第13模块：行人重识别系列项目（新） ?? 第08模块：深度学习入门视频课程（新） ?? 第07模块：机器学习竞赛优胜解决方案实战（新） ?? 第14模块：自然语言处理实战案例（新） ?? 第10模块：opencv计算机视觉实战（新） ?? 第16模块：语音识别核心项目实战（新） ?? 第01模块：Python快速入门（新） ?? 第07模块：深度学习框架-PyTorch项目实战（旧） ?? 第11模块：计算机视觉核心大项目实战（新） ?? 第03模块：人工智能-必备数学课程（新） ?? 第09模块：深度学习必备框架实战（PyTorch+Tensorflow）（新） ?? 第04模块：机器学习算法精讲及其案例应用（新） ?? 课件资料 ?? 第15模块：NLP通用框架BERT项目实战（新） ?? 解压密码.txt ?? 1.13 SMOTE样本生成策略.mp4 ?? 1.7 模型评估方法与召回率.mp4 ?? 2.3 可视化展示与特征重要性.mp4 ?? 6.6 数据探索概述.mp4 ?? 1.4 下采样数据集制作.mp4 ?? 2.5 数据与特征对结果的影响.mp4 ?? 1.3 数据标准化处理.mp4 ?? 3.3 文本关键词提取.mp4 ?? 4.2 数据集整合.mp4 ?? 1.2 项目挑战与解决方案制定.mp4 ?? 1.8 正则化惩罚项.mp4 ?? 1.14 过采样效果与项目总结.mp4 ?? 5.1 fbprophet股价预测任务概述.mp4 ?? 6.4 构建用户特征表单.mp4 ?? 3.2 中文分词与停用词过滤.mp4 ?? 1.9 训练逻辑回归模型.mp4 ?? 2.7 网格与随机参数选择.mp4 ?? 3.5 贝叶斯建模结果.mp4 ?? 1.6 数据集切分.mp4 ?? 2.8 随机参数选择方法实践.mp4 ?? 6.1 项目与数据介绍.mp4 ?? 6.9 基本特征构造.mp4 ?? 5.5 突变点调参.mp4 ?? 2.6 效率对比分析.mp4 ?? 4.4 物品相似度计算与推荐.mp4 ?? 2.4 加入新的数据与特征.mp4 ?? 1.5 交叉验证.mp4 ?? 6.12 Xgboost模型.mp4 ?? 5.2 时间序列分析.mp4 ?? 6.8 特征工程.mp4 ?? 4.6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp4 ?? 2.2 基本随机森林模型建立.mp4 ?? 2.9 调参优化细节.mp4 ?? 4.5 SVD矩阵分解.mp4 ?? 1.1 任务目标解读.mp4 ?? 6.5 构建商品特征表单.mp4 ?? 5.4 亚马逊股价趋势.mp4 ?? 3.6 TF_IDF特征分析对比.mp4 ?? 6.3 数据检查.mp4 ?? 6.7 购买因素分析.mp4 ?? 3.1 新闻数据与任务概述.mp4 ?? 1.11 测试集遇到的问题.mp4 ?? 4.1 音乐推荐任务概述.mp4 ?? 1.12 阈值对结果的影响.mp4 ?? 6.2 数据挖掘流程.mp4 ?? 6.11 累积行为特征.mp4 ?? 6.10 行为特征.mp4 ?? 2.1 基于随机森林的气温预测任务概述.mp4 ?? 4.3 基于物品的协同过滤.mp4 ?? 5.3 fbprophet时间序列预测实例.mp4 ?? 1.10 混淆矩阵评估分析.mp4 ?? 3.4 词袋模型.mp4 ?? 5-YOLO-V4版本算法解读 ?? 9-基础补充-PyTorch框架基本处理操作 ?? 10-基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读 ?? 8-基础补充-Resnet模型及其应用实例 ?? 1-姿态估计OpenPose系列算法解读 ?? 4-deepsort源码解读 ?? 6-V5版本项目配置 ?? 7-V5项目工程源码解读 ?? 3-deepsort算法知识点解读 ?? 2-OpenPose算法源码分析 ?? 7.2 网络架构.mp4 ?? 2.10 额外补充：VISDOM可视化配置.mp4 ?? 2.7 判别网络模块构造.mp4 ?? 6.4 生成器构造模块解读.mp4 ?? 4.2 测试效果演示.mp4 ?? 4.10 测试模块效果与实验分析.mp4 ?? 9.3 Vision模块功能解读.mp4 ?? 10.2 卷积网络涉及参数解读.mp4 ?? 6.8 判别器模块解读.mp4 ?? 5.1 论文整体思路与架构解读.mp4 ?? 9.2 网络流程解读.mp4 ?? 4.8 损失计算详细过程.mp4 ?? 6.3 数据预处理与声音特征提取.mp4 ?? 10.3 网络架构配置.mp4 ?? 8.8 网络迭代训练.mp4 ?? 2.9 生成与判别损失函数指定.mp4 ?? 4.3 项目参数解析.mp4 ?? 1.3 损失函数解释说明.mp4 ?? 8.2 网络架构.mp4 ?? 7.7 VGG特征提取网络.mp4 ?? 7.4 数据加载与配置.mp4 ?? 9.6 数据预处理与数据增强模块.mp4 ?? 2.4 Cycle开源项目简介.mp4 ?? 3.7 损失函数公式解析.mp4 ?? 5.7 判别器模块分析.mp4 ?? 5.3 语音特征提取.mp4 ?? 3.1 stargan效果演示分析.mp4 ?? 9.10 加载训练好的网络模型.mp4 ?? 9.12 实现训练模块.mp4 ?? 9.9 迁移学习策略.mp4 ?? 4.5 所有网络模块构建实例.mp4 ?? 9.11 优化器模块配置.mp4 ?? 2.1 CycleGan网络所需数据.mp4 ?? 3.3 建模流程分析.mp4 ?? 4.9 生成模块损失计算.mp4 ?? 4.4 生成器模块源码解读.mp4 ?? 6.1 数据与项目文件解读.mp4 ?? 9.13 训练结果与模型保存.mp4 ?? 5.2 VCC2016输入数据.mp4 ?? 8.3 细节设计.mp4 ?? 7.1 论文概述.mp4 ?? 9.15 额外补充.Resnet论文解读.mp4 ?? 7.6 判别模块.mp4 ?? 4.1 项目配置与数据源下载.mp4 ?? 9.7 Batch数据制作.mp4 ?? 2.6 生成网络模块构造.mp4 ?? 1.1 对抗生成网络通俗解释.mp4 ?? 2.8 损失函数：identity loss计算方法.mp4 ?? 8.9 测试模块.mp4 ?? 8.7 网络结构配置.mp4 ?? 1.2 GAN网络组成.mp4 ?? 7.3 数据与环境配置.mp4 ?? 10.1 猫狗识别任务与数据简介.mp4 ?? 6.10 源码损失计算流程.mp4 ?? 8.1 论文概述.mp4 ?? 5.5 InstanceNorm的作用解读.mp4 ?? 3.5 V2版本在整体网络架构.mp4 ?? 3.6 编码器训练方法.mp4 ?? 3.8 训练过程分析.mp4 ?? 8.5 数据与项目概述.mp4 ?? 6.2 环境配置与工具包安装.mp4 ?? 8.4 论文总结.mp4 ?? 2.2 CycleGan整体网络架构.mp4 ?? 6.11 测试模块生成转换语音.mp4 ?? 6.5 下采样与上采样操作.mp4 ?? 10.4 卷积模型训练与识别效果展示.mp4 ?? 9.16 额外补充.Resnet网络架构解读.mp4 ?? 6.9 论文损失函数.mp4 ?? 6.7 生成器前向传播维度变化.mp4 ?? 3.2 网络架构整体思路解读.mp4 ?? 9.5 图像增强的作用.mp4 ?? 7.9 测试模块.mp4 ?? 2.5 数据读取与预处理操作.mp4 ?? 9.4 分类任务数据集定义与配置.mp4 ?? 4.7 判别器损失计算.mp4 ?? 4.6 数据读取模块分析.mp4 ?? 8.6 参数基本设计.mp4 ?? 1.5 生成与判别网络定义.mp4 ?? 9.8 迁移学习的目标.mp4 ?? 2.3 PatchGan判别网络原理.mp4 ?? 7.5 生成模块.mp4 ?? 3.4 V1版本存在的问题及后续改进思路.mp4 ?? 7.8 损失函数与训练.mp4 ?? 1.4 数据读取模块.mp4 ?? 9.1 卷积网络参数定义.mp4 ?? 9.14 加载模型对测试数据进行预测.mp4 ?? 6.6 starganvc2版本标签输入分析.mp4 ?? 5.4 生成器模型架构分析.mp4 ?? 5.6 AdaIn的目的与效果.mp4 ?? 6.5 疾病引起原因分析实战.mp4 ?? 11.8 自定义特征.mp4 ?? 2.3 房价随星期变化的可视化展示.mp4 ?? 1.3 提升度的作用.mp4 ?? 11.1 数据任务介绍及缺失值处理.mp4 ?? 12.3 图像特征编码.mp4 ?? 1.1 关联规则概述.mp4 ?? 1.5 数据集制作.mp4 ?? 6.1 模型解释方法与实践.mp4 ?? 10.7 sklearn工具包预处理模块.mp4 ?? 2.1 数据与任务分析.mp4 ?? 7.1 Python字符串处理.mp4 ?? 10.8 离散属性特征处理.mp4 ?? 10.12 构建回归模型.mp4 ?? 7.9 Spacy工具包.mp4 ?? 7.10 名字实体匹配.mp4 ?? 4.1 数据任务分析.mp4 ?? 2.9 训练与评估.mp4 ?? 7.14 词云展示.mp4 ?? 7.5 NLTK工具包简介.mp4 ?? 4.8 生成输出结果.mp4 ?? 4.6 输入数据制作.mp4 ?? 11.11 必杀神奇：lightgbm.mp4 ?? 10.10 序列化执行预处理操作.mp4 ?? 10.9 构建合适的特征.mp4 ?? 3.6 得出推荐结果.mp4 ?? 8.4 CBOW与Skip_gram模型.mp4 ?? 7.3 正则表达式基本语法.mp4 ?? 7.11 恐怖袭击分析.mp4 ?? 7.13 结巴分词器.mp4 ?? 9.3 词袋模型分析.mp4 ?? 12.6 聚类效果可视化展示.mp4 ?? 7.7 词性标注.mp4 ?? 1.6 电影数据集题材关联分析.mp4 ?? 12.2 图片数据导入.mp4 ?? 10.1 数据与任务介绍.mp4 ?? 2.2 提取月份信息进行统计分析.mp4 ?? 4.5 标签变换.mp4 ?? 5.2 数据问题探索与解决方案.mp4 ?? 11.3 特征展示分析.mp4 ?? 1.2 支持度与置信度.mp4 ?? 7.4 常用函数介绍.mp4 ?? 8.2 模型整体框架.mp4 ?? 6.3 双变量分析.mp4 ?? 11.5 部分特征分析与可视化.mp4 ?? 9.5 word2vec词向量模型.mp4 ?? 12.1 数据与任务流程分析.mp4 ?? 9.4 TFIDF模型.mp4 ?? 10.2 数据分析与可视化展示.mp4 ?? 11.2 EDA数据探索分析.mp4 ?? 5.7 随机森林建模.mp4 ?? 11.4 KDEPLOT展示.mp4 ?? 5.6 热度图展示.mp4 ?? 2.4 房屋信息指标分析.mp4 ?? 3.1 数据与任务介绍.mp4 ?? 8.1 词向量模型通俗解释.mp4 ?? 3.3 ngram结果可视化展示.mp4 ?? 7.6 停用词过滤.mp4 ?? 3.2 文本词频统计.mp4 ?? 4.2 特征工程制作.mp4 ?? 4.7 Xgboost训练模型.mp4 ?? 12.4 数组保存与读取.mp4 ?? 6.2 部分依赖图解释.mp4 ?? 3.5 相似度计算.mp4 ?? 5.3 剔除开挂数据.mp4 ?? 4.3 统计指标生成.mp4 ?? 8.3 训练数据构建.mp4 ?? 5.1 数据与任务简介.mp4 ?? 11.10 结果评估.mp4 ?? 10.6 缺失值填充.mp4 ?? 10.4 加载数据坐标到实际地图中进行分析.mp4 ?? 2.7 预处理与建模准备.mp4 ?? 9.6 深度学习模型.mp4 ?? 9.1 任务概述.mp4 ?? 1.4 Python实战关联规则.mp4 ?? 9.2 词袋模型.mp4 ?? 5.4 类别变量处理.mp4 ?? 6.4 ShapValues指标分析.mp4 ?? 10.5 特征相关性分析.mp4 ?? 5.5 绘图统计分析.mp4 ?? 7.12 统计分析结果.mp4 ?? 11.6 数据检查与特征工程.mp4 ?? 11.9 逻辑回归模型.mp4 ?? 7.8 数据清洗实例.mp4 ?? 3.4 文本清洗.mp4 ?? 2.8 随机森林与LightGBM.mp4 ?? 7.2 正则常用符号.mp4 ?? 2.5 提取房屋常见设施.mp4 ?? 11.7 多项式特征.mp4 ?? 2.6 房屋规格热度图分析.mp4 ?? 10.11 完成所有预处理操作.mp4 ?? 12.5 得出聚类结果.mp4 ?? 8.5 负采样方案.mp4 ?? 4.4 特征信息提取.mp4 ?? 5.8 特征重要性.mp4 ?? 10.3 连续值离散化与可视化细节.mp4 ?? 2-pandas（新） ?? 8-可视化库-Seaborn ?? 4-seaborn可视化（新） ?? 3-matplotlib绘图 (新) ?? 6-数据分析处理库-Pandas ?? 5-科学计算库-Numpy ?? 1-numpy（新） ?? 7-可视化库-Matplotlib ?? 4.6 负采样方案.mp4 ?? 4.2 词向量模型通俗解释.mp4 ?? 1.1 深度学习要解决的问题.mp4 ?? 3.8 池化层的作用.mp4 ?? 2.6 神经网络过拟合解决方法.mp4 ?? 3.1 卷积神经网络应用领域.mp4 ?? 3.6 边缘填充方法.mp4 ?? 1.6 损失函数的作用.mp4 ?? 4.4 训练数据构建.mp4 ?? 1.3 计算机视觉任务.mp4 ?? 3.2 卷积的作用.mp4 ?? 3.11 残差网络Resnet.mp4 ?? 3.4 得到特征图表示.mp4 ?? 3.3 卷积特征值计算方法.mp4 ?? 3.10 VGG网络架构.mp4 ?? 1.2 深度学习应用领域.mp4 ?? 1.7 前向传播整体流程.mp4 ?? 4.3 模型整体框架.mp4 ?? 2.2 神经网络整体架构.mp4 ?? 1.5 得分函数.mp4 ?? 2.3 神经网络架构细节.mp4 ?? 4.1 RNN网络架构解读.mp4 ?? 3.5 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4 ?? 3.9 整体网络架构.mp4 ?? 2.1 返向传播计算方法.mp4 ?? 3.7 特征图尺寸计算与参数共享.mp4 ?? 2.5 正则化与激活函数.mp4 ?? 4.5 CBOW与Skipgram模型.mp4 ?? 2.4 神经元个数对结果的影响.mp4 ?? 1.4 视觉任务中遇到的问题.mp4 ?? 3.12 感受野的作用.mp4 ?? 7.9 图匹配模块计算流程.mp4 ?? 1.1 行人重识别要解决的问题.mp4 ?? 6.3 局部特征热度图计算.mp4 ?? 5.11 损失函数与训练过程演示.mp4 ?? 3.6 计算得到位置权重值.mp4 ?? 2.1 论文整体思想及注意力机制的作用解读.mp4 ?? 1.4 map值计算方法.mp4 ?? 5.5 网络计算整体流程演示.mp4 ?? 1.6 Hard.Negative方法应用.mp4 ?? 4.6 损失函数应用位置.mp4 ?? 3.2 参数配置与整体架构分析.mp4 ?? 1.5 triplet损失计算实例.mp4 ?? 5.8 局部特征提取实例.mp4 ?? 5.3 dataloader加载顺序解读.mp4 ?? 3.7 基于特征图的权重计算.mp4 ?? 5.4 debug模式解读.mp4 ?? 3.9 训练与测试模块演示.mp4 ?? 5.6 特征序列构建.mp4 ?? 7.5 初始化图卷积模型.mp4 ?? 4.4 GCP模块特征融合方法.mp4 ?? 7.7 邻接矩阵学习与更新.mp4 ?? 1.2 挑战与困难分析.mp4 ?? 5.12 测试与验证模块.mp4 ?? 2.2 空间权重值计算流程分析.mp4 ?? 3.3 进入debug模式解读网络计算流程.mp4 ?? 7.10 整体项目总结.mp4 ?? 6.2 图卷积与匹配的作用.mp4 ?? 1.3 评估标准rank1指标.mp4 ?? 2.3 融合空间注意力所需特征.mp4 ?? 7.3 得到一阶段热度图结果.mp4 ?? 7.1 数据集与环境配置概述.mp4 ?? 5.10 得到所有分组特征结果.mp4 ?? 7.4 阶段监督训练.mp4 ?? 4.1 论文整体框架概述.mp4 ?? 7.8 基于拓扑结构组合关键点特征.mp4 ?? 5.9 特征组合汇总.mp4 ?? 6.1 关键点位置特征构建.mp4 ?? 3.4 获得空间位置点之间的关系.mp4 ?? 3.1 项目环境与数据集配置.mp4 ?? 7.2 局部特征准备方法.mp4 ?? 4.3 特征分组方法.mp4 ?? 5.1 项目配置与数据集介绍.mp4 ?? 3.8 损失函数计算实例解读.mp4 ?? 7.6 mask矩阵的作用.mp4 ?? 2.4 基于特征图的注意力计算.mp4 ?? 5.2 数据源构建方法分析.mp4 ?? 6.4 基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4 ?? 6.5 图卷积模块实现方法.mp4 ?? 3.5 组合关系特征图.mp4 ?? 4.2 局部特征与全局关系计算方法.mp4 ?? 4.5 oneVsReset方法实例.mp4 ?? 6.7 整体算法框架分析.mp4 ?? 5.7 GCP全局特征提取.mp4 ?? 6.6 图匹配在行人重识别中的作用.mp4 ?? 13.9 transformer整体架构梳理.mp4 ?? 5.1 猫狗识别任务与数据简介.mp4 ?? 14.9 mask机制.mp4 ?? 1.3 Tensorflow2版本安装方法.mp4 ?? 8.2 词向量模型通俗解释.mp4 ?? 3.5 分类模型构建.mp4 ?? 14.12 训练BERT模型.mp4 ?? 16.12 生成与判别损失函数指定.mp4 ?? 12.2 构建时间序列数据.mp4 ?? 16.13 额外补充：VISDOM可视化配置.mp4 ?? 13.2 BERT任务目标概述.mp4 ?? 16.9 生成网络模块构造.mp4 ?? 4.4 得到特征图表示.mp4 ?? 2.12 正则化与激活函数.mp4 ?? 3.3 网络模型训练.mp4 ?? 9.3 文本词预处理操作.mp4 ?? 16.4 数据与环境配置.mp4 ?? 8.1 RNN网络架构解读.mp4 ?? 10.7 自定义网络模型架构.mp4 ?? 10.1 任务目标与数据介绍.mp4 ?? 7.1 迁移学习的目标.mp4 ?? 17.8 训练resnet模型.mp4 ?? 15.5 损失函数定义与训练.mp4 ?? 8.6 负采样方案.mp4 ?? 14.8 加入位置编码特征.mp4 ?? 4.9 整体网络架构.mp4 ?? 13.8 位置编码与多层堆叠.mp4 ?? 4.8 池化层的作用.mp4 ?? 15.4 网络架构设计.mp4 ?? 6.3 猫狗识别任务数据增强实例.mp4 ?? 13.1 BERT课程简介.mp4 ?? 11.1 CNN应用于文本任务原理解析.mp4 ?? 9.1 任务流程解读.mp4 ?? 2.11 神经元个数对结果的影响.mp4 ?? 13.3 传统解决方案遇到的问题.mp4 ?? 3.4 模型超参数调节与预测结果展示.mp4 ?? 14.11 完成Transformer模块构建.mp4 ?? 10.4 embedding层向量制作.mp4 ?? 13.7 Multi.head的作用.mp4 ?? 2.3 计算机视觉任务.mp4 ?? 6.1 数据增强概述.mp4 ?? 12.1 任务目标与数据源.mp4 ?? 4.5 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4 ?? 5.2 卷积网络涉及参数解读.mp4 ?? 4.7 特征图尺寸计算与参数共享.mp4 ?? 12.3 训练时间序列数据预测结果.mp4 ?? 7.2 迁移学习策略.mp4 ?? 16.2 CycleGan整体网络架构.mp4 ?? 2.4 视觉任务中遇到的问题.mp4 ?? 9.4 训练batch数据制作.mp4 ?? 4.12 感受野的作用.mp4 ?? 2.9 神经网络整体架构.mp4 ?? 5.4 卷积模型训练与识别效果展示.mp4 ?? 16.5 生成与判别器损失函数定义.mp4 ?? 13.11 训练实例.mp4 ?? 8.5 CBOW与Skip.gram模型.mp4 ?? 2.10 神经网络架构细节.mp4 ?? 4.1 卷积神经网络应用领域.mp4 ?? 6.2 图像数据变换.mp4 ?? 14.6 Embedding层的作用.mp4 ?? 2.2 深度学习应用领域.mp4 ?? 16.6 整体损失模块解读.mp4 ?? 7.6 tfrecords数据源制作方法.mp4 ?? 14.3 数据读取模块.mp4 ?? 5.3 网络架构配置.mp4 ?? 14.7 加入额外编码特征.mp4 ?? 2.6 损失函数的作用.mp4 ?? 3.2 建模流程与API文档.mp4 ?? 10.2 RNN模型输入数据维度解读.mp4 ?? 7.3 Resnet原理.mp4 ?? 17.5 训练数据构建.mp4 ?? 14.10 构建QKV矩阵.mp4 ?? 2.7 前向传播整体流程.mp4 ?? 13.5 self.attention计算方法.mp4 ?? 10.9 训练文本分类模型.mp4 ?? 16.1 CycleGan网络所需数据.mp4 ?? 4.2 卷积的作用.mp4 ?? 16.11 损失函数：identity loss计算方法.mp4 ?? 17.4 数据集处理方法.mp4 ?? 14.2 项目参数配置.mp4 ?? 15.3 DCGAN网络架构与流程解读.mp4 ?? 3.7 模型保存与读取实例.mp4 ?? 12.5 序列结果预测.mp4 ?? 17.2 额外补充.Resnet网络架构解读.mp4 ?? 14.4 数据预处理模块.mp4 ?? 11.2 整体流程解读.mp4 ?? 7.7 图像数据处理实例.mp4 ?? 16.7 Cycle开源项目简介.mp4 ?? 4.6 边缘填充方法.mp4 ?? 13.10 BERT模型训练方法.mp4 ?? 2.5 得分函数.mp4 ?? 14.5 tfrecord制作.mp4 ?? 4.3 卷积特征值计算方法.mp4 ?? 8.4 训练数据构建.mp4 ?? 10.3 数据映射表制作.mp4 ?? 2.1 深度学习要解决的问题.mp4 ?? 4.11 残差网络Resnet.mp4 ?? 11.3 网络架构设计与训练.mp4 ?? 3.1 任务目标与数据集简介.mp4 ?? 17.1 额外补充.Resnet论文解读.mp4 ?? 1.2 Tensorflow2版本简介与心得.mp4 ?? 17.3 项目结构概述.mp4 ?? 14.1 BERT开源项目简介.mp4 ?? 1.1 课程简介.mp4 ?? 16.10 判别网络模块构造.mp4 ?? 10.8 训练策略指定.mp4 ?? 16.3 PatchGan判别网络原理.mp4 ?? 16.8 数据读取与预处理操作.mp4 ?? 15.2 GAN网络组成.mp4 ?? 4.10 VGG网络架构.mp4 ?? 15.1 对抗生成网络通俗解释.mp4 ?? 12.4 多特征预测结果.mp4 ?? 9.5 损失函数定义与训练结果展示.mp4 ?? 8.3 模型整体框架.mp4 ?? 1.4 tf基础操作.mp4 ?? 10.5 数据生成器构造.mp4 ?? 9.2 模型定义参数设置.mp4 ?? 7.4 加载训练好的经典网络模型.mp4 ?? 10.6 双向RNN模型定义.mp4 ?? 13.4 注意力机制的作用.mp4 ?? 2.13 神经网络过拟合解决方法.mp4 ?? 2.8 返向传播计算方法.mp4 ?? 13.6 特征分配与softmax机制.mp4 ?? 17.6 网络架构层次解读.mp4 ?? 17.7 前向传播配置.mp4 ?? 3.6 tf.data模块解读.mp4 ?? 7.5 Callback模块与迁移学习实例.mp4 ?? 5.10 维特比算法.mp4 ?? 12.4 情感数据集处理.mp4 ?? 13.5 RNN模型定义.mp4 ?? 12.5 基于word2vec的LSTM模型.mp4 ?? 9.4 使用gensim构建word2vec词向量（新）.mp4 ?? 14.4 词向量与投影.mp4 ?? 7.7 CBOW模型实例.mp4 ?? 11.6 基于句子的相似度训练.mp4 ?? 4.2 相似度计算.mp4 ?? 11.4 网络模型定义.mp4 ?? 7.4 词向量.mp4 ?? 10.3 词袋模型分析.mp4 ?? 10.5 word2vec词向量模型.mp4 ?? 3.5 贝叶斯实现拼写检查器.mp4 ?? 5.3 组成与要解决的问题.mp4 ?? 9.1 影评情感分类.mp4 ?? 2.2 商品类别划分.mp4 ?? 12.2 LSTM网络架构.mp4 ?? 14.3 数据处理.mp4 ?? 5.7 前向算法求解实例.mp4 ?? 7.5 神经网络模型.mp4 ?? 13.3 数据预处理模块.mp4 ?? 4.4 TF.IDF关键词提取.mp4 ?? 10.4 TFIDF模型.mp4 ?? 4.5 LDA建模.mp4 ?? 3.1 贝叶斯算法概述.mp4 ?? 5.6 前向算法.mp4 ?? 11.5 基于字符的训练.mp4 ?? 13.6 完成训练模块.mp4 ?? 1.14 词云展示.mp4 ?? 7.3 N.gram模型.mp4 ?? 6.4 实现中文分词.mp4 ?? 2.5 词云展示.mp4 ?? 1.6 停用词过滤.mp4 ?? 13.1 任务概述与环境配置.mp4 ?? 10.1 任务概述.mp4 ?? 7.9 锑度上升求解.mp4 ?? 8.4 测试模型相似度结果.mp4 ?? 4.1 文本分析与关键词提取.mp4 ?? 14.6 网络训练.mp4 ?? 8.3 Gensim构造word2vec模型.mp4 ?? 5.9 参数求解.mp4 ?? 1.7 词性标注.mp4 ?? 8.1 使用Gensim库构造词向量.mp4 ?? 13.7 训练唐诗生成模型.mp4 ?? 4.6 基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 ?? 2.1 任务概述.mp4 ?? 6.1 hmmlearn工具包.mp4 ?? 7.2 语言模型.mp4 ?? 7.6 Hierarchical Softmax.mp4 ?? 1.10 名字实体匹配.mp4 ?? 8.2 维基百科中文数据处理.mp4 ?? 4.3 新闻数据与任务简介.mp4 ?? 10.6 深度学习模型.mp4 ?? 14.1 效果演示.mp4 ?? 2.3 商品类别可视化展示.mp4 ?? 11.1 任务概述.mp4 ?? 13.2 参数配置.mp4 ?? 1.2 正则常用符号.mp4 ?? 14.5 seq网络.mp4 ?? 1.4 常用函数介绍.mp4 ?? 1.11 恐怖袭击分析.mp4 ?? 1.8 数据清洗实例.mp4 ?? 1.12 统计分析结果.mp4 ?? 7.8 CBOW求解目标.mp4 ?? 5.5 复杂度计算.mp4 ?? 10.2 词袋模型.mp4 ?? 1.9 Spacy工具包.mp4 ?? 2.4 描述长度对价格的影响.mp4 ?? 6.3 中文分词任务.mp4 ?? 2.8 聚类与主题模型.mp4 ?? 5.8 Baum.Welch算法.mp4 ?? 9.3 准备word2vec输入数据.mp4 ?? 5.1 马尔科夫模型.mp4 ?? 14.2 参数配置与数据加载.mp4 ?? 11.2 数据展示.mp4 ?? 9.2 基于词袋模型训练分类器.mp4 ?? 5.2 隐马尔科夫模型基本出发点.mp4 ?? 1.13 结巴分词器.mp4 ?? 7.10 负采样模型.mp4 ?? 1.5 NLTK工具包简介.mp4 ?? 1.3 正则表达式基本语法.mp4 ?? 5.4 暴力求解方法.mp4 ?? 12.1 RNN网络架构.mp4 ?? 11.3 正负样本制作.mp4 ?? 3.4 垃圾邮件过滤实例.mp4 ?? 2.7 降维可视化展示.mp4 ?? 1.1 Python字符串处理.mp4 ?? 2.6 tf.idf结果.mp4 ?? 13.8 测试唐诗生成效果.mp4 ?? 6.2 工具包使用方法.mp4 ?? 7.1 开篇.mp4 ?? 3.3 贝叶斯拼写纠错实例.mp4 ?? 12.3 案例：使用LSTM进行情感分类.mp4 ?? 13.4 batch数据制作.mp4 ?? 3.2 贝叶斯推导实例.mp4 ?? 10.1 任务概述.mp4 ?? 8.6 词向量特征.mp4 ?? 8.5 构造文本向量.mp4 ?? 10.4 单变量绘图分析.mp4 ?? 3.5 基于回归与插值完成序列特征.mp4 ?? 1.2 任务目标与数据分析..mp4 ?? 3.8 建立回归模型进行预测.mp4 ?? 10.6 变量与结果的关系.mp4 ?? 8.3 时间特征处理.mp4 ?? 5.1 数据与任务介绍.mp4 ?? 3.4 序列缺失补全方法.mp4 ?? 6.4 deepwalk构建图顶点特征.mp4 ?? 9.7 高敏模型概述.mp4 ?? 6.1 竞赛任务目标.mp4 ?? 11.4 测试模型.mp4 ?? 2.1 数据任务概述.mp4 ?? 4.5 结果对比分析.mp4 ?? 4.2 模型解释方法与实践.mp4 ?? 8.4 文本特征处理.mp4 ?? 6.7 图中联系人特征.mp4 ?? 5.6 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4 ?? 7.7 textrank特征提取.mp4 ?? 7.9 特征工程汇总.mp4 ?? 7.3 基本特征抽取.mp4 ?? 9.6 构建低敏用户模型.mp4 ?? 4.3 特征对比分析方法.mp4 ?? 8.7 计算机眼中的图像.mp4 ?? 7.4 文章与词向量分析.mp4 ?? 4.7 ShapValues指标分析.mp4 ?? 5.5 训练网络模型.mp4 ?? 11.6 模型分析.mp4 ?? 7.1 任务目标与数据集介绍.mp4 ?? 11.5 模型解释.mp4 ?? 2.3 时间特征提取.mp4 ?? 11.2 基础模型对比.mp4 ?? 3.3 道路通行时间序列数据生成.mp4 ?? 11.1 dataleakage问题.mp4 ?? 1.7 标签制作.mp4 ?? 3.2 数据清洗与标签转换.mp4 ?? 7.8 候选词相似度特征.mp4 ?? 11.3 选择参数.mp4 ?? 4.6 双变量分析.mp4 ?? 9.5 文本特征构建.mp4 ?? 10.7 多变量展示.mp4 ?? 10.8 特征工程.mp4 ?? 9.3 离散数据处理.mp4 ?? 1.4 构建用户特征序列.mp4 ?? 1.8 网络训练模块.mp4 ?? 2.4 各道工序特征构建.mp4 ?? 3.7 特征汇总.mp4 ?? 1.1 课程简介.mp4 ?? 3.6 基于回归与插值进行序列补全.mp4 ?? 10.3 数据处理.mp4 ?? 9.2 特征工程分析与特征提取.mp4 ?? 1.9 得出最终模型结果.mp4 ?? 7.5 权重划分.mp4 ?? 7.6 候选词统计特征.mp4 ?? 5.3 数据、标签、语料库处理.mp4 ?? 2.2 数据异常检查.mp4 ?? 10.2 处理流程与数据简介.mp4 ?? 5.4 输入样本填充补齐.mp4 ?? 10.5 离群点剔除.mp4 ?? 6.3 节点权重特征提取(PageRank).mp4 ?? 5.2 整体模型架构.mp4 ?? 1.6 生成特征汇总表.mp4 ?? 7.2 数据清洗与预处理.mp4 ?? 8.2 常用特征构造手段.mp4 ?? 8.1 基本数值特征.mp4 ?? 6.2 图模型信息提取.mp4 ?? 9.1 任务与解决框架概述.mp4 ?? 6.5 各项统计特征.mp4 ?? 4.8 疾病引起原因分析实战.mp4 ?? 3.1 数据与任务目标分析.mp4 ?? 1.3 整体模型架构.mp4 ?? 2.5 准备训练数据.mp4 ?? 9.4 统计与文本特征.mp4 ?? 1.5 序列特征提取方法.mp4 ?? 4.4 部分依赖图解释.mp4 ?? 4.1 竞赛与目标分析.mp4 ?? 6.6 app安装特征.mp4 ?? 2.6 训练xgboost模型.mp4 ?? 4.5 下采样与上采样操作.mp4 ?? 3.6 AdaIn的目的与效果.mp4 ?? 7.9 注意力机制应用方法.mp4 ?? 4.6 starganvc2版本标签输入分析.mp4 ?? 7.6 得到编码特征向量.mp4 ?? 1.4 加入attention的序列模型整体架构.mp4 ?? 7.8 解码器流程梳理.mp4 ?? 4.3 数据预处理与声音特征提取.mp4 ?? 1.3 注意力机制的作用.mp4 ?? 1.1 序列网络模型概述分析.mp4 ?? 2.6 编码器模块整体流程.mp4 ?? 2.1 数据源与环境配置.mp4 ?? 1.5 TeacherForcing的作用与训练策略.mp4 ?? 2.4 声音数据处理模块解读.mp4 ?? 2.7 加入注意力机制.mp4 ?? 7.11 模型输出结果.mp4 ?? 2.3 制作json标注数据.mp4 ?? 7.12 损失函数与预测.mp4 ?? 5.1 语音分离任务分析.mp4 ?? 7.4 Dataloader构建数据与标签.mp4 ?? 6.4 采样数据特征编码.mp4 ?? 5.3 DeepClustering论文解读.mp4 ?? 4.7 生成器前向传播维度变化.mp4 ?? 4.1 数据与项目文件解读.mp4 ?? 7.5 编码层要完成的任务.mp4 ?? 6.6 构建更大的感受区域.mp4 ?? 2.8 计算得到每个输出的attention得分.mp4 ?? 3.2 VCC2016输入数据.mp4 ?? 3.7 判别器模块分析.mp4 ?? 3.1 论文整体思路与架构解读.mp4 ?? 2.9 解码器与训练过程演示.mp4 ?? 5.4 TasNet编码器结构分析.mp4 ?? 6.6 构建更大的感受区域-1698817387.mp4 ?? 1.6 额外补充.RNN网络模型解读.mp4 ?? 3.3 语音特征提取.mp4 ?? 6.3 DataLoader定义-1698817371.mp4 ?? 5.5 DW卷积的作用与效果.mp4 ?? 6.2 训练任务所需参数介绍.mp4 ?? 6.1 数据准备与环境配置.mp4 ?? 6.5 编码器特征提取-1698817381.mp4 ?? 6.7 解码得到分离后的语音-1698817392.mp4 ?? 7.2 所需数据集介绍.mp4 ?? 5.6 基于Mask得到分离结果.mp4 ?? 6.8 测试模块所需参数.mp4 ?? 4.4 生成器构造模块解读.mp4 ?? 4.2 环境配置与工具包安装.mp4 ?? 4.11 测试模块生成转换语音.mp4 ?? 6.3 DataLoader定义.mp4 ?? 6.5 编码器特征提取.mp4 ?? 7.3 路径配置与整体流程解读.mp4 ?? 4.9 论文损失函数.mp4 ?? 5.2 经典语音分离模型概述.mp4 ?? 1.2 工作原理概述.mp4 ?? 2.2 语料表制作方法.mp4 ?? 6.2 训练任务所需参数介绍-1698817367.mp4 ?? 4.8 判别器模块解读.mp4 ?? 3.5 InstanceNorm的作用解读.mp4 ?? 6.7 解码得到分离后的语音.mp4 ?? 7.1 语音合成项目所需环境配置.mp4 ?? 6.4 采样数据特征编码-1698817375.mp4 ?? 3.4 生成器模型架构分析.mp4 ?? 4.10 源码损失计算流程.mp4 ?? 7.7 解码器输入准备.mp4 ?? 2.5 Pack与Pad操作解析.mp4 ?? 7.10 得到加权的编码向量.mp4 ?? 17.2 Lucas-Kanade算法.mp4 ?? 5.1 Sobel算子.mp4 ?? 7.6 模板匹配方法.mp4 ?? 20.5 卷积参数共享.mp4 ?? 10.2 文档轮廓提取.mp4 ?? 14.5 按列划分区域.mp4 ?? 8.5 频域变换结果.mp4 ?? 11.2 基本数学原理.mp4 ?? 21.5 检测效果.mp4 ?? 5.2 梯度计算方法.mp4 ?? 11.3 求解化简.mp4 ?? 8.2 均衡化原理.mp4 ?? 11.4 特征归属划分.mp4 ?? 9.2 环境配置与预处理.mp4 ?? 7.2 金字塔制作方法.mp4 ?? 6.3 边缘检测效果.mp4 ?? 7.4 轮廓检测结果.mp4 ?? 8.3 均衡化效果.mp4 ?? 19.1 目标追踪概述.mp4 ?? 2.4 边界填充.mp4 ?? 17.4 光流估计实战.mp4 ?? 20.4 pading与stride.mp4 ?? 21.3 定位效果演示.mp4 ?? 16.2 混合高斯模型.mp4 ?? 2.3 ROI区域.mp4 ?? 20.7 卷积效果演示.mp4 ?? 21.2 获取人脸关键点.mp4 ?? 14.4 车位直线检测.mp4 ?? 20.6 池化层原理.mp4 ?? 6.2 非极大值抑制.mp4 ?? 19.4 基于dlib与ssd的追踪.mp4 ?? 13.1 特征匹配方法.mp4 ?? 1.2 Python与Opencv配置安装.mp4 ?? 4.5 礼帽与黑帽.mp4 ?? 8.4 傅里叶概述.mp4 ?? 12.1 尺度空间定义.mp4 ?? 4.3 开运算与闭运算.mp4 ?? 10.6 文档扫描识别效果.mp4 ?? 19.3 深度学习检测框架加载.mp4 ?? 15.1 整体流程与效果概述.mp4 ?? 12.6 opencv中sift函数使用.mp4 ?? 3.1 图像阈值.mp4 ?? 7.3 轮廓检测方法.mp4 ?? 15.3 填涂轮廓检测.mp4 ?? 7.1 图像金字塔定义.mp4 ?? 17.3 推导求解.mp4 ?? 3.3 高斯与中值滤波.mp4 ?? 11.1 角点检测基本原理.mp4 ?? 10.1 整体流程演示.mp4 ?? 2.5 数值计算.mp4 ?? 6.1 Canny边缘检测流程.mp4 ?? 18.2 模型加载结果输出.mp4 ?? 20.1 卷积神经网络的应用.mp4 ?? 2.1 计算机眼中的图像.mp4 ?? 4.2 膨胀操作.mp4 ?? 13.2 图像拼接方法.mp4 ?? 1.3 Notebook与IDE环境.mp4 ?? 9.1 总体流程与方法讲解.mp4 ?? 9.4 输入数据处理方法.mp4 ?? 14.1 任务整体流程.mp4 ?? 20.2 卷积层解释.mp4 ?? 19.5 多进程目标追踪.mp4 ?? 7.7 匹配效果展示.mp4 ?? 12.2 高斯差分金字塔.mp4 ?? 19.2 多目标追踪实战.mp4 ?? 14.6 车位区域划分.mp4 ?? 5.3 scharr与lapkacian算子.mp4 ?? 20.8 卷积操作流程.mp4 ?? 16.1 背景消除.帧差法.mp4 ?? 21.1 关键点定位概述.mp4 ?? 12.3 特征关键点定位.mp4 ?? 14.3 图像数据预处理.mp4 ?? 10.3 原始与变换坐标计算.mp4 ?? 8.1 直方图定义.mp4 ?? 13.3 RANSAC算法.mp4 ?? 20.3 卷积计算过程.mp4 ?? 15.4 选项判断识别.mp4 ?? 10.5 tesseract-ocr安装配置.mp4 ?? 9.3 模板处理方法.mp4 ?? 17.1 基本概念.mp4 ?? 14.7 识别模型构建.mp4 ?? 9.5 模板匹配得出识别结果.mp4 ?? 12.4 生成特征描述.mp4 ?? 1.1 课程简介.mp4 ?? 13.4 流程解读.mp4 ?? 15.2 预处理操作.mp4 ?? 21.4 闭眼检测.mp4 ?? 19.6 多进程效率提升对比.mp4 ?? 16.4 背景建模实战.mp4 ?? 2.2 视频的读取与处理.mp4 ?? 16.3 学习步骤.mp4 ?? 14.2 所需数据介绍.mp4 ?? 4.1 腐蚀操作.mp4 ?? 11.5 opencv角点检测效果.mp4 ?? 14.8 基于视频的车位检测.mp4 ?? 10.4 透视变换结果.mp4 ?? 7.5 轮廓特征与近似.mp4 ?? 4.4 梯度计算.mp4 ?? 8.6 低通与高通滤波.mp4 ?? 12.5 特征向量生成.mp4 ?? 3.2 图像平滑处理.mp4 ?? 18.1 dnn模块.mp4 ?? 6.8 训练模型并测试效果.mp4 ?? 3.8 特征融合改进.mp4 ?? 16.5 整体网络所需模块.mp4 ?? 5.13 坐标相对位置计算.mp4 ?? 5.12 标签值格式修改.mp4 ?? 5.3 数据与标签读取.mp4 ?? 13.3 Resnet原理.mp4 ?? 10.11 RorAlign操作的效果.mp4 ?? 3.3 架构细节解读.mp4 ?? 13.5 Resnet基本处理操作.mp4 ?? 15.1 OCR文字识别要完成的任务.mp4 ?? 2.1 YOLO算法整体思路解读.mp4 ?? 3.2 网络结构特点.mp4 ?? 6.2 数据信息标注.mp4 ?? 4.7 sotfmax层改进.mp4 ?? 13.6 shortcut模块.mp4 ?? 8.7 网络细节.mp4 ?? 9.3 开源项目数据集.mp4 ?? 10.8 DetectionTarget层的作用.mp4 ?? 7.4 Resnet网络细节.mp4 ?? 10.6 候选框过滤方法.mp4 ?? 15.3 序列网络的作用.mp4 ?? 16.7 识别模块网络架构解读.mp4 ?? 5.2 训练参数设置.mp4 ?? 2.3 整体网络架构解读.mp4 ?? 6.7 训练代码与参数配置更改.mp4 ?? 17.4 视频数据预处理方法.mp4 ?? 3.6 坐标映射与还原.mp4 ?? 2.5 置信度误差与优缺点分析.mp4 ?? 5.10 网格偏移计算.mp4 ?? 12.3 流程与结果演示.mp4 ?? 11.6 测试与展示模块.mp4 ?? 9.2 Mask-Rcnn开源项目简介.mp4 ?? 14.5 RPN网络结构.mp4 ?? 7.5 Resnet基本处理操作.mp4 ?? 6.5 json格式转换成yolo.v3所需输入.mp4 ?? 5.16 预测效果展示.mp4 ?? 17.2 UCF101动作识别数据集简介.mp4 ?? 4.1 V3版本改进概述.mp4 ?? 16.2 训练数据准备与环境配置.mp4 ?? 11.2 使用labelme进行数据与标签标注.mp4 ?? 10.2 FPN网络架构实现解读.mp4 ?? 7.7 加载训练好的权重.mp4 ?? 14.1 物体检测概述.mp4 ?? 17.7 训练网络模型.mp4 ?? 16.4 候选框标签制作.mp4 ?? 13.2 迁移学习策略.mp4 ?? 10.9 正负样本选择与标签定义.mp4 ?? 13.1 迁移学习的目标.mp4 ?? 15.2 CTPN文字检测网络概述.mp4 ?? 9.1 课程简介.mp4 ?? 15.6 CRNN识别网络架构.mp4 ?? 5.15 模型训练与总结.mp4 ?? 10.5 RPN层的作用与实现解读.mp4 ?? 3.7 感受野的作用.mp4 ?? 6.1 Labelme工具安装.mp4 ?? 11.3 完成训练数据准备工作.mp4 ?? 1.4 评估所需参数计算.mp4 ?? 2.2 检测算法要得到的结果.mp4 ?? 15.4 输出结果含义解析.mp4 ?? 10.10 RoiPooling层的作用与目的.mp4 ?? 14.2 深度学习经典检测方法.mp4 ?? 1.3 IOU指标计算.mp4 ?? 3.1 V2版本细节升级概述.mp4 ?? 7.3 Resnet原理.mp4 ?? 8.2 深度学习经典检测方法.mp4 ?? 6.6 完成输入数据准备工作.mp4 ?? 11.5 基于标注数据训练所需任务.mp4 ?? 5.5 debug模式介绍.mp4 ?? 3.4 基于聚类来选择先验框尺寸.mp4 ?? 5.1 数据与环境配置.mp4 ?? 11.4 maskrcnn源码修改方法.mp4 ?? 2.4 位置损失计算.mp4 ?? 7.6 shortcut模块.mp4 ?? 7.2 迁移学习策略.mp4 ?? 16.3 检测模块候选框生成.mp4 ?? 4.5 整体网络模型架构分析.mp4 ?? 16.6 网络架构各模块完成的任务解读.mp4 ?? 13.4 Resnet网络细节.mp4 ?? 18.4 模型架构模块.mp4 ?? 8.3 faster-rcnn概述.mp4 ?? 4.4 残差连接方法解读.mp4 ?? 9.4 参数配置.mp4 ?? 14.7 网络细节.mp4 ?? 17.6 3D卷积网络所涉及模块.mp4 ?? 17.5 数据Batch制作方法.mp4 ?? 14.3 faster-rcnn概述.mp4 ?? 13.8 迁移学习效果对比.mp4 ?? 12.1 COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4 ?? 17.1 3D卷积原理解读.mp4 ?? 18.3 数据读取与预处理模块功能解读.mp4 ?? 5.7 路由层与shortcut层的作用.mp4 ?? 15.5 CTPN细节概述.mp4 ?? 18.7 模块应用与BenckMark解读.mp4 ?? 1.2 不同阶段算法优缺点分析.mp4 ?? 8.1 物体检测概述.mp4 ?? 10.1 FPN层特征提取原理解读.mp4 ?? 4.6 先验框设计改进.mp4 ?? 18.5 训练模块功能.mp4 ?? 5.14 完成所有损失函数所需计算指标.mp4 ?? 13.7 加载训练好的权重.mp4 ?? 15.7 CTC模块的作用.mp4 ?? 5.8 YOLO层定义解析.mp4 ?? 4.3 经典变换方法对比分析.mp4 ?? 14.6 损失函数定义.mp4 ?? 12.2 网络架构概述.mp4 ?? 5.11 模型要计算的损失概述.mp4 ?? 7.1 迁移学习的目标.mp4 ?? 10.3 生成框比例设置.mp4 我用夸克网盘分享了「路飞Python人工智能AI工程师」，点击链接即可保存。打开「夸克APP」，无需下载在线播放视频，畅享原画5倍速，支持电视投屏。 pan. 夸克网盘分享 夸克网盘是夸克推出的一款云服务产品，功能包括云存储、高清看剧、文件在线解压、PDF一键转换等。通过夸克网盘可随时随地管理和使用照片、文档、手机资料，目前支持Android、iOS、PC、iPad。
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