人工智能AI进阶2024年
发布时间： 2024-12-09 16:26:53
文件大小： 共计 5000 个文件 ，合计: 396.3GB
发布者： 撸羊享05
资源来源： 
百度网盘
提取码： q7bk
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人工智能AI进阶2024年 2.5GB
人工智能课件 20.6MB
机器学习梳理总结xmind.zip 8.6MB
01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf 3.6MB
Iris数据集 10KB
iris.txt 5KB
iris.csv 5KB
阶段测试题 6KB
.DS_Store 6KB
03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目） 2.3MB
01-自然语言处理NLP课程环境使用说明-v2.1.pdf 2.3MB
01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习） 6.1MB
Azure机器学习模型搭建实验(1).doc 1.7MB
AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf 646KB
01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf 3.8MB
【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频 633.9MB
26-虚拟机的使用.mp4 14.1MB
25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4 29.3MB
24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 52.6MB
23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4 45.8MB
22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4 21.1MB
21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4 25.8MB
20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4 28.0MB
19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4 39.7MB
18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4 22.9MB
17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4 13.3MB
16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4 22.6MB
15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4 32.8MB
14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4 13.8MB
13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 15.1MB
12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4 31.5MB
11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4 24.1MB
10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4 57.1MB
09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4 14.7MB
08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4 21.9MB
07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4 34.6MB
06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4 20.5MB
05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4 9.8MB
04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4 5.4MB
03-文本预处理- 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4 9.1MB
02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4 14.2MB
01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4 14.1MB
【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频 1.9GB
21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4 143.4MB
20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp4 22.2MB
19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4 122.0MB
18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp4 41.1MB
17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建（中间流）.mp4 29.8MB
16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建（输入流）.mp4 28.4MB
15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4 132.0MB
14-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4 108.0MB
13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp4 27.1MB
12-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(2)-数据接获取与可视化.mp4 149.9MB
11-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(1)-任务介绍.mp4 51.4MB
10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4 155.8MB
09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp4 63.4MB
08-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-输出层权值的更新.mp4 65.4MB
07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp4 50.0MB
06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）.mp4 20.0MB
06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）(1).mp4 20.0MB
05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）.mp4 38.5MB
05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）(1).mp4 38.5MB
04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程.mp4 43.9MB
04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程(1).mp4 43.9MB
03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4 132.2MB
02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4 134.8MB
02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4 134.8MB
01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4 100.9MB
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