AI 人工智能工程师【马士兵教育】| 1-4期合集

简介

课程简介

马士兵AI人工智能工程师1-4期合集视频，由办公模板库编程课堂网（lexuecode.com）整理发布高清无密版。本课带你系统讲解AI人工智能知识体系，包含常用算法、模型搭建、深度掌握神经网络原理、应用整合等内容。快速掌握人工智能核心技能，为晋级人工智能工程师铺路。

课程实际学习体验怎样?

风****行：作为一名从事多年开发工作的老电子工人，有幸接触到卢菁老师的人工智能课感触颇深，对于网课这件事我以前也报过不少，但这次效果完全不同，以往的课上着上着就觉得没劲了最后也就闲置了，而卢老师的课最大的特点就是可以随时调动你的思维，本身像我们这种上完一天班已经感到很累的人来说，晚上打起精神上课实属不易主要是精力跟不上，但事实证明听卢老师讲课根本不会犯困，绝对兴致盎然，以至于每节课都没落下。

k：卢老师，ai大牛。讲解深入浅出，对知识点进行划分，模型对比。不仅注重理论，也注重实战，将每一个所学到的知识点全部落地，而且细致讲解这样做的原因。

课程目录

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├──01、人工智能1期/
│   ├── [571M] 1.概述and特征提取.mp4
│   ├── [780M] 10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4
│   ├── [677M] 11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4
│   ├── [796M] 12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4
│   ├── [738M] 13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4
│   ├── [730M] 14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4
│   ├── [667M] 15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4
│   ├── [689M] 16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4
│   ├── [2.1G] 17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4
│   ├── [2.1G] 18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4
│   ├── [1.9G] 19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4
│   ├── [621M] 2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4
│   ├── [1.5G] 20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4
│   ├── [1.8G] 21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4
│   ├── [2.2G] 22.多分类函数softmax和学习方法.mp4
│   ├── [1.7G] 23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4
│   ├── [1.7G] 24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4
│   ├── [2.0G] 25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4
│   ├── [1.6G] 26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4
│   ├── [1.6G] 27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4
│   ├── [1.9G] 28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4
│   ├── [1.8G] 29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4
│   ├── [827M] 3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4
│   ├── [1.9G] 30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4
│   ├── [1.6G] 31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4
│   ├── [1.7G] 32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4
│   ├── [1.5G] 33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4
│   ├── [962M] 34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4
│   ├── [1.4G] 35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4
│   ├── [1.6G] 36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4
│   ├── [1.4G] 37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4
│   ├── [1.4G] 38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4
│   ├── [1.3G] 39.一期课程内容总结.mp4
│   ├── [756M] 4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4
│   ├── [1.4G] 40.常见面试题解读01.mp4
│   ├── [387M] 41.常见面试题解读02.mp4
│   ├── [387M] 42.如何写简历.mp4
│   ├── [449M] 43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4
│   ├── [379M] 44.逻辑回归和神经元.mp4
│   ├── [267M] 45.BP算法原理和训练方法.mp4
│   ├── [435M] 46.常见激活函数讲解.mp4
│   ├── [344M] 47.图像分类在企业中的应用.mp4
│   ├── [655M] 48.卷积的基本思想.mp4
│   ├── [718M] 5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4
│   ├── [764M] 6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4
│   ├── [824M] 7.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4
│   ├── [675M] 8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4
│   └── [819M] 9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4
├──02、人工智能2期/
│   ├── [1.3G] 1.开班典礼_学前必看.mp4
│   ├── [403M] 10.端到端语音合成声学模型.mp4
│   ├── [500M] 11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4
│   ├── [414M] 12.LSTM和ELMO.mp4
│   ├── [474M] 13.实战项目：智能输入法.mp4
│   ├── [1.8G] 14.输入法项目之新词发现.mp4
│   ├── [1.6G] 15.注意力模型Attention.mp4
│   ├── [2.4G] 16.注意力模型Self-Attention.mp4
│   ├── [525M] 17.Transformer和Bert.mp4
│   ├── [468M] 18.图像之文本检测.mp4
│   ├── [555M] 19.图像之文本识别.mp4
│   ├── [1.3G] 2.FM模型.mp4
│   ├── [461M] 20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4
│   ├── [ 73M] 21.文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM.mp4
│   ├── [107M] 22.文本分类项目：基本模型回顾 – FastText.mp4
│   ├── [110M] 23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4
│   ├── [114M] 24.文本分类项目：系统优化：实体信息.mp4
│   ├── [112M] 25.文本分类项目：系统优化：图片分类.mp4
│   ├── [115M] 26.文本分类项目：深度模型系统：TextCNN.mp4
│   ├── [111M] 27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4
│   ├── [211M] 28.高级图像技术1.mp4
│   ├── [192M] 29.高级图像技术2.mp4
│   ├── [1.5G] 3.推荐系统之协同过滤.mp4
│   ├── [213M] 30.高级图像技术3.mp4
│   ├── [254M] 31.高级图像技术4.mp4
│   ├── [182M] 32.海外项目：推荐系统入门简介.mp4
│   ├── [205M] 33.海外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4
│   ├── [203M] 34.海外项目：数据预处理.mp4
│   ├── [180M] 35.CTR预估算法sparselogistics regression.mp4
│   ├── [175M] 36.深度学习入门.mp4
│   ├── [183M] 37.海外项目：CNN & LSTM详细讲解.mp4
│   ├── [163M] 38.海外项目：self-attention 机制讲解.mp4
│   ├── [302M] 39.海外项目：wide-deep model代码实战.mp4
│   ├── [1.4G] 4.推荐系统之召回.mp4
│   ├── [1.4G] 40.智能聊天机器人1.mp4
│   ├── [1.4G] 41.智能聊天机器人2.mp4
│   ├── [1.5G] 5.推荐系统之排序1.mp4
│   ├── [1.6G] 6.推荐系统之排序2.mp4
│   ├── [1.6G] 7.RNN和LSTM.mp4
│   ├── [ 84M] 8.语音合成方法介绍.mp4
│   └── [307M] 9.语音合成前端.mp4
├──03、人工智能3期/
│   ├── [1.6G] 1.信息论入门-概率和信息.mp4
│   ├── [1.4G] 10.AI架构设计.mp4
│   ├── [1.9G] 11.推荐系统综述.mp4
│   ├── [218M] 12.量化投资概述：量化投资靠什么赚钱.mp4
│   ├── [480M] 14.量化投资概述：交易市场介绍.mp4
│   ├── [686M] 15.量化投资概述：策略类型介绍.mp4
│   ├── [1.9G] 16.生成模型GAN.mp4
│   ├── [516M] 17.量化投资概述：风险案例.mp4
│   ├── [472M] 18.量化投资概述：量化工具，AI应用案例.mp4
│   ├── [1.1G] 19.生成模型VAE.mp4
│   ├── [1.7G] 2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4
│   ├── [995M] 20.GAN背后的秘密.mp4
│   ├── [321M] 21.量化投资概述：机器学习模型应用基础.mp4
│   ├── [1.1G] 22.量化投资概述：交易行为举例.mp4
│   ├── [914M] 23.PageRank算法1.mp4
│   ├── [877M] 24.PageRank算法2.mp4
│   ├── [347M] 25.期货量化交易：远期和期货介绍.mp4
│   ├── [299M] 26.期货量化交易：远期和期货定价.mp4
│   ├── [661M] 27.期货量化交易：远期和期货应用.mp4
│   ├── [606M] 28.期货量化交易：套期保值策略.mp4
│   ├── [897M] 29.textrank算法.mp4
│   ├── [2.0G] 3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mp4
│   ├── [948M] 30.node2vec算法.mp4
│   ├── [497M] 31.期货量化交易：套期保值计算.mp4
│   ├── [258M] 32.期货量化交易：CAT产品及策略概述.mp4
│   ├── [355M] 35.期货量化交易：图模型在推荐系统中的应用.mp4
│   ├── [336M] 36.图模型在推荐系统中的应用2.mp4
│   ├── [962M] 37.bert和他的朋友们2.mp4
│   ├── [962M] 37.bert和他的朋友们.mp4
│   ├── [240M] 38.期货量化交易：套利策略.mp4
│   ├── [1.8G] 4.从信息论的角度解读机器学习.mp4
│   ├── [278M] 40.期货量化交易：策略回测.mp4
│   ├── [506M] 41.bert和他的朋友们3.mp4
│   ├── [1.0G] 42.bert和他的朋友们4.mp4
│   ├── [230M] 43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4
│   ├── [473M] 44.高频交易：高频数据及因子计算.mp4
│   ├── [768M] 46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4
│   ├── [636M] 46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4
│   ├── [493M] 47.高频交易：高频交易案例.mp4
│   ├── [608M] 48.高频交易：高频交易回测.mp4
│   ├── [1.1G] 49.语音识别之语音信号基础.mp4
│   ├── [2.0G] 5.矩阵求导术.mp4
│   ├── [934M] 50.语音识别之语音信号基础2.mp4
│   ├── [509M] 51.语音识别之特征处理及HMM模型.mp4
│   ├── [468M] 52.高频交易：高频因子挖掘及高频做市策略.mp4
│   ├── [475M] 53.强化学习量化交易应用2.mp4
│   ├── [411M] 53.强化学习量化交易应用.mp4
│   ├── [647M] 54.股票量化交易：股票发行2.mp4
│   ├── [748M] 54.股票量化交易：股票发行.mp4
│   ├── [650M] 55.股票量化交易：打新策略及风险衡量2.mp4
│   ├── [382M] 56.HMM-GMM模型2.mp4
│   ├── [370M] 56.HMM-GMM模型.mp4
│   ├── [521M] 57.股票量化交易：现代投资组合理论2.mp4
│   ├── [421M] 57.股票量化交易：现代投资组合理论.mp4
│   ├── [302M] 58.语音识别实战一2.mp4
│   ├── [531M] 58.语音识别实战一.mp4
│   ├── [526M] 59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4
│   ├── [717M] 59.股票量化交易：多因子模型理论.mp4
│   ├── [1.8G] 6.文本分类速览1.mp4
│   ├── [885M] 60.语音识别实战一.mp4
│   ├── [2.1G] 7.文本分类速览2.mp4
│   ├── [216M] 8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4
│   └── [1.8G] 9.面试指导.mp4
├──04、人工智能4期/
│   ├── [1.4G] 1.数据的量化和特征提取.mp4
│   ├── [1.3G] 10.深度学习入门.mp4
│   ├── [1.4G] 11.梯度下降和矩阵求导.mp4
│   ├── [1.3G] 12.速精机器学习12.mp4
│   ├── [1.3G] 13.速精机器学习13.mp4
│   ├── [1.2G] 14.速精机器学习14.mp4
│   ├── [1.4G] 15.速精机器学习15.mp4
│   ├── [1.3G] 16.速精机器学习16.mp4
│   ├── [1.3G] 17.速精机器学习17.mp4
│   ├── [1.4G] 18.速精机器学习18.mp4
│   ├── [1.0G] 19.速精机器学习19.mp4
│   ├── [1.5G] 2.数据的量化和特征提取2.mp4
│   ├── [1.1G] 20.速精机器学习20.mp4
│   ├── [1.1G] 21.速精机器学习21.mp4
│   ├── [643M] 22.速精机器学习22.mp4
│   ├── [807M] 23.速精机器学习23.mp4
│   ├── [1.0G] 24.速精机器学习24.mp4
│   ├── [1.4G] 3.线性回归.mp4
│   ├── [1.4G] 4.逻辑回归.mp4
│   ├── [1.5G] 5.损失函数和正则项.mp4
│   ├── [1.5G] 6.分类模型的评价指标和多分类.mp4
│   ├── [1.3G] 7.逻辑回归的高级技巧.mp4
│   ├── [1.5G] 8.FM模型.mp4
│   └── [1.4G] 9.Kmeans.mp4
├──资料/
│   ├──01_AI一期课程资料/
│   ├──02_AI二期课程资料/
│   ├──03_AI三期课程资料/
│   └──04_AI四期课程资料/