設(shè)研森版式設(shè)計訓(xùn)練營，培養(yǎng)獨特的視覺傳達能力與設(shè)計思維
設(shè)研森版式設(shè)計訓(xùn)練營，培養(yǎng)獨特的視覺傳達能力與設(shè)計思維
AI機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練營
本課程由趣資料網(wǎng)站（www.trvvqae.cn）收集整理
資源簡介：
課程來自于 AI-極客時間-機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練營[完結(jié)]
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，它主要以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，通過訓(xùn)練模型以自主學(xué)習(xí)特定的任務(wù)。
在深度學(xué)習(xí)中，基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負責(zé)接收外部輸入的數(shù)據(jù)，隱藏層通過一系列復(fù)雜的計算將輸入轉(zhuǎn)化為有意義的特征表示，最后輸出層將隱藏層的結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的輸出。深度學(xué)習(xí)中常見的網(wǎng)絡(luò)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。CNN主要應(yīng)用于圖像處理，通過卷積層對圖像進行逐層濾波，以提取出圖像中的各種特征；RNN則主要用于序列數(shù)據(jù)處理，如自然語言處理中的文本分析，它能夠捕捉序列中的長期依賴關(guān)系；而LSTM作為RNN的改進版，通過引入記憶單元來解決RNN在處理梯長度序消列失時問出題現(xiàn)，的從而能夠更好地處理時序數(shù)據(jù)。
文件目錄
0：開營儀式
第0章·概論·如何成為實干型的機器學(xué)習(xí)工程師.pdf
開營直播.mp4
加餐：機器學(xué)習(xí)進階理論與戰(zhàn)術(shù)
加餐：NLP 與 RL 的簡單介紹.mp4
加餐：CUDA 與 Tensor RT.mp4
加餐：CUDA 與 Tensor RT.mp4
加餐：公理化概率體系.mp4
加餐：CV 的簡單介紹.mp4
加餐：K8s及課程總結(jié).mp4
加餐-高等數(shù)學(xué)與線性代數(shù)加餐
客戶訪談與問卷調(diào)研.mp4
高等數(shù)學(xué)與線性代數(shù).mp4
機器學(xué)習(xí)-數(shù)學(xué)加餐.pdf
機器學(xué)習(xí)-客戶訪談與問卷調(diào)研加餐.pdf
第01章：Python_R基礎(chǔ)
PythonR 基礎(chǔ) · 第一講 · 第一部分.mp4
PythonR 基礎(chǔ) · 第一講 · 第二部分.mp4
機器學(xué)習(xí)第零期-第1章.pdf
PythonR 基礎(chǔ) · 第二講 · 第三部分.mp4
PythonR 基礎(chǔ) · 第二講 · 第一部分.mp4
PythonR 基礎(chǔ) · 第二講 · 第二部分.mp4
第02章：Python 性能調(diào)優(yōu)指南
作業(yè).txt
Python 性能調(diào)優(yōu)指南 · 第一講 · 直播完整版.mp4
Python 性能調(diào)優(yōu)指南 · 第二講 · 直播完整版.mp4
機器學(xué)習(xí)-第2章.pdf
第二章作業(yè)參考資料.zip
第03章：PythonR 中的數(shù)據(jù)操作及可視化
PythonR 中的數(shù)據(jù)操作及可視化 · 第一講 · 直播完整版.mp4
PythonR 中的數(shù)據(jù)操作及可視化 · 第二講 · 第一部分.mp4
PythonR 中的數(shù)據(jù)操作及可視化 · 第二講 · 第二部分.mp4
PythonR 中的數(shù)據(jù)操作及可視化 · 第二講 · 第三部分.mp4
機器學(xué)習(xí)-第3章.pdf
PythonR 中的數(shù)據(jù)操作及可視化 · 第三講 · 第一部分.mp4
PythonR 中的數(shù)據(jù)操作及可視化 · 第三講 · 第二部分.mp4
PythonR 中的數(shù)據(jù)操作及可視化 · 第三講 · 第三部分.mp4
第04章：機器學(xué)習(xí)基本概念
機器學(xué)習(xí)基本概念 · 第一講 · 第二部分.mp4
機器學(xué)習(xí)基本概念 · 第一講 · 第一部分.mp4
機器學(xué)習(xí)基本概念 · 第一講 · 第三部分.mp4
機器學(xué)習(xí)基本概念 · 第二講 · 第一部分.mp4
機器學(xué)習(xí)基本概念 · 第二講 · 課前答疑.mp4
機器學(xué)習(xí)基本概念 · 第二講 · 第二部分.mp4
機器學(xué)習(xí)基本概念 · 第三講 · 第三部分.mp4
機器學(xué)習(xí)基本概念 · 第三講 · 第一部分.mp4
機器學(xué)習(xí)基本概念 · 第三講 · 第二部分.mp4
機器學(xué)習(xí)-第4章.pdf
機器學(xué)習(xí)基本概念 · 第四講 · 直播完整版.mp4
第05章：手擼機器學(xué)習(xí)算法
手擼機器學(xué)習(xí)算法 · 第一講 · 直播完整版.mp4
手擼機器學(xué)習(xí)算法 · 第二講 · 直播完整版.mp4
機器學(xué)習(xí)-第5章.pdf
第06章：經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法及調(diào)優(yōu)
經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法及調(diào)優(yōu) · 第一講 · 直播完整版.mp4
經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法及調(diào)優(yōu) · 第一講 · 直播完整版.mp4
經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法及調(diào)優(yōu) · 第二講 · 直播完整版.mp4
經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法及調(diào)優(yōu) · 第三講 · 直播完整版.mp4
經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法及調(diào)優(yōu) · 第四講 · 直播完整版.mp4
經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法及調(diào)優(yōu) · 第五講 · 直播完整版.mp4
機器學(xué)習(xí)-第6章.pdf
ML_chapter7_dataset.zip
第07章：特征工程方法論
特征工程方法論 · 第一講 · 直播完整版.mp4
特征工程方法論 · 第二講 · 直播完整版.mp4
機器學(xué)習(xí)-第7章.pdf
第08章：集成學(xué)習(xí)方法
集成學(xué)習(xí)方法 · 第一講 · 直播完整版.mp4
集成學(xué)習(xí)方法 · 第二講 · 直播完整版.mp4
機器學(xué)習(xí)-第8章.pdf
第09章：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及常見網(wǎng)絡(luò)
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及常見網(wǎng)絡(luò) · 第一講 · 直播完整版.mp4
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及常見網(wǎng)絡(luò) · 第二講 · 直播完整版.mp4
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及常見網(wǎng)絡(luò) · 第三講 · 直播完整版.mp4
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及常見網(wǎng)絡(luò) · 第四講 · 直播完整版.mp4
機器學(xué)習(xí)-第9章.pdf
第10章：PyTorch 基本語法
PyTorch 基本語法 · 第一講 · 直播完整版.mp4
PyTorch 基本語法 · 第二講 · 直播完整版.mp4
機器學(xué)習(xí)-第10章.pdf
第11章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法· 第一講 · 直播完整版.mp4
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法· 第二講 · 直播完整版.mp4
機器學(xué)習(xí)-第11章.pdf
第12章：AutoML 介紹
AutoML 介紹· 第一講 · 直播完整版.mp4
AutoML 介紹· 第二講 · 直播完整版.mp4
機器學(xué)習(xí)-第12章.pdf
第13章：Jax 簡介
Jax 簡介· 第一講 · 直播完整版.mp4
Jax 簡介· 第二講 · 直播完整版.mp4
機器學(xué)習(xí)-第13章.pdf
第14章：使用 Kubernetes 進行部署
使用 Kubernetes 進行部署 · 直播完整版.mp4
AI機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練營百度網(wǎng)盤
jk010-云原生訓(xùn)練營
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