MSB 人工智能1-4期
——/【马士b】AI人工智能高级工程师1-4期合集/
├──01、人工智能1期
| ├──1.概述and特征提取.mp4570.71M
| ├──10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4780.13M
| ├──11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4677.31M
| ├──12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4795.66M
| ├──13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4737.54M
| ├──14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4729.56M
| ├──15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4666.97M
| ├──16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4688.95M
| ├──17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp42.12G
| ├──18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp42.07G
| ├──19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp41.93G
| ├──2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4621.24M
| ├──20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp41.47G
| ├──21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp41.76G
| ├──22.多分类函数softmax和学习方法.mp42.17G
| ├──23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp41.67G
| ├──24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp41.72G
| ├──25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp41.99G
| ├──26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp41.61G
| ├──27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp41.60G
| ├──28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp41.94G
| ├──29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp41.78G
| ├──3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4827.35M
| ├──30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp41.91G
| ├──31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp41.60G
| ├──32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp41.67G
| ├──33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp41.46G
| ├──34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4962.34M
| ├──35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp41.41G
| ├──36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp41.65G
| ├──37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp41.37G
| ├──38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp41.37G
| ├──39.一期课程内容总结.mp41.32G
| ├──4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4755.69M
| ├──40.常见面试题解读01.mp41.38G
| ├──41.常见面试题解读02.mp4387.43M
| ├──42.如何写简历.mp4387.41M
| ├──43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4448.67M
| ├──44.逻辑回归和神经元.mp4378.89M
| ├──45.BP算法原理和训练方法.mp4266.68M
| ├──46.常见激活函数讲解.mp4435.19M
| ├──47.图像分类在企业中的应用.mp4344.12M
| ├──48.卷积的基本思想.mp4654.60M
| ├──5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4718.20M
| ├──6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4763.90M
| ├──7.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4824.45M
| ├──8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4674.82M
| └──9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4819.44M
├──02、人工智能2期
| ├──1.开班典礼_学前必看.mp41.31G
| ├──10.端到端语音合成声学模型.mp4403.31M
| ├──11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4499.70M
| ├──12.LSTM和ELMO.mp4414.26M
| ├──13.实战项目：智能输入法.mp4473.89M
| ├──14.输入法项目之新词发现.mp41.83G
| ├──15.注意力模型Attention.mp41.56G
| ├──16.注意力模型Self-Attention.mp42.42G
| ├──17.Transformer和Bert.mp4525.24M
| ├──18.图像之文本检测.mp4468.31M
| ├──19.图像之文本识别.mp4555.17M
| ├──2.FM模型.mp41.28G
| ├──20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4461.07M
| ├──21.文本分类项目：基本模型回顾 - NB、SVM.mp472.84M
| ├──22.文本分类项目：基本模型回顾 - FastText.mp4107.15M
| ├──23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4110.36M
| ├──24.文本分类项目：系统优化：实体信息.mp4114.13M
| ├──25.文本分类项目： 系统优化：图片分类.mp4112.47M
| ├──26.文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN.mp4115.07M
| ├──27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4111.29M
| ├──28.高级图像技术1.mp4211.19M
| ├──29.高级图像技术2.mp4191.91M
| ├──3.推荐系统之协同过滤.mp41.51G
| ├──30.高级图像技术3.mp4213.42M
| ├──31.高级图像技术4.mp4253.64M
| ├──32.海外项目：推荐系统入门简介.mp4181.54M
| ├──33.海外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4205.38M
| ├──34.海外项目：数据预处理.mp4203.00M
| ├──35.CTR预估算法sparselogistics regression.mp4179.87M
| ├──36.深度学习入门.mp4174.92M
| ├──37.海外项目：CNN & LSTM详细讲解.mp4183.46M
| ├──38.海外项目：self-attention 机制讲解.mp4162.72M
| ├──39.海外项目：wide-deep model代码实战.mp4301.74M
| ├──4.推荐系统之召回.mp41.45G
| ├──40.智能聊天机器人1.mp41.43G
| ├──41.智能聊天机器人2.mp41.36G
| ├──5.推荐系统之排序1.mp41.51G
| ├──6.推荐系统之排序2.mp41.58G
| ├──7.RNN和LSTM.mp41.60G
| ├──8.语音合成方法介绍.mp484.25M
| └──9.语音合成前端.mp4307.23M
├──03、人工智能3期
| ├──1.信息论入门-概率和信息.mp41.64G
| ├──10.AI架构设计.mp41.39G
| ├──11.推荐系统综述.mp41.90G
| ├──12.量化投资概述：量化投资靠什么赚钱.mp4217.90M
| ├──14.量化投资概述：交易市场介绍.mp4479.65M
| ├──15.量化投资概述：策略类型介绍.mp4685.68M
| ├──16.生成模型GAN.mp41.86G
| ├──17.量化投资概述：风险案例.mp4516.39M
| ├──18.量化投资概述：量化工具，AI应用案例.mp4471.95M
| ├──19.生成模型VAE.mp41.09G
| ├──2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp41.74G
| ├──20.GAN背后的秘密.mp4995.13M
| ├──21.量化投资概述：机器学习模型应用基础.mp4320.83M
| ├──22.量化投资概述：交易行为举例.mp41.15G
| ├──23.PageRank算法1.mp4914.22M
| ├──24.PageRank算法2.mp4876.55M
| ├──25.期货量化交易：远期和期货介绍.mp4346.58M
| ├──26.期货量化交易：远期和期货定价.mp4298.81M
| ├──27.期货量化交易：远期和期货应用.mp4661.02M
| ├──28.期货量化交易：套期保值策略.mp4605.60M
| ├──29.textrank算法.mp4896.95M
| ├──3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mp41.95G
| ├──30.node2vec算法.mp4948.47M
| ├──31.期货量化交易：套期保值计算.mp4497.18M
| ├──32.期货量化交易：CAT产品及策略概述.mp4258.48M
| ├──35.期货量化交易：图模型在推荐系统中的应用.mp4355.05M
| ├──36.图模型在推荐系统中的应用2.mp4336.29M
| ├──37.bert和他的朋友们2.mp4961.89M
| ├──37.bert和他的朋友们.mp4962.37M
| ├──38.期货量化交易：套利策略.mp4239.53M
| ├──4.从信息论的角度解读机器学习.mp41.83G
| ├──40.期货量化交易：策略回测.mp4278.40M
| ├──41.bert和他的朋友们3.mp4505.86M
| ├──42.bert和他的朋友们4.mp41.02G
| ├──43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4229.59M
| ├──44.高频交易：高频数据及因子计算.mp4473.10M
| ├──46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4768.03M
| ├──46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4635.85M
| ├──47.高频交易：高频交易案例.mp4493.10M
| ├──48.高频交易：高频交易回测.mp4607.72M
| ├──49.语音识别之语音信号基础.mp41.06G
| ├──5.矩阵求导术.mp42.01G
| ├──50.语音识别之语音信号基础2.mp4933.58M
| ├──51.语音识别之特征处理及HMM模型.mp4509.41M
| ├──52.高频交易：高频因子挖掘及高频做市策略.mp4467.84M
| ├──53.强化学习量化交易应用2.mp4474.67M
| ├──53.强化学习量化交易应用.mp4410.96M
| ├──54.股票量化交易：股票发行2.mp4646.54M
| ├──54.股票量化交易：股票发行.mp4747.88M
| ├──55.股票量化交易：打新策略及风险衡量2.mp4650.39M
| ├──56.HMM-GMM模型2.mp4382.10M
| ├──56.HMM-GMM模型.mp4370.24M
| ├──57.股票量化交易：现代投资组合理论2.mp4521.20M
| ├──57.股票量化交易：现代投资组合理论.mp4420.67M
| ├──58.语音识别实战一2.mp4302.45M
| ├──58.语音识别实战一.mp4531.47M
| ├──59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4526.05M
| ├──59.股票量化交易：多因子模型理论.mp4716.59M
| ├──6.文本分类速览1.mp41.81G
| ├──60.语音识别实战一.mp4885.31M
| ├──7.文本分类速览2.mp42.14G
| ├──8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4216.43M
| └──9.面试指导.mp41.83G
├──04、人工智能4期
| ├──1.数据的量化和特征提取.mp41.36G
| ├──10.深度学习入门.mp41.30G
| ├──11.梯度下降和矩阵求导.mp41.41G
| ├──12.速精机器学习12.mp41.34G
| ├──13.速精机器学习13.mp41.29G
| ├──14.速精机器学习14.mp41.23G
| ├──15.速精机器学习15.mp41.38G
| ├──16.速精机器学习16.mp41.30G
| ├──17.速精机器学习17.mp41.28G
| ├──18.速精机器学习18.mp41.37G
| ├──19.速精机器学习19.mp41.05G
| ├──2.数据的量化和特征提取2.mp41.50G
| ├──20.速精机器学习20.mp41.09G
| ├──21.速精机器学习21.mp41.10G
| ├──22.速精机器学习22.mp4643.39M
| ├──23.速精机器学习23.mp4806.53M
| ├──24.速精机器学习24.mp41.01G
| ├──3.线性回归.mp41.36G
| ├──4.逻辑回归.mp41.41G
| ├──5.损失函数和正则项.mp41.47G
| ├──6.分类模型的评价指标和多分类.mp41.45G
| ├──7.逻辑回归的高级技巧.mp41.33G
| ├──8.FM模型.mp41.46G
| └──9.Kmeans.mp41.38G
└──05、课件
| ├──01_AI一期课程资料
| | └──01_AI一期课程资料
| └──02_AI二三四期课程资料
| | ├──02_AI二期课程资料.zip4.75G
| | ├──03_AI三期课程资料.zip185.09M
| | └──04_AI四期课程资料.zip142.23M
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