百战程序员·AI算法工程师就业班,价值19980元

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课程介绍:

课程来自百战程序员的AI算法工程师就业班,价值19980元。人工智能最新培训视频教程(共89G)。从零开始,步步提升。一共6个月时间,业余时间学习,132个学习日,每天学2-3小时。本课制定了完整的学习计划,让学员只要一步一步跟着走完,就能拿到满意的offer。

课程目录:

├─01.人工智能基础-快速入门│ 1:人工智能就业前景与薪资.mp4│ 2:人工智能适合人群与必备技能.mp4│ 3:人工智能时代是发展的必然.mp4│ 4:人工智能在各领域的应用.mp4│ 5:人工智能常见流程.mp4│ 6:机器学习不同的学习方式.mp4│ 7:深度学习比传统机器学习有优势.mp4│ 8:有监督机器学习任务与本质.mp4│ 9:无监督机器学习任务与本质.mp4│├─02.人工智能基础-Python基础│ ├─章节1:Python开发环境搭建│ │ 1:下载Miniconda运行环境.mp4│ │ 2:Miniconda安装和测试.mp4│ │ 3:Pycharm安装和代码运行.mp4│ │ 4:Jupyter安装和代码运行.mp4│ │ 5:Jupyter常用快捷键.mp4│ │ 6:Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4│ │ 7:关联虚拟环境运行代码.mp4│ │ 人工智能-第1阶段Python基础.pdf│ │ 人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf│ │ 代码.rar│ ││ └─章节2:Python基础语法│ 10:Python_控制语句_多分支_三元条件运算符.mp4│ 11:Python_控制语句_while循环.mp4│ 12:Python_控制语句_for循环.mp4│ 13:Python_控制语句_嵌套循环.mp4│ 14:Python_控制语句_break_continue.mp4│ 15:Python_切片操作.mp4│ 16:Python_数据类型.mp4│ 17:Python_集合操作_列表.mp4│ 18:Python_集合操作_列表的基本操作.mp4│ 19:Python_集合操作_列表的常用方法.mp4│ 20:Python_集合操作_元组.mp4│ 21:Python_集合操作_字典和常见操作.mp4│ 22:Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp4│ 23:Python_os模块_shutil模块.mp4│ 24:Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp4│ 25:Python_函数_定义_调用_返回值_注释.mp4│ 26:Python_函数_局部变量_全局变量.mp4│ 27:Python_函数_默认参数_可变参数.mp4│ 28:Python_函数_递归.mp4│ 29:Python_函数式编程_高阶函数.mp4│ 30:Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数.mp4│ 31:Python_函数_闭包.mp4│ 32:Python_函数_装饰器.mp4│ 33:Python_类对象_定义与实例化对象.mp4│ 34:Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法.mp4│ 35:Python_类对象_内置方法.mp4│ 36:Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数.mp4│ 37:Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承.mp4│ 38:Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写.mp4│ 8:Python是强类型的动态脚本语言.mp4│ 9:Python_控制语句_单双分支.mp4│ 新建文本文档.txt│├─03.人工智能基础-Python科学计算和可视化│ ├─章节1:科学计算模型Numpy│ │ 1:Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状.mp4│ │ 2:Numpy_array_arange.mp4│ │ 3:Numpy_random随机数生成.mp4│ │ 4:Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数.mp4│ │ 5:NumPy_reshape_切片操作_copy函数.mp4│ │ 6:Numpy_改变数组维度_数组的拼接.mp4│ │ 7:Numpy_数组的切分和转置.mp4│ │ 8:Numpy_算术运算_向上向下取整.mp4│ │ 9:Numpy_聚合函数.mp4│ │ 新建文本文档.txt│ ││ ├─章节2:数据可视化模块│ │ 10:Matplotlib_概述_绘制直线图.mp4│ │ 11:Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例.mp4│ │ 12:Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比.mp4│ │ 13:Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布.mp4│ │ 14:Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像.mp4│ │ 1599293649514137.png│ │ 人工智能-第1阶段数据分析(含办公自动化分析).pdf│ │ 新建文本文档.txt│ ││ └─章节3:数据处理分析模块Pandas│ 15:Python_Pandas_Series对象创建.mp4│ 16:Python_Pandas_DataFrame对象创建.mp4│ 17:Python_Pandas_获取Series对象的值.mp4│ 18:Python_Pandas_获取DataFrame对象的值.mp4│ 19:Python_Pandas_条件过滤.mp4│ 20:Python_Pandas_空值的删除与填充.mp4│ 21:Python_Pandas_拼接和合并.mp4│ 新建文本文档.txt│├─04.人工智能基础-高等数学知识强化│ 10:高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4│ 11:导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4│ 12:向量的意义_n维欧式空间空间.mp4│ 13:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4│ 14:向量的内积_向量运算法则.mp4│ 15:学习向量计算的用途举例.mp4│ 16:向量的范数_范数与正则项的关系.mp4│ 17:特殊的向量.mp4│ 18:矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4│ 19:矩阵的运算_加减法_转置.mp4│ 1:人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4│ 20:矩阵相乘.mp4│ 21:矩阵的逆矩阵.mp4│ 22:矩阵的行列式.mp4│ 23:多元函数求偏导.mp4│ 24:高阶偏导数_梯度.mp4│ 25:雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4│ 26:Hessian矩阵.mp4│ 27:二次型.mp4│ 28:补充关于正定负定的理解.mp4│ 29:特征值和特征向量(1).mp4│ 2:线性代数_概率论知识点.mp4│ 30:特征值和特征向量(2).mp4│ 31:特征值分解.mp4│ 32:多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4│ 33:奇异值分解定义.mp4│ 34:求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4│ 35:奇异值分解性质_数据压缩.mp4│ 36:SVD用于PCA降维.mp4│ 37:SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4│ 38:概率论_随机事件与随机事件概率.mp4│ 39:条件概率_贝叶斯公式.mp4│ 3:最优化知识_数学内容学习重点.mp4│ 40:随机变量.mp4│ 41:数学期望和方差.mp4│ 42:常用随机变量服从的分布.mp4│ 43:随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4│ 44:最大似然估计思想.mp4│ 45:最优化的基本概念.mp4│ 46:迭代求解的原因.mp4│ 47:梯度下降法思路.mp4│ 48:梯度下降法的推导.mp4│ 49:牛顿法公式推导以及优缺点.mp4│ 4:导数的定义_左导数和右导数.mp4│ 50:坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4│ 51:凸集.mp4│ 52:凸函数.mp4│ 53:凸优化的性质_一般表达形式.mp4│ 54:拉格朗日函数.mp4│ 5:导数的几何意义和物理意义.mp4│ 6:常见函数的求导公式.mp4│ 7:导数求解的四则运算法则.mp4│ 8:复合函数求导法则.mp4│ 9:推导激活函数的导函数.mp4│ 数学.pdf│├─05.机器学习-线性回归│ ├─章节1:多元线性回归│ │ 10:对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4│ │ 11:把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4│ │ 12:推导出目标函数的导函数形式.mp4│ │ 13:θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4│ │ 14:Python开发环境版本的选择及下载.mp4│ │ 15:Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4│ │ 16:Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4│ │ 17:解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4│ │ 18:解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp4│ │ 19:解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换.mp4│ │ 1:理解简单线性回归.mp4│ │ 20:Scikit-learn模块的介绍.mp4│ │ 21:调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4│ │ 22:调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4│ │ 2:最优解_损失函数_MSE.mp4│ │ 3:扩展到多元线性回归.mp4│ │ 4:理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4│ │ 5:理解维度这个概念.mp4│ │ 6:理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4│ │ 7:假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4│ │ 8:引入正太分布的概率密度函数.mp4│ │ 9:明确目标通过最大总似然求解θ.mp4│ │ 代码.rar│ │ 新建文本文档.txt│ │ 第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf│ │ 软件.rar│ ││ ├─章节2:梯度下降法│ │ 23:梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4│ │ 24:梯度下降法公式.mp4│ │ 25:学习率设置的学问_全局最优解.mp4│ │ 26:梯度下降法迭代流程总结.mp4│ │ 27:多元线性回归下的梯度下降法.mp4│ │ 28:全量梯度下降.mp4│ │ 29:随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4│ │ 30:对应梯度下降法的问题和挑战.mp4│ │ 31:轮次和批次.mp4│ │ 32:代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4│ │ 33:代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4│ │ 34:代码实现随机梯度下降.mp4│ │ 35:代码实现小批量梯度下降.mp4│ │ 36:代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4│ │ 37:代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4│ │ 代码.rar│ │ 新建文本文档.txt│ │ 第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf│ ││ ├─章节3:归一化│ │ 38:归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾.mp4│ │ 39:归一化的目的_举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp4│ │ 40:归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4│ │ 41:最大值最小值归一化.mp4│ │ 42:标准归一化.mp4│ │ 新建文本文档.txt│ ││ ├─章节4:正则化│ │ 43:代码完成标准归一化.mp4│ │ 44:正则化的目的防止过拟合.mp4│ │ 45:正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4│ │ 46:常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4│ │ 47:L1稀疏性和L2平滑性.mp4│ │ 48:通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4│ │ 新建文本文档.txt│ ││ └─章节5:Lasso回归_Ridge回归_多项式回归│ 49:代码调用Ridge岭回归.mp4│ 50:代码调用Lasso回归.mp4│ 51:代码调用ElasticNet回归.mp4│ 52:升维的意义_多项式回归.mp4│ 53:多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4│ 54:多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp4│ 55:实战保险花销预测_数据介绍和加载数据.mp4│ 56:实战保险花销预测_数据预处理.mp4│ 57:实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进.mp4│ 58:实战保险花销预测_特征选择思路.mp4│ 59:实战保险花销预测_特征工程.mp4│ 60:实战保险花销预测_模型训练和评估.mp4│ 代码.rar│ 新建文本文档.txt│├─06.机器学习-线性分类│ ├─章节1:逻辑回归│ │ 1.txt│ │ 10:绘制逻辑回归损失函数_探索两个参数和损失函数变换关系.mp4│ │ 11:绘制逻辑回归损失函数_绘制3D的图形_分析X1X2两个维度的重要度.mp4│ │ 12:对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到.mp4│ │ 13:对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式.mp4│ │ 14:实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类.mp4│ │ 15:OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp4│ │ 16:实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类.mp4│ │ 1:逻辑回归_Sigmoid函数.mp4│ │ 2:sigmoid函数作用.mp4│ │ 3:逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识.mp4│ │ 4:证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式.mp4│ │ 5:回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的.mp4│ │ 6:推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式.mp4│ │ 7:推导逻辑回归损失函数_得到最终形式.mp4│ │ 8:绘制逻辑回归损失函数_读入数据计算最优解模型_实现逻辑回归预测_实现逻辑回归损失函数.mp4│ │ 9:绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系.mp4│ │ 代码.rar│ │ 第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf│ ││ ├─章节2:Softmax回归│ │ 1.txt│ │ 17:证明多项式分布属于指数族分布一种.mp4│ │ 18:从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式.mp4│ │ 19:有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本.mp4│ │ 20:再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数.mp4│ │ 21:证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归_平移不变性.mp4│ │ 22:逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别_与算法在选择上的区别.mp4│ │ 23:实战音乐分类器_讲解需求和读取数据.mp4│ │ 24:实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图.mp4│ │ 25:实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么.mp4│ │ 26:实战音乐分类器_代码使用傅里叶变换将混音文件进行投影.mp4│ │ 27:实战音乐分类器_代码对单首歌曲进行傅里叶变换_代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果.mp4│ │ 28:实战音乐分类器_代码读取600首傅里叶变换后的数据_构建训练集并训练模型.mp4│ │ 29:实战音乐分类器_模型的测试和调优_解决双通道音乐文件的问题.mp4│ │ 代码.rar│ │ 数据.rar│ ││ ├─章节3:SVM支持向量机算法│ │ 1.txt│ │ 30:SVM与感知机关系_几何距离与函数距离.mp4│ │ 31:SVM的思想.mp4│ │ 32:几种SVM_SVM的损失函数.mp4│ │ 33:数学预备知识_拉格朗日函数.mp4│ │ 34:硬间隔SVM的两步优化.mp4│ │ 35:总结硬间隔SVM.mp4│ │ 36:软间隔SVM和总结流程.mp4│ │ 37:非线性SVM.mp4│ │ 38:SVM在sklearn中的使用_超参数.mp4│ │ SVM算法.pdf│ │ 代码.rar│ ││ └─章节4:SMO优化算法│ 1.txt│ 39:SVM算法流程总结.mp4│ 40:SMO算法求解思路_分解成很多个子二次规划问题分别求解.mp4│ 41:SMO将交给它的目标函数变成二元函数进一步变成一元函数.mp4│ 42:对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系.mp4│ 43:将公式467带入导函数进一步简化_对求解出的新的α2进行剪裁.mp4│ 44:再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.mp4│ 45:启发式选择两个α.mp4│ 46:如何计算阈值b.mp4│ 47:SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp4│ 48:SVM的SMO实现判断违背条件的α1.mp4│ 49:SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp4│ 50:SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4│ 51:关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4│ 52:概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp4│ 53:OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.mp4│ 代码.rar│├─07.机器学习-无监督学习│ ├─章节1:聚类系列算法│ │ 1.txt│ │ 1:KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离.mp4│ │ 2:距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF.mp4│ │ 3:KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设.mp4│ │ 4:mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标.mp4│ │ 5:KMeans代码测试不同情况下的聚类效果.mp4│ │ 6:层次聚类_密度聚类_谱聚类.mp4│ │ 代码.rar│ │ 聚类.pdf│ ││ ├─章节2:EM算法和GMM高斯混合模型│ │ 1.txt│ │ 10:Jensen不等式的应用.mp4│ │ 11:将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式.mp4│ │ 12:将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式.mp4│ │ 13:GMM前景背景分离.mp4│ │ 14:通过声音文件利用GMM算法识别性别.mp4│ │ 15:通过声音文件利用GMM算法识别是谁.mp4│ │ 7:单个高斯分布GM的参数估计.mp4│ │ 8:理解GMM高斯混合分布的对数似然函数.mp4│ │ 9:GMM参数估计Πμσ的流程.mp4│ │ EM算法与GMM模型.pdf│ │ 代码.rar│ ││ └─章节3:PCA降维算法│ 1.txt│ 16:特征选择与特征映射.mp4│ 17:PCA的最大投影方差思路.mp4│ 18:最大投影方差推导_最小投影距离思路.mp4│ 19:SVD其实就可以去实现PCA了.mp4│ 20:PCA的几种应用.mp4│ PCA降维与SVD.pdf│├─08.机器学习-决策树系列│ ├─章节1:决策树│ │ │ 10:绘制决策树模型_寻找最优树深度.mp4│ │ │ 11:代码训练回归树拟合SineWave.mp4│ │ │ 12:后剪枝的意义.mp4│ │ │ 13:CCP代价复杂度后剪枝.mp4│ │ │ 14:CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定.mp4│ │ │ 1:决策树模型的特点.mp4│ │ │ 2:决策树的数学表达.mp4│ │ │ 3:如何构建一颗决策树.mp4│ │ │ 4:什么是更好的一次划分.mp4│ │ │ 5:Gini系数.mp4│ │ │ 6:信息增益.mp4│ │ │ 7:熵与Gini系数关系_信息增益率.mp4│ │ │ 8:预剪枝以及相关超参数.mp4│ │ │ 9:代码实战决策树对鸢尾花数据集分类.mp4│ │ │ 新建文本文档.txt│ │ ││ │ ├─代码│ │ │ decision_tree_regressor.py│ │ │ iris_decision_tree.py│ │ │ iris_tree.dot│ │ │ iris_tree.png│ │ ││ │ └─文档│ │ 第六阶段_非线性分类回归算法_决策树与经典集成学习算法.wps│ ││ ├─章节2:集成学习和随机森林│ │ │ 15:不同聚合方式_生成不同弱学习器方式.mp4│ │ │ 16:Bagging_Boosting_Stacking.mp4│ │ │ 17:随机森林.mp4│ │ │ 18:代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类.mp4│ │ │ 19:OOB袋外数据.mp4│ │ │ 20:Adaboost算法思路.mp4│ │ │ 21:调整数据权重让权重正确率达到50%.mp4│ │ │ 22:Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重.mp4│ │ │ 新建文本文档.txt│ │ ││ │ └─代码│ │ ensemble_adaboost.py│ │ iris_bagging_tree.py│ │ iris_random_forest.py│ ││ ├─章节3:GBDT│ │ │ 23:GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x).mp4│ │ │ 24:GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度.mp4│ │ │ 25:GBDT每棵树都是回归树_准备数据才能训练下一颗小树.mp4│ │ │ 26:GBDT应用于回归问题.mp4│ │ │ 27:GBDT回归举例_总结.mp4│ │ │ 28:GBDT应用于二分类问题.mp4│ │ │ 29:GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差.mp4│ │ │ 30:GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存.mp4│ │ │ 31:GBDT应用于多分类任务.mp4│ │ │ 32:GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度.mp4│ │ │ 33:GBDT多分类流程.mp4│ │ │ 34:对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点.mp4│ │ │ 35:GBDT二分类叶子节点分值计算推导.mp4│ │ │ 36:GBDT多分类叶子节点分值计算.mp4│ │ │ 37:GBDT二分类举例详解.mp4│ │ │ 38:GBDT多分类举例详解.mp4│ │ │ 39:计算特征重要度进行特征选择.mp4│ │ │ 40:GBDT用于特征组合降维.mp4│ │ │ 41:特征组合降维在GBDT+LR架构应用.mp4│ │ │ 42:GBDT在sklearn中源码剖析_初始化F(x).mp4│ │ │ 43:GBDT在sklearn中源码剖析_负梯度计算和叶子节点分值计算.mp4│ │ │ 44:GBDT+LR架构训练模型代码实现.mp4│ │ │ 45:GBDT+LR架构预测评估代码实现.mp4│ │ │ 新建文本文档.txt│ │ ││ │ └─代码│ │ GBDT+LR.py│ │<br style=\"box-sizing: border-box; -webkit-tap-highlight-color: transparent; margin:


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