人工智能进阶课程-完结

编辑点评

课程内容丰富，涵盖深度学习、NLP、图像识别等多个AI领域，实战项目丰富，适合进阶学习。

⭐ 编辑推荐

本课程深入讲解人工智能进阶知识，涵盖深度学习、自然语言处理、图像识别等前沿技术，通过实战项目提升AI应用能力。

✨ 课程亮点

课程目录

17_17.NLP系列1：NLP发展脉络和BERT模型.mp4  [196.5 MB]
09_9.集成学习与GBDT【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [189.4 MB]
23_23.智能文本摘要和关键词提取.mp4  [282.5 MB]
19_19.NLP系列3：GPT系列模型.mp4  [132.2 MB]
28_乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习.mp4  [103.2 MB]
34_推荐系统3：召回和AB测试【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [357.4 MB]
27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4  [142.9 MB]
37_推荐系统6：内容分类和打标.mp4  [282.3 MB]
29_乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [150.0 MB]
25_25，目标检测yolo和transformer.mp4  [358.8 MB]
08_8.决策树算法（ID3, C4.5, CART）.mp4  [192.3 MB]
14_14.GAN模型背后的数学原理以及训练技巧.mp4  [221.8 MB]
22_22零样本学习和小样本学习.mp4  [229.6 MB]
01_1.距离测量基础.mp4  [190.9 MB]
12_12以图搜图.mp4  [169.3 MB]
05_5.特征选择与正则化.mp4  [243.0 MB]
11_11实战项目以图搜图-resnet.mp4  [191.8 MB]
26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4  [183.6 MB]
02_2.向量数据库概述.mp4  [174.4 MB]
18_18.NLP系列2：Bert的改良版本和T5模型【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [139.1 MB]
20_20.项目实战：huggingface和文本分类.mp4  [183.1 MB]
35_推荐系统4：排序（上）.mp4  [380.5 MB]
21_21实战项目：文本纠错和Bart模型.mp4  [210.7 MB]
24_24聊天机器人和chatgpt.mp4  [232.9 MB]
10_10.GBDT与XGBoost详解.mp4  [318.0 MB]
33_推荐系统2：召回环节.mp4  [333.8 MB]
31_ChatGPT的技术发展路径和带来的影响.mp4  [177.6 MB]
32_推荐系统1：推荐系统概述.mp4  [168.4 MB]
15_15.推土机距离和WGan.mp4  [167.9 MB]
13_13.GAN模型的原理和实战.mp4  [195.7 MB]
07_7.过拟合与欠拟合，树模型.mp4  [191.0 MB]
03_3.Annoy算法与线性回归.mp4  [218.5 MB]
04_4.逻辑回归与分类问题.mp4  [213.1 MB]
16_16.AIGC和扩散学习.mp4  [299.8 MB]
30_大模型训练为什么这么难.mp4  [117.3 MB]
06_6.Dropout与模型集成.mp4  [181.5 MB]

适合人群

• 有一定AI基础的学习者
• 希望进阶AI技术的工程师

🎯 学习收获

• 掌握深度学习核心技术
• 精通NLP应用开发
• 提升图像识别实战能力

🎉 祝您学习愉快！