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BZ-人工智能夏令营

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课程内容是来自于 BZ-人工智能夏令营-完成-无教学课件（7.77G）

文件名称
BZ-人工智能夏令营-完成-无教学课件（7.77G）
├──人工智能5天新手入门夏令营
| └──视频
| | ├──01_人工智能发展前景与薪酬.mp4 49.38M
| | ├──02_人工智能适用人群与基本素养.mkv 47.37M
| | ├──03_人工智能这个时代是发展的必然.mp4 25.61M
| | ├──04_人工智能在各个应用领域.mp4 61.77M
| | ├──05_人工智能普遍步骤.mkv 83.88M
| | ├──06_机器学习算法不一样的学习方法.mkv 72.54M
| | ├──07_深度神经网络比传统机器学习占优势.mkv 75.32M
| | ├──08_有监管机器学习算法每日任务与实质.mp4 37.24M
| | ├──09_无监督机器学习算法每日任务与实质.mp4 48.91M
| | ├──10_了解简单线性回归.mp4 27.98M
| | ├──11_最佳方案_损失函数_MSE.mp4 34.83M
| | ├──12_拓展到多元线性回归.mp4 26.65M
| | ├──13_了解多元线性回归关系式几类书写的主要原因.mp4 37.58M
| | ├──14_了解层面这一概念.mp4 37.11M
| | ├──15_了解重归一词_中心极限定理_正太分布跟学预测分析.mp4 61.53M
| | ├──16_假定偏差听从正太分布_最大似然估计MLE.mp4 42.35M
| | ├──17_引进正太分布的概率分布函数.mp4 26.36M
| | ├──18_明确方向根据较大总似然求解θ.mp4 25.88M
| | ├──19_对数似然函数_推测出损失函数MSE.mp4 39.75M
| | ├──20_把损失函数依照离散数学的方式来表述.mp4 22.09M
| | ├──21_推测出损失函数的导函数方式.mp4 39.83M
| | ├──22_θ解析解的公式_是不是要了解损失函数是凸函数.mp4 58.01M
| | ├──23_Python开发工具版本选择及免费下载.mp4 46.00M
| | ├──24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4 64.55M
| | ├──25_Pycharm建立脚本制作再经过亲身检测python开发工具.mp4 26.27M
| | ├──26_解析解的形式求解多元线性回归_数据信息Xy.mp4 30.66M
| | ├──27_解析解的形式求解多元线性回归_求解实体模型_应用实体模型_绘制图形.mp4 39.16M
| | ├──28_解析解的形式求解多元线性回归_拓展随机种子定义_提升层面程序代码转换.mp4 30.05M
| | ├──29_Scikit-learn模块详细介绍.mp4 29.99M
| | ├──30_启用Scikit-learn里的多元线性回归求解实体模型(上).mp4 24.35M
| | ├──31_启用Scikit-learn里的多元线性回归求解实体模型(下).mp4 34.52M
| | ├──32_梯度下降法造成的目的和原因以及观念.mp4 53.73M
| | ├──33_梯度下降法公式计算.mp4 50.85M
| | ├──34_学习率设定的学问_全局最优解.mp4 47.99M
| | ├──35_梯度下降法迭代更新步骤汇总.mp4 24.60M
| | ├──36_多元线性回归中的梯度下降法.mp4 38.45M
| | ├──37_全量梯度下降法.mp4 59.04M
| | ├──38_随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4 43.98M
| | ├──39_相匹配梯度下降法的问题和挑战.mp4 42.22M
| | ├──40_轮数和批号.mp4 50.90M
| | ├──41_代码编写全量梯度下降法第1步及第2步.mp4 20.15M
| | ├──42_代码编写全量梯度下降法第3步及第4步.mp4 26.11M
| | ├──43_代码编写随机梯度下降.mp4 21.62M
| | ├──44_代码编写小批量梯度下降.mp4 22.83M
| | ├──45_编码改善确保训练样本统统会被任意得到.mp4 23.94M
| | └──46_编码改善完成伴随着迭代更新提升动态管理学习率.mp4 34.35M
├──人工智能之快速上手与线性回归分析
| └──视频
| | ├──01_五天实践内容_人工智能运用.mp4 181.00M
| | ├──02_AI的操作流程_ML和DL关联_重归、归类、聚类算法、特征提取的实质.mp4 164.27M
| | ├──03_线性回归分析的关系式_损失函数MSE.mp4 127.19M
| | ├──04_推测出多元线性回归的损失函数.mp4 203.15M
| | ├──05_从MSE到θ的解析解方式.mp4 83.50M
| | ├──06_组装Anaconda和PyCharm高效运行编写软件.mp4 70.53M
| | ├──07_python代码编写多元线性回归解析解的求解方式.mp4 77.19M
| | ├──08_梯度下降法的流程_公式计算.mp4 119.11M
| | └──09_依据损失函数MSE推论梯度的公式计算.mp4 70.57M
├──人工智能之面部识别与物体检测、语义分割
| └──视频
| | ├──01_工作的介绍_知识回望.mp4 65.84M
| | ├──02_面部识别的架构流程分析.mp4 120.48M
| | ├──03_FaceNet毕业论文_架构设计_三元组损害.mp4 258.24M
| | ├──04_MTCNN毕业论文_架构设计_损失函数.mp4 130.11M
| | ├──05_facenet-master工程项目的下载和导进.mp4 76.42M
| | ├──06_面部识别项目代码_实际操作作业标准.mp4 372.07M
| | ├──07_FasterRCNN物体检测防护口罩项目展示_照片标注工具labelimg的应用.mp4 178.23M
| | ├──08_FasterRCNN毕业论文_架构设计_观念.mp4 353.63M
| | └──09_MaskRCNN的架构_观念_蒙板视频弹幕新项目实际效果.mp4 163.40M
├──人工智能之神经元网络与TensorFlow
| └──视频
| | ├──01_工作解读_回望昨日专业知识.mp4 88.83M
| | ├──02_打了鸡血_聊一下图像算法技术工程师学生就业工资水平.mp4 154.82M
| | ├──03_NN神经细胞_常见的3种激活函数_NN了解LR做多分类.mp4 103.06M
| | ├──04_解读Softmax回归算法.mp4 111.03M
| | ├──05_多层神经网络带来的好处_隐层的激活函数一定要非线性的缘故.mp4 90.54M
| | ├──06_TensorFlow针对CPU版本组装.mp4 62.85M
| | ├──07_TensorFlow针对GPU版本组装.mp4 109.37M
| | ├──08_TensorFlow完成多元线性回归预测分析房子价格.mp4 198.36M
| | └──09_TensorFlow完成Softmax重归归类MNIST手写数字识别.mp4 123.55M
├──人工智能之图像识别技术与边缘检测
| └──视频
| | ├──01_TensorFlow完成DNN归类MNIST手写数字识别.mp4 223.46M
| | ├──02_神经网络卷积层_卷积和计算.mp4 112.61M
| | ├──03_池化计算_SAME和VALID方式_传统CNN构造.mp4 78.50M
| | ├──04_TensorFlow实践CNN归类MNIST手写数字识别.mp4 179.12M
| | ├──05_VGG16神经网络模型_数据增强_COVID19医疗图片辨识.mp4 224.21M
| | ├──06_U-Net神经网络模型_细胞质数据库的载入.mp4 206.51M
| | └──07_U-Net网络进行细胞质分割的练习编码.mp4 97.14M
└──人工智能之线性回归分析优化与逻辑回归
| └──视频
| | ├──01_运用GD来求解多元线性回归的最优解.mp4 106.63M
| | ├──02_归一化.mp4 219.45M
| | ├──03_正则化.mp4 137.35M
| | ├──04_ScikitLearn详细介绍_岭回归的实质_Lasso回归实质.mp4 104.90M
| | ├──05_多项式回归_商业保险开销预测分析实例.mp4 250.14M
| | ├──06_根据保险案例开展更多的数据的EDA.mp4 80.69M
| | ├──07_逻辑回归表达式的推论_逻辑回归损失函数的推论.mp4 116.54M
| | └──08_逻辑回归编码实战演练Iris二分类跟多分类任务.mp4 92.65M