马士兵教育-新版AI人工智算法工程师课程-AI004【系统课】

课程目录

1-最新直播课见AIoT智能物联网01直播课x/
10-机器学习-图概率模型/
1-概率图模型/
1-朴素贝叶斯/
1-概率图模型概述.vep
10-垃圾短信分类项目实战.vep
11-新闻类别分类项目实战.vep
2-贝叶斯公式计算示例.vep
3-朴素贝叶斯（独立性假设）.vep
4-朴素贝叶斯嫁与不嫁案例分析.vep
5-朴素贝叶斯三种模型介绍.vep
6-三种分布朴素贝叶斯模型应用.vep
7-文本分类英语进行独热编码.vep
8-贝叶斯网络中文one-hot编码.vep
9-TF-IDF词频逆向文本频率原理和代码实现.vep
2-隐马尔可夫模型HMM/
1-贝叶斯网络概述.vep
10-维特比算法示例.vep
11-隐马尔可夫模型HMM解码问题.vep
12-隐马尔可夫模型HMM参数估计问题.vep
13-股票走势分析.vep
2-马尔科夫链介绍.vep
3-隐马尔可夫模型HMM概述.vep
4-隐马尔可夫模型HMM基本假设.vep
5-隐马尔可夫模型模型HMM解决三个问题.vep
6-隐马尔可夫模型HMM案例进行参数说明计算.vep
7-隐马尔可夫模型HMM前向算法示例.vep
8-维特比算法概述.vep
9-维特比算法流程.vep
3-条件随机场CRF/
1-条件随机场CRF-HMM模型总结.vep
2-条件随机场概念.vep
3-条件随机场NLP实体命名案例.vep
2-电商项目--用户评论情感分析/
1-用户评价情感分析/
1-京东天猫用户评价情感分析-单层神经网网络.vep
2-京东天猫用户评价情感分析-激活函数.vep
3-京东天猫用户评价情感分析-多层神经网络.vep
4-京东天猫用户评价情感分析-神经网络代码实现.vep
5-京东天猫用户评价情感分析-结巴分词.vep
6-京东天猫用户评价情感分析-文本向量化.vep
7-京东天猫用户评价情感分析-深度学习建模预测.vep
11-程序员的数学/
1-程序员的数学/
1-微积分基础/
1-导数的定义与作用.vep
10-高阶导数.vep
11-导数与函数单调性.vep
12-极值定理.vep
13-导数与函数凹凸性.vep
14-一元函数泰勒展开.vep
2-左右导数与可导函数.vep
3-导数的几何与物理意义.vep
4-基本函数求导公式.vep
5-导数四则运算法则.vep
6-复合函数求导法则.vep
7-神经网络激活函数Sigmoid求导.vep
8-神经网络激活函数Tanh求导.vep
9-神经网络激活函数Softmax求导.vep
2-线性代数基础/
1-向量是什么.vep
10-行列式.vep
11-伴随矩阵.vep
2-行向量和列向量.vep
3-向量运算.vep
4-向量的范数.vep
5-特殊向量.vep
6-矩阵是什么.vep
7-常见矩阵.vep
8-矩阵运算.vep
9-逆矩阵.vep
3-线性代数高级/
1-特征值与特征向量概念.vep
10-SVD进行数据压缩.vep
11-SVD进行PCA降维.vep
12-SVD进行矩阵求逆.vep
13-SVD进行协同过滤.vep
2-满秩矩阵.vep
3-特征值与行列式.vep
4-特征值分解定义与操作.vep
5-特征值分解意义.vep
6-矩阵和向量的求导公式.vep
7-奇异值分解（SVD）.vep
8-奇异值分解计算方式.vep
9-奇异值分解性质.vep
4-多元函数微分学/
1-多元函数定义.vep
2-偏导数.vep
3-高阶偏导数.vep
4-梯度.vep
5-雅可比矩阵.vep
6-Hessian矩阵.vep
7-极值判别法则.vep
8-二次型.vep
5-概率论/
1-概率论与机器学习.vep
10-随机变量独立性.vep
11-协方差.vep
12-机器学习中常见分布.vep
13-最大似然估计.vep
2-随机事件.vep
3-条件概率和贝叶斯公式.vep
4-随机事件的独立性.vep
5-随机变量.vep
6-期望.vep
7-方差.vep
8-数学期望与方差重要公式.vep
9-随机向量.vep
6-最优化/
1-最优化概念.vep
10-坐标下降法.vep
11-数值优化算法瓶颈.vep
12-凸优化问题.vep
13-凸集.vep
14-凸函数.vep
15-凸函数表达形式.vep
16-拉格朗日乘数法.vep
17-KKT条件.vep
18-拉格朗日对偶.vep
2-求导与迭代求解.vep
3-梯度下降法公式推导.vep
4-梯度下降代码演示.vep
5-牛顿法解方程原理.vep
6-牛顿法解方程代码演示.vep
7-牛顿法求解最优化问题.vep
8-牛顿法求解最优化代码演示.vep
9-拟牛顿法介绍.vep
12-机器学习-Kaggle实战/
1-Kaggle实战/
1-Kaggle实战之海难生死预测/
1-Kaggle实战海难生死预测背景知识.vep
10-Kaggle实战海难生死预测模型选择和模型调优.vep
11-Kaggle实战海难生死预测模型评估ROC-AUC.vep
12-Kaggle实战海难生死预测各模型混淆矩阵介绍.vep
13-Kaggle实战海难生死预测模型预测与结果提交.vep
2-Kaggle实战海难生死预测数据介绍.vep
3-Kaggle实战海难生死预测数据探索.vep
4-Kaggle实战海难生死预测特征与目标值关系查看.vep
5-Kaggle实战海难生死预测空数据的填充.vep
6-Kaggle实战海难生死预测特征工程.vep
7-Kaggle实战海难生死预测年龄属性的算法填充.vep
8-Kaggle实战海难生死预测同组识别.vep
9-Kaggle实战海难生死预测相关性系数特征筛选.vep
2-Kaggle实战之信用卡反欺诈/
1-Kaggle实战信用卡反欺诈项目介绍.vep
10-Kaggle实战信用卡反欺诈特征重要性可视化.vep
11-Kaggle实战信用卡反欺诈过采样操作.vep
12-Kaggle实战信用卡反欺诈模型评估混淆矩阵召回率.vep
13-Kaggle实战信用卡反欺诈ROC-AUC模型评价指标.vep
14-Kaggle实战信用卡反欺诈交叉验证.vep
15-Kaggle实战信用卡反欺诈混淆矩阵可视化.vep
16-Kaggle实战信用卡反欺诈模型评估最优阈值.vep
2-kaggle实战信用卡反欺诈解码数据.vep
3-Kaggle实战信用卡反欺诈特征工程.vep
4-Kaggle实战信用卡反欺诈特征相关性系数.vep
5-Kaggle实战信用卡反欺诈交易金额和交易次数关系.vep
6-Kaggle实战信用卡反欺诈交易金额和交易时间关系.vep
7-Kaggle实战信用卡反欺诈特征分布.vep
8-Kaggle实战信用卡反欺诈根据特征分布清洗数据.vep
9-Kaggle实战信用卡反欺诈特征缩放.vep
3-Kaggle实战之Rossmann商店销量预测/
1-Kaggle实战Rossmann商店销售预测项目背景介绍与目的.vep
10-Kaggle实战之Rossmann商店销售预测代码回顾.vep
11-Kaggle实战之Rossmann商店销量预测模型训练.vep
12-Kaggle实战之Rossmann商店销量预测模型评估.vep
13-Kaggle实战之Rossmann商店销量预测整体模型优化.vep
14-Kaggle实战之Rossmann商店销售预测更加细致的模型优化.vep
15-Kaggle实战之Rossmann商店销量预测结果提交.vep
2-Kaggle实战Rossmann商店销售预测数据加载与字段介绍.vep
3-Kaggle实战Rossmann商店销售预测空数据处理和销售额与时间关系.vep
4-Kaggle实战Rossmann商店销售预测数据合并.vep
5-Kaggle实战Rossmann商店销售预测特征工程.vep
6-Kaggle实战Rossmann商店销售预测构建训练、验证、测试数据.vep
7-Kaggle实战Rossmann商店销售预测属性相关性查看.vep
8-Kaggle实战Rossmann商店销售预测对特征进行了正态化处理.vep
9-Kaggle实战Rossmann商店销售预测自定义模型评估函数.vep
13-机器学习-实战项目/
1-拜耳公司市场增长点挖掘项目/
1-基础理论/
1-项目介绍.vep
2-中台.vep
3-市场类别.vep
4-波士顿矩阵.vep
5-产品生命周期.vep
6-处理项目需求的思路.vep
2-驱虫剂市场总体分析/
1-驱虫剂市场总体分析.vep
2-近三年各类目交易总额的变化趋势.vep
3-各市场年增幅.vep
4-驱虫市场垄断分析.vep
3-灭鼠杀虫剂市场分析/
1-灭鼠类别分析.vep
2-0到50细分市场分析.vep
3-其他属性分析.vep
4-竞争分析/
1-竞争分析之品类分布.vep
2-竞争分析之产品结构分析.vep
3-流量结构分析.vep
5-舆情分析/
1-舆情分析及解决问题思路.vep
14-机器视觉/
1-机器视觉之OpenCV/
1-图片和视频的加载和显示/
1-机器视觉介绍.vep
10-TrackBar控件.vep
2-OpenCV介绍.vep
3-环境搭建.vep
4-创建显示窗口.vep
5-加载显示图片.vep
6-保存文件.vep
7-读取摄像头和视频帧.vep
8-从摄像头采集视频.vep
9-控制鼠标.vep
10-图像直方图/
1-图像直方图基本概念.vep
2-使用OpenCV统计直方图.vep
3-绘制直方图.vep
4-使用掩膜的直方图.vep
5-直方图均衡化.vep
11-车辆统计项目/
1-项目介绍和视频背景分离.vep
2-判断是否是车辆.vep
3-车辆计数逻辑.vep
4-显示车辆计数信息.vep
12-特征点检测和匹配/
1-特征检测基本概念.vep
10-暴力特征匹配.vep
11-FLANN特征匹配.vep
2-harris角点检测数学原理1.vep
3-harris角点检测数学原理2.vep
4-harris角点检测应用.vep
5-shi-tomasi角点检测.vep
6-sift算法原理.vep
7-sift算法使用.vep
8-SURF算法.vep
9-ORB算法.vep
13-图像查找和图像拼接/
1-图像查找.vep
2-图像拼接.vep
14-虚拟计算器项目/
1-虚拟计算器项目介绍.vep
2-打开摄像头和创建Button类.vep
3-点击操作.vep
4-虚拟计算器bug修复和重复点击问题解决.vep
15-信用卡数字识别/
1-模板匹配.vep
2-匹配多个对象.vep
3-ostu算法.vep
4-处理模板图片.vep
5-数字模板处理和信用卡图片形态学操作.vep
6-数字轮廓获取和匹配.vep
7-使用argparse接收用户输入.vep
16-图像分割与修复/
1-分水岭算法理论讲解.vep
2-分水岭算法实战.vep
3-分水岭算法抠图以及和Canny,findContourns的对比.vep
4-grabcut原理和使用.vep
5-交互式grabcut程序.vep
6-meanshift.vep
7-视频前后景分离.vep
8-图片修复.vep
17-人脸检测和车牌识别/
1-人脸检测.vep
2-人眼检测.vep
3-车牌识别.vep
18-目标追踪/
1-目标追踪介绍.vep
2-OpenCV目标追踪算法介绍.vep
3-目标追踪实战.vep
4-OpenCV中使用深度学习模型.vep
19-答题卡识别判卷/
1-图片预处理和四个角点坐标排序.vep
2-轮廓排序和计分功能.vep
2-OpenCV基础知识/
1-RGB和BGR.vep
2-HSV,HSL和YUV.vep
3-实战色彩空间转换.vep
4-OpenCV的重要数据结构Mat及深浅拷贝.vep
5-图像通道的分割与合并.vep
20-文档扫描ocr和光流估计/
1-文档ocr扫描识别.vep
2-光流估计.vep
3-OpenCV绘制图形/
1-绘制直线.vep
2-绘制矩形和圆.vep
3-绘制椭圆.vep
4-绘制多边形.vep
5-绘制文本.vep
6-实现鼠标绘制基本图形.vep
4-OpenCV的运算/
1-图形的加减乘除运算.vep
2-图形的融合.vep
3-OpenCV的位运算.vep
4-为图像添加水印.vep
5-图形基本变换/
1-图像的放大与缩小.vep
2-图像的翻转和旋转.vep
3-图像的平移.vep
4-变换矩阵.vep
5-OpenCV的透视变换.vep
6-滤波器/
1-卷积概念.vep
2-方盒滤波和均值滤波.vep
3-高斯滤波.vep
4-中值滤波.vep
5-双边滤波.vep
6-高通滤波之Sobel算子.vep
7-高通滤波之Scharr算子.vep
8-高通滤波之Laplacian算子.vep
9-边缘检测Canny.vep
7-形态学/
1-图像全局二值化.vep
10-黑帽操作.vep
2-自适应阈值二值化.vep
3-腐蚀操作.vep
4-获取形态学卷积核.vep
5-膨胀操作.vep
6-开运算.vep
7-闭运算.vep
8-形态学梯度.vep
9-顶帽操作.vep
8-图像轮廓/
1-查找轮廓.vep
2-绘制轮廓.vep
3-计算轮廓面积和周长.vep
4-多边形逼近.vep
5-凸包.vep
6-外接矩形.vep
9-图像金字塔/
1-高斯金字塔.vep
2-拉普拉斯金字塔.vep
2-基于OpenCV的虚拟计算器项目/
1-虚拟计算器/
1-虚拟计算器项目介绍.vep
2-打开摄像头和创建Button类.vep
3-点击操作.vep
4-bug修复和重复点击问题解决.vep
3-基于OpenCV的车辆统计项目/
1-车辆统计项目/
1-形态学处理.vep
2-查找车辆轮廓.vep
3-逻辑处理.vep
4-显示信息.vep
4-基于OpenCV的信用卡数字识别项目/
1-信用卡数字识别/
1-模板匹配.vep
2-匹配多个对象.vep
3-ostu算法.vep
4-处理模板图片.vep
5-数字模板处理和信用卡图片形态学操作.vep
6-数字轮廓获取和匹配.vep
15-深度学习入门/
1-深度学习基础/
1-深度学习介绍/
1-深度学习介绍.vep
2-神经网络基础/
1-神经网络基础.vep
3-浅层神经网络/
1-浅层神经网络.vep
4-深层神经网络/
1-深层神经网络.vep
2-深度学习进阶/
1-梯度下降算法改进/
1-梯度下降优化算法.vep
2-正则化/
1-正则化.vep
3-TensorFlow深度学习框架/
1-TensorFlow介绍和环境安装/
1-TensorFlow介绍.vep
2-环境安装.vep
2-TensorFlow基础操作/
1-常量的操作.vep
2-sparsetensor.vep
3-变量操作.vep
4-tensorflow运算.vep
5-tensorflow实现线性回归.vep
6-tensorflow实现逻辑回归.vep
7-keras入门.vep
3-TensorFlow高阶操作/
1-神经网络计算参数方法啊.vep
10-wide&deep模型函数式写法.vep
11-子类api写法.vep
12-多输入wide&deep.vep
13-多输出wide&deep.vep
14-超参数搜索理论.vep
15-手动实现超参数搜索.vep
16-封装sklearn进行超参数搜索.vep
2-标准化处理,softmax和flatten.vep
3-正则化.vep
4-dropout.vep
5-BN层.vep
6-selu激活函数.vep
7-神经网络实现回归任务.vep
8-回调函数.vep
9-wide&deep模型原理.vep
4-高阶API/
1-自定义损失函数.vep
2-自定义layer.vep
3-tf.function和auto_graph.vep
4-手动求导.vep
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