rn本套课程AI 人工智能工程师,课程官方售价19980元，由马士兵教育一线教师主讲，课程共分为41个大的章节，文件大小共计9.57G。掌握人工智能基础所需要运用到的数据量化和特征提取，系统学习模型搭建等基础模块，同时结合项目实战学到真正有价值的东西，文章底部附下载地址。
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课程介绍：
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1、系统学习模型搭建等基础模块。
rn2、掌握神经网络等机器大脑原理。
rn3、八大实践项目的整合应用你将收获。
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课程收获：掌握人工智能基础所需要运用到的数据量化和特征提取。制作智能聊天机器人、推荐系统、机器翻译等项目，还能接触到自动驾驶和语音识别和合成的方向。
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AI 人工智能工程师 视频截图
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AI 人工智能工程师 视频截图
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课程文件目录：V-3779：AI 人工智能工程师 [9.57G]
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V-3779：AI 人工智能工程师
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rn└─V-3779：AI 人工智能工程师
rn ├─章节1-开班典礼_学前必看
rn │ 课时1-人工智能课程大纲_ev.mp4
rn │ 课时10-人工智能和大数据的关系_ev.mp4
rn │ 课时11-工具方法的选择_ev.mp4
rn │ 课时12-预习FM模型_ev.mp4
rn │ 课时2-模型不能通吃_ev.mp4
rn │ 课时3-学习方法_ev.mp4
rn │ 课时4-知识点分级_ev.mp4
rn │ 课时5-学习路线_ev.mp4
rn │ 课时6-辅导书推荐_ev.mp4
rn │ 课时7-数学只是工具_ev.mp4
rn │ 课时8-学习方法问题_ev.mp4
rn │ 课时9-编程环境问题_ev.mp4
rn │
rn ├─章节10-端到端语音合成声学模型
rn │ 课时1-后端声学模型 声学特征_ev.mp4
rn │ 课时10-Tactorn2_ev.mp4
rn │ 课时11-对比Tactorn1与Tactorn2_ev.mp4
rn │ 课时12-总结缺陷_ev.mp4
rn │ 课时13-FASTSpeech_ev.mp4
rn │ 课时14-端到端合成_ev.mp4
rn │ 课时15-本节小节_ev.mp4
rn │ 课时2-声学特征提取_ev.mp4
rn │ 课时3-傅里叶变换_ev.mp4
rn │ 课时4-梅尔滤波_ev.mp4
rn │ 课时5-端到端语音合成_ev.mp4
rn │ 课时6-Tactorn1_ev.mp4
rn │ 课时7-seq2seq与Attention_ev.mp4
rn │ 课时8-Tactorn1_ev.mp4
rn │ 课时9-Tactorn1存在的问题_ev.mp4
rn │
rn ├─章节11-语音合成声码器及端到端语音合成实战
rn │ 课时1-声码器_ev.mp4
rn │ 课时10-语音合成例子讲解_ev.mp4
rn │ 课时2-GriffinLim_ev.mp4
rn │ 课时3-WaveNet_ev.mp4
rn │ 课时4-语音合成数据集_ev.mp4
rn │ 课时5-Tacortron2学习资料_ev.mp4
rn │ 课时6-生成train.txt的数据_ev.mp4
rn │ 课时7-代码结构_ev.mp4
rn │ 课时8-预处理步骤_ev.mp4
rn │ 课时9-浏览器访问_ev.mp4
rn │
rn ├─章节12-LSTM和ELMO
rn │ 课时1-LSTM(1)_ev.mp4
rn │ 课时10-评价一句话4个词_ev.mp4
rn │ 课时11-训练如何做_ev.mp4
rn │ 课时12-LSTM构建语言模型_ev.mp4
rn │ 课时13-另一种分解方式_ev.mp4
rn │ 课时14-另一种模型构建_ev.mp4
rn │ 课时15-结论_ev.mp4
rn │ 课时16-ELMO模型_ev.mp4
rn │ 课时17-序列信息训练技_ev.mp4
rn │ 课时18-ELMO训练方法_ev.mp4
rn │ 课时19-Elmo分类任务_ev.mp4
rn │ 课时2-做项目时处理技巧_ev.mp4
rn │ 课时20-标注信息_ev.mp4
rn │ 课时3-CNN文本分类_ev.mp4
rn │ 课时4-LSTM(2)_ev.mp4
rn │ 课时5-LSTM问题_ev.mp4
rn │ 课时6-HMM_ev.mp4
rn │ 课时7-数学到底是什么_ev.mp4
rn │ 课时8-ELMO引入_ev.mp4
rn │ 课时9-NLP领域语言模型_ev.mp4
rn │
rn ├─章节13-实战项目：智能输入法
rn │ 课时1-总结上节课_ev.mp4
rn │ 课时10-同音字存在的问题_ev.mp4
rn │ 课时11-训练及代码讲解_ev.mp4
rn │ 课时12-效果进一步提升_ev.mp4
rn │ 课时2-编程问题_ev.mp4
rn │ 课时3-Elmo模型实现_ev.mp4
rn │ 课时4-项目输入法讲解_ev.mp4
rn │ 课时5-技巧_ev.mp4
rn │ 课时6-整体步骤_ev.mp4
rn │ 课时7-如何使用_ev.mp4
rn │ 课时8-拼音到汉字_ev.mp4
rn │ 课时9-模型训练完的使用_ev.mp4
rn │
rn ├─章节14-输入法项目之新词发现
rn │ 课时1-分享问题_ev.mp4
rn │ 课时10-LSTM用深度学习怎么做_ev.mp4
rn │ 课时11-Encoder和Decoder_ev.mp4
rn │ 课时12-机器翻译的难点_ev.mp4
rn │ 课时13-机器学习理论问题_ev.mp4
rn │ 课时14-Attention_ev.mp4
rn │ 课时2-新词_ev.mp4
rn │ 课时3-新词发现_ev.mp4
rn │ 课时4-统计两字字符串特征_ev.mp4
rn │ 课时5-模型搭建_ev.mp4
rn │ 课时6-模型训练后需求_ev.mp4
rn │ 课时7-新词发现的特殊点_ev.mp4
rn │ 课时8-输入法项目_ev.mp4
rn │ 课时9-LSTM模型机器翻译_ev.mp4
rn │
rn ├─章节15-注意力模型Attention
rn │ 课时1-注意力模型_ev.mp4
rn │ 课时10-图文匹配_ev.mp4
rn │ 课时11-SelfAttention_ev.mp4
rn │ 课时2-求相似度及Attention_ev.mp4
rn │ 课时3-机器翻译_ev.mp4
rn │ 课时4-展示语料及代码_ev.mp4
rn │ 课时5-超级多类别分类_ev.mp4
rn │ 课时6-机器学习改良_ev.mp4
rn │ 课时7-智能问答_ev.mp4
rn │ 课时8-Attention_ev.mp4
rn │ 课时9-小结Attention_ev.mp4
rn │
rn ├─章节16-注意力模型Self-Attention
rn │ 课时1-SelfAttention_ev.mp4
rn │ 课时2-Attention词袋模型_ev.mp4
rn │ 课时3-SelfAttention和Lstm优缺点_ev.mp4
rn │ 课时4-SelfAttention取代Lstm_ev.mp4
rn │ 课时5-多抽头Attention_ev.mp4
rn │ 课时6-多抽头过多时_ev.mp4
rn │ 课时7-批标准化_ev.mp4
rn │ 课时8-批标准化前置回顾_ev.mp4
rn │ 课时9-批标准化好处_ev.mp4
rn │
rn ├─章节17-Transformer和Bert
rn │ 课时1-继续批标准化_ev.mp4
rn │ 课时10-Bert_ev.mp4
rn │ 课时11-如何使用Bert_ev.mp4
rn │ 课时12-文本分类分类任务_ev.mp4
rn │ 课时13-迁移学习_ev.mp4
rn │ 课时14-Bert出现对行业是好事吗_ev.mp4
rn │ 课时15-总结_ev.mp4
rn │ 课时2-批正规化_ev.mp4
rn │ 课时3-shortcut_ev.mp4
rn │ 课时4-信息变换抄近道_ev.mp4
rn │ 课时5-对序列转换_ev.mp4
rn │ 课时6-宏观角度Transformer_ev.mp4
rn │ 课时7-谷歌做法_ev.mp4
rn │ 课时8-Elmo模型训练方法1_ev.mp4
rn │ 课时9-Elmo模型训练方法2_ev.mp4
rn │
rn ├─章节18-图像之文本检测
rn │ 课时1-今日内容_ev.mp4
rn │ 课时10-模型部署_ev.mp4
rn │ 课时11-文本定位_ev.mp4
rn │ 课时2-前提要求_ev.mp4
rn │ 课时3-文字识别问题_ev.mp4
rn │ 课时4-文本识别_ev.mp4
rn │ 课时5-LeNet_ev.mp4
rn │ 课时6-网络发展脉络_ev.mp4
rn │ 课时7-数据准备_ev.mp4
rn │ 课时8-模型调优_ev.mp4
rn │ 课时9-模型训练_ev.mp4
rn │
rn ├─章节19-图像之文本识别
rn │ 课时1-目标检测_ev.mp4
rn │ 课时10-CTPN_ev.mp4
rn │ 课时11-RRPN_ev.mp4
rn │ 课时12-TextBoxes_ev.mp4
rn │ 课时13-检测框回归_ev.mp4
rn │ 课时14-EAST_ev.mp4
rn │ 课时15-只做语义分割不做边界回归_ev.mp4
rn │ 课时16-PixelLink_ev.mp4
rn │ 课时17-目标区域选择_ev.mp4
rn │ 课时18-NMS变种_ev.mp4
rn │ 课时19-困难样本选取_ev.mp4
rn │ 课时2-问题泛化_ev.mp4
rn │ 课时20-OHEM_ev.mp4
rn │ 课时21-多尺度方法_ev.mp4
rn │ 课时22-文本框表示_ev.mp4
rn │ 课时23-多行粘连处理_ev.mp4
rn │ 课时24-Loss Fun_ev.mp4
rn │ 课时25-数据集_ev.mp4
rn │ 课时26-任重道远_ev.mp4
rn │ 课时3-文本分类_ev.mp4
rn │ 课时4-文本检测_ev.mp4
rn │ 课时5-RCNN_ev.mp4
rn │ 课时6-YOLO_ev.mp4
rn │ 课时7-SSD_ev.mp4
rn │ 课时8-文本的特点_ev.mp4
rn │ 课时9-Faster RCNN检测文本_ev.mp4
rn │
rn ├─章节2-FM模型
rn │ 课时1-FM模型_ev.mp4
rn │ 课时10-代码展示_ev.mp4
rn │ 课时11-xlearn_ev.mp4
rn │ 课时12-参数数量设置_ev.mp4
rn │ 课时13-keras_ev.mp4
rn │ 课时14-嵌入层_ev.mp4
rn │ 课时2-特征组合_ev.mp4
rn │ 课时3-特征交叉出现的问题_ev.mp4
rn │ 课时4-间接交叉_ev.mp4
rn │ 课时5-解耦_ev.mp4
rn │ 课时6-逻辑回归解耦后的特征_ev.mp4
rn │ 课时8-运算量问题_ev.mp4
rn │ 课时9-总结_ev.mp4
rn │
rn ├─章节20-文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述
rn │ 课时1-今日内容介绍_ev.mp4
rn │ 课时2-项目介绍_ev.mp4
rn │ 课时3-文本分类综述_ev.mp4
rn │ 课时4-项目总体流程_ev.mp4
rn │ 课时5-开始任务前 需考虑什么_ev.mp4
rn │
rn ├─章节21-文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM
rn │ 课时1-基本模型Naive Bayes_ev.mp4
rn │ 课时2-基本模型NB_ev.mp4
rn │ 课时3-基本模型SVM_ev.mp4
rn │ 课时4-回答学生问题_ev.mp4
rn │
rn ├─章节22-文本分类项目：基本模型回顾 – FastText
rn │ 课时1-训练部分ss_ev.mp4
rn │ 课时2-基本模型FastText1_ev.mp4
rn │ 课时3-基本模型FastText2_ev.mp4
rn │ 课时4-为什么用三个基本模型_ev.mp4
rn │ 课时5-基本模型xgboost_ev.mp4
rn │ 课时6-整体流程_ev.mp4
rn │
rn ├─章节23-文本分类项目：系统集成、系统调优
rn │ 课时1-走读代码_ev.mp4
rn │ 课时2-准确率_ev.mp4
rn │ 课时3-多分类_ev.mp4
rn │ 课时4-混淆矩阵_ev.mp4
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