马士兵AI人工智能工程师第1-4期

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├─【马士兵教育】AI人工智能工程师第1期
│    01.概述and特征提取.mp4
│    02.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4
│    03.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4
│    04.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4
│    05.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4
│    06.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4
│    07.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4
│    08.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4
│    09.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4
│    10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4
│    11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4
│    12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4
│    13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4
│    14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4
│    15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4
│    16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4
│    17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4
│    18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4
│    19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4
│    20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4
│    21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4
│    22.多分类函数softmax和学习方法.mp4
│    23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4
│    24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4
│    25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4
│    26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4
│    27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4
│    28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4
│    29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4
│    30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4
│    31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4
│    32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4
│    33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4
│    34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4
│    35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4
│    36.项目三：推荐系统05 AIrbnb优秀论文解读.mp4
│    37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4
│    38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4
│    39.一期课程内容总结.mp4
│    40.常见面试题解读01.mp4
│    41.常见面试题解读02.mp4
│    42.如何写简历.mp4
│    43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4
│    44.逻辑回归和神经元.mp4
│    45.BP算法原理和训练方法.mp4
│    46.常见激活函数讲解.mp4
│    47.图像分类在企业中的应用.mp4
│    48.卷积的基本思想.mp4
│
├─【马士兵教育】AI人工智能工程师第2期
│    01.开班典礼_学前必看.mp4
│    02.FM模型.mp4
│    03.推荐系统之协同过滤.mp4
│    04.推荐系统之召回.mp4
│    05.推荐系统之排序1.mp4
│    06.推荐系统之排序2.mp4
│    07.RNN和LSTM.mp4
│    08.语音合成方法介绍.mp4
│    09.语音合成前端.mp4
│    10.端到端语音合成声学模型.mp4
│    11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4
│    12.LSTM和ELMO.mp4
│    13.实战项目：智能输入法.mp4
│    14.输入法项目之新词发现.mp4
│    15.注意力模型Attention.mp4
│    16.注意力模型Self-Attention.mp4
│    17.Transformer和Bert.mp4
│    18.图像之文本检测.mp4
│    19.图像之文本识别.mp4
│    20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4
│    21.文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM.mp4
│    22.文本分类项目：基本模型回顾 – FastText.mp4
│    23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4
│    24.文本分类项目：系统优化：实体信息.mp4
│    25.文本分类项目：系统优化：图片分类.mp4
│    26.文本分类项目：深度模型系统：TextCNN.mp4
│    27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4
│    28.高级图像技术1.mp4
│    29.高级图像技术2.mp4
│    30.高级图像技术3.mp4
│    31.高级图像技术4.mp4
│    32.海外项目：推荐系统入门简介.mp4
│    33.海外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4
│    34.海外项目：数据预处理.mp4
│    35.CTR预估算法sparselogistics regression.mp4
│    36.深度学习入门.mp4
│    37.海外项目：CNN & LSTM详细讲解.mp4
│    38.海外项目：self-attention 机制讲解.mp4
│    39.海外项目：wide-deep model代码实战.mp4
│    40.智能聊天机器人1.mp4
│    41.智能聊天机器人2.mp4
│
├─【马士兵教育】AI人工智能工程师第3期
│    1.信息论入门-概率和信息.mp4
│    2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4
│    3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mp4
│    4.从信息论的角度解读机器学习.mp4
│    5.矩阵求导术.mp4
│    6.文本分类速览1.mp4
│    7.文本分类速览2.mp4
│    8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4
│    9.面试指导.mp4
│    10.AI架构设计.mp4
│    11.推荐系统综述.mp4
│    12.量化投资概述：量化投资靠什么赚钱.mp4
│    14.量化投资概述：交易市场介绍.mp4
│    15.量化投资概述：策略类型介绍.mp4
│    16.生成模型GAN.mp4
│    17.量化投资概述：风险案例.mp4
│    18.量化投资概述：量化工具，AI应用案例.mp4
│    19.生成模型VAE.mp4
│    20.GAN背后的秘密.mp4
│    21.量化投资概述：机器学习模型应用基础.mp4
│    22.量化投资概述：交易行为举例.mp4
│    23.PageRank算法1.mp4
│    24.PageRank算法2.mp4
│    25.期货量化交易：远期和期货介绍.mp4
│    26.期货量化交易：远期和期货定价.mp4
│    27.期货量化交易：远期和期货应用.mp4
│    28.期货量化交易：套期保值策略.mp4
│    29.textrank算法.mp4
│    30.node2vec算法.mp4
│    31.期货量化交易：套期保值计算.mp4
│    32.期货量化交易：CAT产品及策略概述.mp4
│    35.期货量化交易：图模型在推荐系统中的应用.mp4
│    36.图模型在推荐系统中的应用2.mp4
│    37.bert和他的朋友们.mp4
│    37.bert和他的朋友们2.mp4
│    38.期货量化交易：套利策略.mp4
│    40.期货量化交易：策略回测.mp4
│    41.bert和他的朋友们3.mp4
│    42.bert和他的朋友们4.mp4
│    43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4
│    44.高频交易：高频数据及因子计算.mp4
│    46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4
│    46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4
│    47.高频交易：高频交易案例.mp4
│    48.高频交易：高频交易回测.mp4
│    49.语音识别之语音信号基础.mp4
│    50.语音识别之语音信号基础2.mp4
│    51.语音识别之特征处理及HMM模型.mp4
│    52.高频交易：高频因子挖掘及高频做市策略.mp4
│    53.强化学习量化交易应用.mp4
│    53.强化学习量化交易应用2.mp4
│    54.股票量化交易：股票发行.mp4
│    54.股票量化交易：股票发行2.mp4
│    55.股票量化交易：打新策略及风险衡量2.mp4
│    56.HMM-GMM模型.mp4
│    56.HMM-GMM模型2.mp4
│    57.股票量化交易：现代投资组合理论.mp4
│    57.股票量化交易：现代投资组合理论2.mp4
│    58.语音识别实战一.mp4
│    58.语音识别实战一2.mp4
│    59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4
│    59.股票量化交易：多因子模型理论.mp4
│    60.语音识别实战一.mp4
│
└─【马士兵教育】AI人工智能工程师第4期
      1.数据的量化和特征提取.mp4
      2.数据的量化和特征提取2.mp4
      3.线性回归.mp4
      4.逻辑回归.mp4
      5.损失函数和正则项.mp4
      6.分类模型的评价指标和多分类.mp4
      7.逻辑回归的高级技巧.mp4
      8.FM模型.mp4
      9.Kmeans.mp4
      10.深度学习入门.mp4
      11.梯度下降和矩阵求导.mp4
      12.速精机器学习12.mp4
      13.速精机器学习13.mp4
      14.速精机器学习14.mp4
      15.速精机器学习15.mp4
      16.速精机器学习16.mp4
      17.速精机器学习17.mp4
      18.速精机器学习18.mp4
      19.速精机器学习19.mp4
      20.速精机器学习20.mp4
      21.速精机器学习21.mp4
      22.速精机器学习22.mp4
      23.速精机器学习23.mp4
      24.速精机器学习24.mp4

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摘要：本文深入剖析了马士兵AI人工智能工程师第1-4期课程，从课程内容、师资力量、实践项目和就业前景四个方面进行全面解读，旨在为有意向学习AI人工智能的读者提供有益参考。

1、课程内容

马士兵AI人工智能工程师第1-4期课程涵盖了人工智能领域的核心知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。课程内容丰富，理论与实践相结合，旨在帮助学生全面掌握AI技术。

课程从基础知识入手，逐步深入到高级应用。例如，在机器学习部分，课程介绍了线性回归、逻辑回归、支持向量机等经典算法，并通过实际案例让学生学会如何应用这些算法解决实际问题。

此外，课程还涉及深度学习、自然语言处理等前沿技术，让学生紧跟AI领域的发展趋势。通过学习这些内容，学生能够具备较强的AI技术能力，为未来的职业发展奠定坚实基础。

2、师资力量

马士兵AI人工智能工程师第1-4期课程的师资力量雄厚，授课教师均为行业资深专家。他们具备丰富的教学经验和实践经验，能够为学生提供高质量的教学服务。

授课教师不仅具备扎实的理论基础，还具备丰富的项目经验。在课堂上，他们能够将理论知识与实际应用相结合，让学生在学习过程中更好地理解和掌握AI技术。

此外，授课教师还注重培养学生的创新思维和解决问题的能力。通过课堂讨论、案例分析等形式，激发学生的学习兴趣，提高他们的综合素质。

3、实践项目

马士兵AI人工智能工程师第1-4期课程注重实践，为学生提供了丰富的实践项目。这些项目涵盖了各个领域，如金融、医疗、教育等，让学生在实际操作中锻炼自己的技能。

实践项目中，学生需要运用所学知识解决实际问题。例如，在金融领域，学生可以尝试构建股票预测模型；在教育领域，学生可以开发智能教育系统。通过这些项目，学生能够将理论知识转化为实际能力。

此外，课程还鼓励学生参与开源项目，与业界同行交流学习。这有助于学生拓宽视野，提高自己的技术水平。

4、就业前景

随着人工智能技术的快速发展，AI工程师已成为市场上需求量较大的职业。马士兵AI人工智能工程师第1-4期课程旨在培养具备实战能力的AI人才，为学生提供广阔的就业前景。

课程结束后，学生将具备扎实的AI技术基础和丰富的实践经验，能够胜任各类AI相关职位。例如，他们可以在互联网公司、金融机构、科研机构等从事AI研发、数据分析、产品经理等工作。

此外，课程还为学生提供了就业指导服务，帮助他们顺利进入职场。通过这些服务，学生能够更好地适应职场环境，实现自己的职业目标。

总结：

马士兵AI人工智能工程师第1-4期课程以其丰富的内容、雄厚的师资力量、实战项目和广阔的就业前景，成为学习AI技术的首选课程。通过学习这门课程，学生能够全面掌握AI技术，为未来的职业发展奠定坚实基础。

本文由nayona.cn整理

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