人工智能1910期 全套视频+源码+课件
├─01_人工智能开发及远景介绍（预科）
│ ├┈1_何为机器学习.mp4
│ ├┈2_人工智能与机器学习关系.mp4
│ ├┈3_人工智能应用与价值.mp4
│ ├┈4_有监督机器学习训练流程.mp4
│ ├┈5_有监督机器学习训练流程.mp4
│ ├┈6_python机器学习库Scikit-Learn介绍.mp4
│ └┈7_理解线性与回归.mp4
├─02_线性回归深入和代码实现
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_机器学习是什么_(new).mp4
│ │ ├┈02_怎么做线性回归_(new).mp4
│ │ ├┈03_理解回归_最大似然函数_(new).mp4
│ │ └┈04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈linear_regression_0.py
│ │ └┈linear_regression_1.py
│ ├─软件
│ │ ├┈Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
│ │ └┈pycharm-cnmunity-2017.3.3.exe
│ └─资料
│ └─├┈机器学习是什么.txt
│ └─└┈线性回归.txt
├─03_梯度下降和过拟合和归一化
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_梯度下降法思路_导函数有什么用.mp4
│ │ ├┈02_推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降.mp4
│ │ ├┈03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率.mp4
│ │ ├┈04_梯度下降做归一化的必要性.mp4
│ │ ├┈05_最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小.mp4
│ │ ├┈06_过拟合的总结.mp4
│ │ └┈07_岭回归_以及代码调用.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈batch_gradient_descent.py
│ │ ├┈elastic_net.py
│ │ ├┈lasso_regression.py
│ │ └┈ridge_regression.py
│ └─资料
│ └─├┈过拟合.png
│ └─└┈梯度下降法.txt
├─04_逻辑回归详解和应用
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures.mp4
│ │ ├┈02_多项式回归代码_保险案例数据说明.mp4
│ │ ├┈03_相关系数_逻辑回归介绍.mp4
│ │ ├┈04_逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归.mp4
│ │ ├┈05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集.mp4
│ │ └┈06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈elastic_net.py
│ │ ├┈insurance.py
│ │ ├┈lasso_regression.py
│ │ ├┈logistic_regression.py
│ │ ├┈polynomial_regression.py
│ │ └┈ridge_regression.py
│ └─资料
│ └─├┈insurance.csv
│ └─├┈逻辑回归.txt
│ └─├┈逻辑回归多分类.png
│ └─└┈线性回归2.txt
├─05_分类器项目案例和神经网络算法
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_理解维度_音乐分类器数据介绍.mp4
│ │ ├┈02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点.mp4
│ │ ├┈03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码.mp4
│ │ ├┈04_人工神经网络开始.mp4
│ │ ├┈05_神经网络隐藏层的必要性.mp4
│ │ └┈06_神经网络案例_sklearn_concrete.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈logistic.py
│ │ └┈neural_network.py
│ └─资料
│ └─├┈concrete.csv
│ └─├┈machine-learning.PDF
│ └─├┈R04_神经网络.PDF
│ └─├┈sine_a.wav
│ └─├┈sine_b.wav
│ └─├┈sine_mix.wav
│ └─├┈trAInset.rar
│ └─├┈理解维度_升维.png
│ └─├┈神经网络.txt
│ └─└┈图片1.png
├─06_多分类、决策树分类、随机森林分类
│ ├─01.视频
│ │ ├┈00_机器学习有监督无监督.mp4
│ │ ├┈01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别.mp4
│ │ ├┈02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参.mp4
│ │ ├┈03_评估指标_K折交叉验证.mp4
│ │ ├┈04_决策树介绍.mp4
│ │ ├┈05_随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝.mp4
│ │ └┈06_决策树_随机森林_sklearn代码调用.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈decision_tree_regressor.py
│ │ ├┈iris_bagging_tree.py
│ │ ├┈iris_decision_tree.py
│ │ └┈iris_random_forest.py
│ └─资料
│ └─├┈Softmax画图剖析.png
│ └─├┈逻辑回归多分类画图剖析.png
│ └─├┈逻辑回归二分类画图剖析.png
│ └─├┈随机森林.PDF
│ └─├┈梯度下降训练过程.png
│ └─└┈线性回归(评估).PDF
├─07_分类评估、聚类
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_评估指标.mp4
│ │ ├┈02_监督学习评估指标代码调用.mp4
│ │ ├┈03_相似度测量.mp4
│ │ ├┈04_K-Means聚类.mp4
│ │ └┈05_KMeans聚类的应用.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈cluster_images.py
│ │ ├┈cluster_kmeans.py
│ │ └┈mnist.py
│ └─资料
│ └─├─test_data_home
│ └─├┈flower2.png
│ └─├┈Lena.png
│ └─├┈temp_5.png
│ └─└┈聚类.PDF
├─08_密度聚类、谱聚类
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_聚类的评估_metrics代码.mp4
│ │ ├┈02_密度聚类_代码实现.mp4
│ │ └┈03_谱聚类.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈cluster_DBSCAN.py
│ │ ├┈cluster_metrics.py
│ │ └┈cluster_spectral.py
│ └─资料
├─09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归
│ ├─01.视频
│ │ ├┈00_pip安装源设置.mp4
│ │ ├┈01_TensorFlow介绍与安装.mp4
│ │ ├┈02_TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用.mp4
│ │ ├┈03_TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现.mp4
│ │ └┈04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈00_tensorflow_version.py
│ │ ├┈01_first_graph.py
│ │ ├┈02_better_session_run.py
│ │ ├┈03_global_variables_initializer.py
│ │ ├┈04_interactive_session.py
│ │ ├┈05_manager_graph.py
│ │ ├┈06_lifecycle.py
│ │ ├┈07_linear_regression.py
│ │ ├┈08_manually_gradients.py
│ │ ├┈09_autodiff.py
│ │ ├┈10_using_optimizer.py
│ │ ├┈11_placeholder.py
│ │ └┈12_Softmax_regression.py
│ └─资料
│ └─└┈TensorFlow初识.PDF
├─10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图.mp4
│ │ ├┈02_TF对Softmax回归训练_评估代码实现.mp4
│ │ ├┈03_TF的模型持久化_重新加载.mp4
│ │ └┈04_模块化.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈11_placeholder.py
│ │ ├┈12_Softmax_regression.py
│ │ ├┈13_saving_model.py
│ │ ├┈14_restoring_model.py
│ │ ├┈15_modularity_.py
│ │ ├┈15_modularity.py
│ │ ├┈16_DNN.py
│ │ ├┈17_tensorboard.py
│ │ ├┈18_convolution.py
│ │ └┈19_pooling.py
│ └─资料
│ └─├─MNIST_data_bak
│ └─└┈TensorFlow热恋.PDF
├─11_DNN深度神经网络手写图片识别
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_深度学习DNN是什么.mp4
│ │ └┈02_TF训练2层DNN来进行手写数字识别.mp4
│ ├─代码
│ │ └┈16_DNN.py
│ └─资料
│ └─├─MNIST_data_bak
│ └─└┈TensorFlow热恋.PDF
├─12_TensorBoard可视化
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_TensorBoard代码.mp4
│ │ └┈02_TensorBoard启动以及页面.mp4
│ └─代码
│ └─└┈17_tensorboard.py
├─13_卷积神经网络、CNN识别图片
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片.mp4
│ │ ├┈01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap.mp4
│ │ ├┈02_三通道卷积_池化层的意思.mp4
│ │ ├┈03_CNN架构图LeNet5架构.mp4
│ │ ├┈04_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现.mp4
│ │ └┈05_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈tensorflow_cnn_alexnet.py
│ │ ├┈tensorflow_cnn_cifar10.py
│ │ ├┈tensorflow_cnn_mnist.py
│ │ └┈tensorflow_cnn_vgg.py
│ └─资料
│ └─└┈tutorials.rar
├─14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现
│ ├─01.视频
│ │ ├┈01_解决梯度消失的三个思路.mp4
│ │ ├┈02_反向传播计算W对应的梯度.mp4
│ │ └┈03_AlexNet五层卷积benchmark代码实现.mp4
│ ├─代码
│ │ ├┈tensorflow_cnn_alexnet.py
│ │ ├┈tensorflow_cnn_cifar10.py
│ │ ├┈tensorflow_cnn_mnist.py
│ │ └┈tensorflow_cnn_vgg.py
│ └─资料
│ └─├─test_data_home
│ └─└┈TensorFlow热恋.PDF
└─15_Keras深度学习框架
└─├─01.视频
└─│ ├┈01_Keras开篇.mp4
└─│ ├┈02_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN.mp4
└─│ ├┈03_Keras调用VGG16来训练.mp4
└─│ └┈04_深度学习更种优化算法.mp4
└─├─代码
└─│ ├┈00_hello_keras.py
└─│ ├┈01_keras_model_sequential_.py
└─│ ├┈01_keras_model_sequential.py
└─│ ├┈02_keras_model_model.py
└─│ ├┈03_keras_mnist.py
└─│ └┈04_keras_vgg16.py
└─└─资料
└─└─├─test_data_home
└─└─└┈TensorFlow热恋.PDF
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摘要：本文详细介绍了“人工智能1910期 全套视频+源码+课件”这一学习资源，从视频内容、源码质量、课件设计以及适用人群四个方面进行了全面剖析，旨在帮助读者全面了解这一资源的特点和价值。
1、视频内容
“人工智能1910期 全套视频”涵盖了人工智能领域的多个热点话题，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。视频内容丰富，讲解深入浅出，适合不同层次的读者学习。从基础理论到实际应用，视频内容循序渐进，帮助学习者逐步建立起完整的人工智能知识体系。
视频中的案例丰富多样，既有理论讲解，又有实际操作演示，使学习者能够直观地理解人工智能技术的应用。此外，视频还邀请到了行业专家进行讲解，分享他们的经验和见解，为学习者提供了宝贵的参考资料。
视频内容更新及时，紧跟人工智能领域的最新发展趋势，使学习者能够掌握最新的技术动态。同时，视频还提供了丰富的学习资源，如相关书籍、论文等，方便学习者进一步拓展知识面。
2、源码质量
“人工智能1910期 全套视频+源码”中的源码质量高，结构清晰，易于阅读和理解。源码涵盖了视频中的主要知识点，使学习者能够通过实际操作加深对知识的理解。
源码遵循良好的编程规范，便于维护和扩展。同时，源码中包含了详细的注释，帮助学习者更好地理解代码的功能和实现原理。
源码还提供了多种编程语言版本，满足不同学习者的需求。此外，源码还包含了丰富的扩展功能，使学习者能够根据自己的需求进行定制和优化。
3、课件设计
“人工智能1910期 全套课件”设计精美，内容丰富。课件以图文并茂的形式呈现，使学习者能够直观地理解知识点。同时，课件还提供了丰富的练习题，帮助学习者巩固所学知识。
课件结构清晰，逻辑性强，使学习者能够系统地学习人工智能知识。此外，课件还提供了多种学习模式，如自学、小组讨论等，满足不同学习者的需求。
课件内容更新及时，紧跟人工智能领域的最新发展趋势。同时，课件还提供了丰富的参考资料，如相关书籍、论文等，方便学习者进一步拓展知识面。
4、适用人群
“人工智能1910期 全套视频+源码+课件”适合广大人工智能爱好者、在校大学生、在职工程师等不同层次的学习者。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，都能在这套资源中找到适合自己的学习内容。
对于初学者，这套资源能够帮助他们快速入门，建立起完整的人工智能知识体系。对于有一定基础的学习者，这套资源能够帮助他们深入理解人工智能技术，提升自己的技术水平。
此外，这套资源还适合企业培训、高校课程等场景，为学习者提供全面、系统的学习方案。
总结：
“人工智能1910期 全套视频+源码+课件”作为一套全面的人工智能学习资源，具有内容丰富、讲解深入、易于学习等特点。通过这套资源，学习者能够系统地掌握人工智能知识，提升自己的技术水平。
本文从视频内容、源码质量、课件设计以及适用人群四个方面对这套资源进行了详细剖析，旨在帮助读者全面了解其特点和价值。
本文由nayona.cn整理
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