马士兵-AI大模型全链路实战
发布时间： 2025-03-23 13:32:42
文件大小： 共计 630 个文件 ，合计: 27.5GB
发布者： 
亲切锦鲤
资源来源： 
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马士兵-AI大模型全链路实战 5.4GB
msb-AI大模型工程师 5.4GB
课时23 深度学习进阶 NO.793.1569.zip 222.8MB
课时25 PyTorch深度学习框架 NO.515.1381.zip 1.6GB
课时05 基于OpenAI的 大模型开发与实战 NO.2690.zip 469.2MB
课时07 Huggingface 基础教程 NO.2645 2.3GB
课时01 01pytorch介绍_ev.mp4 22.8MB
课时34 15评价指标_ev.mp4 34.1MB
课时10 03使用DataLoader重构代码_ev.mp4 12.6MB
课时47 28中文分类之定义下游任务模型_ev.mp4 13.1MB
课时33 07数据集工具之保存为其他格式_ev.mp4 27.8MB
课时27 11编码器基础工作流_ev.mp4 21.7MB
课时43 24中文分类之加载编码器_ev.mp4 34.2MB
课时11 04添加校验代码_ev.mp4 46.8MB
课时30 14批量编码和字典_ev.mp4 43.9MB
课时49 30中文分类之测试_ev.mp4 18.8MB
课时36 17管道工具之常见任务类型2_ev.mp4 57.0MB
课时41 22训练工具之模型保存和加载_ev.mp4 11.3MB
课时44 25中文分类之定义数据集和计算设备_ev.mp4 11.7MB
课时32 06数据集工具之基本操作_ev.mp4 43.4MB
课时14 014种天气数据处理_ev.mp4 69.0MB
课时39 20训练工具之训练超参数,训练器和数据整理函数_ev.mp4 41.0MB
课时07 03pytorch实现分类问题_ev.mp4 41.6MB
课时28 12编码器基本编码函数_ev.mp4 37.4MB
课时29 13编码器进阶编码函数_ev.mp4 16.3MB
课时37 18训练工具之数据准备和模型加载_ev.mp4 63.3MB
课时26 09huggingface开发流程_ev.mp4 37.5MB
课时48 29中文分类之训练过程_ev.mp4 32.8MB
课时05 01pytorch实现原始线性回归_ev.mp4 84.9MB
课时20 03数据增强_ev.mp4 58.9MB
课时08 01模型的子类写法_ev.mp4 76.7MB
课时13 01使用pytorch搭建cnn实现手写数字识别_ev.mp4 135.0MB
课时31 05数据集工具之加载和保存数据集_ev.mp4 80.9MB
课时18 01vgg16迁移学习_ev.mp4 63.4MB
课时40 21训练工具之训练和测试_ev.mp4 14.7MB
课时35 16管道工具之常见任务类型1_ev.mp4 81.9MB
课时24 tensorboard的使用_ev.mp4 66.1MB
课时42 23训练工具之预测_ev.mp4 28.5MB
课时04 04pytorch自动微分_ev.mp4 50.5MB
课时17 04添加BN层_ev.mp4 50.4MB
课时06 02pytorch实现线性回归封装写法_ev.mp4 35.0MB
课时03 03pytorch张量基础操作和基础运算_ev.mp4 88.0MB
课时12 05封装_ev.mp4 45.8MB
课时21 01模型参数保存_ev.mp4 119.7MB
课时45 26中文分类之数据整理函数_ev.mp4 19.0MB
课时22 02自定义dataset_ev.mp4 128.1MB
课时38 19训练工具之加载评估指标_ev.mp4 27.3MB
课时02 02pytorch安装_ev.mp4 38.8MB
课时16 03添加dropout层_ev.mp4 74.4MB
课时15 02图片预处理_ev.mp4 36.7MB
课时46 27中文分类之数据加载器和预训练模型加载_ev.mp4 30.5MB
课时25 10huggingface简介和安装_ev.mp4 30.4MB
课时23 03自定义数据集问题解决_ev.mp4 122.1MB
课时19 02学习率衰减_ev.mp4 44.8MB
课时09 02使用dataset重构代码_ev.mp4 17.7MB
课时24 自然语言处理(NLP) NO.798.1574 869.5MB
课时02 02 序列数据研究_ev.mp4 128.7MB
课时03 03 文本预处理_ev.mp4 115.7MB
课时38 38 神经网络语言模型_ev.mp4 70.0MB
课时41 41 skip-gram的改进_ev.mp4 21.1MB
课时22 22 seq2seq之预测和评估_ev.mp4 147.9MB
课时27 27 自注意力和位置编码_ev.mp4 152.9MB
课时14 14 RNN反向传播数学细节_ev.mp4 107.1MB
课时07 07 序列数据采样方法_ev.mp4 126.1MB
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