马士兵-AI大模型全链路实战（无密）
发布时间： 2025-05-13 22:25:55
文件大小： 共计 682 个文件 ，合计: 28.0GB
发布者： us伍贰柒
资源来源： 
百度网盘
提取码： 3335
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马士兵-AI大模型全链路实战（无密） 5.5GB
msb-AI大模型工程师 5.5GB
课时24 自然语言处理(NLP) NO.798.1574 4.8GB
课时12 12 从零实现RNN之训练_ev.mp4 213.5MB
课时28 28 transformer结构_ev.mp4 30.1MB
课时42 42 word2vec之训练数据预处理_ev.mp4 111.3MB
课时39 39 word2vec_ev.mp4 34.1MB
课时41 41 skip-gram的改进_ev.mp4 17.8MB
课时24 24 注意力评分函数_ev.mp4 265.3MB
课时09 09 从零实现RNN之读取数据和初始化模型参数_ev.mp4 81.1MB
课时14 14 RNN反向传播数学细节_ev.mp4 120.3MB
课时19 19 机器翻译之数据处理_ev.mp4 143.6MB
课时26 26 多头注意力_ev.mp4 177.5MB
课时31 31 transformer模块之encoderblock_ev.mp4 64.1MB
课时08 08 RNN理论讲解_ev.mp4 90.6MB
课时30 30 transformer模块之addnorm_ev.mp4 64.0MB
课时25 25 Bahdanau注意力_ev.mp4 195.2MB
课时43 43 word2vec之训练代码详解_ev.mp4 253.4MB
课时29 29 transformer模块之FFN_ev.mp4 43.6MB
课时03 03 文本预处理_ev.mp4 99.4MB
课时23 23 注意力机制之Waston核回归_ev.mp4 313.2MB
课时05 04 jieba分词的使用_ev.mp4 75.4MB
课时34 34 BERT实现_ev.mp4 160.7MB
课时16 16 GRU原理和代码实现_ev.mp4 81.8MB
课时06 06 语言模型之n元语法_ev.mp4 84.8MB
课时22 22 seq2seq之预测和评估_ev.mp4 166.9MB
课时36 36 BERT训练环节_ev.mp4 31.2MB
课时15 15 LSTM原理和代码实现_ev.mp4 200.1MB
课时07 07 序列数据采样方法_ev.mp4 106.8MB
课时38 38 神经网络语言模型_ev.mp4 60.1MB
课时13 13 pytorch实现RNN_ev.mp4 138.5MB
课时18 18 双向循环神经网络_ev.mp4 46.8MB
课时37 37 BERT微调训练_ev.mp4 35.1MB
课时10 10 从零实现RNN之构建RNN模型_ev.mp4 46.4MB
课时20 20 encoder和decoder架构_ev.mp4 228.3MB
课时02 02 序列数据研究_ev.mp4 109.2MB
课时35 35 BERT训练之数据预处理_ev.mp4 77.2MB
课时17 17 深度循环神经网络_ev.mp4 48.5MB
课时32 32 transformer模块之decoder和训练预测_ev.mp4 148.0MB
课时40 40 word2vec推导_ev.mp4 44.1MB
课时04 04 NLTK分词的使用_ev.mp4 94.6MB
课时27 27 自注意力和位置编码_ev.mp4 133.0MB
课时11 11 从零实现RNN之预测代码_ev.mp4 62.5MB
课时01 01 自然语言处理初期发展_ev.mp4 95.2MB
课时21 21 seq2seq之训练_ev.mp4 244.7MB
课时33 33 BERT结构_ev.mp4 47.6MB
课时22 深度学习基础 NO.789.1567 221.1MB
课时02 02 神经网络的基础_ev.mp4 58.3MB
课时04 04 深层神经网络_ev.mp4 12.1MB
课时03 03 浅层神经网络_ev.mp4 75.9MB
课时01 01 深度学习介绍_ev.mp4 74.8MB
课时23 深度学习进阶 NO.793.1569 178.4MB
课时02 02 正则化_ev.mp4 73.3MB
课时01 01 梯度下降算法改进算法_ev.mp4 105.1MB
课时21 线性分类算法 NO.219.1218 342.4MB
课时37 21-4-SVM支持向量机软间隔与优化目标函数构建_ev.mp4 49.2MB
课时27 20-1-SVM支持向量机原理可视化_ev.mp4 47.1MB
课时07 17-1-逻辑回归梯度下降更新公式_ev.mp4 27.4MB
课时35 21-2-SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择_ev.mp4 43.5MB
课时28 20-2-SVM支持向量机KKT条件详解_ev.mp4 27.5MB
课时15 18-2-支持向量机SVM目标函数推导_ev.mp4 42.7MB
课时29 20-3-SVM支持向量机对偶问题转化_ev.mp4 16.6MB
课时30 20-4-SVM支持向量机目标函数构建_ev.mp4 20.2MB
课时09 17-3-逻辑回归OVR建模与概率预测_ev.mp4 31.6MB
课时23 19-4-核函数对应数学公式_ev.mp4 13.6MB
课时31 20-5-SVM支持向量机损失函数SMO求解过程_ev.mp4 23.0MB
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