【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶
发布时间： 2023-07-21 23:03:48
文件大小： 共计 4287 个文件 ，合计: 314.4GB
发布者： 
秘术精灵
资源来源： 
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【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶 104.4GB
资料课件 102.5GB
01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）.zip 16.0GB
02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.zip 39.8GB
README.md 103 B
03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.zip 46.6GB
【 主学习路线】06、阶段六 人工智能项目实战 26KB
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【 主学习路线】03、阶段三 人工智能机器学习 26KB
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【 主学习路线】01、阶段一 人工智能Python基础 26KB
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【课外拓展】05、阶段五 阶段一 python基础（更新） 26KB
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【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新） 26KB
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【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理 26KB
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【 主学习路线】02、阶段二 人工智能Python高级 26KB
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【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理 26KB
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【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧 26KB
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【 主学习路线】07、阶段七 人工智能面试强化（赠送） 26KB
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【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级（更新） 26KB
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【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频 634.0MB
20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4 28.0MB
17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4 13.3MB
22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4 21.1MB
26-虚拟机的使用.mp4 14.1MB
18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4 22.9MB
13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 15.1MB
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08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4 21.9MB
04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4 5.4MB
01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4 14.1MB
06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4 20.5MB
07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4 34.6MB
16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4 22.6MB
12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4 31.5MB
02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4 14.2MB
19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4 39.7MB
03-文本预处理- 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4 9.1MB
24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 52.6MB
25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4 29.3MB
09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4 14.7MB
05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4 9.8MB
15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4 32.8MB
23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4 45.8MB
10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4 57.1MB
14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4 13.8MB
11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4 24.1MB
21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4 25.8MB
【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频 1.3GB
10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4 155.8MB
20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp4 22.2MB
09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp4 63.4MB
16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建（输入流）.mp4 28.4MB
15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4 132.0MB
17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建（中间流）.mp4 29.8MB
14-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4 108.0MB
18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp4 41.1MB
19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4 122.0MB
21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4 143.4MB
13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp4 27.1MB
05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）(1).mp4 38.5MB
01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4 100.9MB
06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）(1).mp4 20.0MB
07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp4 50.0MB
04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程(1).mp4 43.9MB
02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4 134.8MB
06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）.mp4 20.0MB
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