全新人工智能开发系统学习尖端课程高阶人工智能实战尚学堂百战程序员人工智能课程人工智能开发课程
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全新人工智能开发系统学习尖端课程 高阶人工智能实战 尚学堂百战程序员人工智能课程===============课程目录===============目录中文件数:1个├─(1) 人工智能开发课程介绍.pdf(1)\\01_人工智能开发及远景介绍（预科）；目录中文件数:7个├─(2) 1_何为机器学习.mp4├─(3) 2_人工智能与机器学习关系.mp4├─(4) 3_人工智能应用与价值.mp4├─(5) 4_有监督机器学习流程.mp4├─(6) 5_有监督机器学习训练流程.mp4├─(7) 6_python机器学习库scikit-learn介绍.mp4├─(8) 7_理解线性与回归.mp4(2)\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(3)\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(4)\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(5)\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(6)\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(7)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(8)\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(9)\\09_深度学习、tensorflow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(10)\\10_tensorflow深入、tensorboard可视化【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(11)\\11_dnn深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(12)\\12_tensorboard可视化【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(13)\\13_卷积神经网络、cnn识别图片【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(14)\\14_卷积神经网络深入、alexnet模型实现【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(15)\\15_keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个(16)\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:2个├─(9) linear_regression_0.py├─(10) linear_regression_1.py(17)\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:6个├─(11) 01_机器学习是什么.mp4├─(12) 02_怎么做线性回归.mp4├─(13) 03_理解回归_最大似然函数.mp4├─(14) 04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然.mp4├─(15) 05_推导出损失函数_推导出解析解.mp4├─(16) 06_代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归.mp4(18)\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\资料；目录中文件数:2个├─(17) 机器学习是什么模型下载├─(18) 线性回归模型下载(19)\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\软件；目录中文件数:2个├─(19) anaconda3-4.2.0-windows-x86_64.exe├─(20) pycharm-community-2017.3.3.exe(20)\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:3个├─(21) batch_gradient_descent(1).py├─(22) elastic_net.py├─(23) lasso_regression.py(21)\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:7个├─(24) 01_梯度下降法思路_导函数有什么用.mp4├─(25) 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├─(26) 03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchgd_调整学习率.mp4├─(27) 04_梯度下降做归一化的必要性.mp4├─(28) 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├─(29) 06_过拟合的总结.mp4├─(30) 07_岭回归_以及代码调用.mp4(22)\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\资料；目录中文件数:2个├─(31) 梯度下降法模型下载├─(32) 过拟合.png(23)\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:6个├─(33) elastic_net.py├─(34) insurance.py├─(35) lasso_regression.py├─(36) logistic_regression.py├─(37) polynomial_regression.py├─(38) ridge_regression.py(24)\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:6个├─(39) 01_lasso_elasticnet_polynomialfeatures.mp4├─(40) 02_多项式回归代码_保险案例数据说明.mp4├─(41) 03_相关系数_逻辑回归介绍.mp4├─(42) 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├─(43) 05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集.mp4├─(44) 06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解.mp4(25)\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\资料；目录中文件数:4个├─(45) insurance.csv├─(46) 线性回归2模型下载├─(47) 逻辑回归模型下载├─(48) 逻辑回归多分类.png(26)\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:2个├─(49) logistic.py├─(50) neural_network.py(27)\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:6个├─(51) 01_理解维度_音乐分类器数据介绍.mp4├─(52) 02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点.mp4├─(53) 03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码.mp4├─(54) 04_人工神经网络开始.mp4├─(55) 05_神经网络隐藏层的必要性.mp4├─(56) 06_神经网络案例_sklearn_concrete.mp4(28)\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\资料；目录中文件数:10个├─(57) concrete.csv├─(58) machine-learning.pdf├─(59) r04_神经网络.pdf├─(60) sine_a.wav├─(61) sine_b.wav├─(62) sine_mix.wav├─(63) trainset.rar├─(64) 图片1.png├─(65) 理解维度_升维.png├─(66) 神经网络模型下载(29)\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:4个├─(67) decision_tree_regressor.py├─(68) iris_bagging_tree.py├─(69) iris_decision_tree.py├─(70) iris_random_forest.py(30)\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:7个├─(71) 00_机器学习有监督无监督.mp4├─(72) 01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和softmax区别.mp4├─(73) 02_softmax图示详解_梯度下降法整体调参【尚学堂·百战程序员】.mp4├─(74) 03_评估指标_k折交叉验证.mp4├─(75) 04_决策树介绍.mp4├─(76) 05_随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝.mp4├─(77) 06_决策树_随机森林_sklearn代码调用.mp4(31)\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\资料；目录中文件数:6个├─(78) softmax画图剖析.png├─(79) 梯度下降训练过程.png├─(80) 线性回归(评估).pdf├─(81) 逻辑回归二分类画图剖析.png├─(82) 逻辑回归多分类画图剖析.png├─(83) 随机森林.pdf(32)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:3个├─(84) cluster_images.py├─(85) cluster_kmeans.py├─(86) mnist.py(33)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:5个├─(87) 01_评估指标.mp4├─(88) 02_监督学习评估指标代码调用.mp4├─(89) 03_相似度测量.mp4├─(90) 04_k-means聚类.mp4├─(91) 05_kmeans聚类的应用.mp4(34)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\资料；目录中文件数:4个├─(92) flower2.png├─(93) lena.png├─(94) temp_5.png├─(95) 聚类.pdf(35)\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:3个├─(96) cluster_dbscan.py├─(97) cluster_metrics.py├─(98) cluster_spectral.py(36)\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:3个├─(99) 01_聚类的评估_metrics代码.mp4├─(100) 02_密度聚类_代码实现.mp4├─(101) 03_谱聚类.mp4(37)\\09_深度学习、tensorflow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:11个├─(102) 00_tensorflow_version.py├─(103) 01_first_graph.py├─(104) 02_better_session_run.py├─(105) 03_global_variables_initializer.py├─(106) 04_interactive_session.py├─(107) 05_manager_graph.py├─(108) 06_lifecycle.py├─(109) 07_linear_regression.py├─(110) 08_manually_gradients.py├─(111) 09_autodiff.py├─(112) 10_using_optimizer.py(38)\\09_深度学习、tensorflow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:5个├─(113) 00_pip安装源设置.mp4├─(114) 01_tensorflow介绍与安装.mp4├─(115) 02_tensorflow cuda gpu安装说明_tf使用介绍.mp4├─(116) 03_tensorflow代码初始_解析解多元线性回归实现.mp4├─(117) 04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化.mp4(39)\\09_深度学习、tensorflow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\资料；目录中文件数:1个├─(118) tensorflow初识.pdf(40)\\10_tensorflow深入、tensorboard可视化【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:10个├─(119) 11_placeholder.py├─(120) 12_softmax_regression.py├─(121) 13_saving_model.py├─(122) 14_restoring_model.py├─(123) 15_modularity.py├─(124) 15_modularity_.py├─(125) 16_dnn.py├─(126) 17_tensorboard.py├─(127) 18_convolution.py├─(128) 19_pooling.py(41)\\10_tensorflow深入、tensorboard可视化【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:4个├─(129) 01_placeholder代码详解_tf构建softmax回归计算图.mp4├─(130) 02_tf对softmax回归训练_评估代码实现.mp4├─(131) 03_tf的模型持久化_重新加载.mp4├─(132) 04_模块化.mp4(42)\\11_dnn深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:2个├─(133) 01_深度学习dnn是什么_如果使用tensorflow自己实现layer来构建两个隐藏层的dnn计算图.mp4├─(134) 02_tf训练2层dnn来进行手写数字识别.mp4(43)\\11_dnn深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\资料；目录中文件数:1个├─(135) tensorflow热恋.pdf(44)\\12_tensorboard可视化【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:2个├─(136) 01_tensorboard代码.mp4├─(137) 02_tensorboard启动以及页面.mp4(45)\\13_卷积神经网络、cnn识别图片【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:4个├─(138) tensorflow_cnn_alexnet.py├─(139) tensorflow_cnn_cifar10.py├─(140) tensorflow_cnn_mnist.py├─(141) tensorflow_cnn_vgg.py(46)\\13_卷积神经网络、cnn识别图片【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:6个├─(142) 01_卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片.mp4├─(143) 01_图释对比原始图片和卷积featuremap.mp4├─(144) 02_三通道卷积_池化层的意思.mp4├─(145) 03_cnn架构图lenet5架构.mp4├─(146) 04_cnn来对mnist进行图片识别代码实现.mp4├─(147) 05_tf使用cnn来做cifar10数据集分类任务.mp4(47)\\13_卷积神经网络、cnn识别图片【尚学堂·百战程序员】\\资料；目录中文件数:1个├─(148) tutorials.rar(48)\\14_卷积神经网络深入、alexnet模型实现【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:3个├─(149) 01_解决梯度消失的三个思路.mp4├─(150) 02_反向传播计算w对应的梯度.mp4├─(151) 03_alexnet五层卷积benchmark代码实现.mp4(49)\\15_keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\代码；目录中文件数:6个├─(152) 00_hello_keras.py├─(153) 01_keras_model_sequential.py├─(154) 01_keras_model_sequential_.py├─(155) 02_keras_model_model.py├─(156) 03_keras_mnist.py├─(157) 04_keras_vgg16.py(50)\\15_keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\视频；目录中文件数:4个├─(158) 01_keras开篇.mp4├─(159) 02_keras构建模型_keras使用mnist数据集训练cnn.mp4├─(160) 03_keras调用vgg16来训练.mp4├─(161) 04_深度学习更种优化算法.mp4(51)\\15_keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\资料；目录中文件数:1个├─(162) tensorflow热恋.pdf(52)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\资料\\test_data_home；目录中文件数:1个├─(163) mnist.npz(53)\\11_dnn深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\资料\\mnist_data_bak；目录中文件数:4个├─(164) t10k-images-idx3-ubyte.gz├─(165) t10k-labels-idx1-ubyte.gz├─(166) train-images-idx3-ubyte.gz├─(167) train-labels-idx1-ubyte.gz(54)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\资料\\test_data_home\\mldata；目录中文件数:1个├─(168) mnist-original.mat
