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

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===============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.txt

├─(18) 线性回归.txt

(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.txt

├─(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.txt

├─(47) 逻辑回归.txt

├─(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.txt

(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