黑马人工智能面试课程
黑马人工智能面试课程├─1--第一章 自动编码器
│├─1--自动编码器历史与应用介绍
││└┈1.1.自动编码器历史与应用介绍.mp4
│├─2--构建自动编码器
││├┈1.2.基础自动编码器.mp4
││├┈1.3基础自动编码器-数据读取.mp4
││├┈1.4基础自动编码器编码-模型结构与优化.mp4
││├┈1.5基础自动编码器编码-模型训练.mp4
││└┈1.6基础自动编码器-3D可视化.mp4
│├─3--自动编码器改进技巧
││├┈2.1自动编码器改进--深层.mp4
││├┈2.2自动编码器改进-稀疏与降噪.mp4
││├┈2.3自动编码器改进编码-数据读取.mp4
││├┈2.4自动编码器改进编码-模型结构1.mp4
││├┈2.4自动编码器改进编码-模型结构2.mp4
││└┈2.5自动编码器改进-模型训练与比较.mp4
│└─4--变分自动编码器
│└─├┈3.1变分自动编码器介绍.mp4
│└─├┈3.2变分自动编码器练习-模型搭建1.mp4
│└─├┈3.2变分自动编码器练习-模型搭建2.mp4
│└─├┈3.3变分自动编码器练习-模型训练.mp4
│└─└┈3.4自动编码器总结.mp4
├─10--第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波
│└─1--贝叶斯方法实现及粒子滤波
│└─├┈01-贝叶斯网络推理数据.mp4
│└─├┈02-贝叶斯推理演示.mp4
│└─├┈03-粒子滤波介绍.mp4
│└─├┈04-粒子滤波概念.mp4
│└─├┈05-粒子初始化.mp4
│└─├┈06-粒子迭代-上.mp4
│└─├┈07-粒子迭代-中.mp4
│└─├┈08-粒子迭代-下.mp4
│└─├┈09-粒子迭代总结.mp4
│└─├┈10-重采样.mp4
│└─├┈11-状态方程.mp4
│└─├┈12-更新状态方程.mp4
│└─├┈13-计算粒子权重.mp4
│└─├┈14-粒子重采样实现.mp4
│└─├┈15-粒子滤波演示.mp4
│└─├┈16-高斯过程介绍.mp4
│└─├┈17-高斯过程原理.mp4
│└─├┈18-高斯过程回归.mp4
│└─└┈19-高斯过程分类.mp4
├─11--第十一章 深度强化学习
│├─1--强化学习
││├┈01-深度强化学习简介.mp4
││├┈02-强化学习介绍.mp4
││├┈03-强化学习方法.mp4
││├┈04-强化学习特点.mp4
││├┈05-强化学习基本过程.mp4
││├┈06-强化学习步骤.mp4
││├┈07-贝尔曼方程.mp4
││└┈08-Q函数.mp4
│├─2--Q-learning算法
││├┈09-Q-learning算法.mp4
││├┈10-Q-learning伪代码.mp4
││├┈11-Q值更新.mp4
││├┈12-Q值计算.mp4
││├┈13-Flappy-Bird游戏说明.mp4
││├┈14-状态与动作选择.mp4
││├┈15-Q-table.mp4
││└┈16-Q-Table训练.mp4
│└─3--Deep Q-Network
│└─├┈01-初始策略.mp4
│└─├┈02-Q值更新策略.mp4
│└─├┈03-Deep-Q-Network介绍.mp4
│└─├┈04-问题分析.mp4
│└─├┈05-实现方法.mp4
│└─├┈06-构建模型.mp4
│└─├┈07-Q学习损失函数.mp4
│└─├┈08-论文解读和图像预处理.mp4
│└─├┈09-CNN输入.mp4
│└─├┈10-DQN结构.mp4
│└─├┈11-DQN代码分析.mp4
│└─├┈12-DQN训练流程.mp4
│└─├┈13-DQN训练代码分析.mp4
│└─├┈14-DQN训练演示.mp4
│└─└┈15-DQN实验分析.mp4
├─2--第二章 图像分割应用
│└─1--图像分割应用介绍
│└─├┈1.1图像分割应用介绍.mp4
│└─├┈1.2自定义数据集读取代码编写.mp4
│└─├┈1.3模型搭建1.mp4
│└─├┈1.3模型搭建2.mp4
│└─├┈1.4模型训练.mp4
│└─└┈1.5模型调试与总结.mp4
├─3--第三章 生成对抗学习
│└─1--生成对抗学习
│└─├┈1.1深度学习前沿介绍.mp4
│└─├┈1.2生成对抗网络介绍.mp4
│└─├┈1.3图像生成代码练习-自定义数据读取.mp4
│└─├┈1.4图像生成代码练习-模型搭建.mp4
│└─├┈1.5图像生成代码练习-模型训练器1.mp4
│└─├┈1.5图像生成代码练习-模型训练器2.mp4
│└─├┈1.6模型调试.mp4
│└─└┈1.7生成对抗网络总结.mp4
├─4--第四章 算法进阶迁移学习
│└─1--迁移学习介绍
│└─├┈1.1迁移学习介绍.mp4
│└─├┈1.2自定义数据集读取练习.mp4
│└─├┈1.3模型训练1.mp4
│└─├┈1.3模型训练2.mp4
│└─├┈1.4模型调试.mp4
│└─└┈1.5迁移学习总结.mp4
├─5--第五章 模型可解释
│└─1--模型可解释
│└─├┈1.1模型可解释介绍1.mp4
│└─├┈1.2模型可解释介绍2.mp4
│└─├┈1.3模型可解释代码练习1.mp4
│└─├┈1.4模型可解释代码练习2.mp4
│└─└┈1.5模型可解释总结.mp4
├─6--第六章 模型压缩
│└─1--模型压缩
│└─├┈1.1模型压缩介绍.mp4
│└─├┈1.2模型压缩代码练习-构建模型.mp4
│└─├┈1.3模型压缩代码练习-训练模型1.mp4
│└─├┈1.4模型压缩代码练习-模型训练2.mp4
│└─├┈1.5模型调试.mp4
│└─└┈1.6模型压缩总结.mp4
├─7--第七章 终生学习
│└─1--终生学习
│└─├┈1.1终生学习介绍.mp4
│└─├┈1.2代码练习-自定义数据1.mp4
│└─├┈1.3代码练习-自定义数据集2.mp4
│└─├┈1.4代码练习-模型训练1.mp4
│└─├┈1.5代码练习-模型训练2.mp4
│└─├┈1.6模型调试.mp4
│└─└┈1.7终生学习总结.mp4
├─8--第八章 算法进阶进化学习
│└─1--进化学习
│└─├┈1.1进化学习介绍.mp4
│└─├┈1.2遗传算法编码练习.mp4
│└─├┈1.3旅行商问题练习1.mp4
│└─├┈1.4旅行商问题练习2.mp4
│└─├┈1.5进化策略练习.mp4
│└─└┈1.6进化学习总结.mp4
└─9--第九章 贝叶斯方法
└─└─1--贝叶斯方法
└─└─├┈01-课程介绍.mp4
└─└─├┈02-贝叶斯方法介绍.mp4
└─└─├┈03-频率派与贝叶斯派.mp4
└─└─├┈04-贝叶斯后验分布.mp4
└─└─├┈05-贝叶斯定理.mp4
└─└─├┈06-拼写检查应用-上.mp4
└─└─├┈07-拼写检查应用-中.mp4
└─└─├┈08-贝叶斯网络介绍.mp4
└─└─├┈09-贝叶斯网络定义.mp4
└─└─├┈10-贝叶斯网络实例.mp4
└─└─├┈11-贝叶斯网络基本结构-上.mp4
└─└─├┈12-贝叶斯网络基本结构-中.mp4
└─└─├┈13-贝叶斯网络基本结构-下.mp4
└─└─├┈14-贝叶斯案例介绍.mp4
└─└─├┈15-构造贝叶斯网络结构.mp4
└─└─└┈16-构造概率分布CPD.mp4
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