02-anaconda介绍及安装
08:28
03-【python 3.6】 python安装及验证
04:31
04-【python 3.6】 python配置环境变量
02:28
05-【python 3.6】 python卸载及验证
01:59
06-【pytorch 1.2】 pytorch简介与安装
23:00
07-【pytorch1.2】 pytorch开发环境安装
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08-【tensorflow 2.1.0】环境安装-ubuntu
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09-【tensorflow 2.1.0】环境安装-windows
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10-【gpu驱动安装】gpu_driver_windows
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11-【gpu驱动安装】gpu_driver_linux
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12-linux 常用命令
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13-【数据分析工具】 mysql
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14-【数据分析工具】 navicate
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15-【数据分析工具】 tableau public
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05-【第一章 线性代数(上)】章节导读
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06-【第一章 线性代数(上)】-1 矩阵及其基本运算①
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07-【第一章 线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②
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08-【第一章 线性代数(上)】-3 矩阵的行列式①
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09-【第一章 线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②
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10-【第一章 线性代数(上)】-5 矩阵的行列式③
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11-【第一章 线性代数(上)】-6 矩阵的行列式④
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12-【第一章 线性代数(上)】-7 矩阵的逆①
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13-【第一章 线性代数(上)】-8 矩阵的逆②
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14-【第一章 线性代数(上)】-9 矩阵的逆③
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15-【第二章 线性代数(下)】章节导读
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16-【第二章 线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①
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17-【第二章 线性代数(下)】-2 矩阵的初等变换②
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18-【第二章 线性代数(下)】-3 矩阵的初等变换③
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19-【第二章 线性代数(下)】-4 矩阵的初等变换④
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20-【第二章 线性代数(下)】-5 矩阵的特征值与特征向量①
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21-【第二章 线性代数(下)】-6 矩阵的特征值与特征向量②
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22-【第二章 线性代数(下)】-7 矩阵的特征值与特征向量③
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23-【第二章 线性代数(下)】-8 矩阵对角化以及二次型①
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24-【第二章 线性代数(下)】-9 矩阵对角化以及二次型②
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25-【第二章 线性代数(下)】-10 矩阵对角化以及二次型③
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26-【第二章 线性代数(下)】-11svd分解的应用
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27-【第三章 微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式
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28-【第三章 微积分】-02 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用
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29-【第三章 微积分】-03 函数的凹凸性&函数的极值
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30-【第三章 微积分】-04 不定积分
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31-【第三章 微积分】-05 定积分
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32-【第三章 微积分】-06 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则
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33-【第三章 微积分】-07 方向导数与梯度及其应用
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34-【第三章 微积分】-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值
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35-【第三章 微积分】-09 矩阵的求导
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36-【第三章 微积分】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用
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37-【第四章 概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义
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38-【第四章 概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性
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39-【第四章 概率论】-03随机变量与多维随机变量
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40-【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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41-【第四章 概率论】-05期望与方差part2
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42-【第四章 概率论】-06参数的估计
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43-【第五章 最优化】-1 无约束最优化梯度下降
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44-【第五章 最优化】-2 无约束最优化梯度下降
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45-【第五章 最优化】-3 约束最优化
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05-第一章 绪论和环境配置
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06-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程
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07-第二章 python 基本语法元素
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08-【作业讲解】第二章：python基本语法元素
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09-第三章 基本数据类型
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10-【作业讲解】第三章：基本数据类型
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11-第四章 组合数据类型
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12-【作业讲解】第四章：复杂数据类型
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13-第五章 程序控制结构
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14-【作业讲解】第五章：程序控制结构
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15-第六章 函数-面向过程的编程
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16-【作业讲解】第六章：函数
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17-第七章 类-面向对象的编程
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18-【作业讲解】第七章：类
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19-第八章 文件-异常和模块
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20-【作业讲解】第八章：文件-异常和模块
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21-第九章 有益的探索
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22-【作业讲解】第九章：有益的探索
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23-第十章 python标准库
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24-【作业讲解】第十章：python标准库
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25-第十一章 科学计算库—numpy应用
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26-【作业讲解】第十一章：numpy库
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27-第十二章 pandas库
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28-【作业讲解】第十二章：pandas库
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29-第十三章 matplotlib
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30-【作业讲解】第十三章：matplotlib
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31-第十四章 sklearn常规用法
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32-【作业讲解】第十四章：sklearn常规用法
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33-第十五章 再谈编程
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35-【比赛实战】大牛手把手指导如何打一场完整的二分类比赛
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36-【比赛实战】二分类算法比赛小测验—提供银行精准营销解决方案
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05-01-01-机器学习概述
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06-02-01线性回归简介-数学符号-假设函数-损失函数-代价函数
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07-02-02-梯度下降法.
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08-02-03-梯度下降法代码实现
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09-02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题
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100-08-02协方差矩阵的特征值分解算法
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10-02-05-线性回归代码实现
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101-08-03协方差矩阵的特征值分解算法代码实现
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102-08-04基于数据矩阵的奇异值分解算法
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103-08-05基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现
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104-08-【实战】-sklearn实现pca
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105-08-【案例】pca实现照片压缩
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106-09-01-集成学习介绍
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107-09-02-voting能够提高准确度的原因
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108-09-03-voting原理
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109-09-04-voting代码实现
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110-09-05-bagging与随机森林及其代码实现
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11-02-06-线性回归代码实现-做特征归一化
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111-09-06-boosting
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112-09-07-adaboost举例
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113-09-08-adaboost代码实现
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114-09-09-gbdt之提升和提升树概念
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115-09-10-gbdt梯度提升树
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116-09-11-xgboost介绍，目标函数，正则项
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117-09-12-xgboost求解
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118-09-13-xgboost树结构生成
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119-09-14-xgboost代码实现1
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120-09-15-xgboost代码实现2
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12-02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降
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121-09-16-stacking
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122-09-17-stacking 代码实现
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123-10-【银行营销策略分析】-01 数据说明
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124-10-【银行营销策略分析】-02探索性分析
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125-10-【银行营销策略分析】-03数据预处理与特征工程
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126-10-【银行营销策略分析】-04模型训练
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127-10-【信用卡发欺诈模型】-01数据说明及不平衡数据的训练集及测试及分割方法
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128-10-【信用卡发欺诈模型】-02采样之上采样
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129-10-【信用卡发欺诈模型】-03采样之下采样
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130-10-【信用卡发欺诈模型】-04建模与调参
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13-02-08-模型评价 · 几种常见的模型评价指标
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14-02-09-欠拟合与过拟合
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15-02-10-ridge回归求解与代码实现
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16-02-11-lasso回归求解
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17-02-12-lasso回归求解举例说明
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18-02-13-lasso回归代码实现
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19-02-14-最小二乘法求线性回归
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20-02-15-最小二乘法代码实现
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21-02-【实战】使用sklearn实现ridge，lasso和elasticnet
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22-02-【案例】波士顿房价预测(上)
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23-02-【案例】-波士顿房价预测(下)
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24-03-01-逻辑回归简介-假设函数-损失函数-成本函数
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25-03-02-逻辑回归求解
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26-03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式
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27-03-04-逻辑回归代码实现(上)
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28-03-04-逻辑回归代码实现(下)
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29-03-06-逻辑回归的正则化
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30-03-07-逻辑回归实现多分类方法
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31-03-08-【实战】使用sklearn实现逻辑回归
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32-03-【案例】鸢尾花分类
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33-03-【案例】手写数字识别
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34-04-01-决策树简介-熵
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35-04-02条件熵及计算举例
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36-04-03信息增益-id3算法
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37-04-04决策树代码实现(1-熵的计算)
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38-04-05决策树代码实现(2-划分数据集-选择最好的特征)
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39-04-06决策树代码实现(3-类别投票表决)
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40-04-07决策树代码实现( 4-决策树递归生成，决策树对新数据进行预测)
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41-04-08 c4.5算法
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42-04-09基尼指数(gini index)生成决策树
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43-04-10决策树剪枝
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44-04-11决策树处理连续值与缺失值
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45-04-12多变量决策树
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46-04-【实战】sklearn实现决策树
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47-04-【案例】：使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍-数据预处理)
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48-04-【案例】：使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标)
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49-04-【案例】：使用决策树进行个人信用风险评估(3.模型评估，优化)
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50-05-01-贝叶斯决策简介
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51-05-02-贝叶斯决策模型
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52-05-03-朴素贝叶斯模型
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53-05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程)
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54-05-05-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程)
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55-05-06-拉普拉斯修正及代码实现
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56-05-07-朴素贝叶斯如何处理连续型数据
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57-05-08-sklearn实现朴素贝叶斯
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58-05-【案例】垃圾邮件识别(1.实现原理)
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59-05-【案例】垃圾邮件识别(2.代码实现)
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60-06-01-支持向量机简介
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61-06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数)
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62-06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题
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63-06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题-kkt条件
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64-06-05-目标函数求解(1.对偶问题-先对w-b求极小)
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65-06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大)
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66-06-07-svm求解举例
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67-06-08-线性支持向量机的目标函数
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68-06-09-线性支持向量机目标函数优化
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69-06-10-非线性支持向量机简介
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70-06-11-非线性支持向量机的目标函数
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71-06-12-smo算法推导结果
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72-06-13-1svm代码实现之简易版(上)
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73-06-14-1svm代码实现之简易版(下)
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74-06-15-2svm代码实现之改进版
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75-06-16-3svm代码实现之引进核函数版
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76-06-17-smo算法推导过程1
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77-06-18-smo算法推导过程2
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78-06-19-smo算法推导过程3
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79-06-20-smo算法推导过程4
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80-06-21-svm总结
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81-06-【实战】-sklearn实现svm1
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82-06-【实战】-sklearn实现svm2-3，输出常用属性值，使用高斯核
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83-06-【实战】-sklearn实现svm4，调参
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84-06-【案例】使用svm完成人脸识别
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85-07-01-k-means基本原理及推导
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86-07-02-k-means中距离计算方法
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87-07-03-k-means代码实现(1原生代码实现)
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88-07-04-k-means代码实现(2sklearn实现kmeans)
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89-07-05-层次聚类原理及距离计算
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90-07-06层次聚类举例
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91-07-07sklearn实现层次聚类
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92-07-08密度聚类
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93-07-09sklearn实现密度聚类
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94-07-10-高斯混合模型介绍
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95-07-11-高斯混合模型参数估计
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96-07-12高斯混合模型原生代码实现
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97-07-13 sklearn实现高斯混合模型
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98-07-【案例】对亚洲足球队进行聚类分析
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99-08-01-主成分分析介绍
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06-第一章 1.1 导论
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07-第一章 1.2 极大似然估计
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08-第一章 1.3 梯度下降法
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09-第一章作业讲解-极大似然估计
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100-第十九章19.4metropolis-hastings算法与吉布斯抽样算法
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101-第十九章 作业讲解
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102-第二十章20.1lda分布-模型与gibbs抽样算法
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103-第二十章20.2lda的变分em算法
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104-第二十章 作业讲解
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105-第二十一章21.1pagerank算法的定义与幂法计算
未上传
106-第二十一章 作业讲解
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107-第二十二章 22无监督学习方法总结
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10-第二章 2.1 导论
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11-第二章 2.2 对偶形式
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12-第二章 2.3 收敛性
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13-code——感知机
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14-第二章作业讲解-感知机自编程实现
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15-第二章作业讲解-感知机sklearn实现
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16-第三章 3.1 导论
未上传
17-第三章 3.2 kd树
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18-code——k近邻
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19-第三章作业讲解-knn 自编程
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20-第三章作业讲解-knn-sklearn
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21-第四章 4.1 导论
未上传
22-第四章 4.2 贝叶斯估计
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23-第四章 4.3 期望风险最小化
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24-code——朴素贝叶斯
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25-第四章作业讲解-贝叶斯估计
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26-第四章作业讲解-朴素贝叶斯
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27-第五章 5.1 导论
未上传
28-第五章 5.2 剪枝
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29-code——决策树
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30-第五章作业讲解-决策树
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31-第六章 6.1 逻辑斯蒂回归与最大熵
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32-第六章 6.2 改进的迭代尺度法
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33-第六章作业讲解-逻辑斯谛回归
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34-code——逻辑斯蒂回归与最大熵
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35-第七章 7.1 导论
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36-第七章 7.2 存在唯一性
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37-第七章作业讲解-支持向量机习题7.1
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38-第七章作业讲解-支持向量机 sklearn习题7.2
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39-第七章作业讲解-支持向量机习题7.3
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40-code——支持向量机
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41-第八章 8.1 导论
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42-第八章 8.2 前向分步算法
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43-第八章8.3adaboost的训练误差
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44-第八章作业讲解-提升方法
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45-code——提升方法
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46-第九章 9.1 导论
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47-第九章 9.2 高斯混合模型
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48-第九章作业讲解-em算法
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49-code——em算法及推广
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50-第十章 10.1 导论
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51-第十章 10.2 前向算法
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52-第十章 10.3 维特比算法
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53-第十章作业讲解-隐马尔可夫模型
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54-code——隐马尔可夫
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55-第十一章 11.1 导论
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56-第十一章 11.2 拟牛顿法
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57-第十一章 11.3 条件随机场的矩阵形式
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58-第十一章作业讲解-条件随机场
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59-第十三章无监督学习导论
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60-第十四章14.1聚类的基本概念
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61-第十四章14.2.1距离与相似度
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62-第十四章14.2.2聚合聚类 距离公式介绍
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63-第十四章14.2.3距离公式证明
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64-第十四章14.2.4确定最佳聚类数
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65-第十四章14.2.5有序样本分类法
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66-第十四章14.3k均值聚类
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67-第十四章14.1作业讲解- k-means算法和高斯混合模型的比较
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68-第十四章14.2作业讲解- 14.2 有关类的定义推导
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69-第十四章14.3作业讲解- 离差平方和距离推导公式证明
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70-第十四章14.3作业讲解-重心距离推导公式证明
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71-第十五章15.1矩阵奇异值分解步骤
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72-第十五章15.2矩阵奇异值分解基本定理
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73-第十五章15.3矩阵奇异值分解性质与计算
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74-第十五章15.4.1矩阵奇异值分解的酉空间表示法
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75-第十五章15.5矩阵奇异值分解的应用
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76-第十五章作业讲解- 奇异值分解01
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77-第十五章作业讲解- 奇异值分解02
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78-第十六章16.1主成分分析介绍
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79-第十六章16.2主成分分析基本定理
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80-第十六章16.3主成分的性质与选择
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81-第十六章16.4主成分的特征
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82-第十六章16.5牛顿迭代与梯度下降法
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83-第十六章16.6拟牛顿迭代法
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84-第十六章16.1作业讲解- 样本主成分分析
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85-第十六章16.2 作业讲解-样本方差无偏估计的理解
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86-第十六章16.3作业讲解- 求第一主成分
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87-第十七章17.1lsa导入
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88-第十七章17.2lsa算法实现
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89-第十七章17.3非负矩阵分解算法
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90-第十七章17.4lsa案例分析与编程实现
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91-第十七章 作业讲解
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92-第十八章18.1plsa生成模型
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93-第十八章18.2plsa共现模型
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94-第十八章18.3plsa模型算法实现
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95-第十八章18.4plsa模型em算法详解[瑞克 ]
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96-第十八章 作业讲解
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97-第十九章19.1蒙特卡罗法引入
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98-第十九章19.2马尔科夫链的定义与性质
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99-第十九章19.3连续状态马尔科夫链
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06-【第一周】机器学习绪论
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08-【第二周】西瓜书公式推导学习指南
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09-【第二周】一元线性回归公式
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10-【第二周】多元线性回归公式
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11-【第二周】对数几率回归公式
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14-【第二周】【作业讲解】逻辑回归
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15-【第三周】决策树的分裂准则
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19-【第三周】【作业讲解】决策树
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20-【第四周】支持向量机原始模型的建立和求解
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21-【第四周】核函数和软间隔支持向量机
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24-【第四周】【作业讲解】svm
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25-【第五周】极大似然估计与朴素贝叶斯
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26-【第五周】em算法1
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27-【第五周】em算法2
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28-【第五周】em算法3
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31-【第五周】【作业讲解】贝叶斯和em算法
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32-【第六周】神经网络结构
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35-【第六周】【作业讲解】神经网络
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41-【第七周】【作业讲解】模型评估与选择
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47-【第八周】【作业讲解】特征选择
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52-【第九周】【作业讲解】k-means
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53-【第十周】聚类
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54-【第十周】hmm-1
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55-【第十周】hmm-2
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56-【第十周】hmm-3
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61-【达观杯nlp比赛】第一节课 了解nlp任务和熟悉比赛题目-赛前介绍和准备
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62-【达观杯nlp比赛】第二节课 了解nlp任务和熟悉比赛题目-赛题介绍和思路分析
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63-【达观杯nlp比赛】第三节课 数据分析及处理
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64-【达观杯nlp比赛】第四节课——baseline实现
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65-【达观杯nlp比赛】第五节课 验证集构建和交叉验证
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06-【先修】学习绪论视频，了解预备知识
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07-【学前准备】开营仪式回放-老师部分
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08-【学前准备】开营仪式回放-班主任部分
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14-week2 day2【作业讲解】对照作业讲解视频查漏补缺
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19-week3-day2 【作业讲解】完成编程作业2 (1)
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20-week3-day2 【作业讲解】完成编程作业2 (2)
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21-week3-day4 【达观杯文本智能处理挑战赛】（入门指导）
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25-week4-day2【作业讲解】编程作业3：神经网络（上）
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26-week4-day2【作业讲解】编程作业3：神经网络（下）
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27-week4-day4【达观杯文本智能处理挑战赛】（进阶指导）
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30-week5-day2【作业讲解】编程作业4（上）
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31-week5-day2【作业讲解】编程作业5
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32-week5-day2【作业讲解】编程作业4（下）
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36-week6-day2【作业讲解】编程作业5
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40-week7-day2【作业讲解】编程作业6（上）
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41-week7-day2【作业讲解】编程作业6（下）
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47-week8-day4【作业讲解】编程作业7（上）
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48-week8-day4【作业讲解】编程作业7（下）
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52-week9-day4【作业实操】编程作业编程作业8：异常检测与推荐系统p1
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53-week9-day4【作业实操】编程作业编程作业8：异常检测与推荐系统p2
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54-week9-day4【作业实操】编程作业编程作业8：异常检测与推荐系统p3
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56-week10-day1【kaggle大赛】进阶指导
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05-week1【任务1】tensorflow 2.0简介
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06-week1【任务2】tensorflow2.0环境安装-ubuntu
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07-week1【任务2】tensorflow2.0环境安装-windows
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09-week2【任务1】张量与操作 & 三种自定义模型
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10-week2【任务2】keras模型训练
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11-week2【任务3】tensorflow2.0模型训练
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12-week2【任务4】计算图机制详解
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13-week2【任务5】计算图机制详解
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15-week3【任务1】自定义层详解
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16-week3【任务2】常用损失函数和自定义损失函数
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17-week3【任务3】常用评估函数和自定义评估函数
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18-week3【任务4】tensorboard小试牛刀
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19-week4【任务1】tf.data简介
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20-week4【任务2】tf.data简介
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21-week4【任务3】tfrecord详解
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23-week5【任务1】cnn介绍
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24-week5【任务2】实战项目上
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25-week5【任务3】实战项目下
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26-week6 【任务1】循环神经网络讲解
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27-week6【任务2】word2vec简介
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28-week6【任务3】实战四
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29-week7【任务1】ransformer简介
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30-week7【任务2】实战5
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31-week8【任务1】gpu分布式训练
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32-week 8【任务2】tpu训练
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33-week 9【任务1】tf.hub使用
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34-week 9【任务2】bert实战
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35-week9【任务3】模型部署
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05-【必看】深入浅出pytorch
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06-【第一周】pytorch简介与安装
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07-【第一周】补充-pytorch开发环境安装
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08-【第一周】张量简介与创建
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09-【第一周】张量操作与线性回归
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10-【第一周】计算图与动态图机制
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11-【第一周】autograd与逻辑回归
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12-【第一周】作业讲解1
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13-【第一周】作业讲解2
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14-【第一周】作业讲解3
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15-【第二周】数据读取机制dataloader与dataset
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16-【第二周】数据预处理transforms模块机制
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17-【第二周】二十二种transforms数据预处理方法
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18-【第二周】学会自定义transforms方法
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19-【第二周】作业讲解
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20-【第三周】模型创建步骤与nn.module
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21-【第三周】模型容器与alexnet构建
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22-【第三周】nn网络层-卷积层
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23-【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层
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24-【第三周】作业讲解
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25-【第四周】权值初始化
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26-【第四周】损失函数（一）
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27-【第四周】损失函数(二)
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28-【第四周】优化器optimizer的概念
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29-【第四周】torch.optim.sgd
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30-【第四周】作业讲解
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31-【第五周】学习率调整策略
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32-【第五周】tensorboard简介与安装
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33-【第五周】tensorboard使用（一）
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34-【第五周】tensorboard使用（二）
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35-【第五周】hook函数与cam可视化
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36-【第五周】作业讲解
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37-【第六周】正则化之weight_decay
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38-【第六周】正则化之dropout
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39-【第六周】batch normalization
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40-【第六周】normalizaiton_layers
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41-【第六周】作业讲解
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42-【第七周】模型保存与加载
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43-【第七周】模型finetune
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44-【第七周】gpu的使用
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45-【第七周】pytorch常见报错
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46-【第七周】作业讲解
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47-【第八周】图像分类一瞥
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48-【第八周】图像分割一瞥
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49-【第八周】图像目标检测一瞥（上）
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50-【第八周】图像目标检测一瞥（下）
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51-【第九周】生成对抗网络一瞥
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52-【第九周】循环神经网络一瞥
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05-第一周【任务1】矩阵对角化以及svd分解
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06-第一周【任务1】逆矩阵-最小二乘及pca原理推导
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07-第一周【任务2】：极大似然估计
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08-第一周【任务2】：无约束最优化
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09-第一周【任务2】：有约束最优化
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10-【第一周作业讲解】为什么要用最小二乘
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11-【第一周作业讲解】矩阵的分解及其应用
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12-【第一周作业讲解】极大似然估计以及优化理论
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13-【第一周作业讲解】熟悉svd分解算法的流程
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14-第二周【任务1】：机器学习算法基本概念
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15-第二周【任务1】：过拟合欠拟合超参数验证集
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16-第二周【任务2】：估计-偏差和方差
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17-第二周【任务2】：贝叶斯估计
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18-第二周【任务2】：逻辑回归
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19-第二周作业讲解
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20-第三周【任务1】学习支持向量机lda
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21-第三周【任务1】其他监督学习算法svm
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22-第三周【任务2】决策树-kmeans算法
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23-第三周作业讲解
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24-第四周【任务1】：前馈神经网络结构表达能力
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25-第四周【任务1】：激活函数损失函数
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26-第四周【任务2】前馈神经网络技巧
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27-第四周【任务2】前向后向算法
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28-第四周作业讲解
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29-第五周【任务1】范数惩罚正则化
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30-第五周【任务1】：数据增强bagging&dropout
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31-第五周【任务2】深度模型中的优化
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32-第五周作业讲解
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33-第六周【任务1】cnn前向后向
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34-第六周【任务1】局部感知权值共享
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35-第六周【任务2】lenet&alexnet
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36-第六周【任务2】vggnet googlenet
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37-第六周【任务3】cnn应用——rcnn目标检测
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38-第六周【任务3】cnn应用——bounding_box regression
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39-第六周【任务3】cnn应用——fastrcnn
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40-第六周【任务3】cnn应用——cnn人脸特征点定位
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41-第六周作业讲解
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42-【论文精读（选修）】mobilenet-01-背景介绍
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43-【论文精读（选修）】mobilenet-02-论文结构&摘要精读
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44-【论文精读（选修）】mobilenet-03-主体架构&深度可分离卷积
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45-【论文精读（选修）】mobilenet-04-超参数
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46-【论文精读（选修）】mobilenet-05-后续创新及改进
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47-【论文精读（选修）】mobilenet-06-代码结构
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48-【论文精读（选修）】mobilenet-07-模型设计
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49-【论文精读（选修）】mobilenet-08-模型评估
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50-第七周【任务1】rnn概念&前向传播
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51-第七周【任务1】rnn反向传播与并行计算
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52-第七周【任务2】lstm
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53-第七周【任务2】gru
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54-第七周【任务3】plstm&lstm在ocr的应用
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55-第七周作业讲解
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56-第八周【任务1】推理加速
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57-第八周【任务1】训练加速
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58-第八周【任务2】自适应技术
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59-第8周作业讲解
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05-计算机视觉发展历史及一些计算机视觉任务概念
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08-knn与线性分类器知识点提点
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10-学习内容总结+观看作业解答视频
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11-损失函数和优化导读
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12-svm多分类损失函数与softmax
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15-学习反向传播
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16-作业讲解视频
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17-作业讲解视频
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19-学习卷积神经网络历史
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20-学习卷积和池化
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21-学习激活函数-数据处理-权重初始化
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22-作业讲解视频
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25-学习优化策略
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27-作业讲解视频
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30-学习比较流行的cnn网络结构
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31-学习rnn，lstm，gru
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33-学习图像分割学习任务，分类和定位
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35-学习特征可视化方法
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37-学习pixel rnn，pixel cnn与变分自编码
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45-【kaggle猫狗分类比赛】比赛简介
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46-【学习kaggle猫狗分类比赛】详细操作
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05-学习cs224n第一课和课程导学
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06-【作业讲解】：assignment1讲解
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07-打达观杯nlp比赛（报名指导和入门指导）
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08-学习cs224n第二课和重难点讲解视频
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09-学习cs224n第三课和课程导学
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10-python numpy pytorch学习及编程作业解析
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11-学习cs224n第四课和课程导学
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12-观看看作业解答视频
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13-学习cs224n lecture 05及导学
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15-assignment 3作业讲解
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16-学习cs224n lecture 06及导学
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18-观看作业解答视频
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19-观看作业解答视频2
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20-观看作业解答视频3
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21-神经机器翻译及attention
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23-neural machine translation with rnn
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24-基于卷积神经网络的nlp
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26-观看作业解答视频
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27-观看a5作业讲解视频2
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28-transformers and bert
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29-lecture 14
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30-natural language generation
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33-lecture 18
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35-future of nlp + deep learning
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36-kaggle文本分类比赛-比赛介绍
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37-kaggle文本分类比赛-数据分析
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38-kaggle文本分类比赛-baseline模型(1)
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39-kaggle文本分类比赛-baseline模型(2)
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40-kaggle文本分类比赛-提交数据+提分策略
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05-【试听cv项目】1.1-背景介绍
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06-【试听cv项目】1.2.1-图像初步-可视化
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07-【试听】算法工作分享——1面试准备
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08-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第一节ⅰ课程导读
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09-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第一节ⅱ知识图谱的概念与应用
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10-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第一节ⅲ信息抽取构建知识图谱实例
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11-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第二节-正则表达式与ac自动机算法讲解与应用
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12-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节ⅰ中文自然语言处理基础
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13-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节ⅱ命名实体识别详解
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14-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节ⅲ隐马尔可夫模型与维特比算法
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15-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第四节：条件随机场
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16-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.1深度学习nlp问题
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17-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.2文本表示
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18-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.3文本特征抽取
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19-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.4常见nlp任务模型结构
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20-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.5 bilstm-crf模型介绍
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21-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.6 bilstm-crf实战
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22-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.7 关系抽取介绍
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23-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.8 pcnn介绍
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24-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.9 pcnn实战
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25-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】3.1 图像预训练模型
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26-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】3.2 nlp预训练模型
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27-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】3.3 信息抽取深度学习综述
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28-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】3.4 bert ner实战
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29-【nlp项目一人工智能辅助信息抽取】3.5 总结与展望
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30-【cv项目一图像分割深度学习实战】第一周-1.1-背景介绍
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31-【cv项目一图像分割深度学习实战】第一周1.2.1-图像初步-可视化
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32-【cv项目一图像分割深度学习实战】第一周1.2.2-图像初步-图像运算
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33-【cv项目一图像分割深度学习实战】第一周1.3-训练数据准备
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34-【cv项目一图像分割深度学习实战】第一周-1.4-1-深度学习代码框架
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35-【cv项目一图像分割深度学习实战】第一周-1.4-2-pytorch基础知识
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36-【cv项目一图像分割深度学习实战】第二周2.1-模版代码概述-a
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37-【cv项目一图像分割深度学习实战】第二周2.1-模版代码概述-b
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38-【cv项目一图像分割深度学习实战】第二周2.2-调参基础篇
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39-【cv项目一图像分割深度学习实战】第二周2.3-选择损失函数
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41-【cv项目一图像分割深度学习实战】第二周-2.5-调参-总结
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42-【cv项目一图像分割深度学习实战】第二周2.6-u-net理论课
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43-【cv项目一图像分割深度学习实战】第二周2.7-deeplabv3+理论课
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49-【cv项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.3-梯度累积法
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50-【cv项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.4-选择模型权重
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51-【cv项目一图像分割深度学习实战】第三周-u-net理论课进阶-迁移学习
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53-【cv项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.1-数据标注-a
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54-【cv项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.1-数据标注-b
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58-【cv项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.3-bad
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59-【cv项目一图像分割深度学习实战】第四周-算法工作分享——1面试准备
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60-【cv项目一图像分割深度学习实战】第四周-算法工作分享——2工作日常
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61-【cv项目一图像分割深度学习实战】第四周-算法工作分享——3职业前景
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62-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.1：推荐系统简介
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63-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.2： 简单的电影推荐
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64-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.3： imdb评分
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65-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.4：基于内容推荐
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66-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.5：协同过滤算法
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67-【推荐系统项目】2.1criteo ctr
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68-【推荐系统项目】2.2fm&ffm
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69-【推荐系统项目】2.3wide&deep
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70-【推荐系统项目】2.4deepfm
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71-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时0：项目先导课
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72-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时1：数据获取—爬虫
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73-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时2：数据处理
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74-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时3：bilstm+crf
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75-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时4：nlp前沿技术讲解
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76-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时5：neo4j
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77-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时6：图表征学习
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78-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时7：图表征算法代码学习
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79-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时8：项目总结
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80-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】补充内容：额外的lstm
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81-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】补充内容：额外的python编码
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02-01-神经网络基础与多层感知机-0
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03-01-神经网络基础与多层感知机-1
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04-01-神经网络基础与多层感知机-2
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05-01-神经网络基础与多层感知机-3
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06-01-神经网络基础与多层感知机-4
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07-02-卷积神经网络-0
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08-02-卷积神经网络-1
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09-02-卷积神经网络-2
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10-03-循环神经网络-0
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11-03-循环神经网络-1
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12-03-循环神经网络-2
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02-1-1图像基础知识
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03-1-2图像基础知识
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04-1-3图像基础知识
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05-1-4图像基础知识
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06-2-1图像基本处理
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07-2_2图像基本处理
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08-2_3图像基本处理
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09-2_4图像基本处理
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10-2_5图像基本操作_图像滤波
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11-2_6图像基本操作_图像增强
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12-2-7形态学操作_腐蚀.
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13-2_8形态学操作_膨胀开运算与闭运算
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14-3_1固定阈值分割
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15-3_2自动阈值分割
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16-3_3边缘检测算子
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17-3_4连通区域_区域生长算法
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18-3_5分水岭算法图像分割
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19-4_1特征描述_hog
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20-4_2特征描述harris和sift算法
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21-4_3纹理特征lbp算法
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22-4_4模板匹配算法
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23-4_5人脸检测算法
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24-5_1摄像头调用和视频的读取保存
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25-5_2帧差法视频目标识别
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26-5_3光流法和背景减除法.
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02-1.1 joint-bert
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03-1.2 joint-bert
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04-1.3 joint-bert
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05-1.4 joint-bert
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06-1.5 joint-bert
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07-1.6 joint-bert
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08-1.7 joint-bert
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09-1.8 joint-bert-代码
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10-1.9 joint-bert-代码
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11-01 cnn_for-re-01（新版）
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12-01 cnn_for-re-02（新版）
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13-01 cnn_for-re-03（新版）
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14-01 cnn_for-re-04（新版）
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15-01 cnn_for-re-05（新版）
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16-01 code_cnn_for_re-06（新版）
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17-01 code_cnn_for_re-07（新版）
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18-01 code_cnn_for_re-08（新版）
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19-01 code_cnn_for_re-09（新版）
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20-01 code_cnn_for_re-10（新版）
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21-03elmo-01-elmo的下游任务介绍.
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22-03elmo-02-feature_based和fine_tuning
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23-03elmo-03-word2vec和charcnn回顾
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24-03elmo-04-bidirectional_language_models
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25-03elmo-05-how to use emol.
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26-03elmo-06-论文回顾.
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27-03elmo-07-代码预处理部分
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28-03elmo-08-代码模型结构部分
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29-03elmo-09-代码crf流程.
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30-03elmo-10-代码crf实现.
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31-01nodevec-01-研究背景.mp4
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32-01nodevec-02-研究成果.mp4
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33-01nodevec-03-图的应用.mp4
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34-01nodevec-04-模型结构&bfs&dfs.mp4
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35-01nodevec-05-模型算法&alias算法.mp4
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36-01nodevec-06-实验分析.mp4
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37-01nodevec-07-论文总结.mp4
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38-01nodevec-08-代码整体介绍
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39-01nodevec-09-代码节点和边的alias实现.mp4
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40-01nodevec-10-代码有偏随机游走和模型训练.mp4
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42-01transformer-01-论文背景&研究成果
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43-01transformer-02-attention回顾
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44-01transformer-03-模型框架和self_attention
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45-01transformer-04-模型小trick.
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46-01transformer-05-代码框架部分和encoder
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47-01transformer-06-代码decoder和self_attention
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48-01transformer-07-代码训练部分和预测部分
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49-1.1 word2vec1-1背景知识
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50-1.2 word2vec1-2论文泛读
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51-1.3 word2vec2-1对比模型
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52-1.4 word2vec2-2原理
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53-1.5 word2vec2-3word2vec关键技术
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54-1.6 word2vec2-4模型复杂度
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55-1.7 word2vec2-5实验结果
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56-1.8 word2vec3-1代码部分上
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57-1.9 word2vec3-2代码部分下
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58-1.1- bilstm-crf-论文研究背景
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59-1.2- bilstm-crf-论文算法总览
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60-1.3-bilstm-crf模型结构
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61-1.4-bilstm-crf损失函数与维特比解码
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62-1.5- bilstm-crf-实验结果与论文总结
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63-1.6- bilstm-crf代码讲解
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64-1.7- bilstm-crf-ncr-fpp代码详解
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65-01dssm-00专题引言
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66-01dssm-01-学习目标.
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67-01dssm-02-论文背景-贡献及意义
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68-01dssm-03摘要精读-总结
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69-01dssm-04-上节回顾
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70-01dssm-05-词哈希
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71-01dssm-06-dssm整体结构
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72-01dssm-07-优化函数-实验与总结
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73-01dssm-08-代码总览
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74-01dssm-09-词哈希表的建立与数据载入
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75-01dssm-10-模型的搭建与训练-测试
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02-1.1 crnn-泛读-背景论文
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03-1.2 crnn-泛读-研究成果及意义
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04-1.3 crnn-泛读-lstm-ctc-beam search-论文泛读
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05-1.4 crnn-精读-原有模型
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07-1.6 crnn-精读-论文细节二三四
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08-1.7 crnn-精读-实验结果及总结
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09-1.8 crnn-code1
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10-1.9 crnn-code2
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11-1.10 crnn-code3
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12-1.11 crnn-code4
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13-1.12 crnn-code5
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14-yolo-01-发展历史和yolo v1
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15-yolo-02-yolo v2.mp4
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16-yolo-03-yolo v3_2.mp4
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17-yolo-04-代码复现
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18-yolo-05-数据预处理和网络结构代码讲解.mp4
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19-yolo-06-训练和检测代码讲解
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20-03{white}faster{white}r-cnn-01-论文泛读_rcnn演变
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21-03 faster r-cnn-02-论文泛读_摘要和网络结构
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22-03 faster r-cnn-03-精读_结构总览.mp4
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23-03 faster r-cnn-04-精读paper_背景介绍.mp4
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24-03 faster r-cnn-05-精读paper_rpn与rpn_loss.mp4
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25-03 faster r-cnn-06-精读paper_rpn训练.mp4
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26-03 faster r-cnn-07-精读paper_实验和结论.mp4
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27-03 faster r-cnn-08-精读ppt_anchor和rpn.mp4
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28-03 faster r-cnn-09-精读ppt_网络细节
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29-03 faster r-cnn-10-代码讲解_训练voc数据集
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30-03 faster r-cnn-11-代码讲解_backbone网络讲解
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31-03 faster r-cnn-12-代码讲解_rpn
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32-03 faster r-cnn-13-代码讲解_数据和标签的同步处理(dataset类)
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33-03 faster r-cnn-14代码讲解_建议框的生成(proposal layer)
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34-03 faster r-cnn-15-代码讲解_anchor box的生成和正负样本的划分
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35-01gan-01-论文摘要
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36-01gan-02-论文背景
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37-01gan-03-论文泛读
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38-01gan-04-价值函数
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39-01gan-05-训练流程&理论证明1
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40-01gan-06-理论证明2&实验结果&总结展望
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41-01gan-07-代码分析综述
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42-01gan-08-代码分析精讲
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43-01mobilenet-01-背景介绍
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44-01mobilenet-02-论文结构&摘要精读
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45-01mobilenet-03-主体架构&深度可分离卷积
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46-01mobilenet-04-超参数
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47-01mobilenet-05-后续创新及改进
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49-01mobilenets-07-模型设计
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50-01mobilenets-08-模型评估
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51-01fcn-01-语意分割简介
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52-01fcn-02常用数据集-指标-研究成果.
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53-01fcn-03-论文摘要精读.
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54-01fcn-04-论文引言-全局信息及部分信息
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55-01fcn-05-感受域&平移不变性
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56-01fcn-06-经典算法&本文算法-上采样
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57-01fcn-07-算法架构.
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58-01fcn-08-训练技巧&实验结果及分析.
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59-01fcn-09-讨论&总结
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60-01fcn-10-代码实现
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61-01fcn-11-数据预处理.
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62-01fcn-12-模型搭建
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63-01fcn-13-训练-验证&预测函数搭建.
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64-01fcn-14-损失函数
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65-01fcn-15-指标计算
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66-01alexnet-01-研究背景
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67-01alexnet-02- 研究成果意义
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68-01alexnet-03-论文结构
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69-01alexnet-04-结构
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70-01alexnet-05网络结构特点
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71-01alexnet-06-训练技巧
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72-01alexnet-07实验结果及分析
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73-01alexnet-08-论文总结
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74-01alexnet-09-准备工作&代码结构
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75-01alexnet-10-代码结构
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76-01alexnet-11-代码结构
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77-01alexnet-12- 代码结构4&训练方法
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78-1.1 特征脸识别-人脸识别背景介绍
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79-1.2 特征脸识别-论文研究背景成果以及意义
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80-1.3 特征脸识别-论文泛读摘要部分
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81-1.4 特征脸识别-论文泛读介绍部分
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82-1.5 特征脸识别-论文泛读相关工作部分
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83-1.6 特征脸识别-论文精读pca补充
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84-1.7 特征脸识别-论文精读特征脸计算上
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85-1.8 特征脸识别-论文精读特征脸计算中
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86-1.9 特征脸识别-论文精读特征脸计算下
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87-1.10 特征脸识别-代码讲解pca计算
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88-1.11 特征脸识别-代码讲解特征提取以及人脸重构
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89-1.12 特征脸识别-代码讲解人脸分类之最短距离方法
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90-1.13 特征脸识别-代码讲解人脸分类之svm方法
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91-1.14 特征脸识别-代码讲解人脸分类之神经网络方法
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92-1.15 特征脸识别-论文总结
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01-打造舒适的ai开发环境
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02-【01课】赛题详解
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03-【02课】比赛专题讲解
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04-【03课】模型调参和文本增强比赛专题讲解
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05-【04课】比赛思路进阶专题讲解
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06-【05课】比赛思路全复盘（纯干货）
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04-开营仪式—老师部分
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05-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】p1快速排序
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06-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】p2堆排序
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07-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】p3滑动窗口
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08-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】p4双指针
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09-【了解监督学习中的经典算法】p1逻辑回归
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10-【了解监督学习中的经典算法】p2决策树
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12-【学习支持向量机】p1几个重要的概念
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13-【学习支持向量机】p2svm最优化问题
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14-【学习支持向量机】p3硬间隔svm最优化问题的推导
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15-【学习支持向量机】p4线性可分svm
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16-【学习支持向量机】p5核函数
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17-【学习支持向量机】p6smo算法
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18-【数据结构和算法】p1kmp算法
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19-【数据结构和算法】p2二分搜索
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20-【数据结构和算法】p3哈希表
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21-【了解机器学习中如何降维处理】pca和lda
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23-【了解机器学习中的非监督学习算法】k-means
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24-【数据结构和算法】p1虚拟头结点
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25-【数据结构和算法】p2链表中环的入口结点
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26-【数据结构和算法】p3删除链表中重复的结点
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27-【数据结构和算法】p4栈，队列
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28-【机器学习中的概率图模型】p1hmm的引出和问题的介绍
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29-【机器学习中的概率图模型】p2hmm预测问题之维特比算法
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30-【机器学习中的概率图模型】p3crf的一些基础概念
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31-【机器学习中的概率图模型】p4crf具体介绍
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33-【数据结构和算法】p1dfs和bfs
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34-【数据结构和算法】p2最短路径
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35-【数据结构和算法】p3最小生成树
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36-【数据结构和算法】p4二叉树的遍历
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37-【数据结构和算法】p4二叉搜索树和平衡二叉树
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38-【前向神经网络】p1网络图和激活函数
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39-【前向神经网络】p2前向传播
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40-【前向神经网络】p3损失函数选用
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41-【前向神经网络】p4反向传播1
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42-【前向神经网络】p5反向传播2
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43-【了解序列数据中常用的循环神经网络】p1rnn
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44-【了解序列数据中常用的循环神经网络】p2gru和lstm
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46-【集成学习的原理和常见的集成学习】p1提升树算法
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47-【集成学习的原理和常见的集成学习】p2梯度提升树算法
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48-【集成学习的原理和常见的集成学习】p3二分类问题
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49-【集成学习的原理和常见的集成学习】p4多分类问题和回归问题
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50-【数据结构和算法】01背包问题
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51-【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode 70题)
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52-【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围)
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53-【数据结构和算法】什么是递归(斐波那契额数列-跳台阶-变态跳台阶)
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54-【数据结构和算法】leetcode416（01背包实例）
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55-【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode 1143题)
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56-【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode 300题)
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57-【xgboost的原理以及常见面试题】p1xgboost的一些预备知识
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58-【xgboost的原理以及常见面试题】p2结构分
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59-【xgboost的原理以及常见面试题】p3贪心算法寻找分裂点
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60-【xgboost的原理以及常见面试题】p4近似算法和加权分桶
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61-【xgboost的原理以及常见面试题】p5缺失值处理算法
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62-【xgboost的原理以及常见面试题】p6其他优化
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64-【了解优化算法的原理】p1深度学习中的优化问题
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65-【了解优化算法的原理】p2梯度下降简单的数学原理
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66-【了解优化算法的原理】p3随机梯度下降和小批量随机梯度下降
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67-【了解优化算法的原理】p4动量法
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68-【了解优化算法的原理】p5常见的一些改进的优化算法
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69-【了解常见的采样方法-作用-具体实现，以及应用】p1蒙塔卡罗模拟定积分和重要性采样
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70-【了解常见的采样方法-作用-具体实现，以及应用】p2
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71-【了解常见的采样方法-作用-具体实现，以及应用】p3
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72-【了解常见的采样方法-作用-具体实现，以及应用】p4
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74-面试刷题班 8月5日直播答疑
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76-面试刷题班 8月9日直播答疑
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78-面试刷题班 8月15日直播答疑
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80-面试刷题班 8月22日直播答疑
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02-1-1 前言.
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03-1-2 研究方向概述.
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04-2-1 预备知识.
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05-2-2 nlp问题中的特征.
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06-2-3 特征输入.
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07-2-4 文本的向量化表示与案例实现.
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08-3-1 统计语言模型简介与案例实现.
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09-3-2 语言模型任务评估.
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10-3-3 神经语言模型简介与代码实现.
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11-3-4 预训练的词表示及其使用实例.
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12-4-1 word2vec原理.
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13-4-2 word2vec代码复现.
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14-4-3 word2vec项目实战展示.
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15-4-4 bert使用实战讲解.
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16-4-5 mlp模型与实战.
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17-4-6 rnn模型原理-代码复现与实战.
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18-5-1 hmm序列标注.
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19-5-2 hmm模型简介.
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20-5-3 hmm样本生成.
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21-5-4 hmm训练.
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22-5-5 hmm预测.
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23-5-6 hmm代码实现.
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