TZ人工智能第二期,视频教程下载

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课程介绍:

现今人工智能:机器学习与数据挖掘、深度学习无疑是今年最为火热的行业,由于人工智能领域的人才需求量急速增长,基础层研究人才成为最大人才需求点,包括深度学习、机器学习、数据挖掘、神经网络等细分领域都“一将难求”。

课程目录:

├─0-预科班

│  ├─Seven-20181116-开班仪式

│  │  │  00人工智能学院软件说明.pdf

│  │  │  人工智能学院软件说明.md

│  │  │  开班仪式.wmv

│  │  │  开班仪式以及所需环境.pptx

│  │  │  

│  │  └─工具包

│  │      └─人工智能学院学习环境

│  │          │  00人工智能学院软件说明.pdf

│  │          │  01pengbaobao_Setup_V8.4.8.7.zip

│  │          │  02BaiduNetdisk_6.4.0.6.exe

│  │          │  03TeamViewer_13.0.6447.0.exe

│  │          │  04电脑虚拟化检测securable.exe

│  │          │  05VirtualBox-5.2.4-119785-Win.exe

│  │          │  06pycharm-community-2018.2.4.exe

│  │          │  07Xshell5p.exe

│  │          │  08typora-setup-x64.exe

│  │          │  09Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe

│  │          │  10EasyBCD2.3.exe

│  │          │  11TZKTSetupv3.0.1.1833(1).exe

│  │          │  12uiso9_cn.exe

│  │          │  13WinSCP-5.13.4-Setup.exe

│  │          │  14Xshell-6.0.0101p.exe

│  │          │  

│  │          ├─Python-Windows-Mac安装包

│  │          │  │  python-3.6.1-amd64.exe

│  │          │  │  python-3.6.1.exe

│  │          │  │  python-3.6.2-macosx10.6.pkg

│  │          │  │  python软件安装.docx

│  │          │  │  

│  │          │  └─备用python安装包

│  │          │          pyinstaller-develop.zip

│  │          │          python-3.4.4.msi

│  │          │         

│  │          ├─人工智能学院学习环境演示视频

│  │          │      01软件介绍与虚拟机软件的安装.mp4

│  │          │      02导入ova文件.mp4

│  │          │      03连接虚拟电脑.mp4

│  │          │      04PyCharm的使用.mp4

│  │          │      u盘启动盘制作.wmv

│  │          │      xshell远程连接ubuntu.wmv

│  │          │      

│  │          └─系统及安装使用说明

│  │              │  01-VirtualBox安装步骤.docx

│  │              │  02-连接虚拟机.docx

│  │              │  虚拟机常见问题解决办法.docx

│  │              │  

│  │              └─Ubuntu

│  │                      ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso

│  │                     

│  ├─Seven-20181122-Linux简介及常用操作

│  │      2018-11-8-linux.md

│  │      Linux 简介.md

│  │      linux简介及常用操作.wmv

│  │      linux简介及简单操作命令.md

│  │      

│  └─Seven-20181129-linux基本命令

│          linux基本命令.wmv

│          vim、linux、Python虚拟机.pptx

│          vim.md

│          vim使用.wmv

│          vim和python虚拟环境的使用.md

│         

├─1-Python课件

│  │  1-Python课件.zip

│  │  

│  ├─Seven-20181215-数值类型和序列类型

│  │      数值类型和序列类型.pptx

│  │      数值类型和序列类型.wmv

│  │      

│  ├─Seven-20181218-序列类型方法

│  │      上课作业.wmv

│  │      列表.wmv

│  │      字符串和元组.wmv

│  │      序列类型方法.pptx

│  │      

│  ├─Seven-20181220-格式化输出和深浅拷贝

│  │      上节作业.wmv

│  │      字符串和转义.wmv

│  │      格式化输出和深浅复制.pptx

│  │      编码、深浅复制、二进制.wmv

│  │      

│  ├─Seven-20181222-散列类型、运算符优先级和逻辑运算

│  │      上节作业.wmv

│  │      散列类型、运算符优先级和逻辑运算.md

│  │      散列类型、运算符优先级和逻辑运算.pptx

│  │      集合、运算符、逻辑运算.wmv

│  │      集合.wmv

│  │      

│  ├─Seven-20181225-控制流程

│  │      while、for.wmv

│  │      上节作业.wmv

│  │      控制流程.md

│  │      控制流程.pptx

│  │      条件判断、三目运算符.wmv

│  │      

│  ├─Seven-20181227-函数基础和函数参数

│  │      python3内置函数大全.html

│  │      上节作业.md

│  │      上节作业.wmv

│  │      内置函数.wmv

│  │      函数基础、参数.wmv

│  │      函数基础和函数参数.md

│  │      函数基础和函数参数.pptx

│  │      

│  ├─Seven-20181229-函数作用域和匿名函数

│  │      上节作业.md

│  │      上节作业.wmv

│  │      函数作用域和匿名函数.md

│  │      函数作用域和匿名函数.pptx

│  │      匿名函数、函数作用域.wmv

│  │      闭包、递归.wmv

│  │      

│  ├─Seven-20190103-类定义、属性和继承

│  │      上节作业.md

│  │      上节作业.wmv

│  │      类定义、属性、继承.wmv

│  │      类定义、属性和继承.md

│  │      类定义、属性和继承.pptx

│  │      

│  ├─Seven-20190106-继承和魔法方法

│  │      上节作业.wmv

│  │      多继承、魔术方法.md

│  │      多继承、魔术方法.pptx

│  │      多继承.wmv

│  │      魔术方法.wmv

│  │      

│  ├─Seven-20190108-对象协议和描述器

│  │      对象协议.wmv

│  │      描述器和装饰器.md

│  │      描述器和装饰器.pptx

│  │      描述符和装饰器.wmv

│  │      

│  ├─Seven-20190110-文件

│  │      上下文管理、IO、模块.wmv

│  │      上节作业.wmv

│  │      文件.md

│  │      文件.pptx

│  │      文件基本操作.wmv

│  │      私有属性和私有方法.wmv

│  │      

│  ├─Seven-20190112-异常

│  │      上节作业.wmv

│  │      异常.md

│  │      异常.pptx

│  │      异常上.wmv

│  │      异常下.wmv

│  │      

│  ├─Seven-20190115-迭代器

│  │      上节作业.wmv

│  │      包和包管理.wmv

│  │      推导式.wmv

│  │      迭代器、生成器模块及包.md

│  │      迭代器、生成器模块及包.pptx

│  │      迭代器和生成器.wmv

│  │      

│  ├─Seven-20190117-正则

│  │      Python从菜鸟到大神的100道经典练习题.pdf

│  │      re模块.wmv

│  │      元字符.wmv

│  │      正则.md

│  │      正则.pptx

│  │      正则.wmv

│  │      百度工程师题.txt

│  │      

│  ├─Seven-20190119-实战案例

│  │  │  Seven-20190119-实战案例.zip

│  │  │  信息管理系统.md

│  │  │  信息管理系统.pdf

│  │  │  爬虫案例.md

│  │  │  爬虫案例.pptx

│  │  │  爬虫案例.wmv

│  │  │  管理系统.wmv

│  │  │  

│  │  ├─manageBOS

│  │  │  │  main.py

│  │  │  │  stuManage.py

│  │  │  │  

│  │  │  ├─.idea

│  │  │  │  │  encodings.xml

│  │  │  │  │  manageBOS.iml

│  │  │  │  │  misc.xml

│  │  │  │  │  modules.xml

│  │  │  │  │  workspace.xml

│  │  │  │  │  

│  │  │  │  └─inspectionProfiles

│  │  │  │          Project_Default.xml

│  │  │  │         

│  │  │  ├─message

│  │  │  │  │  function.py

│  │  │  │  │  main.py

│  │  │  │  │  readme.py

│  │  │  │  │  student_message.json

│  │  │  │  │  

│  │  │  │  └─__pycache__

│  │  │  │          function.cpython-36.pyc

│  │  │  │          readme.cpython-36.pyc

│  │  │  │         

│  │  │  └─__pycache__

│  │  │          stuManage.cpython-36.pyc

│  │  │         

│  │  └─StudentMessage

│  │      │  LossCard.txt

│  │      │  main.py

│  │      │  RiceCard.json

│  │      │  StudentMessageManage.py

│  │      │  StudentRiceCard.py

│  │      │  student_message.json

│  │      │  

│  │      ├─.idea

│  │      │  │  encodings.xml

│  │      │  │  misc.xml

│  │      │  │  modules.xml

│  │      │  │  StudentMessage.iml

│  │      │  │  workspace.xml

│  │      │  │  

│  │      │  └─inspectionProfiles

│  │      │          Project_Default.xml

│  │      │         

│  │      └─__pycache__

│  │              StudentMessageManage.cpython-36.pyc

│  │              StudentRiceCard.cpython-36.pyc

│  │              

│  └─代码

│                  

├─2机器学习

│  ├─01-Able-20190121-人工智能杂谈

│  │      人工智能杂谈.mp4

│  │      人工智能杂谈.wmv

│  │      

│  ├─02-Able-20190221-机器学习开班与环境

│  │      0.机器学习开班仪式.pptx

│  │      Python数据分析实战+内利著.pdf

│  │      开班仪式与环境搭建.wmv

│  │      

│  ├─03-Able-20190223-numpy

│  │  │  datas.csv

│  │  │  data.csv

│  │  │  Numpy_test.ipynb

│  │  │  Numpy.pptx

│  │  │  save_date.npy

│  │  │  数据分析库Numpy.wmv

│  │  │  

│  │  └─.ipynb_checkpoints

│  │          Numpy_test-checkpoint.ipynb

│  │         

│  ├─04-Able-2090226-pandas上

│  │  ├─上课笔记

│  │  │  │  books.xml

│  │  │  │  ch05_04.txt

│  │  │  │  ch05_05.txt

│  │  │  │  ch05_06.txt

│  │  │  │  ch05_07b.csv

│  │  │  │  ch05_07.csv

│  │  │  │  ch05_08.csv

│  │  │  │  ch05_09.csv

│  │  │  │  foo.db

│  │  │  │  frame.pkl

│  │  │  │  myCSV_01.csv

│  │  │  │  myCSV_02.csv

│  │  │  │  myCSV_03.csv

│  │  │  │  mydata.h5

│  │  │  │  myFrame.html

│  │  │  │  Pandas_test.ipynb

│  │  │  │  pandas.pptx

│  │  │  │  

│  │  │  └─.ipynb_checkpoints

│  │  │          Pandas_test-checkpoint.ipynb

│  │  │         

│  │  └─上课视频

│  │          pandas 01.wmv

│  │          pandas02.wmv

│  │         

│  ├─05-Able-20190228-pandas中

│  │      pandas03.wmv

│  │      pandas04.wmv

│  │      Pandas_test02.ipynb

│  │      序列化.jpg

│  │      

│  ├─06-Able-20190302-pandas下

│  │      pandas05.wmv

│  │      pandas06.wmv

│  │      

│  ├─07-Able-20190305-matplotlib和seaboarn

│  │  │  matplotlib.wmv

│  │  │  seaboarn.wmv

│  │  │  

│  │  └─上课笔记

│  │      │  fandango_scores.csv

│  │      │  matplotlib_test.ipynb

│  │      │  matplotlib.pptx

│  │      │  percent-bachelors-degrees-women-usa.csv

│  │      │  train.csv

│  │      │  UNRATE.csv

│  │      │  

│  │      └─.ipynb_checkpoints

│  │              matplotlib_test-checkpoint.ipynb

│  │              

│  ├─08-Able-20190307机器学习术语

│  │  │  术语.wmv

│  │  │  

│  │  └─Able-20190307-术语

│  │      │  10折交叉验证.png

│  │      │  Introduction.html

│  │      │  Introduction.ipynb

│  │      │  Introduction.md

│  │      │  PR图.png

│  │      │  ROC和AUC.png

│  │      │  代价矩阵.png

│  │      │  假设空间.png

│  │      │  基本术语.png

│  │      │  归纳偏好.png

│  │      │  机器学习任务类型.pptx

│  │      │  没有免费的午餐.png

│  │      │  混淆矩阵.png

│  │      │  版本空间.png

│  │      │  过拟合和欠拟合.png

│  │      │  

│  │      └─.ipynb_checkpoints

│  │              Introduction-checkpoint.ipynb

│  │              

│  ├─09-Able-20190309-特征工程

│  │  │  LoanStats3a.csv

│  │  │  Python数据分析与挖掘实战.pdf

│  │  │  特征工程.wmv

│  │  │  

│  │  └─上课笔记

│  │      │  feature_Engineering.ipynb

│  │      │  feature_Engineering.md

│  │      │  散点图矩阵.png

│  │      │  相关关系.png

│  │      │  箱线图.png

│  │      │  

│  │      └─.ipynb_checkpoints

│  │              feature_Engineering-checkpoint.ipynb

│  │              

│  ├─10-Able-20190312-数据清洗

│  │  ├─上课笔记

│  │  │  │  01_案例一:缺省值填充.ipynb

│  │  │  │  02_案例二:哑编码.ipynb

│  │  │  │  03_案例三:二值化.ipynb

│  │  │  │  04_案例四:标准化.ipynb

│  │  │  │  05_案例五:区间缩放法.ipynb

│  │  │  │  06_案例六:归一化.ipynb

│  │  │  │  07_案例七:多项式转换.ipynb

│  │  │  │  08_案例八:特征选择.ipynb

│  │  │  │  09_案例九:异常数据处理.ipynb

│  │  │  │  10_案例十:车辆数据预处理.ipynb

│  │  │  │  C0904.csv

│  │  │  │  C0911.csv

│  │  │  │  car.data

│  │  │  │  

│  │  │  └─.ipynb_checkpoints

│  │  │          01_案例一:缺省值填充-checkpoint.ipynb

│  │  │          02_案例二:哑编码-checkpoint.ipynb

│  │  │          03_案例三:二值化-checkpoint.ipynb

│  │  │          04_案例四:标准化-checkpoint.ipynb

│  │  │          05_案例五:区间缩放法-checkpoint.ipynb

│  │  │          06_案例六:归一化-checkpoint.ipynb

│  │  │          09_案例九:异常数据处理-checkpoint.ipynb

│  │  │         

│  │  └─上课视频

│  │          数据清洗.wmv

│  │         

│  ├─11-Able-20190314-线性回归

│  │  │  线性回归.pptx

│  │  │  线性回归.wmv

│  │  │  

│  │  └─作业

│  │      ├─原始数据

│  │      │      day.csv

│  │      │      Readme.txt

│  │      │      中文字段说明.txt

│  │      │      

│  │      └─这个数据我改过几个

│  │              day.csv

│  │              Readme.txt

│  │              中文字段说明.txt

│  │              

│  ├─12-Able-20190316波士顿房价预测

│  │  │  波士顿房价预测.wmv

│  │  │  

│  │  └─Boston房价预测

│  │      │  1_EDA_BostonHousePrice.ipynb

│  │      │  2_FE_BostonHousePrice.ipynb

│  │      │  3_Regression_BostonHousePrice.ipynb

│  │      │  4_Regression_BostonHousePrice-MultipleY.ipynb

│  │      │  boston_housing.csv

│  │      │  FE_boston_housing.csv

│  │      │  

│  │      └─.ipynb_checkpoints

│  │              1_EDA_BostonHousePrice-checkpoint.ipynb

│  │              2_FE_BostonHousePrice-checkpoint.ipynb

│  │              3_Regression_BostonHousePrice-checkpoint.ipynb

│  │              4_Regression_BostonHousePrice-MultipleY-checkpoint.ipynb

│  │              

│  ├─13-Able-20190328-homework_BikeSharing_Codes

│  │  │  1_EDA_BikeSharing.ipynb

│  │  │  2_FE_BikeSharing.ipynb

│  │  │  3._Regression_BikeSharing.ipynb

│  │  │  4._Regression_BikeSharing-StandlizedY.ipynb

│  │  │  Capital Bikeshare项目.wmv

│  │  │  day.csv

│  │  │  FE_day.csv

│  │  │  submission.csv

│  │  │  

│  │  ├─.ipynb_checkpoints

│  │  └─作业2

│  │          Ames_House.zip

│  │          README.txt

│  │         

│  ├─14-Able-20190410-亚美尼亚州洛瓦市房价预测

│  │  │  Advanced_homework.ipynb

│  │  │  l1.csv

│  │  │  l2.csv

│  │  │  train.csv

│  │  │  偏度.png

│  │  │  房价预测.wmv

│  │  │  

│  │  └─.ipynb_checkpoints

│  │          Advanced_homework – 副本-checkpoint.ipynb

│  │          Advanced_homework-checkpoint.ipynb

│  │         

│  ├─15-Able-20190411-logistic

│  │      logistic 01.wmv

│  │      logistic回归.pptx

│  │      mysoftmax.py

│  │      

│  ├─16-Able-20190416-信用卡欺诈检测和Otto商品分类

│  │  │  01手动实现logistic.wmv

│  │  │  02倾斜类.wmv

│  │  │  03Otto商品分类.wmv

│  │  │  04闲谈.wmv

│  │  │  myproduct.py

│  │  │  

│  │  ├─手写logistic算法

│  │  │  │  梯度下降求解逻辑回归.ipynb

│  │  │  │  

│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints

│  │  │  │      梯度下降求解逻辑回归-checkpoint.ipynb

│  │  │  │      

│  │  │  └─data

│  │  │          LogiReg_data.txt

│  │  │         

│  │  ├─案例-Otto商品分类

│  │  │  │  LogisticGridSearchCV_C.png

│  │  │  │  LR_Otto.ipynb

│  │  │  │  

│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints

│  │  │  │      LR_Otto-checkpoint.ipynb

│  │  │  │      

│  │  │  └─data

│  │  │          Otto_train.csv

│  │  │         

│  │  ├─案例-信用卡欺诈检测

│  │  │  │  creditcard.csv

│  │  │  │  test.png

│  │  │  │  Untitled.ipynb

│  │  │  │  

│  │  │  └─.ipynb_checkpoints

│  │  │          Untitled-checkpoint.ipynb

│  │  │         

│  │  └─皮马印第安人糖尿病分类

│  │          diabetes.csv

│  │          ReadME.txt

│  │         

│  ├─17-Able-20190423-SVM

│  │      svm.pptx

│  │      SVM.wmv

│  │      SVM闲谈.wmv

│  │      

│  ├─18-Able-20190425-SVM案例

│  │  │  01SVM案例.wmv

│  │  │  02文本处理.wmv

│  │  │  03SVM案例闲谈.wmv

│  │  │  jieba基础操作.ipynb

│  │  │  文本抽取.py

│  │  │  

│  │  ├─.ipynb_checkpoints

│  │  ├─datas

│  │  │      01mydict.txt

│  │  │      

│  │  ├─支持向量机

│  │  │  ├─images

│  │  │  │      1.png

│  │  │  │      2.png

│  │  │  │      3.png

│  │  │  │      SVM1.png

│  │  │  │      SVM2.png

│  │  │  │      SVM3.png

│  │  │  │      

│  │  │  └─notebooks

│  │  │      │  3.png

│  │  │      │  support_vector_machines.ipynb

│  │  │      │  

│  │  │      └─.ipynb_checkpoints

│  │  │              support_vector_machines-checkpoint.ipynb

│  │  │              

│  │  └─案例-Otto商品分类

│  │      │  SVM_Otto.ipynb

│  │      │  

│  │      ├─.ipynb_checkpoints

│  │      │      SVM_Otto-checkpoint.ipynb

│  │      │      

│  │      └─data

│  │              Otto_train.csv

│  │              

│  ├─19-Able-20190427-决策树

│  │      决策树.pptx

│  │      决策树.wmv

│  │      

│  ├─20-Able-20190430-随机森林

│  │  │  随机森林.pptx

│  │  │  随机森林.wmv

│  │  │  随机森林闲谈.wmv

│  │  │  

│  │  ├─graphviz

│  │  │                     

│  │  ├─泰坦尼克船员获救

│  │  │  │  taitannike.ipynb

│  │  │  │  test.csv

│  │  │  │  titanic_train.csv

│  │  │  │  数据集说明.png

│  │  │  │  

│  │  │  └─.ipynb_checkpoints

│  │  │          taitannike – 副本-checkpoint.ipynb

│  │  │          taitannike-checkpoint.ipynb

│  │  │          Untitled-checkpoint.ipynb

│  │  │          Untitled1-checkpoint.ipynb

│  │  │         

│  │  └─蘑菇食用预测

│  │      │  best_tree.dot

│  │      │  CART_RF_Mushroom.ipynb

│  │      │  model_tree.png

│  │      │  Untitled.ipynb

│  │      │  

│  │      ├─.ipynb_checkpoints

│  │      │      CART_RF_Mushroom-checkpoint.ipynb

│  │      │      Untitled-checkpoint.ipynb

│  │      │      

│  │      └─data

│  │              mushrooms.csv

│  │              

│  ├─21-Able-20190507-皮马印第安人糖尿病分类实战

│  │      diabetes.csv

│  │      LogisticGridSearchCV_C.png

│  │      ReadME.txt

│  │      SVM_Otto.png

│  │      匹马印第安人糖尿病案例 – 副本.ipynb

│  │      匹马印第安人糖尿病案例.ipynb

│  │      糖尿病.wmv

│  │      项目分享.wmv

│  │      

│  ├─22-Able-20190511-GBDT之Adaboost与XGboost01

│  │      GBDT.wmv

│  │      xgboost-master.rar

│  │      xgboost.pdf

│  │      梯度提升决策树GBDT.pptx

│  │      金融风控大赛解决方案.zip

│  │      

│  ├─23-Able-20190514-XGboost02

│  │      saveModel.py

│  │      Xgboost02.wmv

│  │      xgboost.pptx

│  │      

│  ├─24-Able-20190516-XGBoost案例

│  │  │  XGBoost案例.wmv

│  │  │  

│  │  ├─Rental Listing Inquiries项目实战

│  │  │  │  ReadME.txt

│  │  │  │  

│  │  │  └─code

│  │              

│  ├─25-Able-20190521-LightGBM

│  │      lightgbm.pdf

│  │      LightGBM.pptx

│  │      LightGBM.wmv

│  │      

│  ├─26-Able-20190523-lightgbm案例以及模型融合上

│  │  │  blending.py

│  │  │  lgbm1_Otto_nestimators.ipynb

│  │  │  lgbm2_1_Otto_TreeDepth_ChildWeight.ipynb

│  │  │  StackingBlending.pptx

│  │  │  模型融合.wmv

│  │  │  

│  │  └─.ipynb_checkpoints

│  │          lgbm1_Otto_nestimators-checkpoint.ipynb

│  │          lgbm2_1_Otto_TreeDepth_ChildWeight-checkpoint.ipynb

│  │         

│  ├─27-Able-20190603-xgboost案例+模型融合02+朴素贝叶斯 – 副本

│  │  │  朴素贝叶斯.txt

│  │  │  朴素贝叶斯.wmv

│  │  │  朴素贝叶斯.xlsx

│  │  │  监督学习流程.png

│  │  │  

│  │  └─xgboost_homework

│  │         

│  ├─28-Able-20190610-监督学习复习

│  │      监督学习复习.wmv

│  │      

│  ├─29-Able-20190611-PCA

│  │      PCA.pptx

│  │      PCA降维.wmv

│  │      

│  ├─30-Able-20190615-SVD分解

│  │  │  PCA_Minist.ipynb

│  │  │  SVC_Minist_submission.csv

│  │  │  SVD分解.pptx

│  │  │  SVD分解.wmv

│  │  │  

│  │  ├─.ipynb_checkpoints

│  │  │      PCA_Minist-checkpoint.ipynb

│  │  │      

│  │  ├─data

│  │  │      MNIST_test.csv

│  │  │      MNIST_train.csv

│  │  │      

│  │  └─PCA

│  │      │  iris.data

│  │      │  PCA.ipynb

│  │      │  

│  │      └─.ipynb_checkpoints

│  │              PCA-checkpoint.ipynb

│  │              

│  ├─31-Able-20190618-knn+k-means

│  │      KNN+K-Means.wmv

│  │      KNN.pptx

│  │      test.py

│  │      聚类.pptx

│  │      

│  ├─32-Able-20190620-层次聚类和DBSCAN

│  │  │  层次聚类和DBSCAN.wmv

│  │  │  

│  │  └─Clustering_Minsit

│  │      │  Clustering_Minist.ipynb

│  │      │  

│  │      ├─.ipynb_checkpoints

│  │      │      Clustering_Minist-checkpoint.ipynb

│  │      │      

│  │      └─data

│  │              MNIST_test.csv

│  │              MNIST_train.csv

│  │              

│  ├─33-Able-20190622-32-推荐系统01

│  │      推荐系统01.wmv

│  │      

│  ├─34-Able-20190625-推荐系统02

│  │      推荐系统02.wmv

│  │      

│  ├─35-Able-20190627-CTR点击预估上

│  │      CTR02.wmv

│  │      

│  ├─36-Able-20190629-CTR点击预估下

│  │      CTR02.wmv

│  │      

│  ├─37-Able-20190702-点击预估项目

│  │      点击预估项目.wmv

│  │      

│  ├─38-Able-20190705-推荐系统项目

│  │      推荐系统项目.wmv

│  │      

│  └─39-Able-20190706-面试题精讲

│          面试题精讲.wmv

│         

├─3-深度学习课件

│  ├─01-seven-20190711-深度学习简介与环境配置

│  │      深度学习简介及环境配置.wmv

│  │      

│  ├─02-seven-20190713-TensorFlow从入门到实践

│  │      tensorflow从入门到实战.wmv

│  │      

│  ├─03-seven-20190716-神经网络入门-DNN

│  │      深度神经网络-DNN.wmv

│  │      

│  ├─04-seven-20190718-神经网络模型调优

│  │      神经网络参数调优.wmv

│  │      

│  ├─05-seven-20190720-卷积神经网络-理论

│  │      卷积神经网络-理论.wmv

│  │      

│  ├─06-seven-20190723-卷积神经网络-实践

│  │      经典卷积神经网络.wmv

│  │      

│  ├─07-seven-20190725-卷积神经网络-作业

│  │      卷积神经网络作业.wmv

│  │      

│  ├─08-seven-20190727-循环神经网络-基础

│  │      循环神经网络-RNN.wmv

│  │      

│  ├─09-seven-20190730-循环神经网络-扩展

│  │      循环神经网络-LSTM.wmv

│  │      

│  ├─10-seven-20190801-循环神经网络-作业

│  │      循环神经网络-作业.wmv

│  │      

│  ├─11-seven-20190806-对抗生成神经网络

│  │      对抗生成网络-GAN.wmv

│  │      

│  └─12-seven-20190808-深度卷积对抗生成网络

│          深度卷积对抗生成网络.wmv

│         

└─4-项目课

    ├─01-常老师-20190813-卷积神经网络介绍

    │      Video_2019-08-13_220311.wmv

    │      

    ├─02-常老师-20190816-pytorch基础

    │      Video_2019-08-16_221443.wmv

    │      

    ├─03-常老师-20190817-行人重识别介绍

    │      Video_2019-08-17_224015.wmv

    │      

    ├─04-常老师-20190822-行人重识别算法实现1

    │      Video_2019-08-22_221317.wmv

    │      

    └─05-常老师-20190823-行人重识别算法实现2

            Video_2019-08-23_215826.wmv

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