教程概述
这是一套全面的人工智能进阶教程，旨在帮助读者深入了解深度学习、神经网络等高级主题。教程内容丰富，结构清晰，适合有一定基础的读者进行深入学习。
教程亮点
- 涵盖深度学习核心概念
- 实战案例丰富，易于理解
- 适合进阶学习，提升技术水平
适用场景
本教程适用于希望提升人工智能技能的开发者、数据科学家以及相关领域的研究人员。通过学习这些课程，读者可以掌握人工智能的高级技术，为未来的职业发展打下坚实基础。
📂 资源目录
17_17.NLP系列1：NLP发展脉络和BERT模型.mp4 [196.5 MB] 09_9.集成学习与GBDT【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [189.4 MB] 23_23.智能文本摘要和关键词提取.mp4 [282.5 MB] 19_19.NLP系列3：GPT系列模型.mp4 [132.2 MB] 28_乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习.mp4 [103.2 MB] 34_推荐系统3：召回和AB测试【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [357.4 MB] 27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4 [142.9 MB] 37_推荐系统6：内容分类和打标.mp4 [282.3 MB] 29_乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [150.0 MB] 25_25，目标检测yolo和transformer.mp4 [358.8 MB] 08_8.决策树算法（ID3, C4.5, CART）.mp4 [192.3 MB] 14_14.GAN模型背后的数学原理以及训练技巧.mp4 [221.8 MB] 22_22零样本学习和小样本学习.mp4 [229.6 MB] 01_1.距离测量基础.mp4 [190.9 MB] 12_12以图搜图.mp4 [169.3 MB] 05_5.特征选择与正则化.mp4 [243.0 MB] 11_11实战项目以图搜图-resnet.mp4 [191.8 MB] 26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4 [183.6 MB] 02_2.向量数据库概述.mp4 [174.4 MB] 18_18.NLP系列2：Bert的改良版本和T5模型【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [139.1 MB] 20_20.项目实战：huggingface和文本分类.mp4 [183.1 MB] 35_推荐系统4：排序（上）.mp4 [380.5 MB] 21_21实战项目：文本纠错和Bart模型.mp4 [210.7 MB] 24_24聊天机器人和chatgpt.mp4 [232.9 MB] 10_10.GBDT与XGBoost详解.mp4 [318.0 MB] 33_推荐系统2：召回环节.mp4 [333.8 MB] 31_ChatGPT的技术发展路径和带来的影响.mp4 [177.6 MB] 32_推荐系统1：推荐系统概述.mp4 [168.4 MB] 15_15.推土机距离和WGan.mp4 [167.9 MB] 13_13.GAN模型的原理和实战.mp4 [195.7 MB] 07_7.过拟合与欠拟合，树模型.mp4 [191.0 MB] 03_3.Annoy算法与线性回归.mp4 [218.5 MB] 04_4.逻辑回归与分类问题.mp4 [213.1 MB] 16_16.AIGC和扩散学习.mp4 [299.8 MB] 30_大模型训练为什么这么难.mp4 [117.3 MB] 06_6.Dropout与模型集成.mp4 [181.5 MB]