【18107】-卢菁博士的人工智能体系课-进阶部分
01_1.距离精讲.mp4
02_2.向量数据库基础.mp4
03_3.Annoy原理和手写线性回归.mp4
04-4.逻辑回归的分类间隔，线性不可分问题， FM模型.mp4
05_5.特征选择和正则化.mp4
06_6.Dropout技术，模型集成，多分类和多标签.mp4
07_7.过拟合、欠拟合，树模型.mp4
08_8.ID3，C4.5，Cart树.mp4
09-9.集成学习， dropout ， GBDT.mp4
10_10.GBDT和XGboost.mp4
11_11实战项目以图搜图-resnet.mp4
12_12以图搜图.mp4
13_13.GAN模型的原理和实战.mp4
14_14.GAN模型背后的数学原理以及训练技巧.mp4
15_15.推土机距离和WGan.mp4
16_16.AIGC和扩散学习.mp4
17_17.NLP系列1 ： NLP发展脉络和BERT模型.mp4
18_18.NLP系列2：Bert的改良版本和T5模型.mp4
19_19.NLP系列3：GPT系列模型.mp4
20-20.项目实战： huggingface和文本分类.mp4
21_21实战项目：文本纠错和Bart模型.mp4
22_22零样本学习和小样本学习.mp4
23_23.智能文本摘要和关键词提取.mp4
24_24聊天机器人和chatgpt.mp4
25_25，目标检测yolo和transformer.mp4
26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4
27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4
28_乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习.mp4
29_乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战.mp4
30_大模型训练为什么这么难.mp4
31_ChatGPT的技术发展路径和带来的影响.mp4
32_推荐系统1：推荐系统概述.mp4
33_推荐系统2：召回环节.mp4
34_推荐系统3：召回和AB测试[.mp4
35_推荐系统4：排序（上）.mp4
36_推荐系统5：排序（下）.mp4
37_推荐系统6：内容分类和打标.mp4
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