免费资源网独角兽人工智能算法内部培训
【资源目录】:
├──培训课程 1
| ├──1 基础
| | ├──10参数传递、参数列表和参数字典.mp4 148.14M
| | ├──11递归避免重复计算.mp4 184.04M
| | ├──12倒水问题.mp4 101.54M
| | ├──13八皇后问题.mp4 189.88M
| | ├──1自顶向下编程.mp4 97.58M
| | ├──2扑克和囚犯问题.mp4 158.64M
| | ├──3猜姓名问题.mp4 75.60M
| | ├──4 类型.mp4 123.50M
| | ├──5参数元组和字典.mp4 122.29M
| | ├──6递归.mp4 124.85M
| | ├──7排列组合与匹配问题.mp4 191.70M
| | ├──8人字形铁路和分数问题.mp4 193.09M
| | └──9二十四点问题.mp4 161.40M
| ├──2深度学习基础理论和实现
| | ├──10递归程序非递归化.mp4 146.86M
| | ├──11面向对象.mp4 96.10M
| | ├──12C的可变参数和TF张量常量算术运算关系运算.mp4 156.31M
| | ├──13广播.mp4 180.50M
| | ├──14变量和矩阵相乘.mp4 84.07M
| | ├──15占位符.mp4 179.78M
| | ├──16样本学习（一）.mp4 125.80M
| | ├──17样本学习（二）.mp4 81.57M
| | ├──18样本学习求平方根.mp4 163.90M
| | ├──19MNIST_架构.mp4 179.77M
| | ├──1牛顿法.mp4 160.59M
| | ├──20BGD_MBGD_SGD.mp4 119.27M
| | ├──21Tensors_App.mp4 152.28M
| | ├──22predict_precise_saver.mp4 136.51M
| | ├──23三层神经网络_sin_架构.mp4 137.57M
| | ├──24样本和过拟合.mp4 189.58M
| | ├──25一元函数多输出和超平面.mp4 193.70M
| | ├──26卷积_MNIST.mp4 111.90M
| | ├──27卷积的计算.mp4 81.37M
| | ├──28padding和窗口位置.mp4 98.44M
| | ├──29卷积和特征提取.mp4 184.05M
| | ├──2梯度下降法（一）.mp4 163.67M
| | ├──30使用TB.mp4 186.27M
| | ├──31运行TB_观察loss.mp4 79.50M
| | ├──32Config_dir_getattr.mp4 114.48M
| | ├──33argparse.mp4 118.35M
| | ├──34GPU.mp4 141.11M
| | ├──35ftp_telnet_export_vi_nohup_ps_kill.mp4 178.82M
| | ├──3二分法_GD2_多元函数.mp4 143.35M
| | ├──4链式法则和微分公式.mp4 185.65M
| | ├──5表达式.mp4 131.52M
| | ├──6表达式求导.mp4 185.78M
| | ├──7求最小值通用程序.mp4 164.30M
| | ├──8张量和梯度.mp4 139.37M
| | └──9计算机组成_形参和实参.mp4 148.10M
| ├──3VAE 模型理论和实现
| | ├──10CVAE_mnist_训练和.mp4 115.52M
| | ├──1VAE模型初步.mp4 142.89M
| | ├──2VAE_Config_Tensors_App.mp4 194.58M
| | ├──3VAE_mnist.mp4 42.83M
| | ├──4import和encode.mp4 133.98M
| | ├──5encode_decode.mp4 103.45M
| | ├──6动量和正态分布均值.mp4 184.84M
| | ├──7test.mp4 141.73M
| | ├──8VAE_mnist_predict.mp4 131.87M
| | └──9CVAE.mp4 106.61M
| ├──4多GPU和多线程数据处理
| | ├──10buffer_CelebA.mp4 186.75M
| | ├──11CelebA_标签.mp4 153.39M
| | ├──12face_recog.mp4 107.13M
| | ├──13validation_precise.mp4 192.90M
| | ├──14call_train.mp4 148.24M
| | ├──15复习BP_面向对象.mp4 127.87M
| | ├──16复习_解迭代法_递归.mp4 136.28M
| | ├──17递归_三loss的分析.mp4 106.18M
| | ├──1多GPU.mp4 81.15M
| | ├──2多GPU框架.mp4 279.82M
| | ├──3语义的运算和变量重用.mp4 118.29M
| | ├──4多GPU训练.mp4 136.35M
| | ├──5CelebA样本读取.mp4 88.01M
| | ├──6读CelebA中的样本.mp4 115.60M
| | ├──7Thread和Lock.mp4 119.59M
| | ├──8Buffer.mp4 120.19M
| | └──9BufferDS.mp4 174.12M
| ├──5人脸生成和人脸对比
| | ├──10ResNet实现（一）.mp4 111.29M
| | ├──11ResNet实现（二）.mp4 153.00M
| | ├──12BN的实现.mp4 140.61M
| | ├──13transpose_resnet.mp4 176.34M
| | ├──14结伴学习.mp4 198.00M
| | ├──15语义分割和实例分割.mp4 117.99M
| | ├──16递归_CV2.mp4 126.50M
| | ├──17UNet的实现.mp4 120.05M
| | ├──18Inception.mp4 188.66M
| | ├──19InceptionV3.mp4 115.16M
| | ├──1复习和人脸生成.mp4 119.95M
| | ├──20人脸对比和夹角相似度.mp4 67.21M
| | ├──21人脸1比1对比_L2正则化_夹角余弦_倍数.mp4 97.11M
| | ├──22ArcFace_人脸对比.mp4 189.65M
| | ├──2人脸生成模型.mp4 138.89M
| | ├──3训练.mp4 170.95M
| | ├──4生成人脸.mp4 123.62M
| | ├──5ResNet初步和L1L2正则化.mp4 126.15M
| | ├──6ResNet50结构.mp4 133.32M
| | ├──7人脸转化测试.mp4 140.66M
| | ├──8BN原理.mp4 62.75M
| | └──9TF对BN操作的实现.mp4 134.37M
| ├──6股票预测和生成唐诗
| | ├──10藏头诗_LSTM变体_双向RNN.mp4 119.19M
| | ├──11NLP应用_简历_.mp4 166.04M
| | ├──12一对一_一对多_多对一.mp4 157.27M
| | ├──13多对多模型_字词向量.mp4 86.82M
| | ├──14没有梯度的操作_索引操作.mp4 94.01M
| | ├──15翻译模型.mp4 127.46M
| | ├──16注意力.mp4 106.48M
| | ├──17注意力实现_IndexedSlices.mp4 46.55M
| | ├──18使用新框架.mp4 131.23M
| | ├──19使用注意力.mp4 149.18M
| | ├──1RNN.mp4 151.68M
| | ├──20阅读理解.mp4 58.44M
| | ├──21阅读理解的实现.mp4 164.76M
| | ├──22多轮对话的样本和子样本.mp4 146.08M
| | ├──23协程和yield.mp4 85.08M
| | ├──24有限状态自动机.mp4 87.34M
| | ├──25有限状态自动机的实现.mp4 128.54M
| | ├──2股票预测.mp4 126.92M
| | ├──3my_LSTM.mp4 195.02M
| | ├──4读全唐诗.mp4 180.69M
| | ├──5使用LSTM.mp4 127.92M
| | ├──6多层RNN和Dropout.mp4 167.76M
| | ├──7精确度.mp4 141.31M
| | ├──8生成唐诗.mp4 172.34M
| | └──9优化唐诗生成_起头诗.mp4 127.56M
| ├──7GAN模型的训练和测试
| | ├──10StarGAN的实现.mp4 146.63M
| | ├──11WGAN原理和实现.mp4 125.58M
| | ├──12WGAN论文解读.mp4 191.62M
| | ├──13WGAN的剪切操作.mp4 136.38M
| | ├──14关于Ncritic.mp4 5.04M
| | ├──15计算机组成_动量优化器.mp4 128.94M
| | ├──16RMSProp优化器_Adam优化器.mp4 136.83M
| | ├──17复习和练习.mp4 192.36M
| | ├──1GAN初步.mp4 117.56M
| | ├──2GAN_mnist.mp4 153.90M
| | ├──3训练GAN.mp4 76.53M
| | ├──4测试GAN.mp4 112.33M
| | ├──5CGAN模型结构和训练.mp4 105.25M
| | ├──6复习_练习.mp4 124.31M
| | ├──7Pix2Pix简介.mp4 184.89M
| | ├──8训练Pix2Pix.mp4 167.05M
| | └──9StarGAN.mp4 155.08M
| ├──8作品集展示
| | ├──1复习_修改框架_协议_端口.mp4 193.28M
| | ├──2tornado__ioloop.mp4 94.07M
| | ├──3网页跳转_form_多元多分类.mp4 172.11M
| | ├──4前端_唐诗创作.mp4 110.84M
| | ├──5web_唐诗.mp4 130.67M
| | ├──6web_framework.mp4 128.28M
| | ├──7网页上启动一个训练.mp4 163.12M
| | ├──8新训练.mp4 91.31M
| | └──9更改lr等.mp4 128.36M
| ├──9目标检测算法
| | ├──10绝对相对坐标.mp4 105.70M
| | ├──11训练RCNN.mp4 132.35M
| | ├──12SPP算法.mp4 138.18M
| | ├──13SPP算法的实现.mp4 87.92M
| | ├──14FasterRCNN_RPN_锚框.mp4 145.73M
| | ├──15SSD原理.mp4 176.40M
| | ├──16SSD的张量.mp4 144.55M
| | ├──17SSD的实现.mp4 85.59M
| | ├──18SSD模型_数据准备.mp4 122.47M
| | ├──19NMS的改造.mp4 199.12M
| | ├──1目标检测的目的.mp4 143.86M
| | ├──20情商_SSD一个FM的实现.mp4 181.89M
| | ├──21多个FM.mp4 201.46M
| | ├──22多FM的实现.mp4 178.52M
| | ├──23使用RCNN.mp4 100.22M
| | ├──24YOLO.mp4 129.09M
| | ├──25复习_12小球问题.mp4 132.38M
| | ├──26十二小球和三位三进制.mp4 196.30M
| | ├──27十二小球问题编程.mp4 115.71M
| | ├──28复习卷积.mp4 93.24M
| | ├──29梯度分析.mp4 56.43M
| | ├──2正负框_坐标变换.mp4 91.81M
| | ├──30复习梯度.mp4 74.48M
| | ├──3候选框_绑定框_模型的输入输出.mp4 171.31M
| | ├──4NMS算法_RCNN实现.mp4 132.53M
| | ├──5候选框_MyDS_大样本.mp4 191.53M
| | ├──6NMS的实现.mp4 95.38M
| | ├──7计算IOU.mp4 196.25M
| | ├──8NMS实现.mp4 157.10M
| | └──9next_batch_yield_from.mp4 117.03M
| └──人工智能算法培训课程1（配套课件）-20221212
| | └──人工智能算法培训课程1（配套课件）
└──人工智能算法培训课程 2
| └──主题1
| | └──Deep Learning Neural Networks深度学习神经网络
| ├──1 基础
| | ├──10参数传递、参数列表和参数字典.mp4 148.14M
| | ├──11递归避免重复计算.mp4 184.04M
| | ├──12倒水问题.mp4 101.54M
| | ├──13八皇后问题.mp4 189.88M
| | ├──1自顶向下编程.mp4 97.58M
| | ├──2扑克和囚犯问题.mp4 158.64M
| | ├──3猜姓名问题.mp4 75.60M
| | ├──4 类型.mp4 123.50M
| | ├──5参数元组和字典.mp4 122.29M
| | ├──6递归.mp4 124.85M
| | ├──7排列组合与匹配问题.mp4 191.70M
| | ├──8人字形铁路和分数问题.mp4 193.09M
| | └──9二十四点问题.mp4 161.40M
| ├──2深度学习基础理论和实现
| | ├──10递归程序非递归化.mp4 146.86M
| | ├──11面向对象.mp4 96.10M
| | ├──12C的可变参数和TF张量常量算术运算关系运算.mp4 156.31M
| | ├──13广播.mp4 180.50M
| | ├──14变量和矩阵相乘.mp4 84.07M
| | ├──15占位符.mp4 179.78M
| | ├──16样本学习（一）.mp4 125.80M
| | ├──17样本学习（二）.mp4 81.57M
| | ├──18样本学习求平方根.mp4 163.90M
| | ├──19MNIST_架构.mp4 179.77M
| | ├──1牛顿法.mp4 160.59M
| | ├──20BGD_MBGD_SGD.mp4 119.27M
| | ├──21Tensors_App.mp4 152.28M
| | ├──22predict_precise_saver.mp4 136.51M
| | ├──23三层神经网络_sin_架构.mp4 137.57M
| | ├──24样本和过拟合.mp4 189.58M
| | ├──25一元函数多输出和超平面.mp4 193.70M
| | ├──26卷积_MNIST.mp4 111.90M
| | ├──27卷积的计算.mp4 81.37M
| | ├──28padding和窗口位置.mp4 98.44M
| | ├──29卷积和特征提取.mp4 184.05M
| | ├──2梯度下降法（一）.mp4 163.67M
| | ├──30使用TB.mp4 186.27M
| | ├──31运行TB_观察loss.mp4 79.50M
| | ├──32Config_dir_getattr.mp4 114.48M
| | ├──33argparse.mp4 118.35M
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| | ├──35ftp_telnet_export_vi_nohup_ps_kill.mp4 178.82M
| | ├──3二分法_GD2_多元函数.mp4 143.35M
| | ├──4链式法则和微分公式.mp4 185.65M
| | ├──5表达式.mp4 131.52M
| | ├──6表达式求导.mp4 185.78M
| | ├──7求最小值通用程序.mp4 164.30M
| | ├──8张量和梯度.mp4 139.37M
| | └──9计算机组成_形参和实参.mp4 148.10M
| ├──3VAE 模型理论和实现
| | ├──10CVAE_mnist_训练和.mp4 115.52M
| | ├──1VAE模型初步.mp4 142.89M
| | ├──2VAE_Config_Tensors_App.mp4 194.58M
| | ├──3VAE_mnist.mp4 42.83M
| | ├──4import和encode.mp4 133.98M
| | ├──5encode_decode.mp4 103.45M
| | ├──6动量和正态分布均值.mp4 184.84M
| | ├──7test.mp4 141.73M
| | ├──8VAE_mnist_predict.mp4 131.87M
| | └──9CVAE.mp4 106.61M
| ├──4多GPU和多线程数据处理
| | ├──10buffer_CelebA.mp4 186.75M
| | ├──11CelebA_标签.mp4 153.39M
| | ├──12face_recog.mp4 107.13M
| | ├──13validation_precise.mp4 192.90M
| | ├──14call_train.mp4 148.24M
| | ├──15复习BP_面向对象.mp4 127.87M
| | ├──16复习_解迭代法_递归.mp4 136.28M
| | ├──17递归_三loss的分析.mp4 106.18M
| | ├──1多GPU.mp4 81.15M
| | ├──2多GPU框架.mp4 279.82M
| | ├──3语义的运算和变量重用.mp4 118.29M
| | ├──4多GPU训练.mp4 136.35M
| | ├──5CelebA样本读取.mp4 88.01M
| | ├──6读CelebA中的样本.mp4 115.60M
| | ├──7Thread和Lock.mp4 119.59M
| | ├──8Buffer.mp4 120.19M
| | └──9BufferDS.mp4 174.12M
| ├──5人脸生成和人脸对比
| | ├──10ResNet实现（一）.mp4 111.29M
| | ├──11ResNet实现（二）.mp4 153.00M
| | ├──12BN的实现.mp4 140.61M
| | ├──13transpose_resnet.mp4 176.34M
| | ├──14结伴学习.mp4 198.00M
| | ├──15语义分割和实例分割.mp4 117.99M
| | ├──16递归_CV2.mp4 126.50M
| | ├──17UNet的实现.mp4 120.05M
| | ├──18Inception.mp4 188.66M
| | ├──19InceptionV3.mp4 115.16M
| | ├──1复习和人脸生成.mp4 119.95M
| | ├──20人脸对比和夹角相似度.mp4 67.21M
| | ├──21人脸1比1对比_L2正则化_夹角余弦_倍数.mp4 97.11M
| | ├──22ArcFace_人脸对比.mp4 189.65M
| | ├──2人脸生成模型.mp4 138.89M
| | ├──3训练.mp4 170.95M
| | ├──4生成人脸.mp4 123.62M
| | ├──5ResNet初步和L1L2正则化.mp4 126.15M
| | ├──6ResNet50结构.mp4 133.32M
| | ├──7人脸转化测试.mp4 140.66M
| | ├──8BN原理.mp4 62.75M
| | └──9TF对BN操作的实现.mp4 134.37M
| ├──6股票预测和生成唐诗
| | ├──10藏头诗_LSTM变体_双向RNN.mp4 119.19M
| | ├──11NLP应用_简历_.mp4 166.04M
| | ├──12一对一_一对多_多对一.mp4 157.27M
| | ├──13多对多模型_字词向量.mp4 86.82M
| | ├──14没有梯度的操作_索引操作.mp4 94.01M
| | ├──15翻译模型.mp4 127.46M
| | ├──16注意力.mp4 106.48M
| | ├──17注意力实现_IndexedSlices.mp4 46.55M
| | ├──18使用新框架.mp4 131.23M
| | ├──19使用注意力.mp4 149.18M
| | ├──1RNN.mp4 151.68M
| | ├──20阅读理解.mp4 58.44M
| | ├──21阅读理解的实现.mp4 164.76M
| | ├──22多轮对话的样本和子样本.mp4 146.08M
| | ├──23协程和yield.mp4 85.08M
| | ├──24有限状态自动机.mp4 87.34M
| | ├──25有限状态自动机的实现.mp4 128.54M
| | ├──2股票预测.mp4 126.92M
| | ├──3my_LSTM.mp4 195.02M
| | ├──4读全唐诗.mp4 180.69M
| | ├──5使用LSTM.mp4 127.92M
| | ├──6多层RNN和Dropout.mp4 167.76M
| | ├──7精确度.mp4 141.31M
| | ├──8生成唐诗.mp4 172.34M
| | └──9优化唐诗生成_起头诗.mp4 127.56M
| ├──7GAN模型的训练和测试
| | ├──10StarGAN的实现.mp4 146.63M
| | ├──11WGAN原理和实现.mp4 125.58M
| | ├──12WGAN论文解读.mp4 191.62M
| | ├──13WGAN的剪切操作.mp4 136.38M
| | ├──14关于Ncritic.mp4 5.04M
| | ├──15计算机组成_动量优化器.mp4 128.94M
| | ├──16RMSProp优化器_Adam优化器.mp4 136.83M
| | ├──17复习和练习.mp4 192.36M
| | ├──1GAN初步.mp4 117.56M
| | ├──2GAN_mnist.mp4 153.90M
| | ├──3训练GAN.mp4 76.53M
| | ├──4测试GAN.mp4 112.33M
| | ├──5CGAN模型结构和训练.mp4 105.25M
| | ├──6复习_练习.mp4 124.31M
| | ├──7Pix2Pix简介.mp4 184.89M
| | ├──8训练Pix2Pix.mp4 167.05M
| | └──9StarGAN.mp4 155.08M
| ├──8作品集展示
| | ├──1复习_修改框架_协议_端口.mp4 193.28M
| | ├──2tornado__ioloop.mp4 94.07M
| | ├──3网页跳转_form_多元多分类.mp4 172.11M
| | ├──4前端_唐诗创作.mp4 110.84M
| | ├──5web_唐诗.mp4 130.67M
| | ├──6web_framework.mp4 128.28M
| | ├──7网页上启动一个训练.mp4 163.12M
| | ├──8新训练.mp4 91.31M
| | └──9更改lr等.mp4 128.36M
| ├──9目标检测算法
| | ├──10绝对相对坐标.mp4 105.70M
| | ├──11训练RCNN.mp4 132.35M
| | ├──12SPP算法.mp4 138.18M
| | ├──13SPP算法的实现.mp4 87.92M
| | ├──14FasterRCNN_RPN_锚框.mp4 145.73M
| | ├──15SSD原理.mp4 176.40M
| | ├──16SSD的张量.mp4 144.55M
| | ├──17SSD的实现.mp4 85.59M
| | ├──18SSD模型_数据准备.mp4 122.47M
| | ├──19NMS的改造.mp4 199.12M
| | ├──1目标检测的目的.mp4 143.86M
| | ├──20情商_SSD一个FM的实现.mp4 181.89M
| | ├──21多个FM.mp4 201.46M
| | ├──22多FM的实现.mp4 178.52M
| | ├──23使用RCNN.mp4 100.22M
| | ├──24YOLO.mp4 129.09M
| | ├──25复习_12小球问题.mp4 132.38M
| | ├──26十二小球和三位三进制.mp4 196.30M
| | ├──27十二小球问题编程.mp4 115.71M
| | ├──28复习卷积.mp4 93.24M
| | ├──29梯度分析.mp4 56.43M
| | ├──2正负框_坐标变换.mp4 91.81M
| | ├──30复习梯度.mp4 74.48M
| | ├──3候选框_绑定框_模型的输入输出.mp4 171.31M
| | ├──4NMS算法_RCNN实现.mp4 132.53M
| | ├──5候选框_MyDS_大样本.mp4 191.53M
| | ├──6NMS的实现.mp4 95.38M
| | ├──7计算IOU.mp4 196.25M
| | ├──8NMS实现.mp4 157.10M
| | └──9next_batch_yield_from.mp4 117.03M
| └──人工智能算法培训课程1（配套课件）-20221212
| | └──人工智能算法培训课程1（配套课件）
└──人工智能算法培训课程 2
| └──主题1
| | └──Deep Learning Neural Networks深度学习神经网络
