人工智能初体验 万门大学
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| ├──课程资料
| ├──1.1什么是人工智能.mp4 107.10M
| ├──1.2人工智能是如何实现的.mp4 124.81M
| ├──1.3人工智能的分类.mp4 50.76M
| ├──1.4如何学习人工智能.mp4 34.53M
| ├──1.5本课的人工智能学习环境.mp4 13.72M
| ├──10.1什么是目标检测.mp4 20.65M
| ├──10.2我们生活中的目标检测应用.mp4 117.66M
| ├──10.3常用的目标检测框架、算法.mp4 8.42M
| ├──10.4目标检测训练用数据集.mp4 48.48M
| ├──10.5目标检测实现基本原理.mp4 34.41M
| ├──10.6目标检测代码解读（一）.mp4 197.26M
| ├──10.7目标检测代码解读（二）.mp4 141.33M
| ├──10.8目标检测训练和验证.mp4 48.46M
| ├──11.1目标检测的样本集构成.mp4 15.99M
| ├──11.2样本集拍摄技巧.mp4 20.72M
| ├──11.3样本集预处理和增强.mp4 34.11M
| ├──11.4样本集制作工具与使用.mp4 42.22M
| ├──11.5一起动手做数据集.mp4 3.32M
| ├──11.6实战：制作数据集（一）.mp4 68.97M
| ├──11.7实战：制作数据集（二）.mp4 95.89M
| ├──12.1什么是高精度目标检测.mp4 17.73M
| ├──12.2Faster RCNN的基本原理.mp4 9.44M
| ├──12.3Faster RCNN算法和框架.mp4 21.19M
| ├──12.4实战：Faster RCNN的实现.mp4 63.99M
| ├──12.5实战：Faster RCNN的预测.mp4 31.51M
| ├──13.1什么是自然语言处理.mp4 15.04M
| ├──13.2自然语言处理的业务场景.mp4 5.62M
| ├──13.3计算机对语言处理的原理.mp4 23.87M
| ├──13.4Keras实现自然语言处理的步骤.mp4 11.72M
| ├──13.5实战：IMDB电影评论分类（一）.mp4 58.59M
| ├──13.6实战：IMDB电影评论分类（二）.mp4 61.04M
| ├──14.1什么是非监督学习.mp4 19.65M
| ├──14.2非监督学习的业务场景.mp4 16.74M
| ├──14.3非监督之自动编码.mp4 25.09M
| ├──14.4代码结构解读.mp4 9.44M
| ├──14.5实战：非监督自编码聚类（一）.mp4 40.97M
| ├──14.6实战：非监督自编码聚类（二）.mp4 60.25M
| ├──15.1显卡运算适用范围.mp4 8.05M
| ├──15.2评估显卡算力的几个指标.mp4 12.34M
| ├──15.3算力显卡安装步骤.mp4 22.90M
| ├──15.4课程结语.mp4 7.45M
| ├──2.1AI环境搭建.mp4 86.60M
| ├──2.2AI名词解释：基础概念.mp4 53.26M
| ├──2.3AI名词解释：网络层的概念.mp4 50.27M
| ├──2.4AI名词解释：重要的运算函数.mp4 9.05M
| ├──2.5AI名词解释：神经网络的重要概念.mp4 33.46M
| ├──2.6AI名词解释：神经网络的数据概念.mp4 25.63M
| ├──2.7带你认识AI代码布局.mp4 41.27M
| ├──3.1本课前言.mp4 17.04M
| ├──3.2图片预处理和数据结构的理解.mp4 190.27M
| ├──3.3MNIST数据集下载和存放.mp4 67.72M
| ├──3.4通俗说神经网络学习过程.mp4 76.49M
| ├──3.5用全连接层搭建网络（一）.mp4 106.17M
| ├──3.6用全连接层搭建网络（二）.mp4 48.43M
| ├──3.7用全连接层搭建网络（三）.mp4 61.73M
| ├──4.1实战：手写数字识别神经网络（一）.mp4 85.37M
| ├──4.2实战：手写数字识别神经网络（二）.mp4 111.90M
| ├──4.3实战：手写数字识别神经网络（三）.mp4 83.86M
| ├──5.1什么是卷积神经网络.mp4 23.13M
| ├──5.2卷积神经网络的原理.mp4 29.69M
| ├──5.3如何实现卷积神经网络.mp4 16.79M
| ├──5.4卷积网络和全连接网络对比.mp4 7.64M
| ├──5.5实战：构建卷积神经网络.mp4 61.99M
| ├──6.1制作自己数据集的方法和原理.mp4 29.89M
| ├──6.2如何制作自己的数据集.mp4 24.59M
| ├──6.3实战：制作数据集并训练猫狗识别（一）.mp4 25.28M
| ├──6.4实战：制作数据集并训练猫狗识别（二）.mp4 60.58M
| ├──6.5实战：制作数据集并训练猫狗识别（三）.mp4 43.11M
| ├──6.6实战：制作数据集并训练猫狗识别（四）.mp4 38.49M
| ├──7.1函数式模型和序列式模型.mp4 21.46M
| ├──7.2样本增强.mp4 26.04M
| ├──7.3深度网络VGG16的搭建.mp4 32.23M
| ├──7.4实战：函数式模型和序列式模型.mp4 24.29M
| ├──7.5实战：样本增强.mp4 16.30M
| ├──7.6实战：搭建VGG16网络.mp4 71.11M
| ├──8.1什么是强化训练.mp4 36.20M
| ├──8.2强化训练的环境.mp4 22.76M
| ├──8.3训练环境代码解析.mp4 17.97M
| ├──8.4强化训练的实现路径.mp4 7.33M
| ├──8.5实战：CartPole游戏强化训练（一）.mp4 39.35M
| ├──8.6实战：CartPole游戏强化训练（二）.mp4 27.47M
| ├──9.1环境搭建以及实现路径.mp4 14.72M
| ├──9.2游戏部分代码和游戏演示.mp4 20.90M
| ├──9.3训练部分代码讲解.mp4 46.31M
| └──9.4开始训练并验证模型.mp4 26.50M
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| ├──课程资料
| ├──1.1什么是人工智能.mp4 107.10M
| ├──1.2人工智能是如何实现的.mp4 124.81M
| ├──1.3人工智能的分类.mp4 50.76M
| ├──1.4如何学习人工智能.mp4 34.53M
| ├──1.5本课的人工智能学习环境.mp4 13.72M
| ├──10.1什么是目标检测.mp4 20.65M
| ├──10.2我们生活中的目标检测应用.mp4 117.66M
| ├──10.3常用的目标检测框架、算法.mp4 8.42M
| ├──10.4目标检测训练用数据集.mp4 48.48M
| ├──10.5目标检测实现基本原理.mp4 34.41M
| ├──10.6目标检测代码解读（一）.mp4 197.26M
| ├──10.7目标检测代码解读（二）.mp4 141.33M
| ├──10.8目标检测训练和验证.mp4 48.46M
| ├──11.1目标检测的样本集构成.mp4 15.99M
| ├──11.2样本集拍摄技巧.mp4 20.72M
| ├──11.3样本集预处理和增强.mp4 34.11M
| ├──11.4样本集制作工具与使用.mp4 42.22M
| ├──11.5一起动手做数据集.mp4 3.32M
| ├──11.6实战：制作数据集（一）.mp4 68.97M
| ├──11.7实战：制作数据集（二）.mp4 95.89M
| ├──12.1什么是高精度目标检测.mp4 17.73M
| ├──12.2Faster RCNN的基本原理.mp4 9.44M
| ├──12.3Faster RCNN算法和框架.mp4 21.19M
| ├──12.4实战：Faster RCNN的实现.mp4 63.99M
| ├──12.5实战：Faster RCNN的预测.mp4 31.51M
| ├──13.1什么是自然语言处理.mp4 15.04M
| ├──13.2自然语言处理的业务场景.mp4 5.62M
| ├──13.3计算机对语言处理的原理.mp4 23.87M
| ├──13.4Keras实现自然语言处理的步骤.mp4 11.72M
| ├──13.5实战：IMDB电影评论分类（一）.mp4 58.59M
| ├──13.6实战：IMDB电影评论分类（二）.mp4 61.04M
| ├──14.1什么是非监督学习.mp4 19.65M
| ├──14.2非监督学习的业务场景.mp4 16.74M
| ├──14.3非监督之自动编码.mp4 25.09M
| ├──14.4代码结构解读.mp4 9.44M
| ├──14.5实战：非监督自编码聚类（一）.mp4 40.97M
| ├──14.6实战：非监督自编码聚类（二）.mp4 60.25M
| ├──15.1显卡运算适用范围.mp4 8.05M
| ├──15.2评估显卡算力的几个指标.mp4 12.34M
| ├──15.3算力显卡安装步骤.mp4 22.90M
| ├──15.4课程结语.mp4 7.45M
| ├──2.1AI环境搭建.mp4 86.60M
| ├──2.2AI名词解释：基础概念.mp4 53.26M
| ├──2.3AI名词解释：网络层的概念.mp4 50.27M
| ├──2.4AI名词解释：重要的运算函数.mp4 9.05M
| ├──2.5AI名词解释：神经网络的重要概念.mp4 33.46M
| ├──2.6AI名词解释：神经网络的数据概念.mp4 25.63M
| ├──2.7带你认识AI代码布局.mp4 41.27M
| ├──3.1本课前言.mp4 17.04M
| ├──3.2图片预处理和数据结构的理解.mp4 190.27M
| ├──3.3MNIST数据集下载和存放.mp4 67.72M
| ├──3.4通俗说神经网络学习过程.mp4 76.49M
| ├──3.5用全连接层搭建网络（一）.mp4 106.17M
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| ├──4.1实战：手写数字识别神经网络（一）.mp4 85.37M
| ├──4.2实战：手写数字识别神经网络（二）.mp4 111.90M
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| ├──5.1什么是卷积神经网络.mp4 23.13M
| ├──5.2卷积神经网络的原理.mp4 29.69M
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| ├──5.5实战：构建卷积神经网络.mp4 61.99M
| ├──6.1制作自己数据集的方法和原理.mp4 29.89M
| ├──6.2如何制作自己的数据集.mp4 24.59M
| ├──6.3实战：制作数据集并训练猫狗识别（一）.mp4 25.28M
| ├──6.4实战：制作数据集并训练猫狗识别（二）.mp4 60.58M
| ├──6.5实战：制作数据集并训练猫狗识别（三）.mp4 43.11M
| ├──6.6实战：制作数据集并训练猫狗识别（四）.mp4 38.49M
| ├──7.1函数式模型和序列式模型.mp4 21.46M
| ├──7.2样本增强.mp4 26.04M
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| ├──8.1什么是强化训练.mp4 36.20M
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| ├──8.5实战：CartPole游戏强化训练（一）.mp4 39.35M
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| ├──9.1环境搭建以及实现路径.mp4 14.72M
| ├──9.2游戏部分代码和游戏演示.mp4 20.90M
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