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路飞Python人工智能AI工程师
  第06模块：深度学习框架-Tensorflow2版本实战（旧）
  第01模块：Python快速入门（新）
  第09模块：深度学习必备框架实战（PyTorch+Tensorflow）（新）
  课件资料
  第15模块：NLP通用框架BERT项目实战（新）
  解压密码.txt
  1.13 SMOTE样本生成策略.mp4
  1.7 模型评估方法与召回率.mp4
  2.3 可视化展示与特征重要性.mp4
  6.6 数据探索概述.mp4
  1.4 下采样数据集制作.mp4
  2.5 数据与特征对结果的影响.mp4
  1.3 数据标准化处理.mp4
  3.3 文本关键词提取.mp4
  4.2 数据集整合.mp4
  1.2 项目挑战与解决方案制定.mp4
  1.8 正则化惩罚项.mp4
  1.14 过采样效果与项目总结.mp4
  5.1 fbprophet股价预测任务概述.mp4
  6.4 构建用户特征表单.mp4
  3.2 中文分词与停用词过滤.mp4
  1.9 训练逻辑回归模型.mp4
  2.7 网格与随机参数选择.mp4
  3.5 贝叶斯建模结果.mp4
  1.6 数据集切分.mp4
  2.8 随机参数选择方法实践.mp4
  6.1 项目与数据介绍.mp4
  6.9 基本特征构造.mp4
  5.5 突变点调参.mp4
  2.6 效率对比分析.mp4
  4.4 物品相似度计算与推荐.mp4
  2.4 加入新的数据与特征.mp4
  1.5 交叉验证.mp4
  6.12 Xgboost模型.mp4
  5.2 时间序列分析.mp4
  6.8 特征工程.mp4
  2.2 基本随机森林模型建立.mp4
  2.9 调参优化细节.mp4
  4.5 SVD矩阵分解.mp4
  1.1 任务目标解读.mp4
  6.5 构建商品特征表单.mp4
  5.4 亚马逊股价趋势.mp4
  3.6 TF_IDF特征分析对比.mp4
  6.3 数据检查.mp4
  6.7 购买因素分析.mp4
  3.1 新闻数据与任务概述.mp4
  1.11 测试集遇到的问题.mp4
  4.1 音乐推荐任务概述.mp4
  1.12 阈值对结果的影响.mp4
  6.2 数据挖掘流程.mp4
  6.11 累积行为特征.mp4
  6.10 行为特征.mp4
  2.1 基于随机森林的气温预测任务概述.mp4
  4.3 基于物品的协同过滤.mp4
  5.3 fbprophet时间序列预测实例.mp4
  1.10 混淆矩阵评估分析.mp4
  3.4 词袋模型.mp4
  4-deepsort源码解读
  7.2 网络架构.mp4
  2.10 额外补充：VISDOM可视化配置.mp4
  2.7 判别网络模块构造.mp4
  6.4 生成器构造模块解读.mp4
  4.2 测试效果演示.mp4
  4.10 测试模块效果与实验分析.mp4
  9.3 Vision模块功能解读.mp4
  10.2 卷积网络涉及参数解读.mp4
  6.8 判别器模块解读.mp4
  5.1 论文整体思路与架构解读.mp4
  9.2 网络流程解读.mp4
  4.8 损失计算详细过程.mp4
  6.3 数据预处理与声音特征提取.mp4
  10.3 网络架构配置.mp4
  8.8 网络迭代训练.mp4
  2.9 生成与判别损失函数指定.mp4
  4.3 项目参数解析.mp4
  1.3 损失函数解释说明.mp4
  8.2 网络架构.mp4
  7.7 VGG特征提取网络.mp4
  7.4 数据加载与配置.mp4
  9.6 数据预处理与数据增强模块.mp4
  2.4 Cycle开源项目简介.mp4
  3.7 损失函数公式解析.mp4
  5.7 判别器模块分析.mp4
  5.3 语音特征提取.mp4
  3.1 stargan效果演示分析.mp4
  9.10 加载训练好的网络模型.mp4
  9.12 实现训练模块.mp4
  9.9 迁移学习策略.mp4
  4.5 所有网络模块构建实例.mp4
  9.11 优化器模块配置.mp4
  2.1 CycleGan网络所需数据.mp4
  3.3 建模流程分析.mp4
  4.9 生成模块损失计算.mp4
  4.4 生成器模块源码解读.mp4
  6.1 数据与项目文件解读.mp4
  9.13 训练结果与模型保存.mp4
  5.2 VCC2016输入数据.mp4
  8.3 细节设计.mp4
  7.1 论文概述.mp4
  9.15 额外补充.Resnet论文解读.mp4
  7.6 判别模块.mp4
  4.1 项目配置与数据源下载.mp4
  9.7 Batch数据制作.mp4
  2.6 生成网络模块构造.mp4
  1.1 对抗生成网络通俗解释.mp4
  2.8 损失函数：identity loss计算方法.mp4
  8.9 测试模块.mp4
  8.7 网络结构配置.mp4
  1.2 GAN网络组成.mp4
  7.3 数据与环境配置.mp4
  10.1 猫狗识别任务与数据简介.mp4
  6.10 源码损失计算流程.mp4
  8.1 论文概述.mp4
  5.5 InstanceNorm的作用解读.mp4
  3.5 V2版本在整体网络架构.mp4
  3.6 编码器训练方法.mp4
  3.8 训练过程分析.mp4
  8.5 数据与项目概述.mp4
  6.2 环境配置与工具包安装.mp4
  8.4 论文总结.mp4
  2.2 CycleGan整体网络架构.mp4
  6.11 测试模块生成转换语音.mp4
  6.5 下采样与上采样操作.mp4
  10.4 卷积模型训练与识别效果展示.mp4
  9.16 额外补充.Resnet网络架构解读.mp4
  6.9 论文损失函数.mp4
  6.7 生成器前向传播维度变化.mp4
  3.2 网络架构整体思路解读.mp4
  9.5 图像增强的作用.mp4
  7.9 测试模块.mp4
  2.5 数据读取与预处理操作.mp4
  9.4 分类任务数据集定义与配置.mp4
  4.7 判别器损失计算.mp4
  4.6 数据读取模块分析.mp4
  8.6 参数基本设计.mp4
  1.5 生成与判别网络定义.mp4
  9.8 迁移学习的目标.mp4
  2.3 PatchGan判别网络原理.mp4
  7.5 生成模块.mp4
  3.4 V1版本存在的问题及后续改进思路.mp4
  7.8 损失函数与训练.mp4
  1.4 数据读取模块.mp4
  9.1 卷积网络参数定义.mp4
  9.14 加载模型对测试数据进行预测.mp4
  6.6 starganvc2版本标签输入分析.mp4
  5.4 生成器模型架构分析.mp4
  5.6 AdaIn的目的与效果.mp4
  6.5 疾病引起原因分析实战.mp4
  11.8 自定义特征.mp4
  2.3 房价随星期变化的可视化展示.mp4
  1.3 提升度的作用.mp4
  11.1 数据任务介绍及缺失值处理.mp4
  12.3 图像特征编码.mp4
  1.1 关联规则概述.mp4
  1.5 数据集制作.mp4
  6.1 模型解释方法与实践.mp4
  10.7 sklearn工具包预处理模块.mp4
  2.1 数据与任务分析.mp4
  7.1 Python字符串处理.mp4
  10.8 离散属性特征处理.mp4
  10.12 构建回归模型.mp4
  7.9 Spacy工具包.mp4
  7.10 名字实体匹配.mp4
  4.1 数据任务分析.mp4
  2.9 训练与评估.mp4
  7.14 词云展示.mp4
  7.5 NLTK工具包简介.mp4
  4.8 生成输出结果.mp4
  4.6 输入数据制作.mp4
  11.11 必杀神奇：lightgbm.mp4
  10.10 序列化执行预处理操作.mp4
  10.9 构建合适的特征.mp4
  3.6 得出推荐结果.mp4
  8.4 CBOW与Skip_gram模型.mp4
  7.3 正则表达式基本语法.mp4
  7.11 恐怖袭击分析.mp4
  7.13 结巴分词器.mp4
  9.3 词袋模型分析.mp4
  12.6 聚类效果可视化展示.mp4
  7.7 词性标注.mp4
  1.6 电影数据集题材关联分析.mp4
  12.2 图片数据导入.mp4
  10.1 数据与任务介绍.mp4
  2.2 提取月份信息进行统计分析.mp4
  4.5 标签变换.mp4
  5.2 数据问题探索与解决方案.mp4
  11.3 特征展示分析.mp4
  1.2 支持度与置信度.mp4
  7.4 常用函数介绍.mp4
  8.2 模型整体框架.mp4
  6.3 双变量分析.mp4
  11.5 部分特征分析与可视化.mp4
  9.5 word2vec词向量模型.mp4
  12.1 数据与任务流程分析.mp4
  9.4 TFIDF模型.mp4
  10.2 数据分析与可视化展示.mp4
  11.2 EDA数据探索分析.mp4
  5.7 随机森林建模.mp4
  11.4 KDEPLOT展示.mp4
  5.6 热度图展示.mp4
  2.4 房屋信息指标分析.mp4
  3.1 数据与任务介绍.mp4
  8.1 词向量模型通俗解释.mp4
  3.3 ngram结果可视化展示.mp4
  7.6 停用词过滤.mp4
  3.2 文本词频统计.mp4
  4.2 特征工程制作.mp4
  4.7 Xgboost训练模型.mp4
  12.4 数组保存与读取.mp4
  6.2 部分依赖图解释.mp4
  3.5 相似度计算.mp4
  5.3 剔除开挂数据.mp4
  4.3 统计指标生成.mp4
  8.3 训练数据构建.mp4
  5.1 数据与任务简介.mp4
  11.10 结果评估.mp4
  10.6 缺失值填充.mp4
  10.4 加载数据坐标到实际地图中进行分析.mp4
  2.7 预处理与建模准备.mp4
  9.6 深度学习模型.mp4
  9.1 任务概述.mp4
  1.4 Python实战关联规则.mp4
  9.2 词袋模型.mp4
  5.4 类别变量处理.mp4
  6.4 ShapValues指标分析.mp4
  10.5 特征相关性分析.mp4
  5.5 绘图统计分析.mp4
  7.12 统计分析结果.mp4
  11.6 数据检查与特征工程.mp4
  11.9 逻辑回归模型.mp4
  7.8 数据清洗实例.mp4
  3.4 文本清洗.mp4
  2.8 随机森林与LightGBM.mp4
  7.2 正则常用符号.mp4
  2.5 提取房屋常见设施.mp4
  11.7 多项式特征.mp4
  2.6 房屋规格热度图分析.mp4
  10.11 完成所有预处理操作.mp4
  12.5 得出聚类结果.mp4
  8.5 负采样方案.mp4
  4.4 特征信息提取.mp4
  5.8 特征重要性.mp4
  10.3 连续值离散化与可视化细节.mp4
  2-pandas（新）
  8-可视化库-Seaborn
  4-seaborn可视化（新）
  3-matplotlib绘图 (新)
  1-numpy（新）
  7-可视化库-Matplotlib
  4.6 负采样方案.mp4
  4.2 词向量模型通俗解释.mp4
  1.1 深度学习要解决的问题.mp4
  3.8 池化层的作用.mp4
  2.6 神经网络过拟合解决方法.mp4
  3.1 卷积神经网络应用领域.mp4

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