高端AI战略！MSB全新人工智能高端课 170G深入学习高级人工智能技术和企业级AI应用

课程介绍

作为一门高端的人工智能课程，学习体验非常丰富和充实。在这门课程中，我学习了许多与人工智能相关的概念、技术和应用，为我未来的职业发展提供了巨大的帮助和支持。

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这门课程重点介绍了机器学习、深度学习和神经网络等基础概念，让我深入了解了人工智能的基础原理和实现方式。在这一基础上，我学习了自然语言处理、计算机视觉、机器人技术和智能推荐等应用领域的实际应用案例，这让我更好地了解了人工智能技术在不同领域的应用场景和优势。

通过学习各种企业案例，我深入了解了人工智能技术在不同行业的落地实践和创新模式。同时，这门课程也教授了企业如何构建自己的人工智能团队、如何将人工智能技术应用到企业的业务中，以及如何实现人工智能与企业战略的有机结合，这让我对未来的职业规划有了更清晰的思路和方向。

我认为这门课程的最大优势在于它的实践性。通过丰富的实验和项目实践，我不仅能够巩固所学的理论知识，更能够提高我的实际应用能力和团队协作能力。这门课程的大量实践环节，让我能够更好地理解人工智能技术的应用方法和实现过程，为我未来的职业发展提供了强大的支持。

课程目录

高端AI战略！MSB全新人工智能高端课
├─ 01、人工智能1期
│    ├─ 1.概述and特征提取.mp4
│    ├─ 10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4
│    ├─ 11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4
│    ├─ 12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4
│    ├─ 13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4
│    ├─ 14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4
│    ├─ 15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4
│    ├─ 16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4
│    ├─ 17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4
│    ├─ 18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4
│    ├─ 19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4
│    ├─ 2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4
│    ├─ 20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4
│    ├─ 21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4
│    ├─ 22.多分类函数softmax和学习方法.mp4
│    ├─ 23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4
│    ├─ 24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4
│    ├─ 25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4
│    ├─ 26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4
│    ├─ 27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4
│    ├─ 28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4
│    ├─ 29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4
│    ├─ 3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4
│    ├─ 30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4
│    ├─ 31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4
│    ├─ 32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4
│    ├─ 33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4
│    ├─ 34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4
│    ├─ 35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4
│    ├─ 36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4
│    ├─ 37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4
│    ├─ 38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4
│    ├─ 39.一期课程内容总结.mp4
│    ├─ 4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4
│    ├─ 40.常见面试题解读01.mp4
│    ├─ 41.常见面试题解读02.mp4
│    ├─ 42.如何写简历.mp4
│    ├─ 43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4
│    ├─ 44.逻辑回归和神经元.mp4
│    ├─ 45.BP算法原理和训练方法.mp4
│    ├─ 46.常见激活函数讲解.mp4
│    ├─ 47.图像分类在企业中的应用.mp4
│    ├─ 48.卷积的基本思想.mp4
│    ├─ 5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4
│    ├─ 6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4
│    ├─ 7.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4
│    ├─ 8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4
│    └─ 9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4
├─ 02、人工智能2期
│    ├─ PART1
│    │    ├─ 1.开班典礼_学前必看.mp4
│    │    ├─ 2.FM模型.mp4
│    │    └─ 3.推荐系统之协同过滤.mp4
│    └─ PART2
│           ├─ 10.端到端语音合成声学模型.mp4
│           ├─ 11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4
│           ├─ 12.LSTM和ELMO.mp4
│           ├─ 13.实战项目：智能输入法.mp4
│           ├─ 14.输入法项目之新词发现.mp4
│           ├─ 15.注意力模型Attention.mp4
│           ├─ 16.注意力模型Self-Attention.mp4
│           ├─ 17.Transformer和Bert.mp4
│           ├─ 18.图像之文本检测.mp4
│           ├─ 19.图像之文本识别.mp4
│           ├─ 20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4
│           ├─ 21.文本分类项目：基本模型回顾 - NB、SVM.mp4
│           ├─ 22.文本分类项目：基本模型回顾 - FastText.mp4
│           ├─ 23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4
│           ├─ 24.文本分类项目：系统优化：实体信息.mp4
│           ├─ 25.文本分类项目： 系统优化：图片分类.mp4
│           ├─ 26.文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN.mp4
│           ├─ 27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4
│           ├─ 28.高级图像技术1.mp4
│           ├─ 29.高级图像技术2.mp4
│           ├─ 30.高级图像技术3.mp4
│           ├─ 31.高级图像技术4.mp4
│           ├─ 32.海外项目：推荐系统入门简介.mp4
│           ├─ 33.海外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4
│           ├─ 34.海外项目：数据预处理.mp4
│           ├─ 35.CTR预估算法sparselogistics regression.mp4
│           ├─ 36.深度学习入门.mp4
│           ├─ 37.海外项目：CNN & LSTM详细讲解.mp4
│           ├─ 38.海外项目：self-attention 机制讲解.mp4
│           ├─ 39.海外项目：wide-deep model代码实战.mp4
│           ├─ 4.推荐系统之召回.mp4
│           ├─ 40.智能聊天机器人1.mp4
│           ├─ 41.智能聊天机器人2.mp4
│           ├─ 5.推荐系统之排序1.mp4
│           ├─ 6.推荐系统之排序2.mp4
│           ├─ 7.RNN和LSTM.mp4
│           ├─ 8.语音合成方法介绍.mp4
│           └─ 9.语音合成前端.mp4
├─ 03、人工智能3期
│    ├─ PART1
│    │    ├─ 1.信息论入门-概率和信息.mp4
│    │    └─ 2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4
│    └─ PART2
│           ├─ 10.AI架构设计.mp4
│           ├─ 11.推荐系统综述.mp4
│           ├─ 12.量化投资概述：量化投资靠什么赚钱.mp4
│           ├─ 14.量化投资概述：交易市场介绍.mp4
│           ├─ 15.量化投资概述：策略类型介绍.mp4
│           ├─ 16.生成模型GAN.mp4
│           ├─ 17.量化投资概述：风险案例.mp4
│           ├─ 18.量化投资概述：量化工具，AI应用案例.mp4
│           ├─ 19.生成模型VAE.mp4
│           ├─ 20.GAN背后的秘密.mp4
│           ├─ 21.量化投资概述：机器学习模型应用基础.mp4
│           ├─ 22.量化投资概述：交易行为举例.mp4
│           ├─ 23.PageRank算法1.mp4
│           ├─ 24.PageRank算法2.mp4
│           ├─ 25.期货量化交易：远期和期货介绍.mp4
│           ├─ 26.期货量化交易：远期和期货定价.mp4
│           ├─ 27.期货量化交易：远期和期货应用.mp4
│           ├─ 28.期货量化交易：套期保值策略.mp4
│           ├─ 29.textrank算法.mp4
│           ├─ 3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mp4
│           ├─ 30.node2vec算法.mp4
│           ├─ 31.期货量化交易：套期保值计算.mp4
│           ├─ 32.期货量化交易：CAT产品及策略概述.mp4
│           ├─ 35.期货量化交易：图模型在推荐系统中的应用.mp4
│           ├─ 36.图模型在推荐系统中的应用2.mp4
│           ├─ 37.bert和他的朋友们.mp4
│           ├─ 37.bert和他的朋友们2.mp4
│           ├─ 38.期货量化交易：套利策略.mp4
│           ├─ 4.从信息论的角度解读机器学习.mp4
│           ├─ 40.期货量化交易：策略回测.mp4
│           ├─ 41.bert和他的朋友们3.mp4
│           ├─ 42.bert和他的朋友们4.mp4
│           ├─ 43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4
│           ├─ 44.高频交易：高频数据及因子计算.mp4
│           ├─ 46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4
│           ├─ 46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4
│           ├─ 47.高频交易：高频交易案例.mp4
│           ├─ 48.高频交易：高频交易回测.mp4
│           ├─ 49.语音识别之语音信号基础.mp4
│           ├─ 5.矩阵求导术.mp4
│           ├─ 50.语音识别之语音信号基础2.mp4
│           ├─ 51.语音识别之特征处理及HMM模型.mp4
│           ├─ 52.高频交易：高频因子挖掘及高频做市策略.mp4
│           ├─ 53.强化学习量化交易应用.mp4
│           ├─ 53.强化学习量化交易应用2.mp4
│           ├─ 54.股票量化交易：股票发行.mp4
│           ├─ 54.股票量化交易：股票发行2.mp4
│           ├─ 55.股票量化交易：打新策略及风险衡量2.mp4
│           ├─ 56.HMM-GMM模型.mp4
│           ├─ 56.HMM-GMM模型2.mp4
│           ├─ 57.股票量化交易：现代投资组合理论.mp4
│           ├─ 57.股票量化交易：现代投资组合理论2.mp4
│           ├─ 58.语音识别实战一.mp4
│           ├─ 58.语音识别实战一2.mp4
│           ├─ 59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4
│           ├─ 59.股票量化交易：多因子模型理论.mp4
│           ├─ 6.文本分类速览1.mp4
│           ├─ 60.语音识别实战一.mp4
│           ├─ 7.文本分类速览2.mp4
│           ├─ 8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4
│           └─ 9.面试指导.mp4
├─ 04、人工智能4期
│    ├─ 1.数据的量化和特征提取.mp4
│    ├─ 10.深度学习入门.mp4
│    ├─ 11.梯度下降和矩阵求导.mp4
│    ├─ 12.速精机器学习12.mp4
│    ├─ 13.速精机器学习13.mp4
│    ├─ 14.速精机器学习14.mp4
│    ├─ 15.速精机器学习15.mp4
│    ├─ 16.速精机器学习16.mp4
│    ├─ 17.速精机器学习17.mp4
│    ├─ 18.速精机器学习18.mp4
│    ├─ 19.速精机器学习19.mp4
│    ├─ 2.数据的量化和特征提取2.mp4
│    ├─ 20.速精机器学习20.mp4
│    ├─ 21.速精机器学习21.mp4
│    ├─ 22.速精机器学习22.mp4
│    ├─ 23.速精机器学习23.mp4
│    ├─ 24.速精机器学习24.mp4
│    ├─ 3.线性回归.mp4
│    ├─ 4.逻辑回归.mp4
│    ├─ 5.损失函数和正则项.mp4
│    ├─ 6.分类模型的评价指标和多分类.mp4
│    ├─ 7.逻辑回归的高级技巧.mp4
│    ├─ 8.FM模型.mp4
│    └─ 9.Kmeans.mp4
└─ 05、课件
       └─ 课件
              ├─ 01_AI一期课程资料.zip
              ├─ 02_AI二期课程资料.zip
              ├─ 03_AI三期课程资料.zip
              └─ 04_AI四期课程资料.zip

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