卢菁博士AI进阶课：深度学习与实战应用

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2026-02-20 06:59:48
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本课程由人工智能专家卢菁博士精心设计，专为希望突破技术瓶颈的AI学习者和开发者打造。课程内容涵盖从基础到高级的AI技术，包括向量数据库、GAN模型、NLP系列、ChatGPT技术等，结合实战项目如以图搜图、乳腺癌识别等，帮助学员深入理解并应用AI技术。通过本课程，学员不仅能够掌握AI的核心算法和模型，还能通过实际项目经验提升解决复杂问题的能力，是进阶AI领域的必备学习资源。

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卢菁博士的人工智能体系课 (进阶版)7.67GB

01_1.距离精讲.mp4190.87MB

02_2.向量数据库基础.mp4174.43MB

03_3.Annoy原理和手写线性回归.mp4218.48MB

04_4.逻辑回归的分类间隔，线性不可分问题，FM模型.mp4213.13MB

05_5.特征选择和正则化.mp4242.98MB

06_6.Dropout技术，模型集成，多分类和多标签.mp4181.47MB

07_7.过拟合、欠拟合，树模型.mp4191MB

08_8.ID3，C4.5，Cart树.mp4192.25MB

09_9.集成学习，dropout，GBDT.mp4189.43MB

10_10.GBDT和XGboost.mp4318.04MB

11_11实战项目以图搜图-resnet.mp4191.79MB

12_12以图搜图.mp4169.27MB

13_13.GAN模型的原理和实战.mp4195.68MB

14_14.GAN模型背后的数学原理以及训练技巧.mp4221.81MB

15_15.推土机距离和WGan.mp4167.92MB

16_16.AIGC和扩散学习.mp4299.8MB

17_17.NLP系列1：NLP发展脉络和BERT模型.mp4196.48MB

18_18.NLP系列2：Bert的改良版本和T5模型.mp4139.06MB

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20_20.项目实战：huggingface和文本分类.mp4183.15MB

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22_22零样本学习和小样本学习.mp4229.59MB

23_23.智能文本摘要和关键词提取.mp4282.52MB

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26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4183.6MB

27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4142.85MB

28_乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习.mp4103.19MB

29_乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战.mp4150.02MB

30_大模型训练为什么这么难.mp4117.28MB

31_ChatGPT的技术发展路径和带来的影响.mp4177.64MB

32_推荐系统1：推荐系统概述.mp4168.37MB

33_推荐系统2：召回环节.mp4333.81MB

34_推荐系统3：召回和AB测试[.mp4357.39MB

35_推荐系统4：排序（上）.mp4380.52MB

36_推荐系统5：排序（下）.mp4130.68MB

37_推荐系统6：内容分类和打标.mp4282.29MB

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卢菁博士AI进阶课：深度学习与实战应用