卢菁博士-人工智能AI大模型体系课-进阶

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01_距离精讲.mp4
02_向量数据库基础.mp4
03_Annoy原理和手写线性回归.mp4
04_逻辑回归的分类间隔，线性不可分问题，FM模型.mp4
05_特征选择和正则化.mp4
06_Dropout技术，模型集成，多分类和多标签.mp4
07_过拟合、欠拟合，树模型.mp4
08_ID3，C4.5，Cart树.mp4
09_集成学习，dropout，GBDT.mp4
10_GBDT和XGboost.mp4
11_实战项目以图搜图-resnet.mp4
12_以图搜图.mp4
13_GAN模型的原理和实战.mp4
14_GAN模型背后的数学原理以及训练技巧.mp4
15_推土机距离和WGan.mp4
16_AIGC和扩散学习.mp4
17_NLP系列1：NLP发展脉络和BERT模型.mp4
18_NLP系列2：Bert的改良版本和T5模型.mp4
19_NLP系列3：GPT系列模型.mp4
20_项目实战：huggingface和文本分类.mp4
21_实战项目：文本纠错和Bart模型.mp4
22_零样本学习和小样本学习.mp4
23_智能文本摘要和关键词提取.mp4
24_聊天机器人和chatgpt.mp4
25_目标检测yolo和transformer.mp4
26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4
27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4
28_乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习.mp4
29_乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战.mp4
30_大模型训练为什么这么难.mp4
31_ChatGPT的技术发展路径和带来的影响.mp4
32_推荐系统1：推荐系统概述.mp4
33_推荐系统2：召回环节.mp4
34_推荐系统3：召回和AB测试[.mp4
35_推荐系统4：排序（上）.mp4
36_推荐系统5：排序（下）.mp4
37_推荐系统6：内容分类和打标.mp4