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[机器学习/深度学习] Ai最前沿应用 事件检测+评论分析+目标检测+智慧医疗 人工智能最前沿 Ai环球大赛课程 |
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全面涵盖AI前沿应用领域： 本课程将引导学员深入了解事件检测、评论分析、目标检测和智慧医疗等热门领域，全面剖析其应用场景和技术原理。
AI环球大赛实战经验分享： 通过AI环球大赛的实战案例，学员将获得宝贵的实战经验，深入理解如何在复杂场景中运用所学知识解决实际问题。 交互式学习体验： 本课程注重实践，通过案例分析、项目实践和互动讨论，帮助学员深入理解并灵活运用所学概念。 行业专家指导： 由行业内资深专家担任导师，分享最新行业趋势、实践经验和技术突破，助力学员在AI领域取得更大突破。 课程内容概要： 事件检测： 探索事件检测技术的原理与应用，了解如何从海量数据中精准识别关键事件，为实际场景提供智能分析与预警。 评论分析： 深入研究自然语言处理技术，解析评论数据背后的情感和趋势，为企业决策提供有力支持。 目标检测： 着眼于计算机视觉领域，学习目标检测的算法和应用，掌握在图像和视频中快速准确地识别目标的关键技术。 智慧医疗： 深度挖掘AI在医疗领域的应用，包括疾病诊断、医学影像分析等，了解如何借助AI技术提升医疗服务水平。 ===============课程章节目录=============== 01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛 02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门） 03-【kaggle新赛】feedback-英语学习者语言知识评估大赛指导班(NLP·文本分类) 04-【kaggle新赛】Open Problems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘） 05-【CCF BDCI 2022】小样本分类大赛指导班（nlp任务） 06-【kaggle 新人赛】数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务） 07-【Kaggle新赛】DFL 德甲足球事件检测大赛指导班（CV·目标检测-视频分类） 08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班 09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班 10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务） 11-【kaggle新赛】信用违约预测大赛指导班（金融风控·结构化数据挖掘） 12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛 13-【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割） 14-【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度） 15-【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班(NLP·Token分类) 16-【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测) 17-03 数学基础 18-04 神经网络基础知识 19-01 python · AI&数据科学入门 20-深度学习PyTorch框架班 21-【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班 22-【Kaggle新赛】有毒评论识别大赛指导班（NLP·文本分类） ===============课程详细目录=============== (1)\01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛；目录中文件数:7个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─05-【01课】赛题介绍 + Kaggle平台学习 + 开发环境搭建 + 比赛数据探索性分析.mp4 ├─06-【02课】基于3D CNN的baseline代码讲解.mp4 ├─07-【03课】基于transformer的baseline代码讲解.mp4 ├─08-【04课】基于XGBoost的baseline代码讲解.mp4 (2)\02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）；目录中文件数:9个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4 ├─06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4 ├─07-【03课】特征工程实践.mp4 ├─08-【04课】pytorch实践-NCF实践.mp4 ├─09-【05课】数据挖掘中的文本信息的使用.mp4 ├─10-【06课】数据挖掘比赛中的Trick.mp4 (3)\03-【kaggle新赛】feedback-英语学习者语言知识评估大赛指导班(NLP·文本分类)；目录中文件数:7个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─05-【01课】赛题解析和baseline 详解.mp4 ├─06-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4 ├─07-【03课】NLP比赛提分技巧 - 1.mp4 ├─08-【04课】NLP比赛提分技巧 -2.mp4 (4)\04-【kaggle新赛】Open Problems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘）；目录中文件数:6个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─05-【01课】数据 EDA，题目分析.mp4 ├─06-【02课】baseline 代码介绍.mp4 ├─07-【03课】可能的上分点.mp4 (5)\05-【CCF BDCI 2022】小样本分类大赛指导班（nlp任务）；目录中文件数:9个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─05-【01课】赛题解析和baseline 详解.mp4 ├─06-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4 ├─07-【03课】小样本学习发展和应用.mp4 ├─08-【04课】NLP比赛提分技巧.mp4 ├─09-【05课】模型训练技巧分享.mp4 ├─10-【06课】往期kaggle文本分类比赛回顾.mp4 (6)\06-【kaggle 新人赛】数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务）；目录中文件数:7个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4 ├─06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4 ├─07-【03课】数据挖掘比赛中的神经网络Baseline.mp4 ├─08-【04课】数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合.mp4 (7)\07-【Kaggle新赛】DFL 德甲足球事件检测大赛指导班（CV·目标检测-视频分类）；目录中文件数:9个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4 ├─06-【02课】视频分类与图像分类.mp4 ├─07-【03课】数据扩增方法.mp4 ├─08-【04课】多模型集成方法.mp4 ├─09-【05课】历史视频比赛总结.mp4 ├─10-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4 (8)\08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班；目录中文件数:7个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4 ├─06-【02课】机器学习经典树模型的介绍以及实战.mp4 ├─07-【03课】TabTranformer原理详解.mp4 ├─08-【04课】比赛tricks和过往类似比赛讲解.mp4 (9)\09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班；目录中文件数:10个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─05-【01课】赛题介绍 + kaggle 平台学习 + 比赛数据探索性分析.mp4 ├─06-【02课】Baseline讲解.mp4 ├─07-【03课】往期肾小球比赛讲解.mp4 ├─08-【04课】额外的一个新比赛（待定） & 肾小球答疑.mp4 ├─09-【05课】额外的新比赛往期方案讲解.mp4 ├─10-【06课】理论知识补充.mp4 ├─11-【07课】复盘.mp4 (10)\10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务）；目录中文件数:10个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─05-【01课】赛题分析，EDA.mp4 ├─06-【02课】baseline基本讲解.mp4 ├─07-【03课】赛题理论知识讲解.mp4 ├─08-【04课】赛题trick讲解.mp4 ├─09-【05课】往期类似比赛讲解.mp4 ├─10-【06课】答疑.mp4 ├─11-【07课】比赛复盘.mp4 (11)\11-【kaggle新赛】信用违约预测大赛指导班（金融风控·结构化数据挖掘）；目录中文件数:9个 ├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4 ├─06-【02课】树模型介绍与调参.mp4 ├─07-【03课】深度学习模型搭建.mp4 ├─08-【04课】模型集成方法.mp4 ├─09-【05课】历史金融风控比赛总结.mp4 ├─10-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4 (12)\12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛；目录中文件数:6个 ├─02-【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解.mp4 ├─03-【02课】推荐系统中的召回算法.mp4 ├─04-【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法.mp4 ├─05-【04课】推荐系统中的排序算法.mp4 ├─06-【05课】推荐系统中的多目标算法.mp4 ├─07-【06课】知识图谱在推荐系统中的应用.mp4 (13)\13-【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割）；目录中文件数:10个 ├─01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 ├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 ├─05-【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析.mp4 ├─06-【02课】 Baseline讲解.mp4 ├─07-【03课】语义分割模型基础一，基础版.mp4 ├─08-【04课】 语义分割模型基础二- 进阶版.mp4 ├─09-【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解.mp4 ├─10-【06课】直播答疑.mp4 ├─11-【07课】比赛复盘.mp4 (14)\14-【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度）；目录中文件数:6个 ├─02-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4 ├─03-【02课】BERT预训练语言模型的介绍.mp4 ├─04-【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍.mp4 ├─05-【04课】比赛中的上分技巧.mp4 ├─06-【05课】模型融合以及比赛解答.mp4 ├─07-【06课】top方案的分享和比赛总结.mp4 (15)\15-【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班(NLP·Token分类)；目录中文件数:7个 ├─01-打造舒适的AI开发环境.mp4 ├─03-01-课赛题介绍+baseline详解.mp4 ├─04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战.mp4 ├─05-03课-BERT及其变种.mp4 ├─06-04课-代码实操课（kaggle环境）.mp4 ├─07-05课-BERT变种和比赛技巧.mp4 ├─08-06课-比赛总结和top方案分享.mp4 (16)\16-【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测)；目录中文件数:9个 ├─01-打造舒适的AI开发环境.mp4 ├─04-【先修指南】kaggle竞赛介绍.mp4 ├─08-【01课】开营第一课（直播回放）.mp4 ├─10-【02课】目标检测二阶段算法.mp4 ├─11-【03课】修改网络设计.mp4 ├─12-【04课】骨干网介绍和损失函数设计.mp4 ├─13-【05课】数据增强和调参.mp4 ├─14-【06】总结复盘.mp4 ├─15-【07课】TOP方案分享.mp4 (17)\17-03 数学基础；目录中文件数:40个 ├─02-【第一章】-1 导读课.mp4 ├─03-【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质.mp4 ├─04-【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置.mp4 ├─05-【第一章】-4 行列式的计算.mp4 ├─06-【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp4 ├─07-【第一章】-6 行列式按行列展开，代数余子式.mp4 ├─08-【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则.mp4 ├─09-【第一章】-8 矩阵的逆的引入.mp4 ├─10-【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4 ├─11-【第一章】-10 分块矩阵.mp4 ├─12-【第二章】-1 初等变换引入+三种矩阵初等变换以及三种初等矩阵以及矩阵标准型.mp4 ├─13-【第二章】-2 初等变换的性质以及逆矩阵的另一种简单求法.mp4 ├─14-【第二章】-3 矩阵秩的定义和性质以及线性方程组解的个数.mp4 ├─15-【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4 ├─16-【第二章】-5 向量的线性相关线性无关于可逆矩阵的关系+向量的内积范数正交规范正交基.mp4 ├─17-【第二章】-6 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质.mp4 ├─18-【第二章】-7 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质.mp4 ├─19-【第二章】-8 相似矩阵以及矩阵对角化+矩阵对角化的条件以及对称矩阵的对角化.mp4 ├─20-【第二章】-9对角化在压缩算法的应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（上）.mp4 ├─21-【第二章】-10对角化在压缩算法应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（下）.mp4 ├─22-【第二章】-11 SVD分解的应用.mp4 ├─23-【第三章】-1 常用函数的导数以及到导数的常用公式，复合函数求导.mp4 ├─24-【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4 ├─25-【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值.mp4 ├─26-【第三章】-4 不定积分.mp4 ├─27-【第三章】-5 定积分.mp4 ├─28-【第三章】-6 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4 ├─29-【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用.mp4 ├─30-【第三章】-8 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mp4 ├─31-【第三章】-9 矩阵的求导.mp4 ├─32-【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4 ├─33-【第四章-上】-1 随机实验样本空间随机事件&概率的定义&条件概率与乘法公式.mp4 ├─34-【第四章-上】-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4 ├─35-【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量.mp4 ├─36-【第四章-上】-4 期望与方差（上）.mp4 ├─37-【第四章-上】-5 期望与方差（下）.mp4 ├─38-【第四章-上】-6 参数的估计.mp4 ├─39-【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降.mp4 ├─40-【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法.mp4 ├─41-【第四章-下】-3 约束最优化.mp4 (18)\18-04 神经网络基础知识；目录中文件数:11个 ├─02-01-神经网络基础与多层感知机-0.mp4 ├─03-01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4 ├─04-01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4 ├─05-01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4 ├─06-01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4 ├─07-02-卷积神经网络-0.mp4 ├─08-02-卷积神经网络-1.mp4 ├─09-02-卷积神经网络-2.mp4 ├─10-03-循环神经网络-0.mp4 ├─11-03-循环神经网络-1.mp4 ├─12-03-循环神经网络-2.mp4 (19)\19-01 Python · AI&数据科学入门；目录中文件数:29个 ├─02-第一章 绪论和环境配置.mp4 ├─03-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4 ├─04-第二章 Python 基本语法元素.mp4 ├─05-【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4 ├─06-第三章 基本数据类型.mp4 ├─07-【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4 ├─08-第四章 组合数据类型.mp4 ├─09-【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4 ├─10-第五章 程序控制结构.mp4 ├─11-【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4 ├─12-第六章 函数-面向过程的编程.mp4 ├─13-【作业讲解】第六章：函数.mp4 ├─14-第七章 类-面向对象的编程.mp4 ├─15-【作业讲解】第七章：类.mp4 ├─16-第八章 文件-异常和模块.mp4 ├─17-【作业讲解】第八章：文件-异常和模块.mp4 ├─18-第九章 有益的探索.mp4 ├─19-【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4 ├─20-第十章 Python标准库.mp4 ├─21-【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4 ├─22-第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4 ├─23-【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4 ├─24-第十二章 Pandas库.mp4 ├─25-【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4 ├─26-第十三章 Matplotlib.mp4 ├─27-【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4 ├─28-第十四章 Sklearn常规用法.mp4 ├─29-【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4 ├─30-第十五章 再谈编程.mp4 (20)\20-深度学习PyTorch框架班；目录中文件数:48个 ├─05-【必看】深入浅出PyTorch.mp4 ├─06-【第一周】PyTorch简介与安装.mp4 ├─07-【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4 ├─08-【第一周】张量简介与创建.mp4 ├─09-【第一周】张量操作与线性回归.mp4 ├─10-【第一周】计算图与动态图机制.mp4 ├─11-【第一周】autograd与逻辑回归.mp4 ├─12-【第一周】作业讲解1.mp4 ├─13-【第一周】作业讲解2.mp4 ├─14-【第一周】作业讲解3.mp4 ├─15-【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4 ├─16-【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4 ├─17-【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4 ├─18-【第二周】学会自定义transforms方法.mp4 ├─19-【第二周】作业讲解.mp4 ├─20-【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4 ├─21-【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4 ├─22-【第三周】nn网络层-卷积层.mp4 ├─23-【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4 ├─24-【第三周】作业讲解.mp4 ├─25-【第四周】权值初始化.mp4 ├─26-【第四周】损失函数（一）.mp4 ├─27-【第四周】损失函数(二).mp4 ├─28-【第四周】优化器optimizer的概念.mp4 ├─29-【第四周】torch.optim.SGD.mp4 ├─30-【第四周】作业讲解.mp4 ├─31-【第五周】学习率调整策略.mp4 ├─32-【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4 ├─33-【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4 ├─34-【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4 ├─35-【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4 ├─36-【第五周】作业讲解.mp4 ├─37-【第六周】正则化之weight_decay.mp4 ├─38-【第六周】正则化之Dropout.mp4 ├─39-【第六周】Batch Normalization.mp4 ├─40-【第六周】Normalizaiton_layers.mp4 ├─41-【第六周】作业讲解.mp4 ├─42-【第七周】模型保存与加载.mp4 ├─43-【第七周】模型finetune.mp4 ├─44-【第七周】GPU的使用.mp4 ├─45-【第七周】PyTorch常见报错.mp4 ├─46-【第七周】作业讲解.mp4 ├─47-【第八周】图像分类一瞥.mp4 ├─48-【第八周】图像分割一瞥.mp4 ├─49-【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4 ├─50-【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4 ├─51-【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4 ├─52-【第九周】循环神经网络一瞥.mp4 (21)\21-【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班；目录中文件数:6个 ├─01-打造舒适的AI开发环境.mp4 ├─04-【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4 ├─05-【02课】特征工程.mp4 ├─06-【03课】序列模型.mp4 ├─07-【04课】Auto—ML&HPO.mp4 ├─08-【05课】爱奇艺结营视频.mp4 (22)\22-【Kaggle新赛】有毒评论识别大赛指导班（NLP·文本分类）；目录中文件数:1个 ├─01-打造舒适的AI开发环境.mp4
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发表于 2023-12-13 22:16:16
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