卢菁博士的人工智能体系课 (进阶版)

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　 ├─ 24_24聊天机器人和chatgpt.mp4 - 232.9M
　 ├─ 23_23.智能文本摘要和关键词提取.mp4 - 282.5M
　 ├─ 32_推荐系统1：推荐系统概述.mp4 - 168.4M
　 ├─ 19_19.NLP系列3：GPT系列模型.mp4 - 132.2M
　 ├─ 30_大模型训练为什么这么难.mp4 - 117.3M
　 ├─ 20_20.项目实战：huggingface和文本分类.mp4 - 183.1M
　 ├─ 31_ChatGPT的技术发展路径和带来的影响.mp4 - 177.6M
　 ├─ 22_22零样本学习和小样本学习.mp4 - 229.6M
　 ├─ 29_乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战.mp4 - 150M
　 ├─ 26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4 - 183.6M
　 ├─ 28_乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习.mp4 - 103.2M
　 ├─ 17_17.NLP系列1：NLP发展脉络和BERT模型.mp4 - 196.5M
　 ├─ 27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4 - 142.9M
　 ├─ 16_16.AIGC和扩散学习.mp4 - 299.8M
　 ├─ 21_21实战项目：文本纠错和Bart模型.mp4 - 210.7M
　 ├─ 25_25，目标检测yolo和transformer.mp4 - 358.8M
　 ├─ 13_13.GAN模型的原理和实战.mp4 - 195.7M
　 ├─ 01_1.距离精讲.mp4 - 190.9M
　 ├─ 08_8.ID3，C4.5，Cart树.mp4 - 192.3M
　 ├─ 15_15.推土机距离和WGan.mp4 - 167.9M
　 ├─ 03_3.Annoy原理和手写线性回归.mp4 - 218.5M
　 ├─ 10_10.GBDT和XGboost.mp4 - 318M
　 ├─ 05_5.特征选择和正则化.mp4 - 243M
　 ├─ 04_4.逻辑回归的分类间隔，线性不可分问题，FM模型.mp4 - 213.1M
　 ├─ 07_7.过拟合、欠拟合，树模型.mp4 - 191M
　 ├─ 18_18.NLP系列2：Bert的改良版本和T5模型.mp4 - 139.1M
　 ├─ 11_11实战项目以图搜图-resnet.mp4 - 191.8M
　 ├─ 14_14.GAN模型背后的数学原理以及训练技巧.mp4 - 221.8M
　 ├─ 09_9.集成学习，dropout，GBDT.mp4 - 189.4M
　 ├─ 02_2.向量数据库基础.mp4 - 174.4M
　 ├─ 06_6.Dropout技术，模型集成，多分类和多标签.mp4 - 181.5M
　 ├─ 12_12以图搜图.mp4 - 169.3M
　 ├─ 35_推荐系统4：排序（上）.mp4 - 380.5M
　 ├─ 36_推荐系统5：排序（下）.mp4 - 130.7M
　 ├─ 37_推荐系统6：内容分类和打标.mp4 - 282.3M
　 ├─ 33_推荐系统2：召回环节.mp4 - 333.8M
　 └─ 34_推荐系统3：召回和AB测试[.mp4 - 357.4M