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1.人工智能技術(shù)綜述

1.1 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系

1.2 人工智能主要方向剖析

1.3 人工智能學(xué)習(xí)路線規(guī)劃

2.特征提?。何锢硎澜绲臄?shù)學(xué)描述

2.1 onehot和multihot

2.2 圖像特征和邊緣提取

2.3 連續(xù)特征的正規(guī)化和分段

2.4 行為類(lèi)特征的向量化

2.5 社交類(lèi)特征的向量化

2.6 離散特征的向量化

3.向量之間的距離計(jì)算以及使用場(chǎng)景

3.1 歐氏距離、海明距離、閔可夫斯基距離

3.2 內(nèi)積距離

3.3 雅克比相似度和雅克比距離

3.5 各類(lèi)距離的比較以及優(yōu)缺點(diǎn)

3.6 numpy入門(mén)以及距離計(jì)算

1.線性回歸概述

1.1線性回歸的定義

1.2線性回歸的適用場(chǎng)景

1.3嶺回歸

2.模型評(píng)估

2.1線性回歸的評(píng)測(cè)方法

2.2訓(xùn)練集和測(cè)試集

2.3模型的泛化能力

3.模型學(xué)習(xí)方法

3.1損失函數(shù)MSE和最小二乘法

3.2導(dǎo)數(shù)的定義和計(jì)算

3.4 極大值和極小值

3.5梯度下降法

3.6 從幾何角度理解梯度下降法

4.sklearn框架

4.1 sklearn框架的介紹、安裝方法

4.2 使用sklearn完成線性回歸模型

5.深入理解線性回歸

5.1多項(xiàng)式回歸解決非線性問(wèn)題

5.2 特征冗余和噪音特征

5.3 線性回歸和正態(tài)分布

1.分類(lèi)任務(wù)和概率

1.1多分類(lèi)和二分類(lèi)

1.2 分類(lèi)模型和概率模型

2.邏輯回歸

2.1感知器及其局限性

2.2 Sigmoid函數(shù)詳解

2.3 邏輯回歸在分類(lèi)問(wèn)題上的應(yīng)用

2.4 模型的正則化

3.梯度下降法

3.1 Sigmoid函數(shù)的導(dǎo)數(shù)推導(dǎo)

3.2 邏輯回歸的損失函數(shù)KL距離

3.3 梯度下降法在邏輯回歸上的應(yīng)用

3.4 學(xué)習(xí)因子的設(shè)定

3.5 正則項(xiàng)在邏輯回歸中的必要性

4.邏輯回歸實(shí)戰(zhàn)

4.1 使用sklearn實(shí)現(xiàn)邏輯回歸

4.2 使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)邏輯回歸

4.4 邏輯回歸調(diào)參指南

5.損失函數(shù)的選擇和對(duì)比

5.1KL距離和MSE的區(qū)別

5.2 KL距離背后的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理

5.3 KL距離和交叉熵

6.邏輯回歸的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理

6.1最大似然估計(jì)和KL損失函數(shù)

6.2.邏輯回歸和正態(tài)分布

7.模型的正則化

7.1 L1正則和L2正則的異同

7.2正則化和過(guò)擬合

7.3 從概率的角度理解正則化

7.4 sklearn如何進(jìn)行正則化的實(shí)現(xiàn)

8.分類(lèi)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)

8.1 正確率，準(zhǔn)確率和召回率

8.2 AUC和ROC

8.3 各類(lèi)分類(lèi)指標(biāo)的優(yōu)點(diǎn)、局限性

8.4 代碼實(shí)戰(zhàn)各類(lèi)指標(biāo)的計(jì)算

1.Kmeans模型

1.1聚類(lèi)的目的和意義

1.2 Kmeans模型詳解以及參數(shù)學(xué)習(xí)

1.3使用sklearn進(jìn)行Kmeans模型實(shí)戰(zhàn)

1.4 Kmeans模型的缺點(diǎn)

1.5 Kmeans各類(lèi)改進(jìn)版本

1.6 EM算法詳解

1.7 Kmeans算法和邏輯回歸

2.隱式主題模型-LDA

2.1 LDA模型的原理

2.2 LDA模型的求解

2.3 LDA主題模型實(shí)戰(zhàn)：推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.4 LDA模型背后的概率意義

2.5.吉布斯采樣

2.6 LDA模型代碼實(shí)戰(zhàn)

1.特征交叉原理和FM模型

1.1 特征交叉的原理和意義

1.2特征交叉的數(shù)學(xué)實(shí)現(xiàn)

1.3通過(guò)內(nèi)積簡(jiǎn)化特征交叉

1.4 FM模型原理詳解

1.5 FM模型和邏輯回歸異同解析

2.FM模型的數(shù)學(xué)推導(dǎo)

2.1 FM模型在數(shù)學(xué)上的化簡(jiǎn)

2.2梯度下降法在FM模型中的應(yīng)用

3.使用python進(jìn)行FM模型實(shí)戰(zhàn)

1.深層模型的意義

1.1特征變換和特征提取

1.2 激活函數(shù)的意義和必要性

1.3 深層模型架構(gòu)

1.4 softmax函數(shù)和多分類(lèi)

1.5 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.6 shortcut結(jié)構(gòu)詳解

2.常見(jiàn)激活函數(shù)

2.1 sigmoid激活函數(shù)詳解

2.2 tanh激活函數(shù)詳解

2.3 relu激活函數(shù)詳解

2.4 relu函數(shù)的改進(jìn)版本詳解

3.softmax函數(shù)和多分類(lèi)

3.1 softmax函數(shù)的推導(dǎo)和onehot向量的關(guān)系

3.2 softmax的導(dǎo)數(shù)推導(dǎo)

3.3多分類(lèi)和多標(biāo)簽

4.深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

4.1主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架平臺(tái)介紹

4.2 TensorFlow和keras框架詳解

4.3如何調(diào)用自己的GPU

4.4深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：用keras搭建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.梯度下降法

1.1 矩陣和向量的求導(dǎo)法則

1.2 矩陣和向量的鏈?zhǔn)椒▌t

1.3 梯度下降法在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的推導(dǎo)和應(yīng)用

1.4 梯度消失和梯度爆炸產(chǎn)生原因分析以及解決方案

1.5 鞍點(diǎn)、局部極小、以及解決方案

2. 權(quán)重初始化

2.1權(quán)重的對(duì)稱(chēng)性及其危害

2.2 隨機(jī)初始化權(quán)重的方法

3. 梯度下降法及其改進(jìn)

3.1傳統(tǒng)梯度下降法的缺點(diǎn)

3.2 SGD算法

3.3動(dòng)量法

3.4 RMSprop算法

3.5 Adam算法

3.6改進(jìn)型梯度下降法在keras中的實(shí)現(xiàn)

4.輸入的標(biāo)準(zhǔn)化

4.1 標(biāo)準(zhǔn)化的意義

4.2 批標(biāo)準(zhǔn)化以及keras的實(shí)現(xiàn)

4.3 層標(biāo)準(zhǔn)化以及keras的實(shí)現(xiàn)

5.深度學(xué)習(xí)的正則化

5.1 L1正則和L2正則在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

5.2 dropout以及keras實(shí)現(xiàn)

1.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1時(shí)序模型以及使用場(chǎng)景

1.2 RNN模型以及keras的實(shí)現(xiàn)

1.3 LSTM模型以及keras的實(shí)現(xiàn)

1.3.GRU模型以及keras的實(shí)現(xiàn)

1.4.時(shí)序模型代碼實(shí)戰(zhàn)

2.Attention神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1.seq2seq架構(gòu)

2.2 Attention模型

2.3 常見(jiàn)注意力算法

2.4 self-attention

2.5多抽頭Attention

2.6 transformer架構(gòu)

2.7 attention模型在圖像中的應(yīng)用

1.word2vec和fasttext

1.1.自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)言模型

1.2.詞向量模型word2vec

1.3.skipgram和cbow構(gòu)建方法

1.4.霍夫曼樹(shù)和負(fù)采樣

1.5.fasttext模型和文本分類(lèi)

1.6.子詞模型

1.7 word2vec和fasttext的代碼實(shí)戰(zhàn)

2.大模型之Bert

2.1.NLP的龍骨模型-Bert

2.2.Bert模型的訓(xùn)練方法

2.3.Bert模型的應(yīng)用

2.4.Bert模型實(shí)戰(zhàn)

2.5.Bert常見(jiàn)的改進(jìn)方法

1.深入理解卷積層

1.1 卷積的物理意義

1.2 卷積層的操作方法

1.3 卷積層步長(zhǎng)和窗口選取技巧

1.4卷積層的keras實(shí)現(xiàn)

1.5.常見(jiàn)卷積改進(jìn)方法

2.池化層

2.1 最大池化

2.2 均值池化

2.3 池化層的keras實(shí)現(xiàn)

3.圖像分類(lèi)

3.1.圖像分類(lèi)常用數(shù)據(jù)集介紹：coco、imagenet 等

3.2 多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類(lèi)中的應(yīng)用

4.卷積在文本分類(lèi)中的應(yīng)用

4.1 卷積在文本特征提取的方法

4.2 textCNN詳解