“梗直哥权威授课：解锁机器学习、强化学习与深度学习必修精髓，尊享价值6000元高端课程”

课程简介：梗直哥权威授课 —— 机器学习、强化学习与深度学习必修精髓

在当今这个数据驱动的时代，人工智能已成为推动社会进步和技术创新的关键力量。而机器学习、强化学习与深度学习作为人工智能领域的三大核心技术，更是受到了前所未有的关注与追捧。为了帮助广大学员系统掌握这些前沿技术，我们特别邀请了业界知名专家——梗直哥，精心打造了这门《机器学习、强化学习与深度学习必修精髓》课程。

课程亮点：

1. 权威授课，深入浅出：梗直哥凭借其在人工智能领域的深厚造诣和丰富实践经验，将复杂的技术概念以通俗易懂的方式呈现给学员。通过生动有趣的案例和深入浅出的讲解，帮助学员轻松理解并掌握机器学习、强化学习与深度学习的核心原理与应用技巧。
2. 系统全面，循序渐进：课程内容覆盖了机器学习、强化学习与深度学习的各个方面，从基础理论到高级应用，从算法原理到实战演练，均进行了系统而全面的讲解。学员可以按照课程安排的顺序逐步学习，逐步提升自己的技能水平。
3. 实战导向，学以致用：课程不仅注重理论知识的传授，更强调实战能力的培养。通过大量的实战案例和项目练习，帮助学员将所学知识应用于实际场景中，解决具体问题。同时，课程还提供了丰富的资源支持，包括数据集、代码模板等，方便学员进行自主学习和深入研究。
4. 互动答疑，贴心服务：在学习过程中，学员可以随时向梗直哥及助教团队提问，获得及时的解答和反馈。此外，课程还设置了互动环节和讨论区，鼓励学员之间互相交流心得、分享经验，共同进步。

适合人群：

• 对人工智能领域感兴趣并希望深入学习的学生、研究人员及从业者。
• 准备从事机器学习、强化学习与深度学习相关工作的应届毕业生和职场新人。
• 希望提升自己在人工智能领域竞争力的专业人士。

加入《梗直哥权威授课 —— 机器学习、强化学习与深度学习必修精髓》课程，与业界专家面对面交流学习心得，掌握最前沿的人工智能技术，开启你的智能时代之旅！

课程文件目录：V-4826：梗直哥3套课程合集 [8.85G]

梗直哥-【机器学习必修课：经典算法与python实战】

01-1课程内容和理念.mp4

01-2初识机器学习.mp4

01-3课程使用的技术栈.mp4

02-1本章总览.mp4

02-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4

02-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4

02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4

02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

03-10numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4

03-11numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4

03-12numpy数组arg运算和排序.mp4

03-13numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4

03-14matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4

03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4

03-2anaconda图形化操作.mp4

03-3anaconda命令行操作.mp4

03-4jupyternotebook基础使用.mp4

03-5jupyternotebook高级使用：常用魔法命令.mp4

03-6numpy基础：安装与性能对比.mp4

03-7numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4

03-8numpy数组基础索引：索引和切片.mp4

03-9numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1本章总览.mp4

04-2knn算法核心思想和原理.mp4

04-3knn分类任务代码实现.mp4

04-4数据集划分：训练集与预测集.mp4

04-5模型评价.mp4

04-6超参数.mp4

04-7特征归一化.mp4

04-8knn回归任务代码实现.mp4

04-9knn优缺点和适用条件.mp4

05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4

05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4

05-1本章总览.mp4

05-2线性回归核心思想和原理.mp4

05-3逻辑回归核心思想和原理.mp4

05-4线性回归代码实现.mp4

05-5模型评价：mse、rmse、mae和r方.mp4

05-6多项式回归代码实现.mp4

05-7逻辑回归算法.mp4

05-8线性逻辑回归代码实现.mp4

05-9多分类策略.mp4

06-10lasso和岭回归代码实现.mp4

06-11模型泛化.mp4

06-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4

06-13评价指标：roc曲线.mp4

06-1本章总览.mp4

06-2损失函数.mp4

06-3梯度下降.mp4

06-4决策边界.mp4

06-5过拟合与欠拟合.mp4

06-6学习曲线.mp4

06-7交叉验证.mp4

06-8模型误差.mp4

06-9正则化.mp4

07-1本章总览.mp4

07-2决策树核心思想和原理.mp4

07-3信息熵.mp4

07-4决策树分类任务代码实现.mp4

07-5基尼系数.mp4

07-6决策树剪枝.mp4

07-7决策树回归任务代码实现.mp4

07-8决策树优缺点和适用条件.mp4

08-1本章总览.mp4

08-2神经网络核心思想和原理.mp4

08-3激活函数.mp4

08-4正向传播与反向传播.mp4

08-5梯度下降优化算法.mp4

08-6神经网络简单代码实现.mp4

08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4

08-8模型选择.mp4

08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4

09-10svm优缺点和适用条件.mp4

09-1本章总览.mp4

09-2svm核心思想和原理.mp4

09-3硬间隔svm.mp4

09-4svm软间隔.mp4

09-5线性svm分类任务代码实现.mp4

09-6非线性svm：核技巧.mp4

09-7svm核函数.mp4

09-8非线性svm代码实现.mp4

09-9svm回归任务代码实现.mp4

10-1本章总览.mp4

10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4

10-3朴素贝叶斯分类.mp4

10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4

10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4

10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4

11-1本章总览.mp4

11-2集成学习核心思想和原理.mp4

11-3集成学习代码实现.mp4

11-4并行策略：bagging、oob等方法.mp4

11-5并行策略：随机森林.mp4

11-6串行策略：boosting.mp4

11-7结合策略：stacking方法.mp4

11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4

12-1本章总览.mp4

12-2聚类算法核心思想和原理.mp4

12-3k-means和分层聚类.mp4

12-4聚类算法代码实现.mp4

12-5聚类评估代码实现.mp4

12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4

13-1本章总览.mp4

13-2pca核心思想和原理.mp4

13-3pca求解算法.mp4

13-4pca算法代码实现.mp4

13-5降维任务代码实现.mp4

13-6pca在数据降噪中的应用.mp4

13-7pca在人脸识别中的应用.mp4

13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4

14-1本章总览.mp4

14-2概率图模型核心思想和原理.mp4

14-3em算法参数估计.mp4

14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4

14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4

15-1本章总览.mp4

15-2泰坦尼克生还预测.mp4

15-3房价预测.mp4

15-4交易反欺诈代码实现.mp4

15-5如何深入研究机器学习.mp4

梗直哥–强化学习必修课：引领智能新时代

1_10-1-基于模型的强化学习核心思想和原理.mp4

1_11-1模仿学习.mp4

1_1-1-课程内容和理念.mp4

1_12-1-项目实战：gym游戏.mp4

1_2-1-线性代数.mp4

1_3-1-cuda+anaconda深度学习环境配置.mp4

1_4-1-序列建模与概率图模型.mp4

1_5-1-动态回归核心思想和原理.mp4

1_6-1-蒙特卡洛方法.mp4

1_7-1-深度q网络核心思想和原理.mp4

1_8-1-策略梯度核心思想和原理.mp4

1_9-1-演员评论家算法核心思想和原理.mp4

2_10-2-dyna-q算法.mp4

2_11-2-博弈论与强化学习.mp4

2_12-2-项目实战：大模型rlhf.mp4

2_1-2-认识强化学习.mp4

2_2-2-微积分.mp4

2_3-2-conda使用命令.mp4

2_4-2-马尔可夫观测过程：学会“看”.mp4

2_5-2-策略迭代.mp4

2_6-2-时序差分方法.mp4

2_7-2-dqn-代码实现.mp4

2_8-2-蒙特卡洛策略梯度.mp4

2_9-2-改进型演员评论家算法.mp4

3_10-3-dyna-q算法代码实现.mp4

3_11-3-多智能体强化学习.mp4

3_12-3-强化学习最新发展趋势.mp4

3_1-3-课程使用的技术栈.mp4

3_2-3-概率.mp4

3_3-3-jupyter-notebook快速上手.mp4

3_4-3-马尔可夫决策过程：试着-“干”.mp4

3_5-3-价值迭代.mp4

3_6-3-蒙特卡洛方法和时序差分代码实现.mp4

3_7-3-常见问题改进和扩展.mp4

3_8-3-策略梯度方法代码实现.mp4

3_9-3-演员评论家算法代码实现.mp4

4_10-4-基于模型的策略优化.mp4

4_11-4-maddp的代码实现.mp4

4_12-4-下一步的学习建议.mp4

4_3-4-仿真环境gym安装.mp4

4_4-4-马尔可夫奖励过程：懂得“想”.mp4

4_5-4-动态规划代码实现.mp4

4_6-4-广义策略迭代.mp4

4_7-4-dqn改进算法代码实现.mp4

4_8-4-近端策略优化算法.mp4

4_9-4-深度确定性策略梯度.mp4

5_10-5-mbpo的代码实现.mp4

5_11-5-alphastar系统.mp4

5_3-5-深度学习库pytorch的安装.mp4

5_4-5-贝尔曼方程：迭代求解价值函数.mp4

5_6-5-q-learning算法.mp4

5_8-5-近端策略优化（ppo）代码实现.mp4

5_9-5-ddpg算法代码实现.mp4

6_11-6-基于人类反馈大强化学习.mp4

6_4-6-模型分类与选择.mp4

6_6-6-sarsa算法.mp4

6_9-6-软性演员评论家算法.mp4

7_4-7-常见问题解析.mp4

7_6-7-q-learning&sarsa代码实现.mp4

7_9-7-sac代码实现.mp4

8_4-8-马尔可夫过程代码实现.mp4

梗直哥–深度学习必修课：进击算法工程师

001.1-1 课程内容和理念.mp4

002.1-2 初识深度学习.mp4

003.1-3 课程使用的技术栈.mp4

004.2-1 线性代数.mp4

005.2-2 微积分.mp4

006.2-3 概率.mp4

007.3-1 cuda+anaconda深度学习环境搭建.mp4

008.3-2 conda实用命令.mp4

009.3-3 jupyter notebook快速上手.mp4

010.3-4 深度学习库pytorch安装.mp4

011.4-1 神经网络原理.mp4

012.4-2 多层感知机.mp4

013.4-3 前向传播和反向传播.mp4

014.4-4 多层感知机代码实现.mp4

015.4-5 回归问题.mp4

016.4-6 线性回归代码实现.mp4

017.4-7 分类问题.mp4

018.4-8 多分类问题代码实现.mp4

019.5-1 训练的常见问题.mp4

020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4

021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4

022.5-4 正则化.mp4

023.5-5 dropout.mp4

024.5-6 dropout代码实现.mp4

025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4

026.5-8 模型文件的读写.mp4

027.6-1 最优化与深度学习.mp4

028.6-2 损失函数.mp4

029.6-3 损失函数性质.mp4

030.6-4 梯度下降.mp4

031.6-5 随机梯度下降法.mp4

032.6-6 小批量梯度下降法.mp4

033.6-7 动量法.mp4

034.6-8 adagrad算法.mp4

035.6-9 rmsprop_adadelta算法.mp4

036.6-10 adam算法.mp4

037.6-11 梯度下降代码实现.mp4

038.6-12 学习率调节器.mp4

039.7-1 全连接层问题.mp4

040.7-2 图像卷积.mp4

041.7-3 卷积层.mp4

042.7-4 卷积层常见操作.mp4

043.7-5 池化层pooling.mp4

044.7-6 卷积神经网络代码实现（lenet）.mp4

045.8-1 alexnet.mp4

046.8-2 vggnet.mp4

047.8-3 批量规范化.mp4

048.8-4 googlenet.mp4

049.8-5 resnet.mp4

050.8-6 densenet.mp4

051.9-1 序列建模.mp4

052.9-2 文本数据预处理.mp4

053.9-3 循环神经网络.mp4

054.9-4 随时间反向传播算法.mp4

055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4

056.9-6 rnn的长期依赖问题.mp4

057.10-1 深度循环神经网络.mp4

058.10-2 双向循环神经网络.mp4

059.10-3 门控循环单元.mp4

060.10-4 长短期记忆网络.mp4

061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4

062.10-6 编码器-解码器网络.mp4

063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4

064.10-8 束搜索算法.mp4

065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4

066.11-1 什么是注意力机制.mp4

067.11-2 注意力的计算.mp4

068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4

069.11-4 自注意力机制.mp4

070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4

071.11-6 transformer模型.mp4

072.11-7 transformer代码实现.mp4

073.12-1bert模型.mp4

074.12-2 gpt系列模型.mp4

075.12-3 t5模型.mp4

076.12-4 vit模型.mp4

077.12-5 swin transformer模型.mp4

078.12-6 gpt模型代码实现.mp4

079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4

080.13-2 变分推断.mp4

081.13-3 变分自编码器.mp4

082.13-4 生成对抗网络.mp4

083.13-5 diffusion扩散模型.mp4

084.13-6 图像生成.mp4

085.14-1 自定义数据加载.mp4

086.14-2 图像数据增强.mp4

087.14-3 迁移学习.mp4

088.14-4 经典视觉数据集.mp4

089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4

090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4

091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4

092.15-3 预训练模型.mp4

093.15-4 hugging face库介绍.mp4

094.15-5 经典nlp数据集.mp4

095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4

096.16-1 instructgpt模型.mp4

097.16-2 clip模型.mp4

098.16-3 dall-e模型.mp4

099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4

100.16-5 下一步学习的建议.mp4