TA的每日心情 | 慵懒
2022-6-2 07:49 |
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签到天数: 12 天 [LV.3]偶尔看看II
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├─01-核心能力提升班自然语言处理方向004期
│ ├─1.1 语言模型与语法树
│ │ 1-语言模型与语法树.mp4
│ │ Lecture-1.pptx
│ │ lesson_1class.zip
│ │ 优秀作业推荐-核心lesson01-.zip
│ │ 作业数据集.zip
│ │ 数据集.zip
│ │ 第一节课作业.zip
│ │
│ ├─10.1 CNN卷积神经网络
│ │ 10-CNN卷积神经网络.mp4
│ │ lecture-10.pdf
│ │ 核心优秀作业1-liuhc-18511858245-homework10.zip
│ │
│ ├─11.1 RNN循环神经网络
│ │ 11-RNN循环神经网络.mp4
│ │ lecture-11.pdf
│ │ 核心优秀作业1-liuhc-18511858245-homework11.zip
│ │
│ ├─12.1 Transformer与BERT，大规模预训练问题
│ │ 12-Transformer与BERT，大规模预训练问题.mp4
│ │ lecture-12.pdf
│ │
│ ├─13.1 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成
│ │ 13-面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.mp4
│ │ lecture-13.pptx.zip
│ │ 优秀作业13-郭晟晔-13904629678seq2seq_chatbot.zip
│ │
│ ├─14.1 高级人工智能知识
│ │ 14-高级人工智能知识.mp4
│ │ lecture-14.pptx.zip
│ │ 优秀作业14-18362989058-画圈圈.zip
│ │
│ ├─2.1 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策
│ │ 2-爬虫、搜索引擎与自动路径决策.mp4
│ │ Assignment_02.zip
│ │ Lecture_02.zip
│ │ Lecture_2 copy.pptx
│ │ Lecture_2.pptx
│ │ 优秀作业.docx
│ │
│ ├─3.1 动态规划与编辑距离
│ │ 3-动态规划与编辑距离.mp4
│ │ article_9k.txt
│ │ Assignment_3.zip
│ │ Lecture_3.zip
│ │ Lecture_3_new.pptx
│ │ 核心课lesson03优秀作业-吴.zip
│ │
│ ├─4.1 自然语言理解初步
│ │ 4-自然语言理解初步.mp4
│ │ Assignment_4.zip
│ │ Lecture_3.zip
│ │ 核心Lesson04优秀作业_wu20200923.zip
│ │ 第四课 copy.pptx
│ │ 第四课.pptx
│ │
│ ├─5.1 经典机器学习一
│ │ 5-经典机器学习一.mp4
│ │ lecture5-zhang(1).pdf
│ │ 核心优秀作业5-18511858245 (2).zip
│ │
│ ├─6.1 深度学习
│ │ 6-深度学习.mp4
│ │ lecture6.pptx
│ │
│ ├─7.1 经典机器学习二
│ │ 7-经典机器学习二.mp4
│ │ lecture7.pdf
│ │ 神经网络工具代码的github地址.docx
│ │
│ ├─8.1 经典机器学习三:非监督、 半监督、主动学习
│ │ 8-经典机器学习三:非监督、半监督、主动学习.mp4
│ │ lecture-8-课后.pptx
│ │ lecture-8.pptx
│ │
│ └─9.1 word2vec
│ 9-word2vec.mp4
│ lecture-9(1).pptx
│ lecture-9(2).pptx
│ 核心lesson09优秀作业1-liuhc-1851185824.zip
│
├─02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目一
│ ├─1.1 项目导论与中文 词向量实践
│ │ week1-homework.zip
│ │ 名企lesson01优秀作业推荐.zip
│ │ 导师班4期lecture-week1.pdf
│ │ 导师班4期week1课后有笔记.pdf
│ │ 课上代码Lecture1.zip
│ │ 项目导论与中文词向量实践.mp4
│ │
│ ├─2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建
│ │ 2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建.mp4
│ │ homework-week2.zip
│ │ Lecture2.zip
│ │ 名企Lesson02优秀作业-王浩然.zip
│ │ 导师4期lecture-week2-课前.pdf
│ │ 导师4期lecture-week2-课后有笔记.pdf
│ │
│ ├─3.1 NLG过程的优化与项目Inference
│ │ 3.1 NLG过程的优化与项目Inference.mp4
│ │ homework-3.zip
│ │ lecture-3.zip
│ │ 名企Lesson03优秀作业_wu20200923.zip
│ │ 导师班4期week3课前.pdf
│ │ 导师班4期week3课后有笔记.pdf
│ │
│ ├─4.1 OOV和Word-repetition问题的改进
│ │ 4.1 OOV和Word-repetition问题的改进.mp4
│ │ homework-4.zip
│ │ lecture-4.zip
│ │ 名企Lesson04优秀作业_wu20200923.zip
│ │ 导师班4期week4课前.pdf
│ │ 导师班4期week4课后有笔记.pdf
│ │
│ ├─5.1 基于Transformer特征提取器的改进
│ │ 5.1 基于Transformer特征提取器的改进.mp4
│ │ homework-week5.zip
│ │ lecture5课上代码.zip
│ │ 名企Lesson05优秀作业_.zip
│ │ 导师班4期week5课前.pdf
│ │ 导师班4期week5课后有笔记.pdf
│ │
│ ├─6.1 BERT在抽取式任务中的效果
│ │ 6.1 BERT在抽取式任务中的效果.mp4
│ │ homework-week6.zip
│ │ sentiment_bert_pytorch.zip
│ │ 优秀作业.zip
│ │ 导师4期lecture-week6课前.pdf
│ │ 导师4期lecture-week6课后有笔记.pdf
│ │
│ ├─7.1 预训练模型在摘要任务中的改进
│ │ 7.1 预训练模型在摘要任务中的改进.mp4
│ │ homework-week7.zip
│ │ 优秀作业.zip
│ │ 导师班4期week7课前.pdf
│ │ 导师班4期week7课后有笔记.pdf
│ │
│ └─8.1 项目总结与回顾
│ 8.1 项目总结与回顾.mp4
│ homework-week8.zip
│ 名企Lesson08优秀作业.zip
│ 导师班4期week8课前.pdf
│ 导师班4期week8课后有笔记.pdf
│
├─03-基于大规模预训练模型的机器阅读理解-项目二
│ ├─1.1 机器阅读理解发展及任务解析
│ │ 1-机器阅读理解发展及任务解析.mp4
│ │ datas.zip
│ │ homework_01_说明.txt
│ │ lesson_01_mark.pptx
│ │ 名企班-week1-张楠.zip
│ │ 田子敬_week1.zip
│ │
│ ├─2.1 常见机器阅读理解模型（一）
│ │ 05期名企NLP课程-week02-段慧明.zip
│ │ 2-常见机器阅读理解模型（一）.mp4
│ │ homework_02_code.zip
│ │ homework_02_说明.txt
│ │ lesson_02_mark.pptx
│ │
│ ├─3.1 常见机器阅读理解模型（二）
│ │ 3-常见机器阅读理解模型（二）.mp4
│ │ BiDAF_pytorch参考代码.zip
│ │ BiDAF_tf2作业说明 第二节参考答案(1).zip
│ │ homework_03_说明.txt
│ │ lesson_03_mark.pptx
│ │ 名企班-week3-孙兴.zip
│ │ 苏煜竣_week3.zip
│ │ 阅读理解项目Lesson03优秀作业.zip
│ │
│ ├─4.1 BERT与机器阅读理解
│ │ 4-BERT与机器阅读理解.mp4
│ │ homework_04_说明.txt
│ │ lesson_04.pptx
│ │ lesson_04_codes.zip
│ │ NLP05-Enterprise-homework4-李博.zip
│ │ week4_田子敬.zip
│ │ 阅读理解项目lesson04优秀作业.zip
│ │
│ ├─5.1 BERT的模型变体
│ │ 5-BERT的模型变体.mp4
│ │ homework_05.txt
│ │ lesson_05.pptx
│ │ 名企班 week5 龚斌.zip
│ │ 名企班-week5-陈国旗.zip
│ │ 阅读理解项目lesson05优秀作业.zip
│ │
│ ├─6.1 其它阅读理解相关模型
│ │ 6-其它阅读理解相关模型.mp4
│ │ 6作业讲解.pdf
│ │ lesson_06.pptx
│ │ lesson_06_codes.zip
│ │ lesson_06_homework.txt
│ │ 名企班-week6-陈国旗.zip
│ │ 罗建军_机器阅读理解week6作业.docx
│ │
│ ├─7.1 模型集成与部署
│ │ 7-模型集成与部署.mp4
│ │ 7作业讲解.pdf
│ │ lesson_07.pptx
│ │ lesson_07_code.zip
│ │ lesson_07_homework.txt
│ │ mq_week7_杜宇鹏.zip
│ │ week7-钱郎-ensemble.zip
│ │ week7_笔记_田子敬.docx
│ │ 第七章笔记-黄苛.docx
│ │
│ └─8.1 项目总结
│ 6作业讲解.pdf
│ 7作业讲解.pdf
│ 8-项目总结.mp4
│ homework_lesson_08.txt
│ lesson_08_mark.pptx
│ 名企班-week8-潘维维(学习笔记）.pdf
│ 名企班-司德谭-week8.zip
│ 张楠-homework08.zip
│ 机器阅读理解总结_Lesson8_王皓.pdf
│ 风老师项目总结资料.zip
│
├─04-企业级任务型对话机器人-项目三
│ ├─1.1 智能对话系统导论
│ │ 1-Conversational-AI-Overview(1).pdf
│ │ 1-智能对话系统导论.mp4
│ │ Course 1 - HW - Black.pdf
│ │ week 1 作业.docx
│ │
│ ├─2.1 使用 RASA 制作你的第一个对话机器人
│ │ 2-RASA-ChatBot-Framework (1).pdf
│ │ 2-RASA-ChatBot-Framework(1).pdf
│ │ 2-使用RASA制作你的第一个对话机器人.mp4
│ │ week 2 (1).docx
│ │ week 2.docx
│ │ 名企班-week2-陈国旗--rasa总结.pdf
│ │ 对话项目lesson02优秀作业.zip
│ │
│ ├─3.1 深入 RASA 源码和定制化你的对话机器人
│ │ 3-Dive-Into-RASA-and-Customerize-Your-ChatBot (1).pdf
│ │ 3-Dive-Into-RASA-and-Customerize-Your-ChatBot.pdf
│ │ 3-深入RASA源码和定制化你的对话机器人.mp4
│ │ 截屏2021-01-08 上午11.28.27.png
│ │
│ ├─4.1 代码课-基于 rasa 做 KBQA
│ │ 4-代码课-基于rasa做KBQA.mp4
│ │ cdss.zip
│ │ process_data.zip
│ │
│ ├─5.1 自然语言理解（NLU）
│ │ 4-Natural-Language-Understanding(1).pdf
│ │ 5-自然语言理解（NLU）.mp4
│ │
│ ├─6.1 HuggingFace's Transformer和基于规则的对话状态跟踪
│ │ 5-Further NLU and Dialogue State Tracking.pdf
│ │ 6-HuggingFacesTransformer和基于规则的对话状态跟踪.mp4
│ │
│ ├─7.1 基于模型的对话跟踪和基于规则的Dialogue Policy
│ │ 6-Model-based-DST-and-Rule-based-Dialogue-Policy.pdf
│ │ 7-基于模型的对话跟踪和基于规则的DialoguePolicy.mp4
│ │ B34A7FD9-38E6-4B45-B517-FFABD2D15F6A.png
│ │
│ ├─8.1 代码课-NLU 和 DST 联合建模方法
│ │ 8-代码课-NLU和DST联合建模方法.mp4
│ │
│ ├─9.1 基于模版的对话生成和有限状态机（FSM）
│ │ 7-Model-based-DP-and-Template-based-NLG.pdf
│ │ 9-基于模版的对话生成和有限状态机（FSM）.mp4
│ │ 微信图片_20210314081233.jpg
│ │
│ └─10.1 端到端的对话系统和智能对话系统在工业中
│ 10-端到端的对话系统和智能对话系统在工业中.mp4
│ 8-Conversational-AI-in-Industry-and-Interview.pdf
│ AI面试内参.pdf
│ paper.zip
│ 张佶-多语言阿里小蜜.pdf
│
├─05-数据分析与Python程序设计基础
│ ├─1.1 Python 数据智能编程基础
│ │ 1.1 Python数据智能编程基础.mp4
│ │ lesson01DAV0.6.pptx
│ │ Week01-BI.pdf
│ │ Week01-CV.pdf
│ │ Week01-NLP.pdf
│ │
│ ├─2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas
│ │ 2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4
│ │ lesson02DAV1.0.pptx
│ │ Week02-BI.pdf
│ │ Week02-CV.pdf
│ │ Week02-NLP.pdf
│ │
│ ├─3.1 数据可视化
│ │ 3.1 数据可视化.mp4
│ │ lesson03DAV0.8.pptx
│ │ Week03-BI.pdf
│ │ Week03-CV.pdf
│ │ Week03-NLP.pdf
│ │
│ ├─4.1 网络信息分析
│ │ 4.1 网络信息分析.mp4
│ │ assignment04-1.作业答案参考py.zip
│ │ assignment04-2.作业答案参考py.zip
│ │ lesson04DAV0.7.pptx
│ │ Week04-BI.pdf
│ │ Week04-CV.pdf
│ │ Week04-NLP.pdf
│ │
│ ├─5.1 文本信息自动化处理
│ │ 5.1 文本信息自动化处理.mp4
│ │ assignment05.py作业答案参考.zip
│ │ L5.zip
│ │ tfidf.zip
│ │ Week 05.pdf
│ │
│ ├─6.1 Python 办公自动化
│ │ 6 Python办公自动化.mp4
│ │ assignment06_auto_email.py作业答案参考.zip
│ │ assignment06_daily_report.py.作业答案参考.zip
│ │ code.zip
│ │ lesson06DAV0.9.pdf
│ │ Week 06.pdf
│ │
│ └─7.1 服务器、数据库与分布式系统
│ 7 Python办公自动化.mp4
│ assignment07.py.作业答案参考zip.zip
│ L7-code-afterclass.zip
│ lesson07DAV0.5.pdf
│ Week 07.pdf
│
├─06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
│ ├─1.1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度
│ │ Assignment01-BI.zip
│ │ Assignment01-CV.zip
│ │ Assignment01-NLP.zip
│ │ Assignment01.zip
│ │ Git 与版本控制、代码风格.pptx
│ │ Git 思维导图.zip
│ │ Git与版本控制、代码风格.mp4
│ │ image-retrieval-master.zip
│ │ lesson01-course.zip
│ │ networkx如何设置中文.zip
│ │ 图像检索项目指导书与数据.zip
│ │
│ ├─1.2 第一周作业讲解
│ │ 参考答案.zip
│ │ 第一周作业讲解.mp4
│ │
│ ├─2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
│ │ Assignment02.zip
│ │ house_price.zip
│ │ L2.1.zip
│ │ 参考答案.zip
│ │ 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4
│ │
│ ├─3.1 深度卷积网络与计算机图像1
│ │ ai-core-lesson-03-cnn V1.1.pdf
│ │ Assignment 03.zip
│ │ 微软_lesson03.zip
│ │ 深度卷积网络与计算机图像1.mp4
│ │
│ ├─3.2 深度卷积网络与计算机图像2
│ │ Assignment 03_2.pdf
│ │ Assignment03-refer作业答案参考.py.zip
│ │ cnn_feature_map_demo.zip
│ │ L3-code.zip
│ │ lesson03AIV1.3.pdf
│ │ 深度卷积网络与计算机图像2.mp4
│ │
│ ├─4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类
│ │ Assignment 04.pdf
│ │ L4-code.zip
│ │ lesson04AIV1.7.pdf
│ │ Refer-Assignment04.zip
│ │ 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4
│ │ 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.mp4
│ │
│ ├─5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制
│ │ Assignment_05.zip
│ │ cmn-eng.zip
│ │ Lesson_05.zip
│ │ Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4
│ │
│ ├─6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
│ │ Assignment06.zip
│ │ assignment06作业参考答案.py.zip
│ │ L6.zip
│ │ lesson06AIV0.4.pdf
│ │ lesson06AIV0.8.pptx
│ │ lesson06AIV0.8（PDF）.pdf
│ │ 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4
│ │
│ └─7.1 加课:seq2seq的代码及作业的讲解
│ bleu1.py.zip
│ lesson05AIV1.0.pptx
│ lesson05AIV1.2.pptx
│ 加课:seq2seq的代码及作业的讲解.mp4
│
│
│
├─07-0基础 Python 入门
│ ├─1.1 Python 基础入门
│ │ go.zip
│ │ python-1-Python基础入门.mp4
│ │ week1-python入门基础.zip
│ │
│ ├─2.1 Python 编程入门
│ │ python-2-Python编程入门.mp4
│ │ week2-python编程基础1.zip
│ │
│ ├─3.1 常用模块-numpy
│ │ python-3-常用模块-numpy.mp4
│ │ week3-numpy.zip
│ │
│ ├─4.1 常用模块-pandas
│ │ python-4-常用模块-pandas.mp4
│ │ week4-pandsa.zip
│ │
│ ├─5.1 数据可视化
│ │ python-5-数据可视化.mp4
│ │ week5-数据可视化.zip
│ │
│ └─6.1 Python 办公自动化
│ code.zip
│ lesson06DAV0.9.pptx
│ python-6-Python办公自动化.mp4
│
├─08-深度学习框架选修课
│ ├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
│ │ tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
│ │ 学习资料.zip
│ │ 深度学习框架.pptx
│ │ 课堂代码.docx
│ │
│ ├─2.1 搭建模型和进阶操作
│ │ 2-1搭建模型和进阶操作课堂代码.docx
│ │ 搭建模型和进阶操作.mp4
│ │
│ ├─3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
│ │ tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4
│ │ 学习资料.zip
│ │ 课堂代码.docx
│ │
│ ├─4.1 pytorch基础知识
│ │ pytorch基础知识.mp4
│ │ 课堂代码.docx
│ │
│ └─5.1 pytorch神经网络搭建
│ pytorch神经网络搭建.mp4
│ stn.pdf
│ 课程代码.docx
│
├─09-人工智能基础能力提升课
│ ├─1.1 编程基础
│ │ Allen B. Downey - Think Python (2012, O'Reilly Media) - libgen.lc.pdf
│ │ Lesson-01学习资料.zip
│ │ week1-编程基础.mp4
│ │
│ ├─2.1 数据分析基础
│ │ Lesson-02学习资料.zip
│ │ week2-数据分析基础.mp4
│ │
│ ├─3.1 机器学习的基本方法
│ │ Lesson-03学习资料.zip
│ │ lesson03AIV0.5(2).pptx
│ │ week3机器学习的基本方法.mp4
│ │
│ ├─4.1 机器学习的基本方法（二）
│ │ week4学习资料.zip
│ │ week4机器学习的基本方法（二）.mp4
│ │
│ ├─5.1 神经网络的基本原理与方法（一）
│ │ L5-code.zip
│ │ lesson05AIVV1.1.pptx
│ │ week5神经网络的基本原理与方法（一）.mp4
│ │
│ ├─6.1 神经网络的基本原理与方法（二）
│ │ L6-code.zip
│ │ lesson06AIV0.8.pptx
│ │ week6神经网络的基本原理与方法（二）.mp4
│ │
│ ├─7.1 卷积神经网络（一）
│ │ lesson07AIV1.3.pptx
│ │ week7卷积神经网络（一）.mp4
│ │
│ ├─8.1 卷积神经网络（二）
│ │ L8-code.zip
│ │ lesson08BIV0.6.pptx
│ │ week8卷积神经网络（二）.mp4
│ │
│ └─9.1 图像目标检测
│ lesson09AIV2.1.pptx
│ Object_Detection_Mask.zip
│ week9图像目标检测.mp4
│
└─10-公开课
公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？-20210127.mp4
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发表于 2021-11-3 14:04:36
照妖镜
发表于 2021-11-3 20:31:37
发表于 2021-11-3 20:56:02
发表于 2021-11-4 15:42:28
