深度之眼全球AI大赛年度会员

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人工智能千元年度会员课程(研究生课程库、比赛、paper精读复现)、数据分析课程,深度抗卷,惠及千万AI人;小班课程/指导直指科研论文、就业、比赛冲牌。

〖资源目录〗:

├──01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──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 248.52M
| ├──06-【02课】基于3D CNN的baseline代码讲解_.mp4 317.07M
| ├──07-【03课】基于transformer的baseline代码讲解_.mp4 168.58M
| └──08-【04课】基于XGBoost的baseline代码讲解_.mp4 194.07M
├──02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍_.mp4 315.59M
| ├──06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline_.mp4 415.22M
| ├──07-【03课】特征工程实践_.mp4 331.95M
| ├──08-【04课】pytorch实践-NCF实践_.mp4 467.68M
| ├──09-【05课】数据挖掘中的文本信息的使用_.mp4 203.19M
| └──10-【06课】数据挖掘比赛中的Trick_.mp4 247.41M
├──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)
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──05-【01课】赛题解析和baseline 详解_.mp4 175.12M
| ├──06-【02课】Bert预训练家族模型概览_.mp4 184.06M
| ├──07-【03课】NLP比赛提分技巧 – 1_.mp4 175.54M
| └──08-【04课】NLP比赛提分技巧 -2_.mp4 183.99M
├──04-【kaggle新赛】Open Problems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘）
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──05-【01课】数据 EDA，题目分析_.mp4 162.53M
| ├──06-【02课】baseline 代码介绍_.mp4 319.35M
| └──07-【03课】可能的上分点_.mp4 183.44M
├──05-【CCF BDCI 2022】小样本分类大赛指导班（nlp任务）
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──05-【01课】赛题解析和baseline 详解_.mp4 162.37M
| ├──06-【02课】Bert预训练家族模型概览_.mp4 247.66M
| ├──07-【03课】小样本学习发展和应用_.mp4 194.55M
| ├──08-【04课】NLP比赛提分技巧_.mp4 185.17M
| ├──09-【05课】模型训练技巧分享_.mp4 206.90M
| └──10-【06课】往期kaggle文本分类比赛回顾_.mp4 143.19M
├──06-【kaggle 新人赛】数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务）
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍_.mp4 249.43M
| ├──06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline_.mp4 308.03M
| ├──07-【03课】数据挖掘比赛中的神经网络Baseline_.mp4 284.30M
| └──08-【04课】数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合_.mp4 234.69M
├──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）
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──05-【01课】赛题介绍+baseline详解_.mp4 250.05M
| ├──06-【02课】视频分类与图像分类_.mp4 199.29M
| ├──07-【03课】数据扩增方法_.mp4 192.44M
| ├──08-【04课】多模型集成方法_.mp4 209.84M
| ├──09-【05课】历史视频比赛总结_.mp4 183.66M
| └──10-【06课】比赛总结与直播答疑_.mp4 124.72M
├──08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_.mp4 138.62M
| ├──06-【02课】机器学习经典树模型的介绍以及实战_.mp4 220.60M
| ├──07-【03课】TabTranformer原理详解_.mp4 206.21M
| └──08-【04课】比赛tricks和过往类似比赛讲解_.mp4 176.67M
├──09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──05-【01课】赛题介绍 + kaggle 平台学习 + 比赛数据探索性分析_.mp4 333.15M
| ├──06-【02课】Baseline讲解_.mp4 341.51M
| ├──07-【03课】往期肾小球比赛讲解_.mp4 248.73M
| ├──08-【04课】额外的一个新比赛（待定） & 肾小球答疑_.mp4 289.41M
| ├──09-【05课】额外的新比赛往期方案讲解_.mp4 547.27M
| ├──10-【06课】理论知识补充_.mp4 309.23M
| └──11-【07课】复盘_.mp4 340.34M
├──10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务）
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──05-【01课】赛题分析，EDA_.mp4 399.10M
| ├──06-【02课】baseline基本讲解_.mp4 233.36M
| ├──07-【03课】赛题理论知识讲解_.mp4 230.18M
| ├──08-【04课】赛题trick讲解_.mp4 339.42M
| ├──09-【05课】往期类似比赛讲解_.mp4 322.97M
| ├──10-【06课】答疑_.mp4 102.49M
| └──11-【07课】比赛复盘_.mp4 88.05M
├──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）
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_.mp4 202.28M
| ├──06-【02课】树模型介绍与调参_.mp4 208.02M
| ├──07-【03课】深度学习模型搭建_.mp4 144.88M
| ├──08-【04课】模型集成方法_.mp4 167.39M
| ├──09-【05课】历史金融风控比赛总结_.mp4 172.64M
| └──10-【06课】比赛总结与直播答疑_.mp4 97.78M
├──12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛
| ├──02-【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解_.mp4 204.65M
| ├──03-【02课】推荐系统中的召回算法_.mp4 312.43M
| ├──04-【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法_.mp4 330.87M
| ├──05-【04课】推荐系统中的排序算法_.mp4 344.95M
| ├──06-【05课】推荐系统中的多目标算法_.mp4 278.60M
| └──07-【06课】知识图谱在推荐系统中的应用_.mp4 202.45M
├──13-【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割）
| ├──01-打造舒适的AI开发环境–硬件篇_.mp4 60.39M
| ├──02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1_.mp4 71.95M
| ├──03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23_.mp4 82.14M
| ├──05-【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析_.mp4 264.29M
| ├──06-【02课】 Baseline讲解_.mp4 365.17M
| ├──07-【03课】语义分割模型基础一，基础版_.mp4 213.47M
| ├──08-【04课】 语义分割模型基础二- 进阶版_.mp4 828.61M
| ├──09-【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解_.mp4 301.98M
| ├──10-【06课】直播答疑_.mp4 287.67M
| └──11-【07课】比赛复盘_.mp4 304.78M
├──14-【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度）
| ├──02-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）_.mp4 136.54M
| ├──03-【02课】BERT预训练语言模型的介绍_.mp4 194.56M
| ├──04-【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍_.mp4 233.04M
| ├──05-【04课】比赛中的上分技巧_.mp4 209.07M
| ├──06-【05课】模型融合以及比赛解答_.mp4 181.73M
| └──07-【06课】top方案的分享和比赛总结_.mp4 121.81M
├──15-【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班(NLP·Token分类)
| ├──01-打造舒适的AI开发环境_.mp4 106.90M
| ├──03-01-课赛题介绍+baseline详解_.mp4 171.15M
| ├──04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战_.mp4 257.61M
| ├──05-03课-BERT及其变种_.mp4 198.44M
| ├──06-04课-代码实操课（kaggle环境）_.mp4 216.10M
| ├──07-05课-BERT变种和比赛技巧_.mp4 179.15M
| └──08-06课-比赛总结和top方案分享_.mp4 128.42M
├──16-【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测)
| ├──01-打造舒适的AI开发环境_.mp4 106.90M
| ├──04-【先修指南】kaggle竞赛介绍_.mp4 32.46M
| ├──08-【01课】开营第一课（直播回放）_.mp4 137.38M
| ├──10-【02课】目标检测二阶段算法_.mp4 208.32M
| ├──11-【03课】修改网络设计_.mp4 170.16M
| ├──12-【04课】骨干网介绍和损失函数设计_.mp4 170.48M
| ├──13-【05课】数据增强和调参_.mp4 177.91M
| ├──14-【06】总结复盘_.mp4 78.49M
| └──15-【07课】TOP方案分享_.mp4 155.89M
├──17-03 数学基础
| ├──02-【第一章】-1 导读课_.mp4 14.78M
| ├──03-【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质_.mp4 43.71M
| ├──04-【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置_.mp4 66.94M
| ├──05-【第一章】-4 行列式的计算_.mp4 48.66M
| ├──06-【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质_.mp4 55.52M
| ├──07-【第一章】-6 行列式按行列展开，代数余子式_.mp4 46.49M
| ├──08-【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则_.mp4 13.60M
| ├──09-【第一章】-8 矩阵的逆的引入_.mp4 53.33M
| ├──10-【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆_.mp4 34.87M
| ├──11-【第一章】-10 分块矩阵_.mp4 35.25M
| ├──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 65.59M
| ├──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 26.50M
| ├──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 76.70M
| ├──15-【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用_.mp4 30.93M
| ├──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 70.25M
| ├──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 54.95M
| ├──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 64.11M
| ├──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 64.68M
| ├──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 40.72M
| ├──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 41.62M
| ├──22-【第二章】-11 SVD分解的应用_.mp4 66.07M
| ├──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 68.12M
| ├──24-【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用_.mp4 60.60M
| ├──25-【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值_.mp4 60.77M
| ├──26-【第三章】-4 不定积分_.mp4 38.21M
| ├──27-【第三章】-5 定积分_.mp4 44.44M
| ├──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 60.01M
| ├──29-【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用_.mp4 69.62M
| ├──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 51.55M
| ├──31-【第三章】-9 矩阵的求导_.mp4 57.91M
| ├──32-【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用_.mp4 62.34M
| ├──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 63.96M
| ├──34-【第四章-上】-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性_.mp4 48.89M
| ├──35-【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量_.mp4 61.03M
| ├──36-【第四章-上】-4 期望与方差（上）_.mp4 55.97M
| ├──37-【第四章-上】-5 期望与方差（下）_.mp4 24.75M
| ├──38-【第四章-上】-6 参数的估计_.mp4 64.58M
| ├──39-【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降_.mp4 76.46M
| ├──40-【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法_.mp4 57.94M
| └──41-【第四章-下】-3 约束最优化_.mp4 56.42M
├──18-04 神经网络基础知识
| ├──02-01-神经网络基础与多层感知机-0_.mp4 57.81M
| ├──03-01-神经网络基础与多层感知机-1_.mp4 45.90M
| ├──04-01-神经网络基础与多层感知机-2_.mp4 62.76M
| ├──05-01-神经网络基础与多层感知机-3_.mp4 41.54M
| ├──06-01-神经网络基础与多层感知机-4_.mp4 76.09M
| ├──07-02-卷积神经网络-0_.mp4 61.59M
| ├──08-02-卷积神经网络-1_.mp4 92.98M
| ├──09-02-卷积神经网络-2_.mp4 51.44M
| ├──10-03-循环神经网络-0_.mp4 44.41M
| ├──11-03-循环神经网络-1_.mp4 84.64M
| └──12-03-循环神经网络-2_.mp4 57.83M
├──19-01 Python · AI&数据科学入门
| ├──02-第一章 绪论和环境配置_.mp4 47.20M
| ├──03-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程_.mp4 25.02M
| ├──04-第二章 Python 基本语法元素_.mp4 94.56M
| ├──05-【作业讲解】第二章：Python基本语法元素_.mp4 52.61M
| ├──06-第三章 基本数据类型_.mp4 81.09M
| ├──07-【作业讲解】第三章：基本数据类型_.mp4 45.73M
| ├──08-第四章 组合数据类型_.mp4 84.67M
| ├──09-【作业讲解】第四章：复杂数据类型_.mp4 65.82M
| ├──10-第五章 程序控制结构_.mp4 75.05M
| ├──11-【作业讲解】第五章：程序控制结构_.mp4 22.94M
| ├──12-第六章 函数-面向过程的编程_.mp4 112.43M
| ├──13-【作业讲解】第六章：函数_.mp4 37.58M
| ├──14-第七章 类-面向对象的编程_.mp4 70.06M
| ├──15-【作业讲解】第七章：类_.mp4 23.96M
| ├──16-第八章 文件-异常和模块_.mp4 103.84M
| ├──17-【作业讲解】第八章：文件-异常和模块_.mp4 11.50M
| ├──18-第九章 有益的探索_.mp4 115.35M
| ├──19-【作业讲解】第九章：有益的探索_.mp4 27.99M
| ├──20-第十章 Python标准库_.mp4 80.99M
| ├──21-【作业讲解】第十章：Python标准库_.mp4 10.43M
| ├──22-第十一章 科学计算库—Numpy应用_.mp4 72.44M
| ├──23-【作业讲解】第十一章：Numpy库_.mp4 22.60M
| ├──24-第十二章 Pandas库_.mp4 119.78M
| ├──25-【作业讲解】第十二章：Pandas库_.mp4 24.40M
| ├──26-第十三章 Matplotlib_.mp4 86.27M
| ├──27-【作业讲解】第十三章：Matplotlib_.mp4 35.59M
| ├──28-第十四章 Sklearn常规用法_.mp4 54.83M
| ├──29-【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法_.mp4 41.07M
| └──30-第十五章 再谈编程_.mp4 63.89M
├──20-深度学习PyTorch框架班
| ├──05-【必看】深入浅出PyTorch_.mp4 73.99M
| ├──06-【第一周】PyTorch简介与安装_.mp4 48.98M
| ├──07-【第一周】补充-pytorch开发环境安装_.mp4 137.93M
| ├──08-【第一周】张量简介与创建_.mp4 51.02M
| ├──09-【第一周】张量操作与线性回归_.mp4 59.01M
| ├──10-【第一周】计算图与动态图机制_.mp4 39.19M
| ├──11-【第一周】autograd与逻辑回归_.mp4 57.54M
| ├──12-【第一周】作业讲解1_.mp4 26.92M
| ├──13-【第一周】作业讲解2_.mp4 24.93M
| ├──14-【第一周】作业讲解3_.mp4 23.65M
| ├──15-【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset_.mp4 53.62M
| ├──16-【第二周】数据预处理transforms模块机制_.mp4 52.09M
| ├──17-【第二周】二十二种transforms数据预处理方法_.mp4 94.41M
| ├──18-【第二周】学会自定义transforms方法_.mp4 100.80M
| ├──19-【第二周】作业讲解_.mp4 86.29M
| ├──20-【第三周】模型创建步骤与nn.Module_.mp4 54.37M
| ├──21-【第三周】模型容器与AlexNet构建_.mp4 57.46M
| ├──22-【第三周】nn网络层-卷积层_.mp4 60.29M
| ├──23-【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层_.mp4 57.32M
| ├──24-【第三周】作业讲解_.mp4 56.54M
| ├──25-【第四周】权值初始化_.mp4 56.58M
| ├──26-【第四周】损失函数（一）_.mp4 88.47M
| ├──27-【第四周】损失函数(二)_.mp4 90.57M
| ├──28-【第四周】优化器optimizer的概念_.mp4 59.36M
| ├──29-【第四周】torch.optim.SGD_.mp4 69.30M
| ├──30-【第四周】作业讲解_.mp4 29.56M
| ├──31-【第五周】学习率调整策略_.mp4 76.17M
| ├──32-【第五周】TensorBoard简介与安装_.mp4 39.79M
| ├──33-【第五周】TensorBoard使用（一）_.mp4 62.43M
| ├──34-【第五周】TensorBoard使用（二）_.mp4 100.48M
| ├──35-【第五周】hook函数与CAM可视化_.mp4 75.36M
| ├──36-【第五周】作业讲解_.mp4 39.58M
| ├──37-【第六周】正则化之weight_decay_.mp4 55.63M
| ├──38-【第六周】正则化之Dropout_.mp4 57.90M
| ├──39-【第六周】Batch Normalization_.mp4 77.76M
| ├──40-【第六周】Normalizaiton_layers_.mp4 55.98M
| ├──41-【第六周】作业讲解_.mp4 35.54M
| ├──42-【第七周】模型保存与加载_.mp4 42.07M
| ├──43-【第七周】模型finetune_.mp4 61.11M
| ├──44-【第七周】GPU的使用_.mp4 64.76M
| ├──45-【第七周】PyTorch常见报错_.mp4 53.10M
| ├──46-【第七周】作业讲解_.mp4 19.92M
| ├──47-【第八周】图像分类一瞥_.mp4 76.94M
| ├──48-【第八周】图像分割一瞥_.mp4 102.01M
| ├──49-【第八周】图像目标检测一瞥（上）_.mp4 71.73M
| ├──50-【第八周】图像目标检测一瞥（下）_.mp4 124.40M
| ├──51-【第九周】生成对抗网络一瞥_.mp4 85.11M
| └──52-【第九周】循环神经网络一瞥_.mp4 56.62M
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