深度之眼全球AI大赛年度会员视频价值1998元

本套课程来自深度之眼全球AI大赛年度会员视频，Kaggle比赛22套辅导课程，官方售价1998元。

Kaggle是一个数据科学和机器学习社区，它提供了许多有趣的比赛和挑战；练习机器学习领域的技能需要不断地实践和探索，如果你想参加Kaggle比赛又不知道需要学什么的话，可以学习本套教程，适合零基础新手学习。

本套课程文件总计30G，文章底部附下载链接。

参加Kaggle比赛建议：

1.准备好工作环境：

在开始之前，确保您已经安装并设置好了需要的工具和库，例如Python、JupyterNotebook、Pandas等。您还可以考虑使用GPU来加速训练过程。

2.研究数据集和问题：

阅读比赛说明，了解数据集中包含的信息以及要解决的问题。这将有助于您确定采取什么方法来解决问题，并为您构建模型提供指导。

3.探索并可视化数据：

在构建模型之前，您需要对数据进行探索和可视化。这将帮助您了解数据的分布、特征之间的关系以及可能存在的异常值或缺失值。

4.选择合适的算法和技术：

根据您的问题和数据集，选择合适的算法和技术。您可以尝试各种不同的机器学习算法，例如线性回归、决策树、随机森林等。

5.优化您的模型：

一旦您开始构建模型，就可以尝试各种优化方法，例如特征选择、超参数调整等。你可以试着使用集成技术(如bagging,boosting)来将不同的模型组合起来以提高准确率。

6.提交您的结果：

提交您的模型预测结果，并查看排行榜和其他参赛者的方案。这有助于您了解自己的表现以及其他人采用的方法

课程文件目录：

02-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

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

06-【02课】基于3DCNN的baseline代码讲解.mp4

07-【03课】基于transformer的baseline代码讲解.mp4

08-【04课】基于XGBoost的baseline代码讲解.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4

06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4

07-【03课】特征工程实践.mp4

08-【04课】pytorch实践-NCF实践.mp4

09-【05课】数据挖掘中的文本信息的使用.mp4

10-【06课】数据挖掘比赛中的Trick.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

05-【01课】赛题解析和baseline详解.mp4

06-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4

07-【03课】NLP比赛提分技巧-1.mp4

08-【04课】NLP比赛提分技巧-2.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

05-【01课】数据EDA，题目分析.mp4

06-【02课】baseline代码介绍.mp4

07-【03课】可能的上分点.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

05-【01课】赛题解析和baseline详解.mp4

06-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4

07-【03课】小样本学习发展和应用.mp4

08-【04课】NLP比赛提分技巧.mp4

09-【05课】模型训练技巧分享.mp4

10-【06课】往期kaggle文本分类比赛回顾.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4

06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4

07-【03课】数据挖掘比赛中的神经网络Baseline.mp4

08-【04课】数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

05-【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4

06-【02课】视频分类与图像分类.mp4

07-【03课】数据扩增方法.mp4

08-【04课】多模型集成方法.mp4

09-【05课】历史视频比赛总结.mp4

10-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4

06-【02课】机器学习经典树模型的介绍以及实战.mp4

07-【03课】TabTranformer原理详解.mp4

08-【04课】比赛tricks和过往类似比赛讲解.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

05-【01课】赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析.mp4

06-【02课】Baseline讲解.mp4

07-【03课】往期肾小球比赛讲解.mp4

08-【04课】额外的一个新比赛（待定）&肾小球答疑.mp4

09-【05课】额外的新比赛往期方案讲解.mp4

10-【06课】理论知识补充.mp4

11-【07课】复盘.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

05-【01课】赛题分析，EDA.mp4

06-【02课】baseline基本讲解.mp4

07-【03课】赛题理论知识讲解.mp4

08-【04课】赛题trick讲解.mp4

09-【05课】往期类似比赛讲解.mp4

10-【06课】答疑.mp4

11-【07课】比赛复盘.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4

06-【02课】树模型介绍与调参.mp4

07-【03课】深度学习模型搭建.mp4

08-【04课】模型集成方法.mp4

09-【05课】历史金融风控比赛总结.mp4

10-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4

02-【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解.mp4

03-【02课】推荐系统中的召回算法.mp4

04-【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法.mp4

05-【04课】推荐系统中的排序算法.mp4

06-【05课】推荐系统中的多目标算法.mp4

07-【06课】知识图谱在推荐系统中的应用.mp4

01-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4

02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4

03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4

05-【01课】赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析.mp4

06-【02课】Baseline讲解.mp4

07-【03课】语义分割模型基础一，基础版.mp4

08-【04课】语义分割模型基础二-进阶版.mp4

09-【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解.mp4

10-【06课】直播答疑.mp4

11-【07课】比赛复盘.mp4

02-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4

03-【02课】BERT预训练语言模型的介绍.mp4

04-【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍.mp4

05-【04课】比赛中的上分技巧.mp4

06-【05课】模型融合以及比赛解答.mp4

07-【06课】top方案的分享和比赛总结.mp4

01-打造舒适的AI开发环境.mp4

03-01-课赛题介绍+baseline详解.mp4

04-02课-BERT代码详解及HuggingFaceTransfomers实战.mp4

05-03课-BERT及其变种.mp4

06-04课-代码实操课（kaggle环境）.mp4

07-05课-BERT变种和比赛技巧.mp4

08-06课-比赛总结和top方案分享.mp4

01-打造舒适的AI开发环境.mp4

04-【先修指南】kaggle竞赛介绍.mp4

08-【01课】开营第一课（直播回放）.mp4

10-【02课】目标检测二阶段算法.mp4

11-【03课】修改网络设计.mp4

12-【04课】骨干网介绍和损失函数设计.mp4

13-【05课】数据增强和调参.mp4

14-【06】总结复盘.mp4

15-【07课】TOP方案分享_.mp4

02-【第一章】-1导读课.mp4

03-【第一章】-2矩阵的基本概念和运算性质.mp4

04-【第一章】-3矩阵的逆，转置和对称转置.mp4

05-【第一章】-4行列式的计算.mp4

06-【第一章】-5特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp4

07-【第一章】-6行列式按行列展开，代数余子式.mp4

08-【第一章】-7行列式的应用：克莱姆法则.mp4

09-【第一章】-8矩阵的逆的引入.mp4

10-【第一章】-9常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4

11-【第一章】-10分块矩阵.mp4

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

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

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

15-【第二章】-4矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4

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

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

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

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

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

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

22-【第二章】-11SVD分解的应用.mp4

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

24-【第三章】-2中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4

25-【第三章】-3函数的凹凸性&函数的极值.mp4

26-【第三章】-4不定积分.mp4

27-【第三章】-5定积分.mp4

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

29-【第三章】-7方向导数与梯度及其应用.mp4

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

31-【第三章】-9矩阵的求导.mp4

32-【第三章】-10矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4

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

34-【第四章-上】-2全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4

35-【第四章-上】-3随机变量与多维随机变量.mp4

36-【第四章-上】-4期望与方差（上）.mp4

37-【第四章-上】-5期望与方差（下）.mp4

38-【第四章-上】-6参数的估计.mp4

39-【第四章-下】-1无约束最优化梯度下降.mp4

40-【第四章-下】-2无约束最优化牛顿法.mp4

41-【第四章-下】-3约束最优化.mp4

02-01-神经网络基础与多层感知机-0.mp4

03-01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4

04-01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4

05-01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4

06-01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4

07-02-卷积神经网络-0.mp4

08-02-卷积神经网络-1.mp4

09-02-卷积神经网络-2.mp4

10-03-循环神经网络-0.mp4

11-03-循环神经网络-1.mp4

12-03-循环神经网络-2.mp4

02-第一章绪论和环境配置.mp4

03-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4

04-第二章Python基本语法元素.mp4

05-【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4

06-第三章基本数据类型.mp4

07-【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4

08-第四章组合数据类型.mp4

09-【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4

10-第五章程序控制结构.mp4

11-【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4

12-第六章函数-面向过程的编程.mp4

13-【作业讲解】第六章：函数.mp4

14-第七章类-面向对象的编程.mp4

15-【作业讲解】第七章：类.mp4

16-第八章文件-异常和模块.mp4

17-【作业讲解】第八章：文件-异常和模块.mp4

18-第九章有益的探索.mp4

19-【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4

20-第十章Python标准库.mp4

21-【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4

22-第十一章科学计算库—Numpy应用.mp4

23-【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4

24-第十二章Pandas库.mp4

25-【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4

26-第十三章Matplotlib.mp4

27-【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4

28-第十四章Sklearn常规用法.mp4

29-【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4

30-第十五章再谈编程.mp4

05-【必看】深入浅出PyTorch.mp4

06-【第一周】PyTorch简介与安装.mp4

07-【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4

08-【第一周】张量简介与创建.mp4

09-【第一周】张量操作与线性回归.mp4

10-【第一周】计算图与动态图机制.mp4

11-【第一周】autograd与逻辑回归.mp4

12-【第一周】作业讲解1.mp4

13-【第一周】作业讲解2.mp4

14-【第一周】作业讲解3.mp4

15-【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4

16-【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4

17-【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4

18-【第二周】学会自定义transforms方法.mp4

19-【第二周】作业讲解.mp4

20-【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4

21-【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4

22-【第三周】nn网络层-卷积层.mp4

23-【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4

24-【第三周】作业讲解.mp4

25-【第四周】权值初始化.mp4

26-【第四周】损失函数（一）.mp4

27-【第四周】损失函数(二).mp4

28-【第四周】优化器optimizer的概念.mp4

29-【第四周】torch.optim.SGD.mp4

30-【第四周】作业讲解.mp4

31-【第五周】学习率调整策略.mp4

32-【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4

33-【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4

34-【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4

35-【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4

36-【第五周】作业讲解.mp4

37-【第六周】正则化之weight_decay.mp4

38-【第六周】正则化之Dropout.mp4

39-【第六周】BatchNormalization.mp4

40-【第六周】Normalizaiton_layers.mp4

41-【第六周】作业讲解.mp4

42-【第七周】模型保存与加载.mp4

43-【第七周】模型finetune.mp4

44-【第七周】GPU的使用.mp4

45-【第七周】PyTorch常见报错.mp4

46-【第七周】作业讲解.mp4

47-【第八周】图像分类一瞥.mp4

48-【第八周】图像分割一瞥.mp4

49-【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4

50-【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4

51-【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4

52-【第九周】循环神经网络一瞥.mp4

01-打造舒适的AI开发环境.mp4

04-【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4

05-【02课】特征工程.mp4

06-【03课】序列模型.mp4

07-【04课】Auto—ML&HPO.mp4

08-【05课】爱奇艺结营视频.mp4

01-打造舒适的AI开发环境.mp4

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