资源简介
本套课程全球AI大赛年度会员视频，Kaggle比赛22套辅导课程，课程官方售价1998元，本次更新包含22套课程合集，文件大小共计30.28G。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。
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计算机教程QTDLG\21-深度之眼\07-深度之眼AI大赛年度会员视频，Kaggle比赛22套辅导课程 价值1998元 ├─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 79.65MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 71.09MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 61.74MB │ ├─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 213.95MB │ ├─06-【02课】基于3D CNN的baseline代码讲解.mp4 259.22MB │ ├─07-【03课】基于transformer的baseline代码讲解.mp4 144.51MB │ └─08-【04课】基于XGBoost的baseline代码讲解.mp4 161.98MB ├─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 71.09MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 79.65MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 61.74MB │ ├─05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4 268.43MB │ ├─06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4 348.19MB │ ├─07-【03课】特征工程实践.mp4 277.6MB │ ├─08-【04课】pytorch实践-NCF实践.mp4 389.78MB │ ├─09-【05课】数据挖掘中的文本信息的使用.mp4 170.02MB │ └─10-【06课】数据挖掘比赛中的Trick.mp4 213.55MB ├─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 61.74MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 71.09MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 79.65MB │ ├─05-【01课】赛题解析和baseline 详解.mp4 150.2MB │ ├─06-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4 156.38MB │ ├─07-【03课】NLP比赛提分技巧 - 1.mp4 143.28MB │ └─08-【04课】NLP比赛提分技巧 -2.mp4 147.1MB ├─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 61.74MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 71.09MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 79.65MB │ ├─05-【01课】数据 EDA，题目分析.mp4 140.5MB │ ├─06-【02课】baseline 代码介绍.mp4 266.51MB │ └─07-【03课】可能的上分点.mp4 152.37MB ├─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 61.74MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 79.65MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 71.09MB │ ├─05-【01课】赛题解析和baseline 详解.mp4 137.62MB │ ├─06-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4 181.04MB │ ├─07-【03课】小样本学习发展和应用.mp4 161.76MB │ ├─08-【04课】NLP比赛提分技巧.mp4 154.77MB │ ├─09-【05课】模型训练技巧分享.mp4 175.13MB │ └─10-【06课】往期kaggle文本分类比赛回顾.mp4 124.43MB ├─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 71.09MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 79.65MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 61.74MB │ ├─05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4 218.77MB │ ├─06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4 262.13MB │ ├─07-【03课】数据挖掘比赛中的神经网络Baseline.mp4 237.71MB │ └─08-【04课】数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合.mp4 200.32MB ├─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 71.09MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 79.65MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 61.74MB │ ├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4 201.22MB │ ├─06-【02课】视频分类与图像分类.mp4 162.25MB │ ├─07-【03课】数据扩增方法.mp4 157.36MB │ ├─08-【04课】多模型集成方法.mp4 171.08MB │ ├─09-【05课】历史视频比赛总结.mp4 147.13MB │ └─10-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4 105.28MB ├─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 61.74MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 71.09MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 79.65MB │ ├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4 119.85MB │ ├─06-【02课】机器学习经典树模型的介绍以及实战.mp4 177.89MB │ ├─07-【03课】TabTranformer原理详解.mp4 169.12MB │ └─08-【04课】比赛tricks和过往类似比赛讲解.mp4 146.23MB ├─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 71.09MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 79.65MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 61.74MB │ ├─05-【01课】赛题介绍 + kaggle 平台学习 + 比赛数据探索性分析.mp4 279.42MB │ ├─06-【02课】Baseline讲解.mp4 282.7MB │ ├─07-【03课】往期肾小球比赛讲解.mp4 210.43MB │ ├─08-【04课】额外的一个新比赛（待定） & 肾小球答疑.mp4 241.6MB │ ├─09-【05课】额外的新比赛往期方案讲解.mp4 429.93MB │ ├─10-【06课】理论知识补充.mp4 239.49MB │ └─11-【07课】复盘.mp4 277.97MB ├─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 79.65MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 71.09MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 61.74MB │ ├─05-【01课】赛题分析，EDA.mp4 343.89MB │ ├─06-【02课】baseline基本讲解.mp4 201.18MB │ ├─07-【03课】赛题理论知识讲解.mp4 199.11MB │ ├─08-【04课】赛题trick讲解.mp4 258.66MB │ ├─09-【05课】往期类似比赛讲解.mp4 274.26MB │ ├─10-【06课】答疑.mp4 89.08MB │ └─11-【07课】比赛复盘.mp4 77.48MB ├─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 71.09MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 79.65MB │ ├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4 61.74MB │ ├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4 172.15MB │ ├─06-【02课】树模型介绍与调参.mp4 167.75MB │ ├─07-【03课】深度学习模型搭建.mp4 124.87MB │ ├─08-【04课】模型集成方法.mp4 139.37MB │ ├─09-【05课】历史金融风控比赛总结.mp4 142.72MB │ └─10-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4 90.07MB ├─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 196.42MB │ ├─03-【02课】推荐系统中的召回算法.mp4 266.26MB │ ├─04-【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法.mp4 270.8MB │ ├─05-【04课】推荐系统中的排序算法.mp4 273.73MB │ ├─06-【05课】推荐系统中的多目标算法.mp4 216.9MB │ └─07-【06课】知识图谱在推荐系统中的应用.mp4 163.96MB ├─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 61.74MB │ ├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4 71.09MB │ ├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4 79.65MB │ ├─05-【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析.mp4 209.72MB │ ├─06-【02课】 Baseline讲解.mp4 277.62MB │ ├─07-【03课】语义分割模型基础一，基础版.mp4 195.67MB │ ├─08-【04课】 语义分割模型基础二- 进阶版.mp4 533.11MB │ ├─09-【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解.mp4 241.66MB │ ├─10-【06课】直播答疑.mp4 233.47MB │ └─11-【07课】比赛复盘.mp4 257.02MB ├─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 132.16MB │ ├─03-【02课】BERT预训练语言模型的介绍.mp4 158.66MB │ ├─04-【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍.mp4 186.89MB │ ├─05-【04课】比赛中的上分技巧.mp4 166.38MB │ ├─06-【05课】模型融合以及比赛解答.mp4 144.4MB │ └─07-【06课】top方案的分享和比赛总结.mp4 103.22MB ├─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 99.55MB │ ├─03-01-课赛题介绍+baseline详解.mp4 162.74MB │ ├─04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战.mp4 215.89MB │ ├─05-03课-BERT及其变种.mp4 163.73MB │ ├─06-04课-代码实操课（kaggle环境）.mp4 166.01MB │ ├─07-05课-BERT变种和比赛技巧.mp4 154.15MB │ └─08-06课-比赛总结和top方案分享.mp4 123.95MB ├─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 99.55MB │ ├─04-【先修指南】kaggle竞赛介绍.mp4 28.64MB │ ├─08-【01课】开营第一课（直播回放）.mp4 131.79MB │ ├─10-【02课】目标检测二阶段算法.mp4 135.12MB │ ├─11-【03课】修改网络设计.mp4 115.6MB │ ├─12-【04课】骨干网介绍和损失函数设计.mp4 124.18MB │ ├─13-【05课】数据增强和调参.mp4 118.36MB │ ├─14-【06】总结复盘.mp4 65.21MB │ └─15-【07课】TOP方案分享_.mp4 134.59MB ├─17-03 数学基础 │ ├─02-【第一章】-1 导读课.mp4 13.58MB │ ├─03-【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质.mp4 40.76MB │ ├─04-【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置.mp4 62.79MB │ ├─05-【第一章】-4 行列式的计算.mp4 45.71MB │ ├─06-【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp4 52.73MB │ ├─07-【第一章】-6 行列式按行列展开，代数余子式.mp4 44.19MB │ ├─08-【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则.mp4 12.85MB │ ├─09-【第一章】-8 矩阵的逆的引入.mp4 49.52MB │ ├─10-【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4 32.79MB │ ├─11-【第一章】-10 分块矩阵.mp4 33.59MB │ ├─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 60.81MB │ ├─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 25.28MB │ ├─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 71MB │ ├─15-【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4 28.63MB │ ├─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 64.99MB │ ├─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 51.42MB │ ├─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 59MB │ ├─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 60.27MB │ ├─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 38.62MB │ ├─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 38.63MB │ ├─22-【第二章】-11 SVD分解的应用.mp4 61.34MB │ ├─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 63.48MB │ ├─24-【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4 56.33MB │ ├─25-【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值.mp4 56.38MB │ ├─26-【第三章】-4 不定积分.mp4 36.13MB │ ├─27-【第三章】-5 定积分.mp4 42.21MB │ ├─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 55.83MB │ ├─29-【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用.mp4 65.45MB │ ├─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 48.65MB │ ├─31-【第三章】-9 矩阵的求导.mp4 55.07MB │ ├─32-【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4 58.63MB │ ├─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 60.59MB │ ├─34-【第四章-上】-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4 45.45MB │ ├─35-【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量.mp4 57.39MB │ ├─36-【第四章-上】-4 期望与方差（上）.mp4 52.49MB │ ├─37-【第四章-上】-5 期望与方差（下）.mp4 23.14MB │ ├─38-【第四章-上】-6 参数的估计.mp4 60.25MB │ ├─39-【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降.mp4 71.2MB │ ├─40-【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法.mp4 54.4MB │ └─41-【第四章-下】-3 约束最优化.mp4 53.17MB ├─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 59.03MB │ ├─03-01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4 50.79MB │ ├─04-01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4 66.59MB │ ├─05-01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4 45.07MB │ ├─06-01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4 79.21MB │ ├─07-02-卷积神经网络-0.mp4 62.32MB │ ├─08-02-卷积神经网络-1.mp4 92.24MB │ ├─09-02-卷积神经网络-2.mp4 53.92MB │ ├─10-03-循环神经网络-0.mp4 48.48MB │ ├─11-03-循环神经网络-1.mp4 84.75MB │ └─12-03-循环神经网络-2.mp4 62MB ├─19-01 Python · AI&数据科学入门 │ ├─02-第一章 绪论和环境配置.mp4 50.67MB │ ├─03-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4 30.7MB │ ├─04-第二章 Python 基本语法元素.mp4 98.86MB │ ├─05-【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4 57.38MB │ ├─06-第三章 基本数据类型.mp4 86.73MB │ ├─07-【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4 50.53MB │ ├─08-第四章 组合数据类型.mp4 89.81MB │ ├─09-【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4 67.67MB │ ├─10-第五章 程序控制结构.mp4 80.73MB │ ├─11-【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4 27.37MB │ ├─12-第六章 函数-面向过程的编程.mp4 116.29MB │ ├─13-【作业讲解】第六章：函数.mp4 41.31MB │ ├─14-第七章 类-面向对象的编程.mp4 74.64MB │ ├─15-【作业讲解】第七章：类.mp4 26.6MB │ ├─16-第八章 文件-异常和模块.mp4 107.29MB │ ├─17-【作业讲解】第八章：文件-异常和模块.mp4 13.61MB │ ├─18-第九章 有益的探索.mp4 116.87MB │ ├─19-【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4 34.11MB │ ├─20-第十章 Python标准库.mp4 85.69MB │ ├─21-【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4 11.79MB │ ├─22-第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4 77.31MB │ ├─23-【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4 27.27MB │ ├─24-第十二章 Pandas库.mp4 124.03MB │ ├─25-【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4 27.77MB │ ├─26-第十三章 Matplotlib.mp4 90.75MB │ ├─27-【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4 41.18MB │ ├─28-第十四章 Sklearn常规用法.mp4 60.22MB │ ├─29-【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4 45.3MB │ └─30-第十五章 再谈编程.mp4 70.06MB ├─20-深度学习PyTorch框架班 │ ├─05-【必看】深入浅出PyTorch.mp4 75.53MB │ ├─06-【第一周】PyTorch简介与安装.mp4 54.25MB │ ├─07-【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4 136.22MB │ ├─08-【第一周】张量简介与创建.mp4 55.55MB │ ├─09-【第一周】张量操作与线性回归.mp4 64MB │ ├─10-【第一周】计算图与动态图机制.mp4 43.07MB │ ├─11-【第一周】autograd与逻辑回归.mp4 62.08MB │ ├─12-【第一周】作业讲解1.mp4 31.27MB │ ├─13-【第一周】作业讲解2.mp4 25.66MB │ ├─14-【第一周】作业讲解3.mp4 25.61MB │ ├─15-【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4 56.73MB │ ├─16-【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4 54.08MB │ ├─17-【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4 93.46MB │ ├─18-【第二周】学会自定义transforms方法.mp4 99.93MB │ ├─19-【第二周】作业讲解.mp4 89.52MB │ ├─20-【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4 57.71MB │ ├─21-【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4 61.3MB │ ├─22-【第三周】nn网络层-卷积层.mp4 62.9MB │ ├─23-【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4 61.48MB │ ├─24-【第三周】作业讲解.mp4 61.17MB │ ├─25-【第四周】权值初始化.mp4 60.54MB │ ├─26-【第四周】损失函数（一）.mp4 90.59MB │ ├─27-【第四周】损失函数(二).mp4 92.83MB │ ├─28-【第四周】优化器optimizer的概念.mp4 62.28MB │ ├─29-【第四周】torch.optim.SGD.mp4 72.52MB │ ├─30-【第四周】作业讲解.mp4 30.96MB │ ├─31-【第五周】学习率调整策略.mp4 78.31MB │ ├─32-【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4 45.54MB │ ├─33-【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4 66.61MB │ ├─34-【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4 99.65MB │ ├─35-【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4 77.04MB │ ├─36-【第五周】作业讲解.mp4 42.77MB │ ├─37-【第六周】正则化之weight_decay.mp4 58.81MB │ ├─38-【第六周】正则化之Dropout.mp4 60.57MB │ ├─39-【第六周】Batch Normalization.mp4 79.32MB │ ├─40-【第六周】Normalizaiton_layers.mp4 59.56MB │ ├─41-【第六周】作业讲解.mp4 36.64MB │ ├─42-【第七周】模型保存与加载.mp4 46.56MB │ ├─43-【第七周】模型finetune.mp4 62.84MB │ ├─44-【第七周】GPU的使用.mp4 67.27MB │ ├─45-【第七周】PyTorch常见报错.mp4 56.87MB │ ├─46-【第七周】作业讲解.mp4 21.73MB │ ├─47-【第八周】图像分类一瞥.mp4 79.94MB │ ├─48-【第八周】图像分割一瞥.mp4 100.25MB │ ├─49-【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4 72.78MB │ ├─50-【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4 119.99MB │ ├─51-【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4 85.16MB │ └─52-【第九周】循环神经网络一瞥.mp4 60.12MB ├─21-【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班 │ ├─01-打造舒适的AI开发环境.mp4 99.55MB │ ├─04-【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4 157.92MB │ ├─05-【02课】特征工程.mp4 214.66MB │ ├─06-【03课】序列模型.mp4 244.11MB │ ├─07-【04课】Auto—ML&HPO.mp4 93.9MB │ └─08-【05课】爱奇艺结营视频.mp4 113.39MB ├─22-【Kaggle新赛】有毒评论识别大赛指导班（NLP·文本分类） │ ├─01-打造舒适的AI开发环境.mp4 99.55MB │ ├─IT资源站-www.vipc9.com.url 173B │ ├─一切与IT有关的教程.txt 21B │ └─下载说明.txt 200B └─目录.txt -1.#INDB
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