2022年《AI与量化》系列视频 1-25期

资源简介

欢迎来到2022年的《AI与量化》系列视频课程。 这是一门精心设计的课程,旨在帮助程序员更好地了解和运用人工智能(AI)以及量化分析的有关知识。 课程从Rosenblatt感知器开始,详细介绍了最小二乘法估计最优拟合直线的原理。进一步通过梯度下降方法以及反向传播过程,进一步让你了解了神经网络的基础运作机制。在这个基础上,我们还结合实际代码演示了如何加入Sigmoid激活函数以及如何构建带有一个隐藏层的深度神经网络。 压轴部分是关于Tensorflow Playground的系列实验。通过这部分详细的实践操作,你将深入理解Tensorflow架构的运行机制。为了进一步提升学习效果,我们还为你准备了Keras框架的实验源码。你将会通过一系列实验源码深入理解Keras框架的运用,并且将其应用到实际的项目当中。 此外,你还将学习利用Keras框架实现Le-Net 5卷积神经网络,理解RNN递归神经网络及LSTM长短期记忆神经网络。GRU门控循环单元的实现也是本课程的重要部分。同时,在课程的最后,你还将利用全联接神经网络预测股票价格,这对于程序员来说将是非常有价值的实践经验。 在课程结束时,我们还为你提供了一些番外篇,如如何在Mac系统或者PyCharm环境下安装和配置Keras和Tensorflow,这些实用的技巧会对你今后的学习和工作产生积极的指引作用。 总的来说,无论你是想进一步提升AI技术,还是希望通过实战快速成为量化分析师,这门课程都能满足你的需求。让我们一起开启AI与量化的学习之旅吧。

《2022年《AI与量化》系列视频 1-25期》

资源目录

——/天下无鱼16号盘-85T/计算机教程119/09-其他/703-2022年《AI与量化》系列视频/
├──AI与量化第10期:Tenserflow Playground试炼(一).mp4  170.63M
├──AI与量化第11期:Tensorflow Playground试炼(二).mp4  188.18M
├──AI与量化第12期:Tensorflow Playground 试炼(三).mp4  205.84M
├──AI与量化第12期:Tensorflow Playground 试炼(四).mp4  466.78M
├──AI与量化第14期:Keras框架实验源码(三).mp4  260.09M
├──AI与量化第15期:Keras框架实验源码(四).mp4  303.13M
├──AI与量化第16期:Keras框架实验源码(五).mp4  246.53M
├──AI与量化第17期:Keras开源神经网络框架-跑通Mnist数据.mp4  31.72M
├──AI与量化第18期:全联接神经网络Mnist手写体识别实验源码讲解.mp4  338.64M
├──AI与量化第1期:Rosenblatt感知器.mp4  14.30M
├──AI与量化第20期:Keras框架实现Le-Net 5卷积神经网络实验源码.mp4  295.36M
├──AI与量化第21期:CNN卷积神经网络源码.mp4  254.90M
├──AI与量化第22期:RNN递归神经网络实验源码.mp4  555.16M
├──AI与量化第23期:LSTM长短期记忆神经网络.mp4  404.19M
├──AI与量化第24期:GRU门控循环单元.mp4  276.75M
├──AI与量化第25期:用全联接神经网络预测股票价格.mp4  383.20M
├──AI与量化第2期:最小二乘法估计最优拟合直线.mov  170.10M
├──AI与量化第3期:梯度下降方法源码.mp4  313.72M
├──AI与量化第4期:梯度下降与反向传播拟合y=wx+b代码.mp4  354.49M
├──AI与量化第5期:加入sigmoid激活函数源码.mp4  330.53M
├──AI与量化第6期:带有一个隐藏层的深度神经网络源代码.mp4  520.50M
├──AI与量化第7期:带有两个特征维度的神经网络.mp4  424.14M
├──AI与量化第8期:Keras框架实验源码(一).mp4  312.85M
├──AI与量化第9期:Keras框架实验源码(二).mp4  264.29M
├──AI与量化番外篇:Mac系统安装Keras和Tensorflow.mp4  197.08M
└──AI与量化番外篇:Pycharm配置Keras和Tensorflow环境.mp4  152.00M

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