尚硅谷AI大模型实战训练营

2024年11月1日10:16:26 发表评论
摘要

文章提供了一系列关于机器学习和深度学习的视频教程和资料,包括机器学习基本概念、模型训练流程、分类器与评估指标等内容,并提供了相关的PDF文档。同时,还涉及了seq2seq、Transformer、BERT等深度学习模型的学习资料。

文章提供了一系列关于机器学习和深度学习的视频教程和资料,包括机器学习基本概念、模型训练流程、分类器与评估指标等内容,并提供了相关的PDF文档。同时,还涉及了seq2seq、Transformer、BERT等深度学习模型的学习资料。

尚硅谷AI大模型实战训练营

👉 AI(人工智能)是指模拟、复制、扩展人类智能的科学与工程领域。它是通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,使机器能够模拟和执行人类智能活动的分支。
👉 AI大模型是一种具有巨大参数量的深度神经网络模型。这些模型通常由数十亿、甚至上百亿个参数组成,可以在大规模数据集上进行训练。AI大模型的典型代表是GPT-3(Generative Pre-trained Transformer-3),它是由OpenAI开发的自然语言处理模型,拥有1750亿个参数。

尚硅谷AI大模型实战训练营

内容目录

├──01 第一课

| ├──01_机器学习基本概念.mp4 104.02M

| ├──02_模型训练流程.mp4 98.60M

| ├──03_模型训练基本概念.mp4 100.76M

| ├──04_模型训练基本概念-激活函数与损失函数.mp4 81.17M

| └──01_深度学习基础.pdf 24.00M

├──02 第二课

| ├──01 分类器与评估指标.mp4 90.93M

| ├──02 第一次课间答疑.mp4 16.40M

| ├──03评估指标与经典模型.mp4 95.66M

| ├──04 第二次课间答疑.mp4 12.27M

| ├──05 seq2seq.mp4 29.61M

| ├──06 Transformer基本流程.mp4 48.06M

| ├──07 第三次课间答疑.mp4 31.86M

| ├──08 Transformer Encoder.mp4 80.47M

| ├──09 Transformer多头注意力机制.mp4 36.44M

| ├──Attention Is All You Need_unlocked.pdf 13.48M

| └──01_深度学习基础_unlocked.pdf 24.22M

├──03 第三课

| ├──课件&资料

| | ├──01-01 深度学习基础_unlocked.pdf 22.39M

| | ├──02-AutoDL使用文档_unlocked.pdf 14.09M

| | └──03-拓展分享-BERT源码解析.pdf 12.88M

| ├──01_Transformer Encoder.mp4 99.61M

| ├──02_1021第一次课间答疑.mp4 18.59M

| ├──03_Transformer Decoder.mp4 53.09M

| ├──04_BERT.mp4 44.62M

| ├──05_1021第二次课间答疑.mp4 5.65M

| ├──06_第三次课间答疑+BERT&T5+深度学习优化策略.mp4 62.37M

| ├──07_CUDA与GPU基本概念.mp4 29.22M

| └──08_第四次课间答疑+GPU并行训练策略.mp4 75.42M

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站长小智

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