【2025最新】强烈推荐！这绝对是B站最全最详细的人工智能入门神级教程，超详细保姆级教程，从入门到精通，全程通俗易懂01，从0开始学人工智能，快速入门攻略大揭秘
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02，为什么暂时不讲数学推导......
06:09
03，揭秘人工智能的无限潜力：它如何在各个领域崭露头角？
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04，从图灵测试到ChatGPT：人工智能的历史演进和当今惊人现状
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05，机器学习是如何实现自动化决策的？
14:13
06，深度学习是如何让神经网络变得更聪明？
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07，强化学习是如何通过不断试错和学习，成为下一个超级大脑？
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08，图像识别：如何让机器“看”懂世界
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09，自然语言处理：探索机器语言的魅力，让机器能够理解你的言语和心思！
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10，轻松搭建Python环境：用Miniconda让你的AI之路畅通无阻！
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11，开发工具Pycharm，小白也能轻松搭建！
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39，项目实战：分批次训练，让你的模型效率倍增！
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12，机器学习算法：多元线性回归，算法世界的从0到1！
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13，项目实战：糖尿病预测神器，你的健康守护者！
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14，机器学习算法：逻辑回归，助你找出人生赢家！
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15，机器学习算法：Softmax回归，掌握多分类新技能！
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16，项目实战：鸢尾花大作战，快来一决高下！
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17，正则化技术：让你的模型更强大！
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18，项目实战：新闻分类，不再错过热门资讯！
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19，掌握AI必备技能，跟着梯度下降攀登巅峰！
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20，小批量梯度下降：让模型训练又快又稳！
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21，数据归一化：数据处理好帮手！
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23，机器学习算法：KMeans聚类，让你的模型具有智能洞察力！
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24，项目实战：轻松搞定KMeans聚类代码实现
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25，机器学习算法：高斯混合模型，走进神秘的世界！
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26，项目实战：说话人识别，带你走入声音世界！
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27，项目实战：说话人识别，模型预测让你体验神奇！
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28，感知机：神经网络的起点
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30，激活函数，让你的神经网络更加智能！
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31，正向反向传播，学习神经网络的核心技术！
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32，梯度消失问题，探寻神经网络的黑暗面！
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33，Dropout防止过拟合，成为优秀的神经网络工程师！
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34，PyTorch项目创建，掌握专业开发技巧！
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35，项目实战：MNIST数据集读取，让你轻松入门图像识别！
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36，项目实战：训练集数据处理，让你的模型更加精准！
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37，项目实战：用PyTorch轻松构建深度学习模型！
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38，项目实战：定义模型训练和测试，让你的模型更加智能！
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40，全连接层网络，探究图像识别的难点！
11:03
41，卷积神经网络，让你的图像识别更上一层楼！
09:09
42，卷积层计算详解
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43，多输入通道场景下的卷积：让卷积更有效
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44，多输出通道场景与批量操作：更快、更准
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45，感受野：神经网络“视野”的大小
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46，卷积层的Padding填充：防止信息丢失
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47，VALID填充与SAME填充的区别：填充不同，结果不同
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48，卷积层的Stride步长：如何调整卷积核的移动距离
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49，卷积神经网络中的Pooling池化：压缩特征、减少计算
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50，典型卷积神经网络结构：告诉你搭建CNN网络的基本套路
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51，项目实战：代码构建卷积神经网络模型，让手写数字识别更准
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52，图片数据增强：让模型更强大、更健壮
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53，项目实战：代码构建CNN网络，猫狗识别不再难！
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54，项目实战：使用图片数据增强，让模型见多识广
10:14
55，项目实战：又快又简单的读取本地图片数据
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56，项目实战：设置损失函数和优化器，提高模型精度的重要步骤
07:24
57，项目实战：训练模型、提高准确率
08:12
58，项目实战：模型验证，实操如何测试模型的准确性
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59，项目实战：程序出错不要害怕，细心根据错误信息Debug
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60，LeNet-5网络模型：为神经网络开创新纪元
11:47
61，项目实战：代码实现LeNet-5网络结构
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62，项目实战：代码实操数据归一化步骤
09:33
63，项目实战：代码实现LeNet-5训练神经网络
14:59
64，迁移学习：让训练更高效，模型更优秀
10:08
65，深度学习框架中可用的分类模型：找到最适合自己的模型
09:46
66，AlexNet-8网络模型：将神经网络应用于实际场景
11:35
67，项目实战：如何使用预训练的模型直接预测
13:10
68，项目实战：如何获取预训练模型中的参数
08:50
69，项目实战：如何对预训练模型进行一些DIY
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70，项目实战：训练AlexNet-8模型以及运行效果
11:52
71，揭秘PyTorch源码中Alexnet网络模型的封装策略
12:30
72，VGG-16网络模型：揭秘一度火爆深度学习的原因
10:38
73，小卷积核大应用，性能提升大揭秘
10:43
74，项目实战：用VGG16做迁移学习，让你的模型更智能
10:58
76，项目实战：人工智能在医疗行业应用，新冠肺炎COVID-19识别
15:12
77，PyTorch源码中VGG16网络模型的深度解析
12:58
78，图像视频的识别与定位，科技的力量让生活更美好
08:07
79，FastRCNN架构揭秘，更快速更准确的目标检测
11:15
80，FasterRCNN架构细节解读，打造高效目标检测系统
11:57
81，YOLO目标检测，只瞥一眼即可得到结果
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82，YOLO目标检测的整体模型与网格单元
06:13
83，语言模型，让机器具备推断能力
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84，从神经网络语言模型逐步到大语音模型
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85，词向量技术，让机器更接近人类思维
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86，词向量的两种不同训练方法CBOW和SkipGram
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87，循环神经网络，让机器学会记忆，掌握时间序列数据预测
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88，什么是长短时记忆单元LSTM，为什么需要它？
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89，LSTM单元中数据流转的过程，以及与VanillaRNN的区别
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90，Seq2Seq网络模型，也叫做Encoder-Decoder结构
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91，什么是Attention注意力机制
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92，项目实战：明确机器翻译任务，构建不同语言需要的字典
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93，项目实战：读取语料库，构建训练机器翻译所需的句子对
09:12
94，项目实战：机器翻译之数据预处理，为模型训练打好基础
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95，项目实战：机器翻译之网络搭建Encoder编码器
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96，项目实战：机器翻译之网络搭建Decoder解码器
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97，项目实战：搭建带注意力机制的Decoder解码器
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98，项目实战：将句子对转换成Pytorch训练所需的Tensor张量
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99，项目实战：训练中Encoder的正向传播
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100，项目实战：训练中Decoder端引入Teacher Forcing
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101，项目实战：通过多次迭代训练EncoderDecoder模型
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102，项目实战：评估EncoderDecoder模型
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