课程目录
01、人工智能1期
1.概述and特征提取.mp4
2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4
3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4
4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4
5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4
6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4
7.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4
8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4
9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4
10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4
11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4
12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4
13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4
14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4
15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4
16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4
17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4
18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4
19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4
20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4
21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4
22.多分类函数softmax和学习方法.mp4
23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4
24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4
25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4
26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4
27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4
28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4
29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4
30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4
31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4
32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4
33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4
34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4
35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4
36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4
37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4
38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4
39.一期课程内容总结.mp4
40.常见面试题解读01.mp4
41.常见面试题解读02.mp4
42.如何写简历.mp4
43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4
44.逻辑回归和神经元.mp4
45.BP算法原理和训练方法.mp4
46.常见激活函数讲解.mp4
47.图像分类在企业中的应用.mp4
48.卷积的基本思想.mp4
02、人工智能2期
1.开班典礼_学前必看.mp4
2.FM模型.mp4
3.推荐系统之协同过滤.mp4
4.推荐系统之召回.mp4
5.推荐系统之排序1.mp4
6.推荐系统之排序2.mp4
7.RNN和LSTM.mp4
8.语音合成方法介绍.mp4
9.语音合成前端.mp4
10.端到端语音合成声学模型.mp4
11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4
12.LSTM和ELMO.mp4
13.实战项目：智能输入法.mp4
14.输入法项目之新词发现.mp4
15.注意力模型Attention.mp4
16.注意力模型Self-Attention.mp4
17.Transformer和Bert.mp4
18.图像之文本检测.mp4
19.图像之文本识别.mp4
20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4
21.文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM.mp4
22.文本分类项目：基本模型回顾 – FastText.mp4
23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4
24.文本分类项目：系统优化：实体信息.mp4
25.文本分类项目： 系统优化：图片分类.mp4
26.文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN.mp4
27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4
28.高级图像技术1.mp4
29.高级图像技术2.mp4
30.高级图像技术3.mp4
31.高级图像技术4.mp4
32.海外项目：推荐系统入门简介.mp4
33.海外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4
34.海外项目：数据预处理.mp4
35.CTR预估算法sparselogistics regression.mp4
36.深度学习入门.mp4
37.海外项目：CNN & LSTM详细讲解.mp4
38.海外项目：self-attention 机制讲解.mp4
39.海外项目：wide-deep model代码实战.mp4
40.智能聊天机器人1.mp4
41.智能聊天机器人2.mp4
03、人工智能3期
1.信息论入门-概率和信息.mp4
2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4
3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mp4
4.从信息论的角度解读机器学习.mp4
5.矩阵求导术.mp4
6.文本分类速览1.mp4
7.文本分类速览2.mp4
8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4
9.面试指导.mp4
10.AI架构设计.mp4
11.推荐系统综述.mp4
12.量化投资概述：量化投资靠什么赚钱.mp4
14.量化投资概述：交易市场介绍.mp4
15.量化投资概述：策略类型介绍.mp4
16.生成模型GAN.mp4
17.量化投资概述：风险案例.mp4
18.量化投资概述：量化工具，AI应用案例.mp4
19.生成模型VAE.mp4
20.GAN背后的秘密.mp4
21.量化投资概述：机器学习模型应用基础.mp4
22.量化投资概述：交易行为举例.mp4
23.PageRank算法1.mp4
24.PageRank算法2.mp4
25.期货量化交易：远期和期货介绍.mp4
26.期货量化交易：远期和期货定价.mp4
27.期货量化交易：远期和期货应用.mp4
28.期货量化交易：套期保值策略.mp4
29.textrank算法.mp4
30.node2vec算法.mp4
31.期货量化交易：套期保值计算.mp4
32.期货量化交易：CAT产品及策略概述.mp4
35.期货量化交易：图模型在推荐系统中的应用.mp4
36.图模型在推荐系统中的应用2.mp4
37.bert和他的朋友们.mp4
37.bert和他的朋友们2.mp4
38.期货量化交易：套利策略.mp4
40.期货量化交易：策略回测.mp4
41.bert和他的朋友们3.mp4
42.bert和他的朋友们4.mp4
43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4
44.高频交易：高频数据及因子计算.mp4
46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4
46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4
47.高频交易：高频交易案例.mp4
48.高频交易：高频交易回测.mp4
49.语音识别之语音信号基础.mp4
50.语音识别之语音信号基础2.mp4
51.语音识别之特征处理及HMM模型.mp4
52.高频交易：高频因子挖掘及高频做市策略.mp4
53.强化学习量化交易应用.mp4
53.强化学习量化交易应用2.mp4
54.股票量化交易：股票发行.mp4
54.股票量化交易：股票发行2.mp4
55.股票量化交易：打新策略及风险衡量2.mp4
56.HMM-GMM模型.mp4
56.HMM-GMM模型2.mp4
57.股票量化交易：现代投资组合理论.mp4
57.股票量化交易：现代投资组合理论2.mp4
58.语音识别实战一.mp4
58.语音识别实战一2.mp4
59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4
59.股票量化交易：多因子模型理论.mp4
60.语音识别实战一.mp4
04、人工智能4期
1.数据的量化和特征提取.mp4
2.数据的量化和特征提取2.mp4
3.线性回归.mp4
4.逻辑回归.mp4
5.损失函数和正则项.mp4
6.分类模型的评价指标和多分类.mp4
7.逻辑回归的高级技巧.mp4
8.FM模型.mp4
9.Kmeans.mp4
10.深度学习入门.mp4
11.梯度下降和矩阵求导.mp4
12.速精机器学习12.mp4
13.速精机器学习13.mp4
14.速精机器学习14.mp4
15.速精机器学习15.mp4
16.速精机器学习16.mp4
17.速精机器学习17.mp4
18.速精机器学习18.mp4
19.速精机器学习19.mp4
20.速精机器学习20.mp4
21.速精机器学习21.mp4
22.速精机器学习22.mp4
23.速精机器学习23.mp4
24.速精机器学习24.mp4
05、课件
1期课件.zip
234期课件.zip马士兵-AI人工智能工程师1-4期2022年价值19999元重磅首发完结无秘
——更多资源,课程更新在 智圣商学院 www.jiaoshengxi.com
用一顿早餐钱，改变余生。你还在等什么？
零成本倍增中小企业净利润
5倍提升你的成交率
教你更聪明地赚钱
—智圣商学院 ·焦圣希 18818568866
#营销# #管理# #商业# #创业# #话术# #咨询#
#销售# #运营# #微商# #策划# #实体店# #引流#
?1000节免费公开课?
百度搜索：焦圣希
微信：18818568866（每天前3位免费咨询）
抖音：焦圣希 （每晚 9 点~12 点 直播，商业领域，有问必答）
电话咨询：1000元/小时
私企定制：2999起/年
企业培训：10000起/课
官网：https://www.jiaoshengxi.com
SEO 编辑导读：以下内容依据原文公开信息重新整理，用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。
内容简介与核心价值
本系列课程由马士兵团队打造，系统梳理了人工智能从入门到精通的完整路径。内容涵盖线性回归、梯度下降、SVM、决策树等传统机器学习算法，深入解析Keras、TensorFlow框架及CNN、RNN、Transformer等深度学习模型。课程特别增设量化交易模块，讲解期货套利、高频做市及多因子策略，并包含语音识别、智能输入法等前沿项目实战。此外，还提供BERT、GAN生成模型及图神经网络等高级主题，辅以面试指导与简历优化，旨在帮助学员构建扎实的技术底座，实现从理论到商业价值的跨越。
本文重点内容
- 传统机器学习模型在复杂非线性场景下的拟合能力不足问题
- 深度学习训练中梯度消失、过拟合及权重初始化困难等技术瓶颈
- 推荐系统中召回率低、排序不准及冷启动导致的流量浪费难题
- 量化交易中市场微观结构复杂、策略回测失效及高频数据噪音干扰挑战
适合什么人
- 希望系统学习AI算法原理并掌握实战项目的技术人员
- 寻求数字化转型的中小企业管理者及业务决策者
- 准备转行人工智能或提升面试竞争力的求职者
- 对量化交易、金融工程感兴趣并希望应用AI模型的从业者
- 需要解决图像识别、文本分类、语音处理等具体业务问题的企业团队
哪些情况暂时不适合
- 仅需简单脚本调用API而无兴趣理解底层数学原理的初学者
- 缺乏计算机基础且无法接受系统性编程训练的零基础用户
- 期望通过课程直接获得稳定高额投资回报的非专业投资者
建议阅读、学习或使用路线
- 第一阶段：夯实基础，掌握线性回归、逻辑回归及梯度下降等核心算法原理与数学推导。
- 第二阶段：深入模型，学习SVM、随机森林、KMeans聚类及深度学习框架搭建技巧。
- 第三阶段：实战演练，完成图像识别、以图搜图、推荐系统及智能聊天机器人等项目开发。
- 第四阶段：进阶拓展，研究Transformer、BERT、GAN生成模型及量化交易策略回测方法。
- 第五阶段：就业准备，通过面试题库解析与简历优化指导，提升职场竞争力。
内容结构与重点解析
课程目录结构清晰，分为四期核心内容加配套课件。一期聚焦机器学习基础与经典模型（如SVM、GBDT），并引入深度学习入门；二期深入推荐系统、语音合成及Transformer架构，包含智能输入法等实战项目；三期侧重数学基础（信息论、矩阵求导）、生成模型（GAN/VAE）及量化交易全流程；四期则快速回顾核心算法并补充速精机器学习内容。整体编排由浅入深，兼顾理论推导与工程实践，特别强化了从文本挖掘到图像识别的跨模态处理能力，以及AI在金融领域的创新应用。
阅读后可以重点获得什么
- 能够独立推导损失函数、正则化项及各类激活函数的数学原理与应用场景。
- 掌握CNN、RNN、LSTM等主流模型架构，具备构建图像分类与自然语言处理系统的能力。
- 熟悉推荐系统全流程，包括召回、排序及A/B测试指标优化，能解决实际业务问题。
- 理解量化交易核心逻辑，掌握期货套利、高频做市及多因子模型的策略设计与回测方法。
- 获得针对AI岗位的面试题库解析与简历修改建议，显著提升求职成功率。
实用提示与注意事项
- 区别于纯理论课程，本系列强调“工业环境”下的模型落地，包含大量企业级实战案例。
- 特别增设量化交易模块，将AI技术应用于金融领域，覆盖期货、股票及高频交易策略。
- 提供完整的课件资料与项目源码思路，帮助学员从代码层面理解算法实现细节。
阅读与使用建议
建议学习者先完成基础数学与编程复习，再按目录顺序学习。重点观看项目实战章节以巩固动手能力，同时结合量化交易模块拓展行业视野。课程适合有计算机背景的从业者自学或作为团队培训资料，但不建议零基础用户直接跳跃至深度学习部分。
原文发布日期：2022年09月14日 原文分类：个人成长
常见问题
课程是否包含最新的Transformer和BERT模型讲解？
是的，二期课程专门设有Transformer、Self-Attention及BERT及其变种的详细讲解与实战应用。
量化交易部分适合没有金融背景的学员吗？
课程从交易市场介绍、策略类型到具体案例逐步展开，虽涉及专业概念，但通过实例解析降低了理解门槛，适合有AI基础者入门。
学习完这套课程能否直接胜任AI工程师岗位？
课程提供了完整的知识体系与项目经验，结合面试指导与简历优化建议，能显著提升就业竞争力，但实际工作还需持续积累工程经验。
导读最近更新时间：2026年10月18日
算算这笔账，你就知道怎么选更划算
你正在尝试购买单门课程（¥19.00）。
但在您支付前，请先看一眼这笔账：
买 1 门课 = ¥ 19
买 5 门课 = ¥ 95
解锁全站 500000+ 课程 (永久SVIP) = 仅需 ¥ 99 🤯
🤔 还在到处找资源？
别浪费时间了！全网热门课程，这里都有。
外面卖 299、1999 的割韭菜课， 这里通通包含在SVIP 里。
☕️ 少喝 3 杯奶茶 (¥99)
换一个终身学习/搞钱的资源库。
今日仅需 99 元，解锁全站终身钻石SVIP
💎 SVIP 永久会员
- 全站 500000+ 课程永久免费下
- 每日 更新热门课程50+(站内没有可联系站长帮你找)
- 送 AI/N8N 自动化资源库
- 每门课程 不到 0.01元/门
