该套课程为视频课程，共 37 节课。

课程目录：

01_1.距离精讲    
02_2.向量数据库基础    
03_3.Annoy原理和手写线性回归    
04_4.逻辑回归的分类间隔，线性不可分问题，FM模型    
05_5.特征选择和正则化    
06_6.Dropout技术，模型集成，多分类和多标签    
07_7.过拟合、欠拟合，树模型    
08_8.ID3，C4.5，Cart树    
09_9.集成学习，dropout，GBDT    
10_10.GBDT和XGboost    
11_11实战项目以图搜图-resnet    
12_12以图搜图    
13_13.GAN模型的原理和实战    
14_14.GAN模型背后的数学原理以及训练技巧    
15_15.推土机距离和WGan    
16_16.AIGC和扩散学习    
17_17.NLP系列1：NLP发展脉络和BERT模型    
18_18.NLP系列2：Bert的改良版本和T5模型    
19_19.NLP系列3：GPT系列模型    
20_20.项目实战：huggingface和文本分类    
21_21实战项目：文本纠错和Bart模型    
22_22零样本学习和小样本学习    
23_23.智能文本摘要和关键词提取    
24_24聊天机器人和chatgpt    
25_25，目标检测yolo和transformer    
26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理    
27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战    
28_乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习    
29_乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战    
30_大模型训练为什么这么难    
31_ChatGPT的技术发展路径和带来的影响    
32_推荐系统1：推荐系统概述    
33_推荐系统2：召回环节    
34_推荐系统3：召回和AB测试    
35_推荐系统4：排序（上）    
36_推荐系统5：排序（下）    
37_推荐系统6：内容分类和打标

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