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          【大課】黑馬-人工智能AI進階年度鉆石會員-2022年-價值11980元

          跟冠軍教練學跳繩

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          【大課】黑馬-人工智能AI進階年度鉆石會員-2022年-價值11980元

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          • 視頻資源大?。?94.3 GB 更新時間:2022-08-31
          • 類型:人工智能 觀看方式:百度網盤
          • 類別:>電腦教程 > 語言匯編Tags:
          • 提醒:開通VIP會員全站免費學 推薦星級:

          【大課】黑馬-人工智能AI進階年度鉆石會員-2022年-價值11980元資源簡介:

          ?人工智能是當前乃至未來時代熱門的技術之一,已在全球范圍內掀起了研究與學習熱潮。人工智能連續四年成為大學最熱門專業?。?!

          課程知識體系完備,從簡明的python語言開始,到機器學習,再到AI的兩大應用方向:計算機視覺(CV)和自然語言處理(NLP),幾乎包含了當下AI就業市場的全部需求。

          同時,課程學習曲線設計平滑,根據學習者對知識的消化吸收情況,循序漸進增強自身的AI技能。 能夠熟練掌握Python開發的通用技術和框架,具備人工智能領域內機器學習,深度學習,計算機視覺和自然語言處理業務分析及開發的能力,同時培養學生使用AI算法構建業務流的能力和針對特定算法進行實用化、拓展化的再創新能力,從而足以勝任算法工程師等相關AI職位。百萬年薪不是夢?。?!

          課程目錄

          ├──【 主學習路線】01、階段一 人工智能Python基礎

          |? ?├──1–第一章 計算機組成原理

          |? ?|? ?└──1–計算機原理

          |? ?├──10–第十章 公共方法

          |? ?|? ?├──1–公共方法

          |? ?|? ?└──2–推導式

          |? ?├──11–第十一章 函數

          |? ?|? ?├──1–函數介紹

          |? ?|? ?├──10–函數參數二

          |? ?|? ?├──11–拆包, 交換變量

          |? ?|? ?├──12–引用

          |? ?|? ?├──2–函數參數一

          |? ?|? ?├──3–函數返回值一

          |? ?|? ?├──4–函數文檔說明

          |? ?|? ?├──5–函數嵌套

          |? ?|? ?├──6–局部變量

          |? ?|? ?├──7–全局變量

          |? ?|? ?├──8–函數執行流程

          |? ?|? ?└──9–函數返回值二

          |? ?├──12–第十二章 函數強化

          |? ?|? ?├──1–函數應用學員管理系統

          |? ?|? ?├──2–課后練習(學員管理系統)

          |? ?|? ?├──3–遞歸函數

          |? ?|? ?├──4–匿名函數

          |? ?|? ?└──5–高階函數

          |? ?├──13–第十三章 文件操作

          |? ?|? ?├──1–文件操作介紹

          |? ?|? ?├──2–文件讀寫操作

          |? ?|? ?├──3–案例文件備份

          |? ?|? ?└──4–文件及文件夾的相關操作

          |? ?├──14–第十四章 面向對象

          |? ?|? ?├──1–面向對象介紹

          |? ?|? ?├──10–私有屬性和方法

          |? ?|? ?├──11–多態

          |? ?|? ?├──12–類屬性及相關方法

          |? ?|? ?├──2–類和對象

          |? ?|? ?├──3–對象屬性操作

          |? ?|? ?├──4–魔法方法

          |? ?|? ?├──5–案例烤地瓜

          |? ?|? ?├──6–案例 搬家具

          |? ?|? ?├──7–繼承

          |? ?|? ?├──8–子類重寫父類屬性和方法

          |? ?|? ?└──9–super方法使用

          |? ?├──15–第十五章 異常

          |? ?|? ?├──1–異常介紹

          |? ?|? ?├──2–捕獲異常

          |? ?|? ?├──3–異常傳遞

          |? ?|? ?└──4–自定義異常

          |? ?├──16–第十六章 模塊

          |? ?|? ?├──1–模塊介紹

          |? ?|? ?├──2–模塊制作

          |? ?|? ?└──3–python中的包

          |? ?├──17–第十七章 學生管理系統(面向對象版)

          |? ?|? ?└──1–學生管理系統(面向對象)

          |? ?├──2–第二章 python基礎語法

          |? ?|? ?├──1–課程介紹

          |? ?|? ?├──2–注釋

          |? ?|? ?├──3–變量

          |? ?|? ?├──4–bug認識

          |? ?|? ?├──5–數據類型

          |? ?|? ?├──6–輸出

          |? ?|? ?├──7–輸入

          |? ?|? ?├──8–數據類型轉換

          |? ?|? ?└──9–運算符

          |? ?├──3–第三章 判斷語句

          |? ?|? ?├──1–判斷語句介紹

          |? ?|? ?├──2–if基本格式

          |? ?|? ?├──3–if…elif…else格式

          |? ?|? ?├──4–if嵌套

          |? ?|? ?└──5–案例猜拳游戲

          |? ?├──4–第四章 循環語句

          |? ?|? ?├──1–循環語句介紹

          |? ?|? ?├──2–while循環

          |? ?|? ?├──3–循環應用

          |? ?|? ?├──4–break和continue

          |? ?|? ?├──5–while循環嵌套及應用

          |? ?|? ?├──6–for循環

          |? ?|? ?└──7–循環else應用

          |? ?├──5–第五章 字符串

          |? ?|? ?├──1–字符串介紹

          |? ?|? ?├──2–輸入輸出

          |? ?|? ?├──3–切片

          |? ?|? ?└──4–字符串操作方法

          |? ?├──6–第六章 列表

          |? ?|? ?├──1–列表相關操作

          |? ?|? ?├──2–列表循環遍歷

          |? ?|? ?└──3–列表嵌套

          |? ?├──7–第七章 元組

          |? ?|? ?└──1–元組相關操作

          |? ?├──8–第八章 字典

          |? ?|? ?├──1–字典介紹

          |? ?|? ?├──2–字典的常見操作

          |? ?|? ?└──3–字典遍歷

          |? ?└──9–第九章 集合

          |? ?|? ?└──1–集合的相關操作

          ├──【 主學習路線】02、階段二 人工智能Python高級

          |? ?├──1–第一章 Linux基礎命令

          |? ?|? ?├──1–linux簡介

          |? ?|? ?└──2–linux相關命令

          |? ?├──10–第十章 MySqL數據庫高級使用

          |? ?|? ?├──1–條件查詢

          |? ?|? ?├──2–實戰操作

          |? ?|? ?├──3–外鍵使用

          |? ?|? ?├──4–視圖

          |? ?|? ?├──5–事務

          |? ?|? ?├──6–索引

          |? ?|? ?├──7–設計范式

          |? ?|? ?└──8–PyMySQL的使用

          |? ?├──2–第二章 Linux高級命令

          |? ?|? ?├──1–linux高級操作

          |? ?|? ?├──2–遠程控制

          |? ?|? ?└──3–vim介紹

          |? ?├──3–第三章 多任務編程

          |? ?|? ?├──1–多任務介紹

          |? ?|? ?├──2–多進程介紹

          |? ?|? ?├──3–多線程介紹

          |? ?|? ?├──4–鎖的介紹

          |? ?|? ?└──5–進程和線程的對比

          |? ?├──4–第四章 網絡編程

          |? ?|? ?├──1–ip和端口介紹

          |? ?|? ?├──2–TCP介紹

          |? ?|? ?├──3–TCP開發流程

          |? ?|? ?└──4–多任務案例

          |? ?├──5–第五章 HTTP協議和靜態服務器

          |? ?|? ?├──1–HTTP協議

          |? ?|? ?└──2–靜態web服務器搭建

          |? ?├──6–第六章 閉包,裝飾器及python高級語法

          |? ?|? ?├──1–閉包

          |? ?|? ?├──2–裝飾器

          |? ?|? ?├──3–property語法

          |? ?|? ?├──4–with語法

          |? ?|? ?└──5–python高級語法

          |? ?├──7–第七章 正則表達式

          |? ?|? ?└──1–正則表達式

          |? ?├──8–第八章 數據結構與算法

          |? ?|? ?├──1–算法概念

          |? ?|? ?├──10–選擇排序

          |? ?|? ?├──11–插入排序

          |? ?|? ?├──12–快速排序

          |? ?|? ?├──13–二分查找

          |? ?|? ?├──14–二叉樹

          |? ?|? ?├──15–二叉樹的遍歷

          |? ?|? ?├──2–時間復雜度

          |? ?|? ?├──3–空間復雜度

          |? ?|? ?├──4–數據結構

          |? ?|? ?├──5–順序表

          |? ?|? ?├──6–鏈表

          |? ?|? ?├──7–棧

          |? ?|? ?├──8–隊列

          |? ?|? ?└──9–冒泡排序

          |? ?└──9–第九章 MySql數據庫基本使用

          |? ?|? ?├──1–數據庫介紹

          |? ?|? ?├──2–數據表的基本操作

          |? ?|? ?├──3–where條件查詢

          |? ?|? ?└──4–排序

          ├──【 主學習路線】03、階段三 人工智能機器學習

          |? ?├──1–第一章 機器學習概述V2.1

          |? ?|? ?└──1–機器學習介紹

          |? ?├──10–第十章 決策樹V2.1

          |? ?|? ?├──1–信息增益

          |? ?|? ?├──2–特征提取

          |? ?|? ?├──3–案例泰坦生存預測

          |? ?|? ?└──4–回歸決策樹

          |? ?├──11–第十一章 集成學習V2.1

          |? ?|? ?├──1–集成介紹

          |? ?|? ?├──2–隨機森林案例

          |? ?|? ?└──3–集成學習

          |? ?├──12–第十二章 聚類算法V2.1

          |? ?|? ?└──1–聚類算法

          |? ?├──13–第十三章 樸素貝葉斯V2.1

          |? ?|? ?└──1–樸素貝葉斯

          |? ?├──14–第十四章 SVM算法V2.1

          |? ?|? ?└──1–SVM算法

          |? ?├──15–第十五章 EM算法V2.1

          |? ?|? ?└──1–EM算法

          |? ?├──16–第十六章 HMM算法V2.1

          |? ?|? ?└──1–HMM算法

          |? ?├──17–第十七章 集成學習進階V2.1

          |? ?|? ?├──1–XGBoost算法

          |? ?|? ?├──2–otto案例

          |? ?|? ?├──3–lightGBM算法

          |? ?|? ?└──4–絕地求生案例

          |? ?├──2–第二章 環境安裝和使用V2.1

          |? ?|? ?└──1–環境安裝及使用

          |? ?├──3–第三章 matplotlibV2.1

          |? ?|? ?└──1–matplotlib使用

          |? ?├──4–第四章 numpyV2.1

          |? ?|? ?└──1–numpy使用

          |? ?├──5–第五章 pandasV2.1

          |? ?|? ?├──1–pandas數據結構

          |? ?|? ?├──2–pandas基礎使用

          |? ?|? ?├──3–pandas高級使用

          |? ?|? ?└──4–電影案例分析

          |? ?├──6–第六章 seabornV2.1

          |? ?|? ?├──1–繪制統計圖

          |? ?|? ?├──2–分類數據繪圖

          |? ?|? ?├──3–NBA案例

          |? ?|? ?└──4–北京租房數據統計分析

          |? ?├──7–第七章 K近鄰算法V2.1

          |? ?|? ?├──1–k近鄰算法介紹

          |? ?|? ?├──2–kd樹

          |? ?|? ?├──3–數據集處理

          |? ?|? ?├──4–特征工程

          |? ?|? ?├──5–KNN總結

          |? ?|? ?├──6–交叉驗證, 網格搜索

          |? ?|? ?└──7–案例 Facebook位置預測

          |? ?├──8–第八章 線性回歸V2.1

          |? ?|? ?├──1–回歸介紹

          |? ?|? ?├──2–損失優化

          |? ?|? ?└──3–回歸相關知識

          |? ?└──9–第九章 邏輯回歸V2.1

          |? ?|? ?├──1–邏輯回歸

          |? ?|? ?├──解壓密碼:666java.com

          |? ?|? ?├──高薪學習it網.url? 0.05kb

          |? ?|? ?├──海量優質it資源.url? 0.05kb

          |? ?|? ?├──看看我.zip? 14.66M

          |? ?|? ?├──課程總結.mp4? 14.73M

          |? ?|? ?├──面試合集.txt? 0.18kb

          |? ?|? ?├──軟件分享.txt? 0.15kb

          |? ?|? ?├──分享必看.txt? 0.16kb

          |? ?|? ?└──資料2.zip? 14.66M

          ├──【 主學習路線】04、階段四 計算機視覺與圖像處理

          |? ?├──1–第一章 課程簡介_v2.0

          |? ?|? ?├──1–深度學習

          |? ?|? ?└──2–計算機視覺(CV)

          |? ?├──10–第十章 圖像特征提取與描述_v2.0

          |? ?|? ?├──1–角點特征

          |? ?|? ?├──2–Harris和Shi-Tomas算法

          |? ?|? ?├──3–SIFT

          |? ?|? ?├──4–Fast和ORB算法

          |? ?|? ?└──5–LBP和HOG特征算子

          |? ?├──11–第十一章 視頻操作_v2.0

          |? ?|? ?├──1–視頻讀寫

          |? ?|? ?└──2–視頻追蹤

          |? ?├──12–第十二章 案例人臉案例_v2.0

          |? ?|? ?└──1–案例人臉案例

          |? ?├──2–第二章 tensorflow入門_v2.0

          |? ?|? ?├──1–tensorflow和keras簡介

          |? ?|? ?└──2–快速入門模型

          |? ?├──3–第三章 深度神經網絡_v2.0

          |? ?|? ?├──1–神經網絡簡介

          |? ?|? ?├──2–常見的損失函數

          |? ?|? ?├──3–深度學習的優化方法

          |? ?|? ?├──4–深度學習的正則化

          |? ?|? ?├──5–神經網絡案例

          |? ?|? ?└──6–卷積神經網絡CNN

          |? ?├──4–第四章 圖像分類_v2.0

          |? ?|? ?├──1–圖像分類簡介

          |? ?|? ?├──2–AlexNet

          |? ?|? ?├──3–VGG

          |? ?|? ?├──4–GoogleNet

          |? ?|? ?├──5–ResNet

          |? ?|? ?├──6–圖像增強方法

          |? ?|? ?└──7–模型微調

          |? ?├──5–第五章 目標檢測_v2.0

          |? ?|? ?├──1–目標檢測概述

          |? ?|? ?├──2–R-CNN網絡基礎

          |? ?|? ?├──3–Faster-RCNN原理與實現

          |? ?|? ?├──4–yolo系列算法

          |? ?|? ?├──5–yoloV3案例

          |? ?|? ?└──6–SSD模型介紹

          |? ?├──6–第六章 圖像分割_v2.0

          |? ?|? ?├──1–目標分割介紹

          |? ?|? ?├──2–語義分割:FCN與Unet

          |? ?|? ?├──3–Unet-案例

          |? ?|? ?└──4–實例分割:MaskRCNN

          |? ?├──7–第七章 OpenCV簡介_v2.0

          |? ?|? ?├──1–圖像處理簡介

          |? ?|? ?├──2–OpenCV簡介及安裝方法

          |? ?|? ?└──3–OpenCV的模塊

          |? ?├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0

          |? ?|? ?├──1–圖像的基礎操作

          |? ?|? ?└──2–算數操作

          |? ?└──9–第九章 OpenCV圖像處理_v2.0

          |? ?|? ?├──1–幾何變換

          |? ?|? ?├──2–形態學操作

          |? ?|? ?├──3–圖像平滑

          |? ?|? ?├──4–直方圖

          |? ?|? ?├──5–邊緣檢測

          |? ?|? ?├──6–模版匹配和霍夫變換

          |? ?|? ?└──7–輪廓檢測

          ├──【 主學習路線】05、階段五 NLP自然語言處理

          |? ?└──【 主學習路線】05、階段五 NLP自然語言處理.zip? 20.86G

          ├──【 主學習路線】06、階段六 人工智能項目實戰

          |? ?├──1–第一章 智慧交通.zip? 6.64G

          |? ?├──2–第二章 在線醫生.zip? 7.74G

          |? ?├──3–第三章 智能文本分類系統.zip? 2.69G

          |? ?└──4–第四章 實時人臉識別檢測項目.zip? 6.07G

          ├──【 主學習路線】07、階段七 人工智能面試強化(贈送)

          |? ?├──1–第一章 自動編碼器

          |? ?|? ?├──1–自動編碼器歷史與應用介紹

          |? ?|? ?├──2–構建自動編碼器

          |? ?|? ?├──3–自動編碼器改進技巧

          |? ?|? ?└──4–變分自動編碼器

          |? ?├──10–第十章 貝葉斯方法實現及粒子濾波

          |? ?|? ?└──1–貝葉斯方法實現及粒子濾波

          |? ?├──11–第十一章 深度強化學習

          |? ?|? ?├──1–強化學習

          |? ?|? ?├──2–Q-learning算法

          |? ?|? ?└──3–Deep Q-Network

          |? ?├──2–第二章 圖像分割應用

          |? ?|? ?└──1–圖像分割應用介紹

          |? ?├──3–第三章 生成對抗學習

          |? ?|? ?└──1–生成對抗學習

          |? ?├──4–第四章 算法進階遷移學習

          |? ?|? ?└──1–遷移學習介紹

          |? ?├──5–第五章 模型可解釋

          |? ?|? ?└──1–模型可解釋

          |? ?├──6–第六章 模型壓縮

          |? ?|? ?└──1–模型壓縮

          |? ?├──7–第七章 終生學習

          |? ?|? ?└──1–終生學習

          |? ?├──8–第八章 算法進階進化學習

          |? ?|? ?└──1–進化學習

          |? ?└──9–第九章 貝葉斯方法

          |? ?|? ?└──1–貝葉斯方法

          ├──【課外拓展】01、階段一 HR面試技巧

          |? ?└──【課外拓展】01、階段一 HR面試技巧.zip? 1.94G

          ├──【課外拓展】02、階段二 贈送-人臉支付

          |? ?└──第一章 1-人臉支付

          |? ?|? ?├──0-1 項目背景介紹

          |? ?|? ?├──0-2 人臉檢測子任務

          |? ?|? ?├──0-3 人臉姿態估計

          |? ?|? ?├──0-4 人臉多任務

          |? ?|? ?├──0-5 人臉識別

          |? ?|? ?└──0-6 項目集成

          ├──【課外拓展】03、階段三 贈送-文本摘要項目

          |? ?└──第一章 1-文本摘要項目

          |? ?|? ?├──0-1 文本摘要項項目背景介紹

          |? ?|? ?├──0-10 模型的預測

          |? ?|? ?├──0-11 詞向量的單獨訓練

          |? ?|? ?├──0-12 模型的優化

          |? ?|? ?├──0-13 PGN架構

          |? ?|? ?├──0-14 數據預處理

          |? ?|? ?├──0-15 PGN數據特殊性分析

          |? ?|? ?├──0-16 迭代器和類的實現

          |? ?|? ?├──0-17 PGN模型的搭建

          |? ?|? ?├──0-18 PGN模型訓練

          |? ?|? ?├──0-19 PGN模型預測

          |? ?|? ?├──0-2 項目中的數據集初探

          |? ?|? ?├──0-20 評估方法介紹

          |? ?|? ?├──0-21 BLEU算法理論

          |? ?|? ?├──0-22 ROUGE算法理論

          |? ?|? ?├──0-23 ROUGE算法實現

          |? ?|? ?├──0-24 coverage機制原理

          |? ?|? ?├──0-25 coverage模型類實現

          |? ?|? ?├──0-26 coverage訓練和預測

          |? ?|? ?├──0-27 Beam-search原理介紹

          |? ?|? ?├──0-28 Beam-search模型類實現

          |? ?|? ?├──0-29 TF-IDF算法原理和實現

          |? ?|? ?├──0-3 TextRank算法理論基礎

          |? ?|? ?├──0-30 單詞替換法的類實現

          |? ?|? ?├──0-31 單詞替換法的訓練和評估

          |? ?|? ?├──0-32 回譯數據法實現和評估

          |? ?|? ?├──0-33 半監督學習法原理和實現

          |? ?|? ?├──0-34 訓練策略原理和實現

          |? ?|? ?├──0-35 模型轉移實現

          |? ?|? ?├──0-36 GPU優化原理和實現

          |? ?|? ?├──0-37 CPU優化原理和實現

          |? ?|? ?├──0-38 Flask實現模型部署

          |? ?|? ?├──0-4 TextRank算法實現模型

          |? ?|? ?├──0-5 seq2seq架構

          |? ?|? ?├──0-6 seq3seq架構

          |? ?|? ?├──0-7 工具函數的實現

          |? ?|? ?├──0-8 模型類的搭建

          |? ?|? ?└──0-9 模型的訓練

          ├──【課外拓展】04、階段四 入學第一課

          |? ?└──無課程相關內容

          ├──【課外拓展】05、階段五 階段一 python基礎(更新)

          |? ?├──第二章 2-python面向對象

          |? ?|? ?├──0-1 類定義及類屬性使用

          |? ?|? ?├──0-2 魔法方法

          |? ?|? ?├──0-3 案例-面向對象

          |? ?|? ?├──0-4 面向對象封裝與繼承

          |? ?|? ?├──0-5 面向對象多態

          |? ?|? ?└──0-6 類屬性方法

          |? ?└──第一章 1-python基礎編程

          |? ?|? ?├──0-1 python開發環境搭建

          |? ?|? ?├──0-10 循環else

          |? ?|? ?├──0-11 字符串定義切片

          |? ?|? ?├──0-12 字符串查找,替換,合并

          |? ?|? ?├──0-13 列表定義及使用

          |? ?|? ?├──0-14 元祖定義及使用

          |? ?|? ?├──0-15 字典定義及使用

          |? ?|? ?├──0-16 案例-學生管理系統(一)

          |? ?|? ?├──0-17 集合定義及使用

          |? ?|? ?├──0-18 公共方法與推導式

          |? ?|? ?├──0-19 函數基本使用

          |? ?|? ?├──0-2 Python注釋與變量

          |? ?|? ?├──0-20 函數基本使用替代視頻(04,05,06)

          |? ?|? ?├──0-21 函數作用域

          |? ?|? ?├──0-22 不定長參數與組包拆包

          |? ?|? ?├──0-23 案例-學生管理系統(二)

          |? ?|? ?├──0-24 基礎加強練習

          |? ?|? ?├──0-25 可變類型及非可變類型

          |? ?|? ?├──0-26 遞推

          |? ?|? ?├──0-27 遞歸

          |? ?|? ?├──0-28 lambda表達式

          |? ?|? ?├──0-29 文件基本操作

          |? ?|? ?├──0-3 Python數據類型

          |? ?|? ?├──0-30 文件操作案例

          |? ?|? ?├──0-31 案例-學生管理系統(三)

          |? ?|? ?├──0-32 python異常處理

          |? ?|? ?├──0-33 python模塊與包

          |? ?|? ?├──0-34 案例-飛機大戰

          |? ?|? ?├──0-4 Python格式化輸出

          |? ?|? ?├──0-5 Python運算符

          |? ?|? ?├──0-6 Python分支語句

          |? ?|? ?├──0-7 while循環

          |? ?|? ?├──0-8 while循環案例

          |? ?|? ?└──0-9 for循環及案例

          ├──【課外拓展】06、階段六 階段二 Python高級(更新)

          |? ?├──第二章 2-SQL基礎

          |? ?|? ?├──0-1 數據庫基礎

          |? ?|? ?├──0-2 SQL語言基礎

          |? ?|? ?├──0-3 SQL約束

          |? ?|? ?├──0-4 SQL聚合

          |? ?|? ?├──0-5 SQL多表查詢

          |? ?|? ?└──0-6 SQL高階特性

          |? ?├──第三章 3-Python編程進階

          |? ?|? ?├──0-1 函數的閉包

          |? ?|? ?├──0-10 進程

          |? ?|? ?├──0-11 線程

          |? ?|? ?├──0-12 進程線程對比

          |? ?|? ?├──0-13 With上下文管理器

          |? ?|? ?├──0-14 Python生成器

          |? ?|? ?├──0-15 Python中深淺拷貝

          |? ?|? ?├──0-16 Python中正則表達式

          |? ?|? ?├──0-17 正則表達式擴展

          |? ?|? ?├──0-18 FastAPI搭建Web服務器

          |? ?|? ?├──0-19 Python爬蟲

          |? ?|? ?├──0-2 裝飾器

          |? ?|? ?├──0-3 PyMySQL

          |? ?|? ?├──0-4 HTML基礎

          |? ?|? ?├──0-5 CSS基礎

          |? ?|? ?├──0-6 Socket網絡編程

          |? ?|? ?├──0-7 TCP服務器開發

          |? ?|? ?├──0-8 靜態Weeb服務器

          |? ?|? ?└──0-9 FastAPI

          |? ?└──第一章 1-Linux基礎

          |? ?|? ?├──0-1 Linux基礎

          |? ?|? ?├──0-2 Linux終端基本使用

          |? ?|? ?├──0-3 Linux常用命令(1)

          |? ?|? ?└──0-4 Linux常用命令(2)

          ├──【課外拓展】07、階段七 階段三 機器學習(更新)

          |? ?├──第二章 2-機器學習算法進階

          |? ?|? ?├──0-1 決策樹算法

          |? ?|? ?├──0-2 樸素貝葉斯算法

          |? ?|? ?├──0-3 SVM算法

          |? ?|? ?├──0-4 聚類算法

          |? ?|? ?├──0-5 集成學習算法

          |? ?|? ?└──0-6 機器學習算法回顧總結(有需要的同學可以看看)

          |? ?└──第一章 1-機器學習基礎算法

          |? ?|? ?├──0-1 人工智能原理基礎

          |? ?|? ?├──0-2 KNN算法

          |? ?|? ?├──0-3 線性回歸

          |? ?|? ?└──0-4 邏輯回歸

          ├──【課外拓展】08、階段八 階段四—深度學習基礎補充視頻

          |? ?└──【課外拓展】08、階段八 階段四—深度學習基礎補充視頻.zip? 1.83G

          ├──【課外拓展】09、階段九 階段五—NLP基礎補充視頻

          |? ?├──01-文本預處理-文本預處理-文本數據增強講解.mp4? 14.12M

          |? ?├──02-文本預處理-文本預處理-文本數據增強代碼實現.mp4? 14.17M

          |? ?├──03-文本預處理- 新聞主題分類任務-數據加載方式的增補代碼解讀.mp4? 9.12M

          |? ?├──04-文本預處理-新聞主題分類任務-數據加載方式的增補文件補齊.mp4? 5.40M

          |? ?├──05-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補內容概念.mp4? 9.78M

          |? ?├──06-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補流程梳理.mp4? 20.46M

          |? ?├──07-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention機制模型.mp4? 34.58M

          |? ?├──08-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention公式講解.mp4? 21.86M

          |? ?├──09-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention應用場景.mp4? 14.74M

          |? ?├──10-Transformer—新增案例機器翻譯模型-1模型的介紹.mp4? 57.15M

          |? ?├──11-Transformer—新增案例機器翻譯模型-數據的分享和vocab構建.mp4? 24.13M

          |? ?├──12-Transformer—新增案例機器翻譯模型-3模型構建.mp4? 31.48M

          |? ?├──13-Transformer—新增案例機器翻譯模型-4掩碼的構建.mp4? 15.05M

          |? ?├──14-Transformer—新增案例機器翻譯模型-5數據批處理.mp4? 13.79M

          |? ?├──15-Transformer—新增案例機器翻譯模型-6構建訓練函數和評估函數.mp4? 32.81M

          |? ?├──16-Transformer—新增案例機器翻譯模型-7訓練模型和定義解碼函數.mp4? 22.58M

          |? ?├──17-Transformer—新增案例機器翻譯模型-8翻譯函數的定義和9模型保存.mp4? 13.30M

          |? ?├──18-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-1tokenizer加載.mp4? 22.91M

          |? ?├──19-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-2加載帶頭和不帶頭的預訓練模型.mp4? 39.74M

          |? ?├──20-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-3加載不帶頭的模型輸出結果.mp4? 27.98M

          |? ?├──21-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-4加載語言模型頭結果輸出.mp4? 25.83M

          |? ?├──22-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-5加載分類模型頭結果輸出.mp4? 21.14M

          |? ?├──23-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節增補-6加載問答模型頭結果輸出.mp4? 45.77M

          |? ?├──24-遷移學習—遷移理論—遷移學習實踐增補內容-模型上傳.mp4? 52.62M

          |? ?├──25-遷移學習—遷移理論—遷移學習實踐增補內容-模型上傳后加載使用.mp4? 29.35M

          |? ?└──26-虛擬機的使用.mp4? 14.09M

          ├──【課外拓展】10、階段十 CV基礎+項目(更新)

          |? ?└──【課外拓展】10、階段十 CV基礎+項目(更新).zip? 20.49G

          └──人工智能課件

          |? ?├──01-階段1-3(python基礎 、python高級、機器學習)

          |? ?|? ?├──02-虛擬機環境

          |? ?|? ?├──01-Python+機器學習課程環境使用說明(1).pdf? 3.78M

          |? ?|? ?├──01-階段1-3(python基礎 、python高級、機器學習).zip? 2.22G

          |? ?|? ?├──AI虛擬機使用常見問題匯總(1).pdf? 646.33kb

          |? ?|? ?└──Azure機器學習模型搭建實驗(1).doc? 1.70M

          |? ?├──02-階段4 (計算機視覺CV) 階段6 (CV項目)

          |? ?|? ?├──02-虛擬機環境

          |? ?|? ?└──02-階段4 (計算機視覺CV) 階段6 (CV項目).zip? 439.07M

          |? ?├──03-階段5(自然語言處理NLP)、階段6(NLP項目)

          |? ?|? ?├──02-NLP虛擬機環境

          |? ?|? ?└──03-階段5(自然語言處理NLP)、階段6(NLP項目).zip? 10.50G

          |? ?├──階段測試題

          |? ?|? ?├──階段1—測試

          |? ?|? ?├──階段2—測試

          |? ?|? ?├──階段3—測試

          |? ?|? ?├──階段4—測試

          |? ?|? ?├──階段5—測試

          |? ?|? ?└──.DS_Store? 6.00kb

          |? ?├──Iris數據集

          |? ?|? ?├──iris.csv? 4.86kb

          |? ?|? ?└──iris.txt? 4.85kb

          |? ?├──01-計算機視覺CV課程環境使用說明文檔.pdf? 3.59M

          |? ?└──機器學習梳理總結xmind.zip? 8.61M

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