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人工智能趋势
人工智能是当前乃至未来时代热门的技术之一,已在全球范围内掀起了研究与学习热潮。人工智能连续四年成为大学最热门专业!!! 课程知识体系完备,从简明的python语言开始,到机器学习,再到AI的两大应用方向:计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP),几乎包含了当下AI就业市场的全部需求。同时,课程学习曲线设计平滑,根据学习者对知识的消化吸收情况,循序渐进增强自身的AI技能。

【年度钻石会员】人工智能AI进阶

人工智能趋势
人工智能是当前乃至未来时代热门的技术之一,已在全球范围内掀起了研究与学习热潮。人工智能连续四年成为大学最热门专业!!! 课程知识体系完备,从简明的python语言开始,到机器学习,再到AI的两大应用方向:计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP),几乎包含了当下AI就业市场的全部需求。同时,课程学习曲线设计平滑,根据学习者对知识的消化吸收情况,循序渐进增强自身的AI技能。

学完收获:

能够熟练掌握Python开发的通用技术和框架,具备人工智能领域内机器学习深度学习计算机视觉自然语言处理业务分析及开发的能力,同时培养学生使用AI算法构建业务流的能力和针对特定算法进行实用化、拓展化的再创新能力,从而足以胜任算法工程师等相关AI职位。百万年薪不是梦!!!

【年度钻石会员】人工智能AI进阶

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【年度钻石会员】人工智能AI进阶

〖资源目录〗:

  • ├──【 主学习路线】01、阶段一 人工智能Python基础
  • | ├──1–第一章 计算机组成原理
  • | | └──1–计算机原理
  • | ├──10–第十章 公共方法
  • | | ├──1–公共方法
  • | | └──2–推导式
  • | ├──11–第十一章 函数
  • | | ├──1–函数介绍
  • | | ├──10–函数参数二
  • | | ├──11–拆包, 交换变量
  • | | ├──12–引用
  • | | ├──2–函数参数一
  • | | ├──3–函数返回值一
  • | | ├──4–函数文档说明
  • | | ├──5–函数嵌套
  • | | ├──6–局部变量
  • | | ├──7–全局变量
  • | | ├──8–函数执行流程
  • | | └──9–函数返回值二
  • | ├──12–第十二章 函数强化
  • | | ├──1–函数应用学员管理系统
  • | | ├──2–课后练习(学员管理系统)
  • | | ├──3–递归函数
  • | | ├──4–匿名函数
  • | | └──5–高阶函数
  • | ├──13–第十三章 文件操作
  • | | ├──1–文件操作介绍
  • | | ├──2–文件读写操作
  • | | ├──3–案例文件备份
  • | | └──4–文件及文件夹的相关操作
  • | ├──14–第十四章 面向对象
  • | | ├──1–面向对象介绍
  • | | ├──10–私有属性和方法
  • | | ├──11–多态
  • | | ├──12–类属性及相关方法
  • | | ├──2–类和对象
  • | | ├──3–对象属性操作
  • | | ├──4–魔法方法
  • | | ├──5–案例烤地瓜
  • | | ├──6–案例 搬家具
  • | | ├──7–继承
  • | | ├──8–子类重写父类属性和方法
  • | | └──9–super方法使用
  • | ├──15–第十五章 异常
  • | | ├──1–异常介绍
  • | | ├──2–捕获异常
  • | | ├──3–异常传递
  • | | └──4–自定义异常
  • | ├──16–第十六章 模块
  • | | ├──1–模块介绍
  • | | ├──2–模块制作
  • | | └──3–python中的包
  • | ├──17–第十七章 学生管理系统(面向对象版)
  • | | └──1–学生管理系统(面向对象)
  • | ├──2–第二章 python基础语法
  • | | ├──1–课程介绍
  • | | ├──2–注释
  • | | ├──3–变量
  • | | ├──4–bug认识
  • | | ├──5–数据类型
  • | | ├──6–输出
  • | | ├──7–输入
  • | | ├──8–数据类型转换
  • | | └──9–运算符
  • | ├──3–第三章 判断语句
  • | | ├──1–判断语句介绍
  • | | ├──2–if基本格式
  • | | ├──3–if…elif…else格式
  • | | ├──4–if嵌套
  • | | └──5–案例猜拳游戏
  • | ├──4–第四章 循环语句
  • | | ├──1–循环语句介绍
  • | | ├──2–while循环
  • | | ├──3–循环应用
  • | | ├──4–break和continue
  • | | ├──5–while循环嵌套及应用
  • | | ├──6–for循环
  • | | └──7–循环else应用
  • | ├──5–第五章 字符串
  • | | ├──1–字符串介绍
  • | | ├──2–输入输出
  • | | ├──3–切片
  • | | └──4–字符串操作方法
  • | ├──6–第六章 列表
  • | | ├──1–列表相关操作
  • | | ├──2–列表循环遍历
  • | | └──3–列表嵌套
  • | ├──7–第七章 元组
  • | | └──1–元组相关操作
  • | ├──8–第八章 字典
  • | | ├──1–字典介绍
  • | | ├──2–字典的常见操作
  • | | └──3–字典遍历
  • | └──9–第九章 集合
  • | | └──1–集合的相关操作
  • ├──【 主学习路线】02、阶段二 人工智能Python高级
  • | ├──1–第一章 Linux基础命令
  • | | ├──1–linux简介
  • | | └──2–linux相关命令
  • | ├──10–第十章 MySqL数据库高级使用
  • | | ├──1–条件查询
  • | | ├──2–实战操作
  • | | ├──3–外键使用
  • | | ├──4–视图
  • | | ├──5–事务
  • | | ├──6–索引
  • | | ├──7–设计范式
  • | | └──8–PyMySQL的使用
  • | ├──2–第二章 Linux高级命令
  • | | ├──1–linux高级操作
  • | | ├──2–远程控制
  • | | └──3–vim介绍
  • | ├──3–第三章 多任务编程
  • | | ├──1–多任务介绍
  • | | ├──2–多进程介绍
  • | | ├──3–多线程介绍
  • | | ├──4–锁的介绍
  • | | └──5–进程和线程的对比
  • | ├──4–第四章 网络编程
  • | | ├──1–ip和端口介绍
  • | | ├──2–TCP介绍
  • | | ├──3–TCP开发流程
  • | | └──4–多任务案例
  • | ├──5–第五章 HTTP协议和静态服务器
  • | | ├──1–HTTP协议
  • | | └──2–静态web服务器搭建
  • | ├──6–第六章 闭包,装饰器及python高级语法
  • | | ├──1–闭包
  • | | ├──2–装饰器
  • | | ├──3–property语法
  • | | ├──4–with语法
  • | | └──5–python高级语法
  • | ├──7–第七章 正则表达式
  • | | └──1–正则表达式
  • | ├──8–第八章 数据结构与算法
  • | | ├──1–算法概念
  • | | ├──10–选择排序
  • | | ├──11–插入排序
  • | | ├──12–快速排序
  • | | ├──13–二分查找
  • | | ├──14–二叉树
  • | | ├──15–二叉树的遍历
  • | | ├──2–时间复杂度
  • | | ├──3–空间复杂度
  • | | ├──4–数据结构
  • | | ├──5–顺序表
  • | | ├──6–链表
  • | | ├──7–栈
  • | | ├──8–队列
  • | | └──9–冒泡排序
  • | └──9–第九章 MySql数据库基本使用
  • | | ├──1–数据库介绍
  • | | ├──2–数据表的基本操作
  • | | ├──3–where条件查询
  • | | └──4–排序
  • ├──【 主学习路线】03、阶段三 人工智能机器学习
  • | ├──1–第一章 机器学习概述V2.1
  • | | └──1–机器学习介绍
  • | ├──10–第十章 决策树V2.1
  • | | ├──1–信息增益
  • | | ├──2–特征提取
  • | | ├──3–案例泰坦生存预测
  • | | └──4–回归决策树
  • | ├──11–第十一章 集成学习V2.1
  • | | ├──1–集成介绍
  • | | ├──2–随机森林案例
  • | | └──3–集成学习
  • | ├──12–第十二章 聚类算法V2.1
  • | | └──1–聚类算法
  • | ├──13–第十三章 朴素贝叶斯V2.1
  • | | └──1–朴素贝叶斯
  • | ├──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 集成学习进阶V2.1
  • | | ├──1–XGBoost算法
  • | | ├──2–otto案例
  • | | ├──3–lightGBM算法
  • | | └──4–绝地求生案例
  • | ├──2–第二章 环境安装和使用V2.1
  • | | └──1–环境安装及使用
  • | ├──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数据结构
  • | | ├──2–pandas基础使用
  • | | ├──3–pandas高级使用
  • | | └──4–电影案例分析
  • | ├──6–第六章 seabornV2.1
  • | | ├──1–绘制统计图
  • | | ├──2–分类数据绘图
  • | | ├──3–NBA案例
  • | | └──4–北京租房数据统计分析
  • | ├──7–第七章 K近邻算法V2.1
  • | | ├──1–k近邻算法介绍
  • | | ├──2–kd树
  • | | ├──3–数据集处理
  • | | ├──4–特征工程
  • | | ├──5–KNN总结
  • | | ├──6–交叉验证, 网格搜索
  • | | └──7–案例 Facebook位置预测
  • | ├──8–第八章 线性回归V2.1
  • | | ├──1–回归介绍
  • | | ├──2–损失优化
  • | | └──3–回归相关知识
  • | └──9–第九章 逻辑回归V2.1
  • | | ├──1–逻辑回归
  • | | ├──海量优质it资源.url 0.05kb
  • | | ├──课程总结.mp4 14.73M
  • | | └──资料2.zip 14.66M
  • ├──【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理
  • | ├──1–第一章 课程简介_v2.0
  • | | ├──1–深度学习
  • | | └──2–计算机视觉(CV)
  • | ├──10–第十章 图像特征提取与描述_v2.0
  • | | ├──1–角点特征
  • | | ├──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 视频操作_v2.0
  • | | ├──1–视频读写
  • | | └──2–视频追踪
  • | ├──12–第十二章 案例人脸案例_v2.0
  • | | └──1–案例人脸案例
  • | ├──2–第二章 tensorflow入门_v2.0
  • | | ├──1–tensorflow和keras简介
  • | | └──2–快速入门模型
  • | ├──3–第三章 深度神经网络_v2.0
  • | | ├──1–神经网络简介
  • | | ├──2–常见的损失函数
  • | | ├──3–深度学习的优化方法
  • | | ├──4–深度学习的正则化
  • | | ├──5–神经网络案例
  • | | └──6–卷积神经网络CNN
  • | ├──4–第四章 图像分类_v2.0
  • | | ├──1–图像分类简介
  • | | ├──2–AlexNet
  • | | ├──3–VGG
  • | | ├──4–GoogleNet
  • | | ├──5–ResNet
  • | | ├──6–图像增强方法
  • | | └──7–模型微调
  • | ├──5–第五章 目标检测_v2.0
  • | | ├──1–目标检测概述
  • | | ├──2–R-CNN网络基础
  • | | ├──3–Faster-RCNN原理与实现
  • | | ├──4–yolo系列算法
  • | | ├──5–yoloV3案例
  • | | └──6–SSD模型介绍
  • | ├──6–第六章 图像分割_v2.0
  • | | ├──1–目标分割介绍
  • | | ├──2–语义分割:FCN与Unet
  • | | ├──3–Unet-案例
  • | | └──4–实例分割:MaskRCNN
  • | ├──7–第七章 OpenCV简介_v2.0
  • | | ├──1–图像处理简介
  • | | ├──2–OpenCV简介及安装方法
  • | | └──3–OpenCV的模块
  • | ├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
  • | | ├──1–图像的基础操作
  • | | └──2–算数操作
  • | └──9–第九章 OpenCV图像处理_v2.0
  • | | ├──1–几何变换
  • | | ├──2–形态学操作
  • | | ├──3–图像平滑
  • | | ├──4–直方图
  • | | ├──5–边缘检测
  • | | ├──6–模版匹配和霍夫变换
  • | | └──7–轮廓检测
  • ├──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理
  • | └──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理.zip 20.86G
  • ├──【 主学习路线】06、阶段六 人工智能项目实战
  • | ├──1–第一章 智慧交通.zip 6.64G
  • | ├──2–第二章 在线医生.zip 7.74G
  • | ├──3–第三章 智能文本分类系统.zip 2.69G
  • | └──4–第四章 实时人脸识别检测项目.zip 6.07G
  • ├──【 主学习路线】07、阶段七 人工智能面试强化(赠送)
  • | ├──1–第一章 自动编码器
  • | | ├──1–自动编码器历史与应用介绍
  • | | ├──2–构建自动编码器
  • | | ├──3–自动编码器改进技巧
  • | | └──4–变分自动编码器
  • | ├──10–第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波
  • | | └──1–贝叶斯方法实现及粒子滤波
  • | ├──11–第十一章 深度强化学习
  • | | ├──1–强化学习
  • | | ├──2–Q-learning算法
  • | | └──3–Deep Q-Network
  • | ├──2–第二章 图像分割应用
  • | | └──1–图像分割应用介绍
  • | ├──3–第三章 生成对抗学习
  • | | └──1–生成对抗学习
  • | ├──4–第四章 算法进阶迁移学习
  • | | └──1–迁移学习介绍
  • | ├──5–第五章 模型可解释
  • | | └──1–模型可解释
  • | ├──6–第六章 模型压缩
  • | | └──1–模型压缩
  • | ├──7–第七章 终生学习
  • | | └──1–终生学习
  • | ├──8–第八章 算法进阶进化学习
  • | | └──1–进化学习
  • | └──9–第九章 贝叶斯方法
  • | | └──1–贝叶斯方法
  • ├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧
  • | └──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.zip 1.94G
  • ├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付
  • | └──第一章 1-人脸支付
  • | | ├──0-1 项目背景介绍
  • | | ├──0-2 人脸检测子任务
  • | | ├──0-3 人脸姿态估计
  • | | ├──0-4 人脸多任务
  • | | ├──0-5 人脸识别
  • | | └──0-6 项目集成
  • ├──【课外拓展】03、阶段三 赠送-文本摘要项目
  • | └──第一章 1-文本摘要项目
  • | | ├──0-1 文本摘要项项目背景介绍
  • | | ├──0-10 模型的预测
  • | | ├──0-11 词向量的单独训练
  • | | ├──0-12 模型的优化
  • | | ├──0-13 PGN架构
  • | | ├──0-14 数据预处理
  • | | ├──0-15 PGN数据特殊性分析
  • | | ├──0-16 迭代器和类的实现
  • | | ├──0-17 PGN模型的搭建
  • | | ├──0-18 PGN模型训练
  • | | ├──0-19 PGN模型预测
  • | | ├──0-2 项目中的数据集初探
  • | | ├──0-20 评估方法介绍
  • | | ├──0-21 BLEU算法理论
  • | | ├──0-22 ROUGE算法理论
  • | | ├──0-23 ROUGE算法实现
  • | | ├──0-24 coverage机制原理
  • | | ├──0-25 coverage模型类实现
  • | | ├──0-26 coverage训练和预测
  • | | ├──0-27 Beam-search原理介绍
  • | | ├──0-28 Beam-search模型类实现
  • | | ├──0-29 TF-IDF算法原理和实现
  • | | ├──0-3 TextRank算法理论基础
  • | | ├──0-30 单词替换法的类实现
  • | | ├──0-31 单词替换法的训练和评估
  • | | ├──0-32 回译数据法实现和评估
  • | | ├──0-33 半监督学习法原理和实现
  • | | ├──0-34 训练策略原理和实现
  • | | ├──0-35 模型转移实现
  • | | ├──0-36 GPU优化原理和实现
  • | | ├──0-37 CPU优化原理和实现
  • | | ├──0-38 Flask实现模型部署
  • | | ├──0-4 TextRank算法实现模型
  • | | ├──0-5 seq2seq架构
  • | | ├──0-6 seq3seq架构
  • | | ├──0-7 工具函数的实现
  • | | ├──0-8 模型类的搭建
  • | | └──0-9 模型的训练
  • ├──【课外拓展】04、阶段四 入学第一课
  • | └──无课程相关内容
  • ├──【课外拓展】05、阶段五 阶段一 python基础(更新)
  • | ├──第二章 2-python面向对象
  • | | ├──0-1 类定义及类属性使用
  • | | ├──0-2 魔法方法
  • | | ├──0-3 案例-面向对象
  • | | ├──0-4 面向对象封装与继承
  • | | ├──0-5 面向对象多态
  • | | └──0-6 类属性方法
  • | └──第一章 1-python基础编程
  • | | ├──0-1 python开发环境搭建
  • | | ├──0-10 循环else
  • | | ├──0-11 字符串定义切片
  • | | ├──0-12 字符串查找,替换,合并
  • | | ├──0-13 列表定义及使用
  • | | ├──0-14 元祖定义及使用
  • | | ├──0-15 字典定义及使用
  • | | ├──0-16 案例-学生管理系统(一)
  • | | ├──0-17 集合定义及使用
  • | | ├──0-18 公共方法与推导式
  • | | ├──0-19 函数基本使用
  • | | ├──0-2 Python注释与变量
  • | | ├──0-20 函数基本使用替代视频(04,05,06)
  • | | ├──0-21 函数作用域
  • | | ├──0-22 不定长参数与组包拆包
  • | | ├──0-23 案例-学生管理系统(二)
  • | | ├──0-24 基础加强练习
  • | | ├──0-25 可变类型及非可变类型
  • | | ├──0-26 递推
  • | | ├──0-27 递归
  • | | ├──0-28 lambda表达式
  • | | ├──0-29 文件基本操作
  • | | ├──0-3 Python数据类型
  • | | ├──0-30 文件操作案例
  • | | ├──0-31 案例-学生管理系统(三)
  • | | ├──0-32 python异常处理
  • | | ├──0-33 python模块与包
  • | | ├──0-34 案例-飞机大战
  • | | ├──0-4 Python格式化输出
  • | | ├──0-5 Python运算符
  • | | ├──0-6 Python分支语句
  • | | ├──0-7 while循环
  • | | ├──0-8 while循环案例
  • | | └──0-9 for循环及案例
  • ├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级(更新)
  • | ├──第二章 2-SQL基础
  • | | ├──0-1 数据库基础
  • | | ├──0-2 SQL语言基础
  • | | ├──0-3 SQL约束
  • | | ├──0-4 SQL聚合
  • | | ├──0-5 SQL多表查询
  • | | └──0-6 SQL高阶特性
  • | ├──第三章 3-Python编程进阶
  • | | ├──0-1 函数的闭包
  • | | ├──0-10 进程
  • | | ├──0-11 线程
  • | | ├──0-12 进程线程对比
  • | | ├──0-13 With上下文管理器
  • | | ├──0-14 Python生成器
  • | | ├──0-15 Python中深浅拷贝
  • | | ├──0-16 Python中正则表达式
  • | | ├──0-17 正则表达式扩展
  • | | ├──0-18 FastAPI搭建Web服务器
  • | | ├──0-19 Python爬虫
  • | | ├──0-2 装饰器
  • | | ├──0-3 PyMySQL
  • | | ├──0-4 HTML基础
  • | | ├──0-5 CSS基础
  • | | ├──0-6 Socket网络编程
  • | | ├──0-7 TCP服务器开发
  • | | ├──0-8 静态Weeb服务器
  • | | └──0-9 FastAPI
  • | └──第一章 1-Linux基础
  • | | ├──0-1 Linux基础
  • | | ├──0-2 Linux终端基本使用
  • | | ├──0-3 Linux常用命令(1)
  • | | └──0-4 Linux常用命令(2)
  • ├──【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习(更新)
  • | ├──第二章 2-机器学习算法进阶
  • | | ├──0-1 决策树算法
  • | | ├──0-2 朴素贝叶斯算法
  • | | ├──0-3 SVM算法
  • | | ├──0-4 聚类算法
  • | | ├──0-5 集成学习算法
  • | | └──0-6 机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看)
  • | └──第一章 1-机器学习基础算法
  • | | ├──0-1 人工智能原理基础
  • | | ├──0-2 KNN算法
  • | | ├──0-3 线性回归
  • | | └──0-4 逻辑回归
  • ├──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频
  • | └──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频.zip 1.83G
  • ├──【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频
  • | ├──01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4 14.12M
  • | ├──02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4 14.17M
  • | ├──03-文本预处理- 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4 9.12M
  • | ├──04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4 5.40M
  • | ├──05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4 9.78M
  • | ├──06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4 20.46M
  • | ├──07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4 34.58M
  • | ├──08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4 21.86M
  • | ├──09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4 14.74M
  • | ├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4 57.15M
  • | ├──11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4 24.13M
  • | ├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4 31.48M
  • | ├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 15.05M
  • | ├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4 13.79M
  • | ├──15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4 32.81M
  • | ├──16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4 22.58M
  • | ├──17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4 13.30M
  • | ├──18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4 22.91M
  • | ├──19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4 39.74M
  • | ├──20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4 27.98M
  • | ├──21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4 25.83M
  • | ├──22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4 21.14M
  • | ├──23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4 45.77M
  • | ├──24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 52.62M
  • | ├──25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4 29.35M
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