le123 发表于 2022-9-15 21:43:20

2022黑马人工智能AI进阶年度钻石会员 完结



课程介绍:
黑马博学谷【年度钻石会员】人工智能AI进阶视频课程。本课是一门零基础人工智能体系化视频课程,讲师从基础python开始讲解,由浅入深,全面涵盖Python基础、Python框架、机器学习入门到进阶、计算机视觉与图像处理、NLP自然语言处理、人工智能面试讲解等内容。围绕众多企业实战项目,手把手带你掌握整个构建流程,并传授项目最优解决方案,深入剖析业务重难点问题,带你进阶人工智能AI工程师。

实战项目:
人脸识别项目:人脸跟踪,检测姓名、性别、情绪等信息,人眼状态检测、活体检测、陌生人检测与报警,深度神经网络的训练。

——/黑马人工智能AI进阶年度钻石会员2022年价值11980元/
├──【 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
|   ├──666JAVA下载必看
|   |   ├──解压密码:666java.com
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|   |   ├──看看我.zip14.66M
|   |   ├──课程总结.mp414.73M
|   |   ├──面试合集.txt0.18kb
|   |   ├──软件下载.txt0.15kb
|   |   ├──下载必看.txt0.16kb
|   |   └──资料2.zip14.66M
|   ├──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
|   |   ├──解压密码:666java.com
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├──【 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
|   |   ├──1--第一章 Pytorch工具_v2.0
|   |   ├──10--第十章 迁移学习-v2.0
|   |   ├──11--第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0
|   |   ├──12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0
|   |   ├──13--第十三章 HMM模型-v2.0
|   |   ├──14--第十四章 经典的序列模型-v2.0
|   |   ├──2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0
|   |   ├──3--第三章 文本预处理-v2.0
|   |   ├──4--第四章 RNN架构解析-v2.0
|   |   ├──5--第五章 RNN经典案例-v2.0
|   |   ├──6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0
|   |   ├──7--第七章 Transformer背景介绍-v2.0
|   |   ├──8--第八章 Transformer架构解析-v2.0
|   |   └──9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0
├──【 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
|   |   ├──1--项目简介
|   |   ├──10--车流量统计
|   |   ├──11--相机校正
|   |   ├──12--相机校正和图像去畸变
|   |   ├──13--车道线提取
|   |   ├──14--透视变换
|   |   ├──15--车道线定位与拟合
|   |   ├──16--车道曲率与车辆偏离中心线距离
|   |   ├──17--在视频中进行车道线检测
|   |   ├──18--SIamese网络系列(选学)
|   |   ├──19--跟踪效果(选学)
|   |   ├──2--算法原理
|   |   ├──20--数据集处理(选学)
|   |   ├──21--网络模型搭建(选学)
|   |   ├──22--网络模型训练(选学)
|   |   ├──23--网络模型测试(选学)
|   |   ├──24--网络模型应用(选学)
|   |   ├──3--多目标跟踪
|   |   ├──4--辅助功能
|   |   ├──5--卡尔曼滤波
|   |   ├──6--匈牙利算法
|   |   ├──7--数据关联
|   |   ├──8--SORT
|   |   └──9--目标检测
|   ├──2--第二章 在线医生
|   |   ├──1--背景介绍
|   |   ├──10--结构化数据流水线
|   |   ├──11--非结构化数据流水线
|   |   ├──12--任务介绍与模型选用
|   |   ├──13--训练数据集
|   |   ├──14--BERT中文预训练模型
|   |   ├──15--构建RNN模型
|   |   ├──16--进行模型训练
|   |   ├──17--NE模型使用
|   |   ├──18--命名实体识别介绍
|   |   ├──19--BiLSTM介绍
|   |   ├──2--Unit对话API使用
|   |   ├──20--CRF介绍
|   |   ├──21--BiLSTM+CRF模型
|   |   ├──22--模型训练
|   |   ├──23--模型使用
|   |   ├──24--在线部分简要分析
|   |   ├──25--werobot服务构建
|   |   ├──26--主要逻辑服务
|   |   ├──27--任务介绍与模型选用及训练数据集
|   |   ├──28--BERT中文预训练模型1
|   |   ├──29--微调模型
|   |   ├──3--在线医生的总体架构
|   |   ├──30--进行模型训练1
|   |   ├──31--模型部署
|   |   ├──32--系统联调与测试
|   |   ├──4--总体架构中的工具介绍
|   |   ├──5--neo4j简介
|   |   ├──6--neo4j图数据库的安装
|   |   ├──7--Cypher介绍与使用
|   |   ├──8--在Python中使用neo4j
|   |   └──9--离线部分简要分析
|   ├──3--第三章 智能文本分类系统
|   |   ├──1--整体系统搭建
|   |   ├──2--构建标签词汇图谱
|   |   ├──3--特征工程和fasttext模型训练
|   |   ├──4--多模型训练和预测
|   |   ├──5--系统联调和测试
|   |   ├──6--泛娱乐推荐介绍
|   |   ├──7--召回模块
|   |   └──8--排序模块
|   └──4--第四章 实时人脸识别检测项目
|   |   ├──1--人脸识别
|   |   ├──2--口罩检测
|   |   ├──3--Dlib模型训练
|   |   ├──4--活体检测
|   |   └──5--属性识别
├──【 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.zip1.94G
├──【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
|   |   ├──01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4100.88M
|   |   ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4134.81M
|   |   ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4134.81M
|   |   ├──03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4132.24M
|   |   ├──04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程(1).mp443.91M
|   |   ├──04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程.mp443.91M
|   |   ├──05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程(输入层到隐藏层)(1).mp438.46M
|   |   ├──05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程(输入层到隐藏层).mp438.46M
|   |   ├──06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程(隐藏层到输出层)(1).mp419.99M
|   |   ├──06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程(隐藏层到输出层).mp419.99M
|   |   ├──07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp449.95M
|   |   ├──08-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-输出层权值的更新.mp465.37M
|   |   ├──09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp463.39M
|   |   ├──10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4155.78M
|   |   ├──11-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(1)-任务介绍.mp451.45M
|   |   ├──12-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(2)-数据接获取与可视化.mp4149.87M
|   |   ├──13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp427.15M
|   |   ├──14-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4107.98M
|   |   ├──15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4131.99M
|   |   ├──16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建(输入流).mp428.44M
|   |   ├──17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建(中间流).mp429.77M
|   |   ├──18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建(输出流).mp441.05M
|   |   ├──19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4121.96M
|   |   ├──20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp422.20M
|   |   └──21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4143.40M
├──【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 .mp414.12M
|   ├──02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现 .mp414.17M
|   ├──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 .mp49.12M
|   ├──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 .mp45.40M
|   ├──05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念 .mp49.78M
|   ├──06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理 .mp420.46M
|   ├──07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型 .mp434.58M
|   ├──08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解 .mp421.86M
|   ├──09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景 .mp414.74M
|   ├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍 .mp457.15M
|   ├──11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建 .mp424.13M
|   ├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建 .mp431.48M
|   ├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建 .mp415.05M
|   ├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理 .mp413.79M
|   ├──15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数 .mp432.81M
|   ├──16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数 .mp422.58M
|   ├──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 .mp413.30M
|   ├──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 .mp422.91M
|   ├──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 .mp439.74M
|   ├──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 .mp427.98M
|   ├──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 .mp425.83M
|   ├──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 .mp421.14M
|   ├──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 .mp445.77M
|   ├──24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传 .mp452.62M
|   ├──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 .mp429.35M
|   └──26-虚拟机的使用 .mp414.09M
├──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目(更新)
|   └──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目(更新)
|   |   ├──第二章 2-深度学习核心模型与实战
|   |   ├──第六章 6-04 - 智慧交通
|   |   ├──第三章 3-01 - 目标检测
|   |   ├──第四章 4-02 - OpenCV
|   |   ├──第五章 5-03 - 人脸支付
|   |   └──第一章 1-Pytorch与深度学习基础
└──人工智能课件
|   ├──01-阶段1-3(python基础 、python高级、机器学习)
|   |   ├──02-虚拟机环境
|   |   ├──01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf3.78M
|   |   ├──01-阶段1-3(python基础 、python高级、机器学习).zip2.22G
|   |   ├──AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf646.33kb
|   |   └──Azure机器学习模型搭建实验(1).doc1.70M
|   ├──02-阶段4 (计算机视觉CV) 阶段6 (CV项目)
|   |   ├──02-虚拟机环境
|   |   └──02-阶段4 (计算机视觉CV) 阶段6 (CV项目).zip439.07M
|   ├──03-阶段5(自然语言处理NLP)、阶段6(NLP项目)
|   |   ├──02-NLP虚拟机环境
|   |   └──03-阶段5(自然语言处理NLP)、阶段6(NLP项目).zip10.50G
|   ├──阶段测试题
|   |   ├──阶段1—测试
|   |   ├──阶段2—测试
|   |   ├──阶段3—测试
|   |   ├──阶段4—测试
|   |   ├──阶段5—测试
|   |   └──.DS_Store6.00kb
|   ├──Iris数据集
|   |   ├──iris.csv4.86kb
|   |   └──iris.txt4.85kb
|   ├──01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf3.59M
|   └──机器学习梳理总结xmind.zip8.61M

**** Hidden Message *****


kingdee 发表于 2022-9-16 06:54:02


确实是难得好帖啊,顶先

BLUE849985671 发表于 2022-9-15 21:53:11

确实是难得好帖啊,顶先

沐秋烟 发表于 2022-9-15 22:17:26

啥也不说了,感谢楼主分享哇!

jacck 发表于 2022-9-15 22:24:31

支持楼主大人了!

taipingyang2021 发表于 2022-9-16 04:33:13

啥也不说了,感谢楼主分享哇!

yfx9919 发表于 2022-9-16 05:52:15

确实是难得好帖啊,顶先

idevtestkk 发表于 2022-9-16 06:56:58

啥也不说了,感谢楼主分享哇!

busixianyu 发表于 2022-9-16 08:11:06

啥也不说了,感谢楼主分享哇!

free83 发表于 2022-9-16 08:14:35

么有分,谁能送我点积分啊::>_<::
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