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
- 視頻資源大小:394.3 GB 更新時間:2022-08-31
- 類型:人工智能 觀看方式:百度網(wǎng)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(nèi)掀起了研究與學習熱潮。人工智能連續(xù)四年成為大學最熱門專業(yè)?。?!
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(yè)市場的全部需求。
同時,課程學習曲線設計平滑,根據(jù)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(fā)的通用技術和框架,具備人工智能領域內(nèi)機器學習,深度學習,計算機視覺和自然語言處理業(yè)務分析及開發(fā)的能力,同時培養(yǎng)學生使用AI算法構建業(yè)務流的能力和針對特定算法進行實用化、拓展化的再創(chuàng)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!?。?/p>
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(shù)
|? ?|? ?├──1–函數(shù)介紹
|? ?|? ?├──10–函數(shù)參數(shù)二
|? ?|? ?├──11–拆包, 交換變量
|? ?|? ?├──12–引用
|? ?|? ?├──2–函數(shù)參數(shù)一
|? ?|? ?├──3–函數(shù)返回值一
|? ?|? ?├──4–函數(shù)文檔說明
|? ?|? ?├──5–函數(shù)嵌套
|? ?|? ?├──6–局部變量
|? ?|? ?├──7–全局變量
|? ?|? ?├──8–函數(shù)執(zhí)行流程
|? ?|? ?└──9–函數(shù)返回值二
|? ?├──12–第十二章 函數(shù)強化
|? ?|? ?├──1–函數(shù)應用學員管理系統(tǒng)
|? ?|? ?├──2–課后練習(學員管理系統(tǒng))
|? ?|? ?├──3–遞歸函數(shù)
|? ?|? ?├──4–匿名函數(shù)
|? ?|? ?└──5–高階函數(shù)
|? ?├──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(tài)
|? ?|? ?├──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(tǒng)(面向對象版)
|? ?|? ?└──1–學生管理系統(tǒng)(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(shù)據(jù)類型
|? ?|? ?├──6–輸出
|? ?|? ?├──7–輸入
|? ?|? ?├──8–數(shù)據(jù)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(huán)語句
|? ?|? ?├──1–循環(huán)語句介紹
|? ?|? ?├──2–while循環(huán)
|? ?|? ?├──3–循環(huán)應用
|? ?|? ?├──4–break和continue
|? ?|? ?├──5–while循環(huán)嵌套及應用
|? ?|? ?├──6–for循環(huán)
|? ?|? ?└──7–循環(huán)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(huán)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(shù)據(jù)庫高級使用
|? ?|? ?├──1–條件查詢
|? ?|? ?├──2–實戰(zhàn)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(wǎng)絡編程
|? ?|? ?├──1–ip和端口介紹
|? ?|? ?├──2–TCP介紹
|? ?|? ?├──3–TCP開發(fā)流程
|? ?|? ?└──4–多任務案例
|? ?├──5–第五章 HTTP協(xié)議和靜態(tài)服務器
|? ?|? ?├──1–HTTP協(xié)議
|? ?|? ?└──2–靜態(tài)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫基本使用
|? ?|? ?├──1–數(shù)據(jù)庫介紹
|? ?|? ?├──2–數(shù)據(jù)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(huán)境安裝和使用V2.1
|? ?|? ?└──1–環(huán)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(shù)據(jù)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(tǒng)計圖
|? ?|? ?├──2–分類數(shù)據(jù)繪圖
|? ?|? ?├──3–NBA案例
|? ?|? ?└──4–北京租房數(shù)據(jù)統(tǒng)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(shù)據(jù)集處理
|? ?|? ?├──4–特征工程
|? ?|? ?├──5–KNN總結
|? ?|? ?├──6–交叉驗證, 網(wǎng)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(yōu)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(wǎng).url? 0.05kb
|? ?|? ?├──海量優(yōu)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(jīng)網(wǎng)絡_v2.0
|? ?|? ?├──1–神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
|? ?|? ?├──2–常見的損失函數(shù)
|? ?|? ?├──3–深度學習的優(yōu)化方法
|? ?|? ?├──4–深度學習的正則化
|? ?|? ?├──5–神經(jīng)網(wǎng)絡案例
|? ?|? ?└──6–卷積神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡基礎
|? ?|? ?├──3–Faster-RCNN原理與實現(xiàn)
|? ?|? ?├──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(shù)操作
|? ?└──9–第九章 OpenCV圖像處理_v2.0
|? ?|? ?├──1–幾何變換
|? ?|? ?├──2–形態(tài)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(zhàn)
|? ?├──1–第一章 智慧交通.zip? 6.64G
|? ?├──2–第二章 在線醫(yī)生.zip? 7.74G
|? ?├──3–第三章 智能文本分類系統(tǒng).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(xiàn)及粒子濾波
|? ?|? ?└──1–貝葉斯方法實現(xiàn)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(tài)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(yōu)化
|? ?|? ?├──0-13 PGN架構
|? ?|? ?├──0-14 數(shù)據(jù)預處理
|? ?|? ?├──0-15 PGN數(shù)據(jù)特殊性分析
|? ?|? ?├──0-16 迭代器和類的實現(xiàn)
|? ?|? ?├──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(shù)據(jù)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(xiàn)
|? ?|? ?├──0-24 coverage機制原理
|? ?|? ?├──0-25 coverage模型類實現(xiàn)
|? ?|? ?├──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(xiàn)
|? ?|? ?├──0-29 TF-IDF算法原理和實現(xiàn)
|? ?|? ?├──0-3 TextRank算法理論基礎
|? ?|? ?├──0-30 單詞替換法的類實現(xiàn)
|? ?|? ?├──0-31 單詞替換法的訓練和評估
|? ?|? ?├──0-32 回譯數(shù)據(jù)法實現(xiàn)和評估
|? ?|? ?├──0-33 半監(jiān)督學習法原理和實現(xiàn)
|? ?|? ?├──0-34 訓練策略原理和實現(xiàn)
|? ?|? ?├──0-35 模型轉移實現(xiàn)
|? ?|? ?├──0-36 GPU優(yōu)化原理和實現(xiàn)
|? ?|? ?├──0-37 CPU優(yōu)化原理和實現(xiàn)
|? ?|? ?├──0-38 Flask實現(xiàn)模型部署
|? ?|? ?├──0-4 TextRank算法實現(xiàn)模型
|? ?|? ?├──0-5 seq2seq架構
|? ?|? ?├──0-6 seq3seq架構
|? ?|? ?├──0-7 工具函數(shù)的實現(xiàn)
|? ?|? ?├──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(nèi)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(tài)
|? ?|? ?└──0-6 類屬性方法
|? ?└──第一章 1-python基礎編程
|? ?|? ?├──0-1 python開發(fā)環(huán)境搭建
|? ?|? ?├──0-10 循環(huán)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(tǒng)(一)
|? ?|? ?├──0-17 集合定義及使用
|? ?|? ?├──0-18 公共方法與推導式
|? ?|? ?├──0-19 函數(shù)基本使用
|? ?|? ?├──0-2 Python注釋與變量
|? ?|? ?├──0-20 函數(shù)基本使用替代視頻(04,05,06)
|? ?|? ?├──0-21 函數(shù)作用域
|? ?|? ?├──0-22 不定長參數(shù)與組包拆包
|? ?|? ?├──0-23 案例-學生管理系統(tǒng)(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(shù)據(jù)類型
|? ?|? ?├──0-30 文件操作案例
|? ?|? ?├──0-31 案例-學生管理系統(tǒng)(三)
|? ?|? ?├──0-32 python異常處理
|? ?|? ?├──0-33 python模塊與包
|? ?|? ?├──0-34 案例-飛機大戰(zhàn)
|? ?|? ?├──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(huán)
|? ?|? ?├──0-8 while循環(huán)案例
|? ?|? ?└──0-9 for循環(huán)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(shù)據(jù)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(shù)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(wǎng)絡編程
|? ?|? ?├──0-7 TCP服務器開發(fā)
|? ?|? ?├──0-8 靜態(tài)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(shù)據(jù)增強講解.mp4? 14.12M
|? ?├──02-文本預處理-文本預處理-文本數(shù)據(jù)增強代碼實現(xiàn).mp4? 14.17M
|? ?├──03-文本預處理- 新聞主題分類任務-數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(nèi)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)和評估函數(shù).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(shù).mp4? 22.58M
|? ?├──17-Transformer—新增案例機器翻譯模型-8翻譯函數(shù)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(jié)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(jié)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(jié)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(jié)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(jié)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(jié)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(nèi)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(nèi)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(huán)境
|? ?|? ?├──01-Python+機器學習課程環(huán)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(huán)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(huán)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(shù)據(jù)集
|? ?|? ?├──iris.csv? 4.86kb
|? ?|? ?└──iris.txt? 4.85kb
|? ?├──01-計算機視覺CV課程環(huán)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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零基礎魔方速成課(二三階魔方)10分鐘練就超強大腦
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