AI算法工程师就业班|2022|百战

课程介绍：

作为计算机科学领域的一个分支，在互联网+和大数据的时代浪潮中显现出其巨大的潜力和蓬勃的活力，类似电子医生、无人驾驶等新名词纷纷涌现。

那么，如何才能在时代发展的风口下乘风破浪呢？如何学习人工智能并进一步进阶掌握必备技能要点呢？

〖课程目录〗:

• | └──3、百战AI2022
• | | ├──10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
• | | | ├──章节1：药店销量预测案例
• | | | └──章节2：网页分类案例
• | | ├──11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
• | | | ├──章节1：Spark计算框架基础
• | | | ├──章节2：Spark计算框架深入
• | | | └──章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块
• | | ├──12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战
• | | | ├──章节1：推荐系统–流程与架构
• | | | ├──章节2：推荐系统–数据预处理和模型构建评估实战
• | | | └──章节3：推荐系统–模型使用和推荐服务
• | | ├──13-深度学习-原理和进阶
• | | | ├──章节1：神经网络算法
• | | | ├──章节2：TensorFlow深度学习工具
• | | | └──章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络
• | | ├──14-深度学习-图像识别原理
• | | | ├──章节1：卷积神经网络原理
• | | | ├──章节2：卷积神经网络优化
• | | | ├──章节3：经典卷积网络算法
• | | | ├──章节4：古典目标检测
• | | | └──章节5：现代目标检测之FasterRCNN
• | | ├──15-深度学习-图像识别项目实战
• | | | ├──章节1：车牌识别
• | | | ├──章节2：自然场景下的目标检测及源码分析
• | | | └──章节3：图像风格迁移
• | | ├──16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
• | | | ├──章节1：YOLOv1详解
• | | | ├──章节2：YOLOv2详解
• | | | ├──章节3：YOLOv3详解
• | | | ├──章节4：YOLOv3代码实战
• | | | ├──章节5：YOLOv4详解
• | | | ├──keras-yolo3-master.rar 443.97M
• | | | └──资料.rar 25.37M
• | | ├──17-深度学习-语义分割原理和实战
• | | | ├──章节1：上采样_双线性插值_转置卷积
• | | | ├──章节2：医疗图像UNet语义分割
• | | | └──章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
• | | ├──18-深度学习-人脸识别项目实战
• | | | ├──章节1：人脸识别
• | | | ├──1.txt 0.50kb
• | | | ├──facenet-master.zip 823.10M
• | | | ├──模型.rar 186.42M
• | | | └──资料.rar 7.47M
• | | ├──19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
• | | | ├──章节1：词向量与词嵌入
• | | | ├──章节2：循环神经网络原理与优化
• | | | ├──章节3：从Attention机制到Transformer
• | | | └──章节4：ELMO_BERT_GPT
• | | ├──1、人工智能基础-快速入门
• | | | ├──1：人工智能就业前景与薪资_【www.ko996.com】.mp4 33.78M
• | | | ├──2：人工智能适合人群与必备技能_【www.ko996.com】.mp4 21.04M
• | | | ├──3：人工智能时代是发展的必然_【www.ko996.com】.mp4 16.72M
• | | | ├──4：人工智能在各领域的应用_【www.ko996.com】.mp4 41.82M
• | | | ├──5：人工智能常见流程_【www.ko996.com】.mp4 36.38M
• | | | ├──6：机器学习不同的学习方式_【www.ko996.com】.mp4 31.23M
• | | | ├──7：深度学习比传统机器学习有优势_【www.ko996.com】.mp4 33.52M
• | | | ├──8：有监督机器学习任务与本质_【www.ko996.com】.mp4 23.25M
• | | | └──9：无监督机器学习任务与本质_【www.ko996.com】.mp4 31.13M
• | | ├──20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战
• | | | ├──章节1：词向量
• | | | ├──章节2：自然语言处理–情感分析
• | | | ├──章节3：AI写唐诗
• | | | ├──章节4：Seq2Seq聊天机器人
• | | | ├──章节5：实战NER命名实体识别项目
• | | | ├──章节6：BERT新浪新闻10分类项目
• | | | └──章节7：GPT2聊天机器人
• | | ├──21-深度学习-OCR文本识别
• | | | ├──章节1：深度学习-OCR文本识别
• | | | └──资料.rar 478.63kb
• | | ├──22-深度学习-语音识别【2021新增 未更新。。。持续更新】
• | | | └──官方未更新。。。持续更新
• | | ├──23-深度学习-知识图谱【2021新增 未更新。。。持续更新】
• | | | └──官方未更新。。。持续更新
• | | ├──24-【加课】Pytorch项目实战
• | | | ├──章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试
• | | | ├──章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算
• | | | ├──章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
• | | | ├──章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注
• | | | ├──章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译
• | | | ├──代码.rar 307.66M
• | | | └──资料.rar 1.77M
• | | ├──25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
• | | | ├──章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
• | | | ├──章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
• | | | ├──章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
• | | | ├──章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
• | | | ├──章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF）
• | | | └──章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）
• | | ├──26-【加课】Linux环境编程基础
• | | | ├──章节1：Linux
• | | | ├──软件.rar 2.18G
• | | | ├──软件2.rar 6.33G
• | | | └──文档.rar 2.78M
• | | ├──27-【加课】算法与数据结构
• | | | ├──章节1：算法与数据结构
• | | | └──资料.zip 4.80M
• | | ├──29-【加课】计算机图形学机器视觉实战【2021新增 未更新。。。持续更新】
• | | | └──官方未更新。。。持续更新
• | | ├──2、人工智能基础-Python基础
• | | | ├──章节1：Python开发环境搭建
• | | | └──章节2：Python基础语法
• | | ├──30-【加课】 ROS智能机器人操作系统【2021新增 未更新。。。持续更新】
• | | | └──未更新。。。持续更新
• | | ├──31、【加课】 强化学习【新增】
• | | | ├──章节1：Q-Learning与SARSA算法
• | | | ├──章节2：Deep Q-Learning Network
• | | | ├──章节3：Policy Gradient 策略梯度
• | | | ├──章节4：Actor Critic (A3C)
• | | | └──章节5：DDPG、PPO、DPPO算法
• | | ├──32-【加课】 图神经网络【2021新增 未更新。。。持续更新】
• | | | └──未更新。。。持续更新
• | | ├──3、人工智能基础-Python科学计算和可视化
• | | | ├──章节1：科学计算模型Numpy
• | | | ├──章节2：数据可视化模块
• | | | └──章节3：数据处理分析模块Pandas
• | | ├──4、人工智能基础-高等数学知识强化
• | | | ├──10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值_【www.ko996.com】.mp4 15.30M
• | | | ├──11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开_【www.ko996.com】.mp4 31.49M
• | | | ├──12：向量的意义_n维欧式空间空间_【www.ko996.com】.mp4 15.35M
• | | | ├──13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除_【www.ko996.com】.mp4 14.17M
• | | | ├──14：向量的内积_向量运算法则_【www.ko996.com】.mp4 14.38M
• | | | ├──15：学习向量计算的用途举例_【www.ko996.com】.mp4 16.84M
• | | | ├──16：向量的范数_范数与正则项的关系_【www.ko996.com】.mp4 23.52M
• | | | ├──17：特殊的向量_【www.ko996.com】.mp4 19.38M
• | | | ├──18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵_【www.ko996.com】.mp4 13.47M
• | | | ├──19：矩阵的运算_加减法_转置_【www.ko996.com】.mp4 17.35M
• | | | ├──1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点_【www.ko996.com】.mp4 18.97M
• | | | ├──20：矩阵相乘_【www.ko996.com】.mp4 14.36M
• | | | ├──21：矩阵的逆矩阵_【www.ko996.com】.mp4 27.58M
• | | | ├──22：矩阵的行列式_【www.ko996.com】.mp4 14.61M
• | | | ├──23：多元函数求偏导_【www.ko996.com】.mp4 16.34M
• | | | ├──24：高阶偏导数_梯度_【www.ko996.com】.mp4 19.74M
• | | | ├──25：雅可比矩阵_在神经网络中应用_【www.ko996.com】.mp4 26.04M
• | | | ├──26：Hessian矩阵_【www.ko996.com】.mp4 22.55M
• | | | ├──27：二次型_【www.ko996.com】.mp4 18.55M
• | | | ├──28：补充关于正定负定的理解_【www.ko996.com】.mp4 13.06M
• | | | ├──29：特征值和特征向量(1)_【www.ko996.com】.mp4 19.45M
• | | | ├──2：线性代数_概率论知识点_【www.ko996.com】.mp4 17.26M
• | | | ├──30：特征值和特征向量(2)_【www.ko996.com】.mp4 18.01M
• | | | ├──31：特征值分解_【www.ko996.com】.mp4 26.18M
• | | | ├──32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导_【www.ko996.com】.mp4 30.50M
• | | | ├──33：奇异值分解定义_【www.ko996.com】.mp4 16.37M
• | | | ├──34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵_【www.ko996.com】.mp4 34.04M
• | | | ├──35：奇异值分解性质_数据压缩_【www.ko996.com】.mp4 23.36M
• | | | ├──36：SVD用于PCA降维_【www.ko996.com】.mp4 17.58M
• | | | ├──37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵_【www.ko996.com】.mp4 23.76M
• | | | ├──38：概率论_随机事件与随机事件概率_【www.ko996.com】.mp4 14.04M
• | | | ├──39：条件概率_贝叶斯公式_【www.ko996.com】.mp4 21.97M
• | | | ├──3：最优化知识_数学内容学习重点_【www.ko996.com】.mp4 25.90M
• | | | ├──40：随机变量_【www.ko996.com】.mp4 17.17M
• | | | ├──41：数学期望和方差_【www.ko996.com】.mp4 16.18M
• | | | ├──42：常用随机变量服从的分布_【www.ko996.com】.mp4 14.64M
• | | | ├──43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布_【www.ko996.com】.mp4 22.95M
• | | | ├──44：最大似然估计思想_【www.ko996.com】.mp4 16.62M
• | | | ├──45：最优化的基本概念_【www.ko996.com】.mp4 23.95M
• | | | ├──46：迭代求解的原因_【www.ko996.com】.mp4 12.99M
• | | | ├──47：梯度下降法思路_【www.ko996.com】.mp4 19.41M
• | | | ├──48：梯度下降法的推导_【www.ko996.com】.mp4 31.39M
• | | | ├──49：牛顿法公式推导以及优缺点_【www.ko996.com】.mp4 30.04M
• | | | ├──4：导数的定义_左导数和右导数_【www.ko996.com】.mp4 20.10M
• | | | ├──50：坐标下降法_数值优化面临的问题_【www.ko996.com】.mp4 17.05M
• | | | ├──51：凸集_【www.ko996.com】.mp4 14.02M
• | | | ├──52：凸函数_【www.ko996.com】.mp4 12.35M
• | | | ├──53：凸优化的性质_一般表达形式_【www.ko996.com】.mp4 14.81M
• | | | ├──54：拉格朗日函数_【www.ko996.com】.mp4 19.74M
• | | | ├──5：导数的几何意义和物理意义_【www.ko996.com】.mp4 10.21M
• | | | ├──6：常见函数的求导公式_【www.ko996.com】.mp4 15.80M
• | | | ├──7：导数求解的四则运算法则_【www.ko996.com】.mp4 18.96M
• | | | ├──8：复合函数求导法则_【www.ko996.com】.mp4 11.79M
• | | | ├──9：推导激活函数的导函数_【www.ko996.com】.mp4 23.54M
• | | | └──数学.pdf 1.50M
• | | ├──5、机器学习-线性回归
• | | | ├──章节1：多元线性回归
• | | | ├──章节2：梯度下降法
• | | | ├──章节3：归一化
• | | | ├──章节4：正则化
• | | | └──章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
• | | ├──6、机器学习-线性分类
• | | | ├──章节1：逻辑回归
• | | | ├──章节2：Softmax回归
• | | | ├──章节3：SVM支持向量机算法
• | | | └──章节4：SMO优化算法
• | | ├──7、机器学习-无监督学习
• | | | ├──章节1：聚类系列算法
• | | | ├──章节2：EM算法和GMM高斯混合模型
• | | | └──章节3：PCA降维算法
• | | ├──8、机器学习-决策树系列
• | | | ├──章节1：决策树
• | | | ├──章节2：集成学习和随机森林
• | | | ├──章节3：GBDT
• | | | └──章节4：XGBoost
• | | ├──9、机器学习-概率图模型
• | | | ├──章节1：贝叶斯分类
• | | | ├──章节2：HMM算法
• | | | └──章节3：CRF算法
• | | ├──【加课】Linux环境编程基础
• | | | └──章节1：Linux
• | | └──【加课】算法与数据结构
• | | | └──章节1：算法与数据结构

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