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黑马人工智能AI进阶年度钻石会员2022年

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发表于 2022-7-28 15:12:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
151202wbugw4uouh4hxlqh.png ' N' H* ~  a6 o* e7 c6 `3 v
——/黑马人工智能AI进阶年度钻石会员2022年价值11980元/
' L. ~3 }# y8 e2 Q' s├──【 主学习路线】01、阶段一 人工智能Python基础  
& S1 E# Z, f! R" ^$ X0 J|   ├──1--第一章 计算机组成原理  # W+ S: \" W0 h4 V
|   |   └──1--计算机原理  
& M& [) z! V. R6 A/ q/ L|   ├──10--第十章 公共方法  % S- n6 k  J& T8 V7 a; W! X
|   |   ├──1--公共方法  ( {5 B, X, R% H8 q* C2 N( W. b
|   |   └──2--推导式  9 Q8 `; s: h6 D6 f2 Z8 s  t
|   ├──11--第十一章 函数  
! H9 y/ l2 [  `8 L; [% u1 I|   |   ├──1--函数介绍  2 T3 j* J9 d' u* D6 A
|   |   ├──10--函数参数二  
' G1 z3 R4 l1 E5 ^! A" x/ G|   |   ├──11--拆包, 交换变量  
5 s: z1 M9 z& U# k! O- S8 O* G|   |   ├──12--引用  
+ _9 \! l" k9 E% n|   |   ├──2--函数参数一  
) x9 m' b+ t2 O1 g, }|   |   ├──3--函数返回值一  
; ?) |* t/ ^# v" J|   |   ├──4--函数文档说明  
( e  Z- u9 S# ~) g|   |   ├──5--函数嵌套  
; O' s( E. g/ C' A) N, h|   |   ├──6--局部变量  & w+ C6 O1 [5 F* O( v% ^
|   |   ├──7--全局变量  6 r- N# N: B8 U0 C4 I' J
|   |   ├──8--函数执行流程  
7 B+ N# Y. H+ Y& t, O& c; H  S|   |   └──9--函数返回值二  9 S" p1 M% R8 E
|   ├──12--第十二章 函数强化  
1 d5 A' M! d" z6 G/ @; y5 M; e9 X|   |   ├──1--函数应用学员管理系统  
; I& }5 U5 s8 W5 Z|   |   ├──2--课后练习(学员管理系统)  
2 z5 a: T1 c. n' g- ~+ B|   |   ├──3--递归函数  
  L/ N: H9 L, T  a) x2 V: c' u|   |   ├──4--匿名函数  " J( W! [! E" O0 h4 o
|   |   └──5--高阶函数  1 p( \1 B: M( a5 j( N
|   ├──13--第十三章 文件操作  6 B$ j+ @. X! a
|   |   ├──1--文件操作介绍  - y* f6 Q/ @! X: B2 S$ u
|   |   ├──2--文件读写操作  
( ^8 j4 l6 R# `, U/ Y& j  c|   |   ├──3--案例文件备份  & ]5 M( u6 l$ i* i5 t( r9 N
|   |   └──4--文件及文件夹的相关操作  ) G9 D( e- c1 Y% h% L4 X  F/ Z
|   ├──14--第十四章 面向对象  
& j9 Y! P, N. S; H|   |   ├──1--面向对象介绍  * r+ B% b9 E+ }, ?" `- [/ o4 n
|   |   ├──10--私有属性和方法  
. R/ w) Q, [$ e  F; ]|   |   ├──11--多态  % m8 R0 q& |  \7 {3 a/ T
|   |   ├──12--类属性及相关方法  
7 S! m& T& P8 t# `3 d- G, a|   |   ├──2--类和对象  4 A1 q2 Y5 B7 D  W0 B# }4 y5 L
|   |   ├──3--对象属性操作  8 h3 G4 G/ m* i0 q4 h4 B
|   |   ├──4--魔法方法  0 m$ V+ g$ e: `8 W! S% A$ n
|   |   ├──5--案例烤地瓜  
  m. S, j) f, }) [$ W* U|   |   ├──6--案例 搬家具  2 M; Z) M0 Y4 L4 w; R4 w
|   |   ├──7--继承  $ a. w7 V/ ?* @1 w& I! i
|   |   ├──8--子类重写父类属性和方法  4 J9 G! {( U- F/ S& j
|   |   └──9--super方法使用  / A: T: B0 F  n. a/ M" u$ g) U+ d
|   ├──15--第十五章 异常  ' c+ I# S0 h/ r. w0 X
|   |   ├──1--异常介绍  ! ]/ s* z: l5 L& Y8 w% z: X
|   |   ├──2--捕获异常  3 W1 C  [1 R& F/ ?* {, d& }
|   |   ├──3--异常传递  - \- h1 c6 I1 Y3 |, C2 z& A* P
|   |   └──4--自定义异常  
0 Q" h5 I  _' G& m|   ├──16--第十六章 模块  
% V6 J- P2 ~6 M# c$ B! i$ W2 z% E! O|   |   ├──1--模块介绍  
( r& Q! ^7 h5 h|   |   ├──2--模块制作  9 V4 P/ \9 B! M+ N
|   |   └──3--python中的包  
9 i9 u7 @2 Q6 T3 ]" B; |% z" G' ]|   ├──17--第十七章 学生管理系统(面向对象版)  
9 a- N* H* k1 Z- F|   |   └──1--学生管理系统(面向对象)  1 q9 T6 m) ?% C8 n
|   ├──2--第二章 python基础语法  
" `8 s. _/ c9 \$ _# k6 L|   |   ├──1--课程介绍  * K* ~8 d' r$ g9 Y# v
|   |   ├──2--注释  # e7 w$ S5 l- v3 r/ G4 W3 `5 k
|   |   ├──3--变量  ' u( `0 a; x7 O* A7 O7 Y" A4 }8 Z( S) x
|   |   ├──4--bug认识  & t+ a) U7 K$ V
|   |   ├──5--数据类型  + s6 ^) s8 a- \
|   |   ├──6--输出  2 G6 j+ i: D6 E- I. ?# J( _$ s3 I
|   |   ├──7--输入  
% T5 o* X1 u7 B+ V|   |   ├──8--数据类型转换    _4 a' U+ \5 ?' N% E
|   |   └──9--运算符  . f1 |1 l4 [! ?' `9 |. u* F; i
|   ├──3--第三章 判断语句  
7 F4 G8 O/ L) _9 T  R: Y|   |   ├──1--判断语句介绍  9 y4 ~" }# m# H$ q7 J* ]
|   |   ├──2--if基本格式  
- ]9 V9 U! S* Y: e. [|   |   ├──3--if...elif...else格式  # y, r6 d& E( }( G4 p" u* d; T& a
|   |   ├──4--if嵌套  1 G& r; [4 A" {3 Y- k6 n$ V) o* M
|   |   └──5--案例猜拳游戏  ( j" h" l* `- _9 a$ Q! G
|   ├──4--第四章 循环语句  
9 C7 U, {: p1 B- c/ r$ P* R|   |   ├──1--循环语句介绍  
" I- Z% K. v( z|   |   ├──2--while循环  
0 G' Y: V8 N. C|   |   ├──3--循环应用  
, }8 T6 l* ^! H: M|   |   ├──4--break和continue  $ R1 S' x5 d1 Y0 [. h/ a2 J
|   |   ├──5--while循环嵌套及应用  
9 q- n7 Z3 h" t& v' ?2 \6 H|   |   ├──6--for循环  
1 ^, \4 s7 M& }$ q9 T8 m0 H|   |   └──7--循环else应用  8 x$ ?6 k( `+ c: i3 l7 T* y
|   ├──5--第五章 字符串  $ K* F3 m7 W' p; u: F1 e* H; B
|   |   ├──1--字符串介绍  
2 m, e8 f1 I" m8 A|   |   ├──2--输入输出  
- f8 L( @( z+ |; v& x9 Q|   |   ├──3--切片  
# q& S. ~' g! X2 F) E9 j|   |   └──4--字符串操作方法  ' K' d! a: u( E7 ^4 _* V  D
|   ├──6--第六章 列表  ( K) n& e5 w) Q7 t: U. H
|   |   ├──1--列表相关操作  
  S$ o7 ~' f& G% q. O|   |   ├──2--列表循环遍历  
* @5 K* {* ~) }* O% q. U( P|   |   └──3--列表嵌套  
5 u- ~. b! a* P$ n& _|   ├──7--第七章 元组  
& z1 i* v2 Q) z6 s|   |   └──1--元组相关操作  
0 P1 Y( c" ?3 G" ]5 I+ \/ E2 q|   ├──8--第八章 字典  
. L/ \% E+ ?1 c|   |   ├──1--字典介绍  " L7 L7 Q- `. |+ F3 b" M
|   |   ├──2--字典的常见操作  
' Z3 \0 m$ T2 E' W* C9 O: i4 {|   |   └──3--字典遍历  
- O+ e9 r2 r; A. q' N, W% H+ G|   └──9--第九章 集合  & i/ e/ j- y2 A9 A
|   |   └──1--集合的相关操作  2 n7 n) e9 ~% o( l2 g
├──【 主学习路线】02、阶段二 人工智能Python高级  6 [1 ?5 P8 Y0 U
|   ├──1--第一章 Linux基础命令  
1 ^3 u' r% w' G8 c8 p|   |   ├──1--linux简介  
( F  r) ?- F/ q|   |   └──2--linux相关命令  ; i- W6 w1 B3 z* z9 T
|   ├──10--第十章 MySqL数据库高级使用  & o6 V1 Q. l. s) R* G+ H
|   |   ├──1--条件查询  ; B3 _- F4 @: c" Z$ i
|   |   ├──2--实战操作  
/ ^, j5 [% F5 }0 O1 X|   |   ├──3--外键使用  : y; D' f% v: w7 |; B# o
|   |   ├──4--视图  ) @6 N' I9 t( r7 i3 S1 q, `& C- n
|   |   ├──5--事务  
9 D- L# w) U$ [) [, ]|   |   ├──6--索引  
9 t4 R' [" R+ h' m|   |   ├──7--设计范式  
9 S" @  x, T! L3 Q  z|   |   └──8--PyMySQL的使用  ' n( f/ T% N0 S* @5 s& C' M7 X# C
|   ├──2--第二章 Linux高级命令  - \- t# a0 `7 O+ n2 _
|   |   ├──1--linux高级操作  - _. R5 O# L4 ~2 C
|   |   ├──2--远程控制  
! L8 J7 W( J# H|   |   └──3--vim介绍  
8 T, u( \6 _3 d' A- g|   ├──3--第三章 多任务编程  
+ P' |% }/ N2 p1 @3 \|   |   ├──1--多任务介绍  
0 G/ ?) W: K) Z$ p' ^4 I|   |   ├──2--多进程介绍  
- R& G' r) n" y7 }6 z2 h|   |   ├──3--多线程介绍  6 W4 ?& A: o6 A/ n4 W1 q4 o+ K
|   |   ├──4--锁的介绍  : A+ |) {" v- E: p! ?
|   |   └──5--进程和线程的对比  
  n$ M" g1 R4 v! F* Y9 A4 ?|   ├──4--第四章 网络编程  8 P' f. q5 C5 ^- c7 P0 m2 `4 g! D( B
|   |   ├──1--ip和端口介绍  6 N0 s$ H2 j' e! y
|   |   ├──2--TCP介绍  9 F) Q, g9 C' ?0 K( B
|   |   ├──3--TCP开发流程  
- }3 b4 M- L+ ||   |   └──4--多任务案例  
  K0 m' `( X6 r|   ├──5--第五章 HTTP协议和静态服务器  
3 N" U" w9 }3 {! x, P; P7 o3 l1 X' p|   |   ├──1--HTTP协议  ; D: w; Y( i" a- @
|   |   └──2--静态web服务器搭建  ! w% f  i2 L+ C! A/ R) n: p
|   ├──6--第六章 闭包,装饰器及python高级语法  
/ d- E, e0 d' l# a3 M/ z|   |   ├──1--闭包  + u9 z/ O: z* w2 e! v  S- w* c
|   |   ├──2--装饰器  
4 s% b- d/ c; k9 `7 V# g5 H|   |   ├──3--property语法  ( Z+ S/ I* g& O8 J, @! C* {7 k& Y
|   |   ├──4--with语法  2 V: J  L4 }! p# U- b4 d) B) W
|   |   └──5--python高级语法  ! q1 n$ o8 u0 R9 a
|   ├──7--第七章 正则表达式  6 M" F) E5 _- K$ ?
|   |   └──1--正则表达式  ! P* ~5 p" v8 o$ P1 s) @9 z
|   ├──8--第八章 数据结构与算法  % n0 L! O4 Y$ b. y7 B
|   |   ├──1--算法概念  
$ M" k& A' S8 S% g8 p' V|   |   ├──10--选择排序  4 i6 F- T/ L; i) _) _
|   |   ├──11--插入排序  8 [- m  t' Y# `4 v# }/ B
|   |   ├──12--快速排序  ; Q" [. ^- q) G# O( W
|   |   ├──13--二分查找  
, k0 K1 ]2 `+ s' `* B3 [! N; ], }|   |   ├──14--二叉树  ' ^4 V. q: J) M0 [- Y
|   |   ├──15--二叉树的遍历  
# ^: w2 v" r$ e/ \. Z. G1 m  q8 t|   |   ├──2--时间复杂度  * C' `4 {4 q* i! J1 ]  B) N: V
|   |   ├──3--空间复杂度  
' d* j+ W1 A$ i4 i7 d* b|   |   ├──4--数据结构  
, s3 Q3 ~! A! U0 C|   |   ├──5--顺序表  
9 R- |( p4 p+ w|   |   ├──6--链表  7 ~% ^8 M* \) N0 J: z( L
|   |   ├──7--栈  / D/ E" E' I$ i" H/ R. A, j
|   |   ├──8--队列  
% ], R* Q9 N: A  j7 H% s( F|   |   └──9--冒泡排序  
( i! t. s# I; d( ~) P, g|   └──9--第九章 MySql数据库基本使用  / w( C: _  _: l6 H0 W' f
|   |   ├──1--数据库介绍  
; ~- w; j6 W" r2 }" J: O# N( }|   |   ├──2--数据表的基本操作  
1 w  s4 b' r$ R|   |   ├──3--where条件查询  
4 O. O3 V( Q1 ]|   |   └──4--排序  
8 K) F/ j! h7 i├──【 主学习路线】03、阶段三 人工智能机器学习  
# w8 N$ ~/ q7 o/ }+ W0 m- R" S8 c4 t|   ├──1--第一章 机器学习概述V2.1  ; G# G' z8 i: F+ d$ |
|   |   └──1--机器学习介绍  
% V) L4 v% s, J& w2 `- _|   ├──10--第十章 决策树V2.1  0 b2 Y/ X! k* d; {
|   |   ├──1--信息增益  
" L7 T4 ~  H$ S4 r|   |   ├──2--特征提取  
; s2 x/ o. S9 Q3 i+ k. o7 N1 L. F|   |   ├──3--案例泰坦生存预测  ! ?8 m# P( \! n1 R3 e  v6 b1 L* T1 w
|   |   └──4--回归决策树  
9 U; a% F$ s4 ~5 |; n8 ||   ├──11--第十一章 集成学习V2.1  
. S, i, ~: w* M9 h$ P4 B+ ^|   |   ├──1--集成介绍  0 P5 \; k5 H( M& {5 J: r
|   |   ├──2--随机森林案例  
0 \9 w$ z1 `8 T: M1 ]+ g|   |   └──3--集成学习  - R# t( M2 x( G1 ~2 R7 P1 D4 N
|   ├──12--第十二章 聚类算法V2.1  
( N. I; E5 x( T: L|   |   └──1--聚类算法  
0 n# H. N, s! n$ A7 Z|   ├──13--第十三章 朴素贝叶斯V2.1  ' e0 V" {7 M( ?. g
|   |   └──1--朴素贝叶斯  8 R& L* X: S4 _/ B
|   ├──14--第十四章 SVM算法V2.1  * L& E# h- j" E( W4 ^1 p
|   |   └──1--SVM算法  , q/ G# y" k0 G  ]& m; M; j
|   ├──15--第十五章 EM算法V2.1  
, D9 J& l+ y1 I|   |   └──1--EM算法  
4 `* j) R4 F0 n, |* B. |- R) c3 W|   ├──16--第十六章 HMM算法V2.1  
, c, ^/ B7 i/ a$ K9 ~$ i|   |   └──1--HMM算法  6 P9 T% M1 ]$ |7 a: {5 k
|   ├──17--第十七章 集成学习进阶V2.1  . z4 s% s- L5 g; l+ d
|   |   ├──1--XGBoost算法  
: a3 f( ^6 a9 [1 o+ |# T5 U|   |   ├──2--otto案例  * u- [7 Q6 ~5 d1 |" q* c0 ?. `& a
|   |   ├──3--lightGBM算法  9 A: {7 G! J: \  G4 @/ {" b
|   |   └──4--绝地求生案例  
& Z/ Z" g4 }( x% V6 O7 T9 v8 T$ Y; u|   ├──2--第二章 环境安装和使用V2.1  $ u+ O, o! o. g, v
|   |   └──1--环境安装及使用  
! x7 k: ^# z: O1 }8 ]|   ├──3--第三章 matplotlibV2.1  ; T" |$ T2 F$ r! }2 [$ l, a
|   |   └──1--matplotlib使用  
! X; _3 Q) h; u6 p8 ]+ o' b|   ├──4--第四章 numpyV2.1  
$ T7 k7 z' A7 u' S- i, o|   |   └──1--numpy使用  0 v, X5 A" A2 b6 W: k& K& V
|   ├──5--第五章 pandasV2.1  / c) I5 p6 Q$ k8 T+ n
|   |   ├──1--pandas数据结构  
. c' {- i- t! @|   |   ├──2--pandas基础使用  
% b6 ^0 z% S1 x5 ~|   |   ├──3--pandas高级使用  : s( E8 {* _6 V9 A
|   |   └──4--电影案例分析  * D4 i2 Z, R- n& e' N2 Q3 s
|   ├──6--第六章 seabornV2.1  - h5 R8 I4 Z/ ]: j. g  `
|   |   ├──1--绘制统计图  4 U7 m  I) j+ W8 Z1 Z
|   |   ├──2--分类数据绘图  
4 W/ P, Z9 t) d/ n# K. h|   |   ├──3--NBA案例  
, Q" M0 P8 L, Z1 N. E2 z|   |   └──4--北京租房数据统计分析  
7 n+ y+ G4 L6 e- P) Q/ w( o) M|   ├──666JAVA下载必看  & q0 V  y9 e- D7 {, n/ S- l
|   |   ├──解压密码:666java.com  
8 {% c! t, y6 r5 R$ v/ F" w|   |   ├──高薪学习it网.url  0.05kb
$ t2 d5 _. |6 G" y4 ~7 K|   |   ├──海量优质it资源.url  0.05kb5 U' R- w- C( G7 a. D- c
|   |   ├──看看我.zip  14.66M
& D# \$ H; i5 \/ g|   |   ├──课程总结.mp4  14.73M9 M0 d+ ?+ J( ]; L4 `
|   |   ├──面试合集.txt  0.18kb2 K2 g0 |6 Z: s: ^7 J  |+ |
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0 M) {* [& o8 g8 O) t  d|   |   ├──下载必看.txt  0.16kb7 |/ b7 p7 {# l1 i, a+ L0 m
|   |   └──资料2.zip  14.66M
2 ~* ^; S+ f# v+ B! i, f( s6 E|   ├──7--第七章 K近邻算法V2.1  
( A/ h2 D# w& H: h$ N0 N; j: y7 k|   |   ├──1--k近邻算法介绍  
) |9 B: K/ \4 r1 f|   |   ├──2--kd树  2 Y5 |8 S; d9 ]5 q& x
|   |   ├──3--数据集处理  : Y, \3 `* }* d9 I4 E
|   |   ├──4--特征工程  
) V7 A2 \$ |2 @  S|   |   ├──5--KNN总结  8 i9 Q1 G% c' J' W) m
|   |   ├──6--交叉验证, 网格搜索  $ F. ]! y$ W7 V1 s+ S
|   |   └──7--案例 Facebook位置预测  
4 q- K& e3 N0 F# N  @4 R|   ├──8--第八章 线性回归V2.1  
! R  x, Y5 ^! s/ w  e0 A) G9 R) [; v|   |   ├──1--回归介绍  
! @9 _+ }4 l, L& B0 T* f|   |   ├──2--损失优化  , w) \6 i0 U% G2 f* i
|   |   └──3--回归相关知识    k7 g% B) ^& X/ C  G; f9 b& O: X
|   └──9--第九章 逻辑回归V2.1  
2 \) s1 H' N, H|   |   ├──1--逻辑回归  
2 M0 M9 I4 [# W) A8 d1 s! p- d|   |   ├──解压密码:666java.com  
% p7 o5 V; P% C# }' N|   |   ├──高薪学习it网.url  0.05kb. [6 t2 p, v$ J  c
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|   |   ├──看看我.zip  14.66M
) I0 W' C7 _% V|   |   ├──课程总结.mp4  14.73M
. X+ k, t- c# ]# H5 G* M9 D/ U' `1 s|   |   ├──面试合集.txt  0.18kb. @7 T/ |% s/ B
|   |   ├──软件下载.txt  0.15kb/ W* k; {5 @5 x# @; x* {+ }
|   |   ├──下载必看.txt  0.16kb
/ e8 @$ a  s$ o1 q|   |   └──资料2.zip  14.66M: e0 V# Q; i$ _' k4 I2 Y
├──【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理  
! q, F" P1 y7 d# ~) F|   ├──1--第一章 课程简介_v2.0  
" R& q# u5 ]% @& [9 P  A|   |   ├──1--深度学习  , ^+ t  O) m/ N
|   |   └──2--计算机视觉(CV)  
# w5 D# F- R, K. K|   ├──10--第十章 图像特征提取与描述_v2.0  2 _9 v6 i4 K3 f" F/ P! q
|   |   ├──1--角点特征  
, N( j7 t2 N* t5 }6 k, K|   |   ├──2--Harris和Shi-Tomas算法  ) V$ P' o! _& y# t) b+ m* j4 k% I4 C# `
|   |   ├──3--SIFT  
/ o6 }* r7 h) [7 X9 h|   |   ├──4--Fast和ORB算法  
3 {+ F7 I/ o- L# l3 d|   |   └──5--LBP和HOG特征算子  ' A4 f5 M0 a6 ]0 D' G$ v
|   ├──11--第十一章 视频操作_v2.0  # {/ Q& c. _+ b- l7 J+ H3 S' Y: Y# R
|   |   ├──1--视频读写  
# u# F# ^& d% o  t/ W  N|   |   └──2--视频追踪  : t" k, S( k  E4 }+ r) U
|   ├──12--第十二章 案例人脸案例_v2.0    U% M. J' C" J0 R: }
|   |   └──1--案例人脸案例  
: C4 D9 N+ Z5 Y( p! A|   ├──2--第二章 tensorflow入门_v2.0  
2 v( x, ]0 ]" q|   |   ├──1--tensorflow和keras简介  
  E( p! f0 Z/ {5 u% h|   |   └──2--快速入门模型  
7 Y( }7 b2 ~  o! v|   ├──3--第三章 深度神经网络_v2.0  
, Y! Z* D* m# E9 H( {|   |   ├──1--神经网络简介  
3 m; ]7 o" r! o8 e2 n- ?) s- j( `# Y+ O|   |   ├──2--常见的损失函数  ) v5 }1 H( B; V
|   |   ├──3--深度学习的优化方法  
5 ?# H* i" |3 W6 v$ t7 F|   |   ├──4--深度学习的正则化  
$ P# _. b! k: ]6 d|   |   ├──5--神经网络案例  * O+ ~4 w' f, b( T1 W% J! T1 U
|   |   └──6--卷积神经网络CNN  # q% `- _5 t+ G( G5 k
|   ├──4--第四章 图像分类_v2.0  
% [# @1 v% h( E" n, Q& F|   |   ├──1--图像分类简介  : d" f  s% ~0 r3 W# T
|   |   ├──2--AlexNet  
9 P3 J5 t; K/ X8 P# z+ {0 l|   |   ├──3--VGG  
9 W$ p  ]( _1 K. U& L|   |   ├──4--GoogleNet  " S& U+ i; N8 M4 \- @1 u  o6 B
|   |   ├──5--ResNet  1 o6 k* i9 u' \' J" @3 X
|   |   ├──6--图像增强方法  
: ~) i& w7 t8 t$ P4 [- \) e|   |   └──7--模型微调  , E& H  g  A: N; C% Q  S" _* N( x% V
|   ├──5--第五章 目标检测_v2.0  
- ^5 u7 z! i# ^* J+ v" u|   |   ├──1--目标检测概述  
8 U1 C+ ]8 t; ^# f3 k) s|   |   ├──2--R-CNN网络基础  - U' z$ m+ Z* p# Q5 W. R3 p
|   |   ├──3--Faster-RCNN原理与实现  ! q- p4 [8 z4 S5 U; K8 L) g
|   |   ├──4--yolo系列算法  - `6 b$ n* c4 u  I$ l9 R
|   |   ├──5--yoloV3案例  
: j! u% v1 K6 B, M8 q( E) t: T|   |   └──6--SSD模型介绍  ( Y% G1 k7 P2 N, p% L+ i0 Z
|   ├──6--第六章 图像分割_v2.0  , l1 @  ^- T& {9 f: e/ ~5 b
|   |   ├──1--目标分割介绍  
1 p3 ~, B4 k& Q  ~|   |   ├──2--语义分割:FCN与Unet  6 L; y7 p5 j/ d2 G
|   |   ├──3--Unet-案例  4 J! l; h; [$ N
|   |   └──4--实例分割:MaskRCNN  
% n$ Q2 X+ T3 O|   ├──7--第七章 OpenCV简介_v2.0  
' m- i; T8 n' I: f- D& Z|   |   ├──1--图像处理简介  
8 Y3 `( a! c) X/ Q- t9 J6 n|   |   ├──2--OpenCV简介及安装方法  
$ v' B9 ]6 m' t4 e( n) z|   |   └──3--OpenCV的模块  ; Y$ Y9 e: H: Y
|   ├──8--第八章 OpenCV基本操作_v.2.0  + h) \3 M" Q4 n  b; g+ y( @
|   |   ├──1--图像的基础操作  & f3 [! |5 H" e# j
|   |   └──2--算数操作  1 e0 x: `- J. ]3 n" z
|   └──9--第九章 OpenCV图像处理_v2.0  8 E4 A, _& Q6 Q9 l  F, h
|   |   ├──1--几何变换  
7 N) i0 S2 C- [+ m; c; {2 |5 F* H+ o|   |   ├──2--形态学操作  6 m5 L+ D# l0 z6 }0 b6 l
|   |   ├──3--图像平滑  : D4 j( s1 y, l) e7 d8 E
|   |   ├──4--直方图  
5 p3 A. i* `1 g2 `|   |   ├──5--边缘检测  ( U* G2 s7 }1 B
|   |   ├──6--模版匹配和霍夫变换  
6 z* d" y( j& ?2 ]! M4 E: Z; a% s|   |   └──7--轮廓检测  . H' G* g* d% s# J& {
├──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理  ! [: e! Z: G3 f! G: ]7 ?
|   └──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理  
- I& g" g1 G! _. {, L8 N|   |   ├──1--第一章 Pytorch工具_v2.0  . e1 i& q! ~. p5 d& C
|   |   ├──10--第十章 迁移学习-v2.0  
$ i4 Y4 S- \% ]|   |   ├──11--第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0  
) W+ f2 p9 l1 c. L- j; S( y, [" f|   |   ├──12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0  
" d! I4 N  j. x6 k8 g" y2 t|   |   ├──13--第十三章 HMM模型-v2.0  
" b1 X: D2 |8 W9 }|   |   ├──14--第十四章 经典的序列模型-v2.0  1 t- o6 E( n& j( L6 r% V
|   |   ├──2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0  
: \0 q3 ~" W/ g0 P: [9 N! }|   |   ├──3--第三章 文本预处理-v2.0  + K) ]: r% G. x' H
|   |   ├──4--第四章 RNN架构解析-v2.0  
5 h; |( F6 }% g2 ]8 @) Z* Y0 Y9 e|   |   ├──5--第五章 RNN经典案例-v2.0  
/ c% N$ z( K5 P) C$ l% Z|   |   ├──6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0  
; B7 a6 T. w& i- A|   |   ├──7--第七章 Transformer背景介绍-v2.0  
) A$ q3 `2 o+ H4 `- R4 I  G$ \|   |   ├──8--第八章 Transformer架构解析-v2.0  
8 l$ P  _5 Q2 l9 t, x|   |   └──9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0  
1 l* R, A  v+ c. g├──【 主学习路线】06、阶段六 人工智能项目实战  
% w/ C" ]4 ?& z) h|   ├──1--第一章 智慧交通  4 h" Y' F5 B: r- k
|   |   ├──1--项目简介  - q3 ^+ ^- a# |& C7 m1 d5 Y$ O6 u
|   |   ├──10--车流量统计  
5 i8 o, N" W5 {|   |   ├──11--相机校正  ; o3 T) }- P/ n6 n+ s* S, ?9 a
|   |   ├──12--相机校正和图像去畸变  ; m; p! s- B" D
|   |   ├──13--车道线提取  
: q/ z# g% r, ?$ R' l- r|   |   ├──14--透视变换  
/ G' j: ]" J7 k2 ]( {4 R|   |   ├──15--车道线定位与拟合    f- E% i- B" K/ b
|   |   ├──16--车道曲率与车辆偏离中心线距离  
4 K! F7 _' A. A# W. |8 i4 N|   |   ├──17--在视频中进行车道线检测  , x  I/ x4 A2 a
|   |   ├──18--SIamese网络系列(选学)  
7 F1 k* `/ w. I; p# L|   |   ├──19--跟踪效果(选学)  # S' b8 ]+ ?0 \
|   |   ├──2--算法原理  
" y% k' `. J* W" e9 d* B|   |   ├──20--数据集处理(选学)  
5 y# j# f5 y: {+ [0 e2 Z8 e' L|   |   ├──21--网络模型搭建(选学)  ; Y9 G: a) ]$ s9 Y- I" h- q* `4 J
|   |   ├──22--网络模型训练(选学)  % F) h9 l! p5 X* u$ Z$ d8 I9 J
|   |   ├──23--网络模型测试(选学)  " v2 I7 C4 H( E- I
|   |   ├──24--网络模型应用(选学)  0 W! [$ H2 t* g
|   |   ├──3--多目标跟踪  ! m  g2 a6 ]- o- ?  e* @
|   |   ├──4--辅助功能  
  u' F9 G+ n2 g' ?( o% e. T: [  B# u|   |   ├──5--卡尔曼滤波  ; k8 C% O6 ]& g. f" C1 n
|   |   ├──6--匈牙利算法  $ r7 W2 ^& i4 {+ v% k
|   |   ├──7--数据关联  $ W- v# g5 V; J/ S+ E- b- C
|   |   ├──8--SORT  
- @7 O7 n% q( [9 J- G|   |   └──9--目标检测  
( z+ W# c* r1 h' W4 ?6 Y|   ├──2--第二章 在线医生  ) e3 F$ |8 `' ~6 T
|   |   ├──1--背景介绍  
( h# p, ]4 o3 L2 M9 F|   |   ├──10--结构化数据流水线  ( g7 A) L  p' H; b$ ^% p1 B  `
|   |   ├──11--非结构化数据流水线  
6 L# g/ f+ z" R$ w$ w|   |   ├──12--任务介绍与模型选用  1 l5 V$ y6 M) q
|   |   ├──13--训练数据集  7 A9 C& S% E/ O$ P$ D; |2 ?
|   |   ├──14--BERT中文预训练模型  
* v$ R8 W" P) x# C1 r|   |   ├──15--构建RNN模型  0 ~8 j* b6 E1 c8 q& t
|   |   ├──16--进行模型训练  
, l  @* S; }. }5 c0 W9 D; b$ B- J|   |   ├──17--NE模型使用  : W; p6 Z+ h6 S; [( u# ]
|   |   ├──18--命名实体识别介绍  8 D2 ^  y: g3 F0 `& \1 w6 d
|   |   ├──19--BiLSTM介绍  5 R1 D; }# H- @. \. l  r1 ~
|   |   ├──2--Unit对话API使用  : s8 i* p7 g3 m
|   |   ├──20--CRF介绍  3 D; k# D) j7 \' ~& E7 x
|   |   ├──21--BiLSTM+CRF模型  4 i+ f3 N( _* ~
|   |   ├──22--模型训练  3 ^8 q7 R1 N" s+ \
|   |   ├──23--模型使用  
- D* }$ A$ ]3 I' R|   |   ├──24--在线部分简要分析  $ o& W: i- z9 w7 Y  A
|   |   ├──25--werobot服务构建  
5 L1 a. C6 K+ T& {|   |   ├──26--主要逻辑服务  
+ u3 `# k4 X9 [  d* f; Y5 m$ [|   |   ├──27--任务介绍与模型选用及训练数据集  ! S8 y9 u& ~* N6 D$ B# y
|   |   ├──28--BERT中文预训练模型1  . c! \- F6 D& m5 ?* `
|   |   ├──29--微调模型  
; |3 K: C& Y% p: l|   |   ├──3--在线医生的总体架构  
' x; y5 Y( Q0 s7 s|   |   ├──30--进行模型训练1  # @( A" i. n* J/ @9 s
|   |   ├──31--模型部署  
, ?# B5 p6 F. n  P5 Y9 b|   |   ├──32--系统联调与测试    h1 P+ [$ w+ u, o- H
|   |   ├──4--总体架构中的工具介绍  9 @- ~" y- T$ D. ~$ c2 U/ i* i
|   |   ├──5--neo4j简介  
) x6 h% {; V. Y5 u|   |   ├──6--neo4j图数据库的安装  4 E5 w  ?5 X' Z" l& ^, \3 j; _
|   |   ├──7--Cypher介绍与使用  " n9 M+ F" v3 I# {( ]
|   |   ├──8--在Python中使用neo4j  % X" ~8 T2 a! [. b/ f
|   |   └──9--离线部分简要分析  
: d+ D7 F& C3 ^! F8 ~5 }|   ├──3--第三章 智能文本分类系统  6 `, ]% b* V1 p: G: u' Z
|   |   ├──1--整体系统搭建  
+ q5 a8 X: ?. s0 `|   |   ├──2--构建标签词汇图谱  ) V8 {  t: |- o! i: l7 y: b
|   |   ├──3--特征工程和fasttext模型训练  
  }/ L+ b1 U* m$ Z, d|   |   ├──4--多模型训练和预测  
! H" o7 G7 q, M! U/ [|   |   ├──5--系统联调和测试  , [3 L4 \% l0 C. d" f, S9 e
|   |   ├──6--泛娱乐推荐介绍  & X; C2 f8 B6 H% S8 m
|   |   ├──7--召回模块  
! Y& D# I: h  ]|   |   └──8--排序模块  
! {/ l  v$ r/ h2 D5 X|   └──4--第四章 实时人脸识别检测项目  
5 a+ [/ F# s, R+ x' o0 ^+ y$ s|   |   ├──1--人脸识别  # i2 S9 P5 B- v9 A0 {
|   |   ├──2--口罩检测  
. ~/ _' r" j) `: E/ u3 a) n|   |   ├──3--Dlib模型训练    B& L3 P5 D) _( U1 d0 n1 o
|   |   ├──4--活体检测  3 h* L# l4 k- r, u0 h
|   |   └──5--属性识别  
' q0 D" v4 s6 y/ w  B4 i3 i├──【 主学习路线】07、阶段七 人工智能面试强化(赠送)  
9 C& A( K2 t; _# r) D6 H) u|   ├──1--第一章 自动编码器  
0 M& |9 @" |4 I: u- V  }|   |   ├──1--自动编码器历史与应用介绍  1 H+ @) _5 L1 p: m* }% G' Q
|   |   ├──2--构建自动编码器  
1 D* D8 V* k: t2 c5 ^|   |   ├──3--自动编码器改进技巧  8 G/ b4 }5 z) z/ K# i
|   |   └──4--变分自动编码器  
$ g( n0 b0 h7 }9 R3 y8 I1 D; O|   ├──10--第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波  
* Z9 i/ R9 v) R0 ?|   |   └──1--贝叶斯方法实现及粒子滤波  
! S6 C- g$ W9 Y8 W|   ├──11--第十一章 深度强化学习  
2 C: Z9 J/ O4 P|   |   ├──1--强化学习  
% u7 `- M, `9 X% _|   |   ├──2--Q-learning算法  
$ A+ n  d3 m- ^' Y|   |   └──3--Deep Q-Network  
% `: J4 R: H2 h. B2 ~  a|   ├──2--第二章 图像分割应用  : W$ p1 ?( m2 O, ^0 N/ ?# j
|   |   └──1--图像分割应用介绍  6 `$ E  i# \' G! X
|   ├──3--第三章 生成对抗学习    \& @& p. w/ T" x( [" y
|   |   └──1--生成对抗学习  
$ N( N' e7 _7 }|   ├──4--第四章 算法进阶迁移学习  
3 M/ O- g9 w' T; z6 A' z|   |   └──1--迁移学习介绍  
7 ]* p1 a! e' U. E! S2 b|   ├──5--第五章 模型可解释  ' n; C, \. y/ `+ T
|   |   └──1--模型可解释  % @, x! @' g# w6 G+ _; T
|   ├──6--第六章 模型压缩  ! R9 K1 [; B/ Z# g4 r4 m2 t
|   |   └──1--模型压缩  8 j4 M  L" @$ B4 ]
|   ├──7--第七章 终生学习  
! b" O9 ^, R, B; w' k|   |   └──1--终生学习  
& f5 _* P. U5 ?7 v. s|   ├──8--第八章 算法进阶进化学习  1 O5 M( ]5 D' r4 j4 h4 m0 e1 }
|   |   └──1--进化学习  ' j* \5 m' p% {# K2 _
|   └──9--第九章 贝叶斯方法  / e. r1 {2 H7 M  O
|   |   └──1--贝叶斯方法  3 e8 X: |( T, j; K( y: W, @
├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧  * q7 }$ S+ ~2 I, c, ^. o
|   └──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.zip  1.94G
6 ]1 |: w6 {$ r# g) o. T├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付  
8 u; |3 ]& e* p5 u|   └──第一章 1-人脸支付  
1 J4 s2 O; k5 Y& t|   |   ├──0-1 项目背景介绍  $ X* s; F+ b6 O
|   |   ├──0-2 人脸检测子任务  
+ Q0 k) d' O; l2 @' u* g|   |   ├──0-3 人脸姿态估计  
( w1 N; Y% R" x; P6 `: X! Q|   |   ├──0-4 人脸多任务  
- t3 O4 {0 J9 K* A+ @3 S|   |   ├──0-5 人脸识别  " `( N" X% `: _1 [% l2 i
|   |   └──0-6 项目集成  
& h- i# Y! C; x/ A0 ]" @├──【课外拓展】03、阶段三 赠送-文本摘要项目  
0 f8 h" Q8 H, z# b" x. F3 V|   └──第一章 1-文本摘要项目  
1 @0 K1 F. t- g|   |   ├──0-1 文本摘要项项目背景介绍  * H+ w) n% Q, ?8 l6 H* w# x$ D
|   |   ├──0-10 模型的预测  6 ~. M; @+ S0 Z+ q
|   |   ├──0-11 词向量的单独训练  
3 s$ e  H5 B- q! j|   |   ├──0-12 模型的优化  - _# v2 _/ H; w2 G" r6 Z) K
|   |   ├──0-13 PGN架构    w% U  ?; z3 I
|   |   ├──0-14 数据预处理  4 U  c8 \, {) a- m6 @$ d
|   |   ├──0-15 PGN数据特殊性分析  
8 b4 h. J$ e$ R! e  R|   |   ├──0-16 迭代器和类的实现  
- x! c% x' y" f/ g+ e! t) S1 p|   |   ├──0-17 PGN模型的搭建  
& ^! r4 o' R; ]" k* X|   |   ├──0-18 PGN模型训练  . f8 \; x7 ?# x; y
|   |   ├──0-19 PGN模型预测  
" }) G$ q# z1 P|   |   ├──0-2 项目中的数据集初探  : V9 H8 q9 r: E3 G7 y3 F
|   |   ├──0-20 评估方法介绍  
8 K. L  F& C; C! o$ z" g|   |   ├──0-21 BLEU算法理论  
% E5 m6 ]6 f& X' P+ @|   |   ├──0-22 ROUGE算法理论  9 i7 q8 N: {( F+ r( x" K. u1 U+ m
|   |   ├──0-23 ROUGE算法实现  % Z) k; ~2 J% O- U
|   |   ├──0-24 coverage机制原理  , s: e. o6 n. l1 X7 W* C8 P
|   |   ├──0-25 coverage模型类实现  7 u  W! E; o+ g! S
|   |   ├──0-26 coverage训练和预测  3 L( `! ^+ A4 p
|   |   ├──0-27 Beam-search原理介绍  : Q$ b. r4 b9 \: B- [: l  l! e# S
|   |   ├──0-28 Beam-search模型类实现  9 U9 ]% v8 n, A( K" X* z: L
|   |   ├──0-29 TF-IDF算法原理和实现  
/ w2 z  F4 P; g6 O/ [" j|   |   ├──0-3 TextRank算法理论基础  : [* b5 G% D" H
|   |   ├──0-30 单词替换法的类实现  
8 T8 x* ~  u, O9 ^; j|   |   ├──0-31 单词替换法的训练和评估  
; [0 ?. I, P% S/ m& p|   |   ├──0-32 回译数据法实现和评估  
" ^  I# Z2 ?& o/ f- h' r|   |   ├──0-33 半监督学习法原理和实现  - f3 ]! x+ t: w
|   |   ├──0-34 训练策略原理和实现  
( a" b: B- Z( W% p|   |   ├──0-35 模型转移实现  * l  M. G0 q8 e) l* i! @8 Q; z
|   |   ├──0-36 GPU优化原理和实现  
$ K) o; M. Z% q7 r0 d. K7 x0 I|   |   ├──0-37 CPU优化原理和实现  9 b- i$ P9 Z0 d- L- j! J3 X+ @3 b
|   |   ├──0-38 Flask实现模型部署    P& t/ Q9 d8 A4 j, `
|   |   ├──0-4 TextRank算法实现模型  & {6 l/ g0 c6 U( H/ I" N, J
|   |   ├──0-5 seq2seq架构  
4 L" g& w2 H4 v+ w5 {1 l1 o* @& z& K|   |   ├──0-6 seq3seq架构  . _) y2 ?! |' L
|   |   ├──0-7 工具函数的实现  
9 y1 o+ |# I" L8 h|   |   ├──0-8 模型类的搭建  
# P* c; q0 j  I1 w( y3 u: e|   |   └──0-9 模型的训练  / P, a' j0 Z, b8 L9 A( N
├──【课外拓展】04、阶段四 入学第一课  
/ E& W1 A$ n5 W+ `+ g  ?1 a|   └──无课程相关内容  
" b/ O. P; \( x! K& B% G2 w├──【课外拓展】05、阶段五 阶段一 python基础(更新)  0 l7 z4 ]0 ^( P* t6 O
|   ├──第二章 2-python面向对象  / U0 ]2 c, t- j3 I% G. U
|   |   ├──0-1 类定义及类属性使用  2 Q* p1 ~5 ]% s$ m. }! J; _( Q
|   |   ├──0-2 魔法方法  
6 x( b  @: `2 v+ i, M) o|   |   ├──0-3 案例-面向对象  
" a$ H! e! f: N+ {& G|   |   ├──0-4 面向对象封装与继承  . v* N! n/ n$ `+ o8 \1 Q- d5 {
|   |   ├──0-5 面向对象多态  
0 u% z- z. F6 c! w0 v|   |   └──0-6 类属性方法  
- M- _0 |4 B9 \|   └──第一章 1-python基础编程  7 T: E& x8 w4 d$ O5 q8 z
|   |   ├──0-1 python开发环境搭建  3 w2 A- T( }! ~
|   |   ├──0-10 循环else  * h' |# E  u( O8 h1 ^
|   |   ├──0-11 字符串定义切片  2 F& M# n% Q, v/ f
|   |   ├──0-12 字符串查找,替换,合并  
, \; i1 N  C/ Z|   |   ├──0-13 列表定义及使用  
- E7 @; e, V* q/ f, ^: C|   |   ├──0-14 元祖定义及使用  
, C2 I/ F/ b4 f0 x3 Y|   |   ├──0-15 字典定义及使用  - a6 E4 j4 h0 f5 W
|   |   ├──0-16 案例-学生管理系统(一)  
& r0 I3 I2 p& i|   |   ├──0-17 集合定义及使用  / n. a! u& ~$ ?3 @% G1 K; C# N" e
|   |   ├──0-18 公共方法与推导式  
" Y- ^8 @7 z& F. ?7 ?& u|   |   ├──0-19 函数基本使用  
7 f5 J& Z: l: y! L|   |   ├──0-2 Python注释与变量  1 ]4 j: X5 y7 v# C1 w
|   |   ├──0-20 函数基本使用替代视频(04,05,06)  : v& {' o, U7 K2 M# ^% G. @
|   |   ├──0-21 函数作用域  
( e& o) L3 F/ w: o/ }  Q|   |   ├──0-22 不定长参数与组包拆包  2 `  p+ y: T' \$ ^
|   |   ├──0-23 案例-学生管理系统(二)  0 I7 n! N  j$ T* W3 q: K
|   |   ├──0-24 基础加强练习  
5 h. }0 e) E/ `% ]7 s4 Z|   |   ├──0-25 可变类型及非可变类型  
% K! c+ `2 D& r! j4 N4 O/ {|   |   ├──0-26 递推  
% I7 z$ W( r6 ]+ Q2 a. J" j' F8 t2 i|   |   ├──0-27 递归  
) N  S; T, S9 }|   |   ├──0-28 lambda表达式  ' b" W! r/ `. y6 I" G
|   |   ├──0-29 文件基本操作  ; Z- c0 q) G9 d) t
|   |   ├──0-3 Python数据类型  * B7 j; h+ [8 [; }
|   |   ├──0-30 文件操作案例  
, M: k; P8 Q7 d7 B! C! F4 t% X: p0 N|   |   ├──0-31 案例-学生管理系统(三)  
' J5 T8 \) Z3 N: l/ H6 i" n! M|   |   ├──0-32 python异常处理  . E" s) u2 Y5 n& L" G0 b
|   |   ├──0-33 python模块与包  
2 {* V3 z, T. i( w; N|   |   ├──0-34 案例-飞机大战  
7 }+ C/ _) I$ T0 E8 ]|   |   ├──0-4 Python格式化输出  0 k" P7 \' A6 ]6 G0 P
|   |   ├──0-5 Python运算符  : G9 `1 l5 o- |
|   |   ├──0-6 Python分支语句  
% |7 w8 G+ x* T; }7 A3 Y- h& w|   |   ├──0-7 while循环  
( z% Z+ G6 n3 a' i" D|   |   ├──0-8 while循环案例  0 ~# L! X! }" H" S
|   |   └──0-9 for循环及案例  
$ ^8 T$ x, J* p5 ?' O├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级(更新)  
1 c, J% N' k7 h' W* e, E6 u|   ├──第二章 2-SQL基础  
+ l# s. C+ B" `$ a|   |   ├──0-1 数据库基础  % X+ g* P0 p  ?" K4 r* J
|   |   ├──0-2 SQL语言基础  
- Z$ r& ]+ \4 R. N* ]|   |   ├──0-3 SQL约束  9 ?6 W0 I8 L- y+ d  {; ^$ R
|   |   ├──0-4 SQL聚合  $ p% j+ Y- m! K4 g4 A& A: f
|   |   ├──0-5 SQL多表查询  : d" c, D: u- W, M. o' q. G
|   |   └──0-6 SQL高阶特性  7 m% G' ?8 a- q% |( v* G
|   ├──第三章 3-Python编程进阶  
9 g' ~$ H4 N3 W  P( S. U- E) M8 ]|   |   ├──0-1 函数的闭包  
: ?4 u, A. v) W|   |   ├──0-10 进程  ! ~' L1 V6 F' w3 B
|   |   ├──0-11 线程  
& F, }6 a( t8 }  ?0 B, m+ f|   |   ├──0-12 进程线程对比  6 c" ]: D% e+ l
|   |   ├──0-13 With上下文管理器  
* w2 z) U2 O' j) W0 c! ^|   |   ├──0-14 Python生成器  # V6 S8 E6 l  O3 b, L' o
|   |   ├──0-15 Python中深浅拷贝  7 y! I% f0 g* p
|   |   ├──0-16 Python中正则表达式  
' h3 S6 D7 O5 i" y: ?/ J! t1 o) t|   |   ├──0-17 正则表达式扩展  4 v6 f3 l4 O. @9 `+ \
|   |   ├──0-18 FastAPI搭建Web服务器  
" H. B) ^* Q4 ]) d1 N/ m. g! g|   |   ├──0-19 Python爬虫  
1 o) n- u( H8 u. n|   |   ├──0-2 装饰器  
" w* A8 L% d  s; n8 _|   |   ├──0-3 PyMySQL  
; m, l* k/ j$ |; l0 P* B( Q|   |   ├──0-4 HTML基础  ; e- Y; B9 a2 e# s: P
|   |   ├──0-5 CSS基础  
! r2 w0 R9 s( T4 d6 B6 B  _|   |   ├──0-6 Socket网络编程  
% V0 g. ^0 o) D5 O# y& R# e+ x' M4 ^|   |   ├──0-7 TCP服务器开发  
6 O7 o, }3 T  z3 G4 q4 d! O|   |   ├──0-8 静态Weeb服务器  
8 I5 H$ o5 W1 \$ w( ?: M% H5 E|   |   └──0-9 FastAPI  ( ]" {+ t& @' f& Y+ v0 l: c
|   └──第一章 1-Linux基础  % a6 a; E" n$ Z. D/ y- k
|   |   ├──0-1 Linux基础  1 g6 L- M2 J8 W  y4 W
|   |   ├──0-2 Linux终端基本使用  7 Y5 X( N, Z/ h3 n! u
|   |   ├──0-3 Linux常用命令(1)  
0 q7 r0 A2 g& @1 R  S( u|   |   └──0-4 Linux常用命令(2)  
3 n. g# v& l6 A8 M! F- A├──【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习(更新)  
. J1 u8 Q) j, n|   ├──第二章 2-机器学习算法进阶  & [/ I5 u0 k. W' H) B$ x' a) l
|   |   ├──0-1 决策树算法  8 H5 s& P, y- M
|   |   ├──0-2 朴素贝叶斯算法  
) L+ Y% m1 [& }|   |   ├──0-3 SVM算法  4 r1 `! M6 X: ~8 R: k+ {
|   |   ├──0-4 聚类算法  8 t" `* U) \+ r2 l7 S6 a
|   |   ├──0-5 集成学习算法  # R7 o  j. |: ?1 P& {' e1 N! N  H
|   |   └──0-6 机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看)  ! z* [8 Y0 d( N- L  D
|   └──第一章 1-机器学习基础算法  
1 W7 m) a+ R/ j( l9 o1 R- K1 u9 h|   |   ├──0-1 人工智能原理基础  
+ u5 s6 D+ H' D, s, F) _|   |   ├──0-2 KNN算法  " j5 L# \2 Y& @' Q" Q  }, v1 g
|   |   ├──0-3 线性回归  
* D- n8 s% N# h! c) v  n- f) @|   |   └──0-4 逻辑回归  6 W& t+ s3 i" S) B0 X
├──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频  ! b5 d" O" Q) t, i# d
|   └──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频  
6 K# A4 U( }% k) ]+ R|   |   ├──01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4  100.88M
9 i/ R/ ?, J" C% {; T% N8 y|   |   ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4  134.81M
" A$ P. u4 m7 s* ]2 H! g|   |   ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4  134.81M
( Y- U( w# v! {|   |   ├──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.mp4  132.24M
3 O! N# Y# U1 D* n! F) n( J|   |   ├──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).mp4  43.91M
1 n) j5 l6 C6 {! S|   |   ├──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.mp4  43.91M
- B+ k& N  o: v) D" G, R' n|   |   ├──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).mp4  38.46M
4 y7 D" ~* ?9 F  e/ g|   |   ├──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).mp4  38.46M
% C9 Z: f' F# d8 O$ m* w0 i8 N4 a2 G* B|   |   ├──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).mp4  19.99M
% Y9 V9 D( ^4 H3 t& b|   |   ├──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).mp4  19.99M
& G. \' C) O+ L- n|   |   ├──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.mp4  49.95M% r( v$ z+ n* S5 Y+ `
|   |   ├──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.mp4  65.37M' `3 M: |. M; c7 W0 A: z
|   |   ├──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.mp4  63.39M
' I8 t1 _. C* J$ L|   |   ├──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.mp4  155.78M
  M3 n% X4 i3 A6 |) t|   |   ├──11-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(1)-任务介绍.mp4  51.45M
" b$ |9 m6 R! ^4 {8 S|   |   ├──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.mp4  149.87M& e  c. M8 r1 {
|   |   ├──13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp4  27.15M
7 D  Y, r2 Q& U* N8 T|   |   ├──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.mp4  107.98M; {. K7 V/ R- D  d% b; V
|   |   ├──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.mp4  131.99M0 {  K5 J- o' J" P1 d3 s
|   |   ├──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).mp4  28.44M0 F/ p- t/ w+ b
|   |   ├──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).mp4  29.77M$ [8 B, r+ L3 d# s" M9 K4 h
|   |   ├──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).mp4  41.05M# D# x9 o/ d% x; _) T# U% K
|   |   ├──19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4  121.96M' O2 U) _$ t& z+ H
|   |   ├──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.mp4  22.20M- A. Q- d4 X! f0 I8 G/ H5 f
|   |   └──21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4  143.40M
+ l! x" z, ?- W├──【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频  
1 w5 n* ~% K! V7 }|   ├──01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解 .mp4  14.12M
8 y9 u* B4 |4 H3 ?7 E|   ├──02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现 .mp4  14.17M0 V, o3 @% |- Q
|   ├──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* h9 P9 n/ ^4 I. ?( b# q3 K9 ]' |/ ~% a
|   ├──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# w' r6 ?) A4 S0 P0 T. r3 n7 N* _
|   ├──05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念 .mp4  9.78M0 w5 W( k! W4 c) B+ v3 t0 |
|   ├──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  u0 c8 T( C% ?: P! _
|   ├──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
, n8 ^  n4 }  U, G$ o|   ├──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; ~. g, _3 v3 Y- I  u' J8 R
|   ├──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
) D. |  n; M4 Z  A0 Z|   ├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍 .mp4  57.15M! z+ z: R0 ^! J/ f0 B' t2 z
|   ├──11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建 .mp4  24.13M
1 ~6 c8 W7 [4 M# e; Z5 [/ `|   ├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建 .mp4  31.48M  P, }: G. I# Q4 y/ y) L  V3 ]
|   ├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建 .mp4  15.05M
% B6 V/ [9 Y: J9 I" E/ k- Y  ~|   ├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理 .mp4  13.79M
" e; A3 c* y' R, y|   ├──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
! U+ `' y3 x) e+ G0 z! s0 i) ||   ├──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" U& Z7 g# I+ _0 k
|   ├──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. T2 `+ z+ L8 }) D# j  c. C5 o3 v
|   ├──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  s# C8 E1 |! N* y
|   ├──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/ m3 z- O4 M$ [3 i8 X2 ]
|   ├──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
3 S2 X8 k/ ?# R" Q7 l6 Z( Z' P|   ├──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
/ V7 f9 r, |! g|   ├──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  21.14M5 ~$ v3 r/ s; E8 ^- ]
|   ├──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/ T. G/ o- ]2 \+ ]: \( R  U% m
|   ├──24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传 .mp4  52.62M) H. D3 V& O. Q& A# P
|   ├──25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用 .mp4  29.35M
, X9 j5 m3 ?# w; p|   └──26-虚拟机的使用 .mp4  14.09M' r+ f1 ], L- h* P
├──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目(更新)  * Z3 j+ h5 `3 k* S2 A
|   └──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目(更新)  * @, X8 s7 E$ F' d4 \) N/ |
|   |   ├──第二章 2-深度学习核心模型与实战  " l. p% y  q1 {; E+ F8 ~
|   |   ├──第六章 6-04 - 智慧交通  
( W8 S% d1 H- w& L|   |   ├──第三章 3-01 - 目标检测  
  j1 l. J3 \. v. r' e' l! d* {) x$ k|   |   ├──第四章 4-02 - OpenCV  % |/ ^! Y' z. C3 p. @8 Q
|   |   ├──第五章 5-03 - 人脸支付  ' ^4 S* @, b8 D1 V
|   |   └──第一章 1-Pytorch与深度学习基础  3 }0 d; y* b7 l8 c# S4 j
└──人工智能课件  
) X) x  \1 ~6 R( X- z; r|   ├──01-阶段1-3(python基础 、python高级、机器学习)  
3 s3 J( U- i6 ?3 k( s& S+ Z|   |   ├──02-虚拟机环境  
# `+ m) C5 G8 k% Y/ O# N7 I|   |   ├──01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf  3.78M  D0 |1 h7 E5 X# B$ g
|   |   ├──01-阶段1-3(python基础 、python高级、机器学习).zip  2.22G
. R2 p4 U% V+ U# t4 z* n4 h4 w- W|   |   ├──AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf  646.33kb! W9 a. v- P# q7 n, i2 p
|   |   └──Azure机器学习模型搭建实验(1).doc  1.70M; `& k5 B! R. i' w
|   ├──02-阶段4 (计算机视觉CV) 阶段6 (CV项目)  
5 \6 L$ B6 @5 P7 P5 {' r|   |   ├──02-虚拟机环境  # \3 x) R' f) f( H# g
|   |   └──02-阶段4 (计算机视觉CV) 阶段6 (CV项目).zip  439.07M
$ Q, J) q! ^) J7 j1 b* z! v|   ├──03-阶段5(自然语言处理NLP)、阶段6(NLP项目)  % \( d& g8 \5 t) o
|   |   ├──02-NLP虚拟机环境  5 J, j4 i6 z# ^
|   |   └──03-阶段5(自然语言处理NLP)、阶段6(NLP项目).zip  10.50G3 \' D! s# T0 Y% p; \  r
|   ├──阶段测试题  
. l* G9 n$ O) y* l! ~|   |   ├──阶段1—测试  $ u  H0 S; N' f2 X) }
|   |   ├──阶段2—测试  ! m  w( J. O; o7 ], V0 [* S$ P
|   |   ├──阶段3—测试  . A; V' _  o5 q2 H* U) R2 W" J
|   |   ├──阶段4—测试  8 ^  H  F' b7 K9 n! w" {  }" Q
|   |   ├──阶段5—测试  
* Y: `& |+ G# v|   |   └──.DS_Store  6.00kb
, V7 U' `7 h5 B8 y. F|   ├──Iris数据集  : E- K# q7 w- A
|   |   ├──iris.csv  4.86kb
5 y, |& |& B0 T. A|   |   └──iris.txt  4.85kb- l/ b& b( m2 b. k6 Z6 ]1 v- ^
|   ├──01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf  3.59M
- h( Z& Y5 h. w  h& d9 [|   └──机器学习梳理总结xmind.zip  8.61M9 r7 X/ r- q4 a3 ~( ~2 _

1 N" z* J4 T. g- U) _$ i. I, p7 l# ~- V- q, F
/ C1 h% P) ]' j

( T9 K3 |! |9 Z. N  f3 Y: B& G资源下载地址和密码(百度云盘):
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
[/hide] 百度网盘信息回帖可见, P2 Z: V; P6 E; u) o
) n! X. A) r2 O; E
* I' P' n$ p4 `8 u+ i

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