语音识别技术之前世： GMM HMM
知识点1： 孤立词识别
知识点2： 连续语音识别
知识点3： 潘多拉魔盒
语音识别技术之今生：神经网络
知识点1： 前馈神经网络（Tandem 结构、Hybrid结构）
知识点2： 循环神经网络（CTC、Transducer、注意力机制，以及这三种模型的优缺点比较）
知识点3： 语音识别技术之未来展望
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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。.
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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，计算机视觉和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！！！.
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.〖课程目录〗.
├──【 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.
| ├──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.
| ├──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).
.├──【 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.
| ├──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.
| ├──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.
.├──【 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.
| ├──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.
| ├──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.
.├──【 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）.
| ├──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.
| ├──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.
.├──【 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.
| | ├──1–认识pytorch.
| | ├──2– Pytorch中的autograd.
| | ├──3–使用Pytorch构建一个神经网络.
| | └──4–使用Pytorch构建一个分类器.
| ├──2–第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0.
| | └──1–NLP简介.
| ├──3–第三章 文本预处理-v2.0.
| | ├──1–认识文本预处理.
| | ├──2–文本处理的基本方法.
| | ├──3–文本张量表示方法.
| | ├──4–文本的数据分析.
| | ├──5–文本的特征处理.
| | └──6–文本数据增强.
| ├──4–第四章 RNN架构解析-v2.0.
| | ├──1–认识RNN模型.
| | ├──2–传统RNN模型.
| | ├──3–LSTM模型.
| | ├──4–GRU模型.
| | └──5–注意力机制.
| ├──5–第五章 RNN经典案例-v2.0.
| | ├──1–使用RNN模型构建人名分类器.
| | └──2–使用seq2seq模型架构实现英译法任务.
| ├──6–第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0.
| | └──1–莎士比亚风格的文本生成任务.
| ├──7–第七章 Transformer背景介绍-v2.0.
| | └──1–Transformer背景介绍.
| ├──8–第八章 Transformer架构解析-v2.0.
| | ├──1–认识Transformer架构.
| | ├──10–编码器.
| | ├──11–解码器层.
| | ├──12–解码器.
| | ├──13–输出部分实现.
| | ├──14–模型构建.
| | ├──2–输入部分实现.
| | ├──3–掩码张量.
| | ├──4–注意力机制.
| | ├──5–多头注意力机制.
| | ├──6–前馈全连接层.
| | ├──7–规范化层.
| | ├──8–子层连接结构.
| | └──9–编码器层.
| └──9–第九章 fasttext工具的使用-v2.0.
| | ├──1–认识fasttext工具.
| | ├──2–进行文本分类.
| | ├──3–训练词向量.
| | └──4–词向量迁移.
| ├──10–第十章 迁移学习-v2.0.
| | ├──1–迁移学习理论.
| | ├──2–NLP中的标准数据集.
| | ├──3–NLP中的常用预训练模型.
| | ├──4–加载和使用预训练模型.
| | └──5–迁移学习实践.
| ├──11–第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0.
| | ├──1–认识BERT.
| | ├──10–BERT模型的优点和缺点.
| | ├──11–BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略.
| | ├──12–长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本.
| | ├──2–Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用.
| | ├──3–Transformer结构中的Decoder端具体输入.
| | ├──4–Transformer中的self-attention.
| | ├──5–采用Multi-head Attention的原因和计算规则.
| | ├──6–Transformer相比于RNN的优势和原因.
| | ├──7–Transformer可以代替seq2seq的原因.
| | ├──8–self-attention公式中添加scaled的原因.
| | └──9–Transformer架构的并行化是如何进行的.
| ├──12–第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0.
| | ├──1–认识ELMo.
| | ├──2–认识GPT.
| | ├──3–认识GPT2.
| | └──4–请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点.
| ├──13–第十三章 HMM模型-v2.0.
| | ├──1–马尔科夫链.
| | ├──2–HMM简介.
| | ├──3–HMM模型基础.
| | └──4–维特比算法解码隐藏状态序列.
| ├──14–第十四章 经典的序列模型-v2.0.
| | └──1–认识HMM与CRF模型.
.├──【 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.
| | ├──2–算法原理.
| | ├──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.
| | ├──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）.
| | ├──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）.
| ├──2–第二章 在线医生.
| | ├──1–背景介绍.
| | ├──2–Unit对话API使用.
| | ├──3–在线医生的总体架构.
| | ├──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.
| | ├──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.
| | ├──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.
| | ├──30–进行模型训练1.
| | ├──31–模型部署.
| | └──32–系统联调与测试.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
.├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.
| ├──第二章 2-求职篇.
| | └──0-1 求职篇.
| ├──第三章 3-面试篇.
| | └──0-1 面试篇.
| ├──第四章 4-试用期篇.
| | └──0-1 试用期.
| └──第一章 1-HR面试技巧.
| | ├──1-众里寻他千百度，你的简历在何处.mp4 170.16M.
| | ├──10-应聘企业早知道.mp4 40.64M.
| | ├──11-谈钱怎么不伤感情.mp4 55.63M.
| | ├──12-工作中的困难，你是如何处理的？.mp4 53.16M.
| | ├──13-描述你的个性.mp4 53.88M.
| | ├──14-你的应聘优势是什么.mp4 48.98M.
| | ├──15-应聘企业早知道.mp4 43.40M.
| | ├──16-生活中的那些爱好，挑一个盘他.mp4 50.93M.
| | ├──17-选择机会重因素，个人心中要有数.mp4 69.24M.
| | ├──18-加班，你怎么看？.mp4 64.57M.
| | ├──19-处于下风？不存在的，几招教你定乾坤！.mp4 77.22M.
| | ├──2-面试前的那些“坑”.mp4 140.79M.
| | ├──20-提问的含金量，你知道吗？.mp4 83.59M.
| | ├──3-了解应聘流程，做个有条不紊的人.mp4 80.36M.
| | ├──4-自我介绍，你行吗？.mp4 129.29M.
| | ├──5-你的规划你做主!.mp4 145.04M.
| | ├──6-如何正视你的小缺点.mp4 85.29M.
| | ├──7-谈谈跳槽那些事.mp4 53.47M.
| | ├──8-与领导意见分歧，你是怎么做的？.mp4 54.19M.
| | └──9-世界那么大，趋势知多少？.mp4 37.09M.
.├──【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.
| ├──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.
.├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级（更新）.
| └──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).
| ├──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.
.├──【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习（更新）.
| ├──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.
| ├──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）.
.├──【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.mp4 100.88M.
| ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4 134.81M.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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.
| ├──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 131.99M.
| ├──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）.mp4 28.44M.
| ├──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）.mp4 29.77M.
| ├──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）.mp4 41.05M.
| ├──19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4 121.96M.
| ├──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.mp4 22.20M.
| └──21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4 143.40M.
.├──【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.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.
| └──26-虚拟机的使用.mp4 14.09M.
.├──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）.
| └──第一章 1-Pytorch与深度学习基础.
| | ├──0-1 Pytorch基础.
| | ├──0-2 Pytorch张量操作.
| | ├──0-3 Pytorch高阶操作.
| | ├──0-4 Pytorch案例实战.
| | ├──0-5 深度学习基础理论.
| | ├──0-6 深度学习优化理论.
| | └──0-7 BP神经网络案例.
| ├──第二章 2-深度学习核心模型与实战.
| | ├──0-1 卷积神经网络基础.
| | ├──0-2 卷积神经网络案例.
| | ├──0-3 循环神经网络基础.
| | └──0-4 循环神经网络案例.
| ├──第三章 3-01 – 目标检测.
| | ├──0-1 目标检测概述.
| | ├──0-2 FasterRCNN原理与实现.
| | ├──0-3 FasterRCNN案例.
| | ├──0-4 yolo v1-v3算法介绍.
| | ├──0-5 yolo v4算法介绍.
| | ├──0-6 yolo v5算法介绍.
| | └──0-7 yolo v5案例.
| ├──第四章 4-02 – OpenCV.
| | ├──0-1 opencv简介.
| | ├──0-2 几何变换.
| | ├──0-3 形态学操作.
| | ├──0-4 图形平滑.
| | ├──0-5 直方图.
| | ├──0-6 边缘检测.
| | ├──0-7 视频读写.
| | └──0-8 视频追踪.
| ├──第五章 5-03 – 人脸支付.
| | ├──0-1 项目背景介绍.
| | ├──0-2 人脸检测子任务.
| | ├──0-3 人脸姿态任务.
| | ├──0-4 人脸多任务.
| | ├──0-5 人脸识别.
| | └──0-6 项目集成.
| ├──第六章 6-04 – 智慧交通.
| | ├──0-1 项目简介.
| | ├──0-10 相机标定.
| | ├──0-11 图像去畸变.
| | ├──0-12 车道线提取.
| | ├──0-13 透视变换.
| | ├──0-14 车道线定位与拟合.
| | ├──0-15 车道线曲率计算.
| | ├──0-2 算法原理.
| | ├──0-3 多目标跟踪.
| | ├──0-4 卡尔曼滤波.
| | ├──0-5 匈牙利算法.
| | ├──0-6 sort.
| | ├──0-7 yolo目标检测.
| | ├──0-8 车流量统计.
| | └──0-9 车道线检测.
.└──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.
| | ├──03-python基础.
| | ├──04-python高级.
| | ├──05-机器学习.
| | ├──01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf 3.78M.
| | ├──AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf 646.33kb.
| | └──Azure机器学习模型搭建实验(1).doc 1.70M.
| ├──02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.
| | ├──02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.
| | └──02-虚拟机环境.
| ├──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-深度学习与NLP.
| | ├──04-NLP项目.
| | └──01-自然语言处理NLP课程环境使用说明-v2.1.pdf 2.28M.
| ├──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_Store 6.00kb.
| ├──Iris数据集.
| | ├──iris.csv 4.86kb.
| | └──iris.txt 4.85kb.
| ├──01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf 3.59M.
| └──机器学习梳理总结xmind.zip 8.61M.
..erphpdown-box, .erphpdown-box + .article-custom-metas{display:block;}.资源下载.下载价格.50. 猫币.终身VIP免费.请先登录.客服QQ：765807314. .
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. .七月在线-机器学习集训营15期 2022年【阶段五】价值12000元.
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. 2022-10-14. . .人工智能. . 1.1k. .
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.〖课程简介〗.
如今，人工智能火爆全球并快速切入各个领域，比如电商、金融、交通、安防、医疗、教育，国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院，火速招兵买马，可目前市面上人才缺口严重不足，供需比例仅为1:10。机器学习作为AI的核心技术，可谓掌握了机器学习，便跨过了AI的准入门门槛。或从Java等传统IT行业成功转型AI拿到年薪三四十万，部分超过四十万拿到五十万，有的甚至年薪百万.
本第十五期由七月在线和深度之眼联合开设，继续维持.
.以及六大企业项目：大规模行人重识别（ReID）、人体姿态识别、智能问答系统、聊天机器人、商品推荐系统、电影推荐系统.
且为再次提升大家的AI项目经验和工程能力，本期新增部分在线直播、实训项目，具体见大纲。一切为了学员更好的就业、转型、提升。.
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.〖课程目录〗.
├──00、预习阶段-Python基础和数据分析.
| ├──00、在线直播：开班宣讲.mp4 123.77M.
| ├──01、在线视频：Python基础语法语法精讲.mp4 411.41M.
| ├──02、在线视频：Python核心语法进阶.mp4 305.81M.
| ├──03、在线视频：数据分析numpy和pandas精髓速讲.mp4 370.49M.
| └──04、在线视频：matplotlib数据可视化.mp4 391.00M.
|.
├──01、第一阶段机器学习原理.
| ├──说明.txt 0.03kb.
| ├──在线视频：1-线性回归、logistic回归、梯度下降.mp4 480.34M.
| ├──在线视频：2-决策树、随机森林、GBDT.mp4 545.25M.
| ├──在线视频：3-SVM与数据分类.mp4 321.24M.
| ├──在线视频：4-特征工程：数据清洗、异常点处理、特征抽取.选择.组合.mp4 502.56M.
| ├──在线直播：11-XGBoost精讲.mp4 345.45M.
| ├──在线直播：12-HMM、CRF模型要点.mp4 345.81M.
| ├──在线直播：5-机器学习简介、广义线性模型（线性回归、逻辑斯蒂回归）精髓速讲.mp4 440.15M.
| ├──在线直播：7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲.mp4 367.11M.
| └──在线直播：9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲.mp4 376.92M.
|.
├──02、第二阶段机器学习实战.
| ├──在线视频：01-机器学习基本流程，基础模型与sklearn使用.mp4 410.06M.
| ├──在线视频：04-基于SQL的机器学习流程和实践.mp4 655.98M.
| ├──在线直播：02-数据分析与特征工程串讲.mp4 323.95M.
| ├──在线直播：03-图像与文本基础.mp4 333.88M.
| ├──在线直播：05-机器学习实践案例高阶.mp4 365.37M.
| ├──在线直播：06-机器学习模型部署与案例.mp4 409.98M.
| ├──在线直播：07-Home Credit用户信贷违约预测.mp4 431.14M.
| └──在线直播：08-机器学习项目实战：渔船时序轨迹分类.mp4 381.13M.
|.
├──03、第三阶段深度学习原理到实战.
| ├──在线视频：1-神经网络初步：全连接与反向传播.mp4 363.14M.
| ├──在线视频：2-卷积神经网络与计算机视觉.mp4 367.38M.
| ├──在线视频：3-循环神经网络与自然语言处理.mp4 474.19M.
| ├──在线视频：4-深度学习实践：Caffe与Tensorflow项目实战.mp4 538.44M.
| ├──在线视频：5-深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解.mp4 307.62M.
| ├──在线视频：6-卷积神经网络、实战图像分类.mp4 351.23M.
| ├──在线视频：7-循环神经网络、文本情感分类和图文生成模型.mp4 362.81M.
| └──在线直播：8-深度学习在工业项目中的应用(调参、优化、模型压缩).mp4 233.78M.
|.
├──04、第四阶段深度学习模型应用.
| ├──在线视频：01-陈博士带你从头到尾通透word2vec.mp4 908.58M.
| ├──在线视频：1-深度学习在物体检测中的应用：Two-Stage和One-Stage框架.mp4 275.13M.
| ├──在线直播：2-人脸识别真的安全吗？机器学习.深度学习安全前沿技术：对抗攻击和防御.mp4 200.32M.
| └──在线直播：3-深度学习模型实践技巧：工业界是如何通过蒸馏收敛到一个更优的部署模型.mp4 169.09M.
|.
├──05、第五阶段-CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固.
| ├──在线视频1-深度学习在物体检测中的应用.上..mp4 290.38M.
| ├──在线视频2-深度学习在物体检测中的应用.中..mp4 243.44M.
| ├──在线视频3-深度学习在物体检测中的应用.下..mp4 271.83M.
| ├──在线视频4-NLP基础技能：文本处理技能与文本数据清洗、提取、分词与统计.mp4 590.00M.
| ├──在线视频5-深度学习回顾与pytorch简介.mp4 349.55M.
| ├──在线视频6-当下最好的语言模型BERT：发展历程、模型介绍及应用举例.mp4 496.35M.
| ├──在线视频7-推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析.mp4 356.74M.
| ├──在线视频8-用户特征和Item特征的常用方法.mp4 268.85M.
| └──在线视频9-商品推荐方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序.mp4 435.97M.
|.
├──06、第六阶段 CV NLP 推荐三大方向的完整项目实战.
| ├──在线直播：01-CV-1-行人重识别项目（ReID）背景与基线方法.mp4 215.37M.
| ├──在线直播：02-CV-2-行人重识别项目（ReID）跑通训练+评测流程.mp4 244.52M.
| ├──在线直播：03-CV-3-行人重识别项目（ReID）多任务训练框架.mp4 226.55M.
| ├──在线直播：04-CV-4-行人重识别项目（ReID）模型优化迭代及总结.mp4 241.62M.
| ├──在线直播：05-NLP-1-智能问答机器人项目介绍和环境搭建.mp4 370.21M.
| ├──在线直播：06-NLP-2-意图识别与文本匹配.mp4 434.67M.
| ├──在线直播：07-NLP-3-智能问答机器人中的闲聊.mp4 413.57M.
| ├──在线直播：08-NLP-4-智能问答机器人项目的部署、总结.mp4 441.78M.
| ├──在线直播：09-推荐-1-商品推荐系统介绍和环境搭建.mp4 308.86M.
| ├──在线直播：10-推荐-2-商品推荐系统特征工程.mp4 404.67M.
| ├──在线直播：11-推荐-3-商品推荐系统模型构建.mp4 395.91M.
| └──在线直播：12-推荐-4-商品推荐系统迭代优化.mp4 377.89M.
|.
├──07、第七阶段 项目库补充项目实习与就业指导.
| ├──在线视频：01-CV1-人体姿态识别项目开题：项目介绍与环境搭建.mp4 67.92M.
| ├──在线视频：02-CV2-人体姿态识别初探：单人姿态与多人姿态.mp4 338.19M.
| ├──在线视频：03-CV3-人体姿态估计与实战：实战代码与评价指标.mp4 212.09M.
| ├──在线视频：04-CV4-人体姿态估计引申探讨：3D姿态与多视角姿态估计.mp4 372.44M.
| ├──在线视频：05-NLP1-聊天机器人项目开题：项目介绍和环境搭建.mp4 108.63M.
| ├──在线视频：06-NLP2-聊天机器人特征工程和模型构建.mp4 332.61M.
| ├──在线视频：07-NLP3-聊天机器人迭代优化：Transformer与BERT应用.mp4 332.58M.
| ├──在线视频：08-NLP4-聊天机器人总结：编程实现与系统搭建.mp4 266.12M.
| ├──在线视频：09-推荐1-电影推荐网站 开题：项目介绍和环境搭建.mp4 137.25M.
| ├──在线视频：10-推荐2-从零搭建电影推荐网站特征工程和模型构建.mp4 863.52M.
| ├──在线视频：11-推荐3-从零搭建电影推荐网站迭代优化.mp4 663.44M.
| ├──在线视频：12-推荐4-从零搭建电影推荐网站评估、部署、总结.mp4 219.00M.
| ├──在线直播：13-推荐-5-商品推荐系统讲整体内容梳理和进阶.mp4 249.73M.
| └──在线直播：14-机器学习面试辅导.mp4 178.63M.
|.
├──课件.
| ├──01、第一阶段.
| | ├──1_Machine_Learning_Introduction – Jupyter Notebook.pdf 830.29kb.
| | ├──2_Generalized_Linear_Model – Jupyter Notebook.pdf 1.01M.
| | ├──3_Decision_Tree – Jupyter Notebook.pdf 1.17M.
| | ├──4_Boosting – Jupyter Notebook.pdf 264.09kb.
| | ├──5_Naive_Bayes – Jupyter Notebook.pdf 272.24kb.
| | ├──6_Support_Vector_Machine – Jupyter Notebook.pdf 869.31kb.
| | ├──7-XGBoost – Jupyter Notebook.pdf 1.92M.
| | ├──8_1_Hidden_Markov_Model – Jupyter Notebook.pdf 362.06kb.
| | ├──8_2_Expectation_Maximization_Algorithm – Jupyter Notebook.pdf 152.51kb.
| | ├──MachineLearning 第一课实训-meinan.ipynb 7.24kb.
| | ├──MachineLearning-1-第一课实训-杜威-Copy1.ipynb 5.89kb.
| | ├──MachineLearning-1-第一课实训-杜威.ipynb 5.89kb.
| | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise-Copy1.ipynb 4.48kb.
| | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise-Copy2.ipynb 4.48kb.
| | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise.ipynb 4.48kb.
| | └──在线实训-算法核心要点巩固(中)-meinan.ipynb 6.37kb.
| ├──02、第二阶段.
| | ├──01-机器学习基本流程，基础模型与sklearn使用.zip 11.57M.
| | ├──02-机器学习实战：基于sklearn和 pandas.ipynb 5.82kb.
| | ├──03-机器学习实战-Part2_数据分析与特征工程.pdf 4.07M.
| | ├──04-机器学习实战-Part3_文本与图像基础.pdf 4.16M.
| | ├──05-基于SQL的机器学习流程和实践.zip 2.65M.
| | ├──06-机器学习高阶实践案例.pdf 4.73M.
| | ├──06-机器学习高阶实践案例.zip 14.97M.
| | ├──08-Home Credit用户信贷违约预测.pdf 24.49kb.
| | └──7-模型高阶使用与部署.zip 9.35M.
| ├──03、第三阶段.
| | ├──01_NN_Basics.pdf 3.45M.
| | ├──02_ConvNets_Principles.pdf 14.46M.
| | ├──03_Word2Vec_RNN_Attention_Seq2Seq.pdf 30.59M.
| | ├──04_Debug_DNNs_ConvNets_Design.pdf 44.28M.
| | ├──预习1.神经网络初步.zip 21.72M.
| | ├──预习2.CNN与CV.zip 23.02M.
| | ├──预习3.RNN与NLP.zip 99.40M.
| | └──预习4. 深度学习实战.zip 41.24M.
| ├──04、第四阶段.
| | ├──02_Object_Detection.pdf 33.07M.
| | ├──03_Adversarial_Deep_learning.pdf 25.19M.
| | ├──04_Lightweight_Model_Deep_Compression.pdf 16.61M.
| | └──1-陈博士带你从头到尾通透word2vec.pdf 524.54kb.
| ├──05、第五阶段.
| | ├──cv方向.zip 84.16M.
| | ├──nlp方向.zip 17.07M.
| | ├──NLP文本匹配数据集.zip 2.66M.
| | └──推荐方向.zip 32.49M.
| └──data.zip 7.07M.
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