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深度之眼论文班视频教程

2024-03-01 人工智能 117

课程目录
任务100：道路行车道检测代码讲解.mp4

任务101：在图像和视频上面演示道路行车道检测.mp4

任务102：项目介绍.mp4

任务103：交通指示牌识别的简介.mp4

任务104：交通指示牌识别课程的编程任务.mp4

任务105：如何分析数据 (util.py 的详细介绍).mp4

任务106：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)01.mp4

任务107：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)02.mp4

任务108：色彩空间转换.mp4

任务109：直方图均衡.mp4

任务10：问答环节.mp4

任务110：图像标准化.mp4

任务111：使用ImageDataGenerator做图像增强.mp4

任务112：作业上传的要求.mp4

任务113：介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型.mp4

任务114：代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型.mp4

任务115：卷积神经网络的数学原理01.mp4

任务116：卷积神经网络的数学原理02.mp4

任务117：深度学习调参-直播-01.mp4

任务118：深度学习调参-直播-02.mp4

任务119：深度学习调参-直播-03.mp4

任务11：环境安装.mp4

任务120：卷积层的启发.mp4

任务121：卷积层的定量分析.mp4

任务122：单通道输入单通道输出的卷积层的实例.mp4

任务123：多通道输入多通道输出的卷积层的实例.mp4

任务124：池化层的原理定量分析.mp4

任务125：卷积神经网络和全连接神经网络的比较.mp4

任务126：卷积神经网络在围棋语言识别和自然语言处理中的应用.mp4

任务127：基于深度学习的图像分类历史回顾.mp4

任务128：AlexNet的结构分析.mp4

任务129：ZFNet的结构分析.mp4

任务12：二元分类问题.mp4

任务130：VGG的结构分析.mp4

任务131：GoogleNet Inception的结构分析.mp4

任务132：Inception V3的结构分析.mp4

任务133：ResNet的结构分析.mp4

任务134：ResNet的代码实现.mp4

任务135：基于内容的图像搜索理论基础.mp4

任务136：基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现.mp4

任务137：使用卷积神经网络进行语义图像嵌入在目标检测, 自动驾驶, 图像超分辨率重构, 工业探伤等等领域的应用.mp4

任务138：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-01.mp4

任务139：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-02.mp4

任务13：逻辑函数.mp4

任务140：项目介绍.mp4

任务141：自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识.mp4

任务142：如何收集训练数据.mp4
任务143：理解分析训练数据.mp4
任务144：自动驾驶方向盘转动方向预测的网络结构和网络训练代码讲解.mp4
任务145：提高网络性能的思路图像处理、数据增强、网络结构优化.mp4
任务146：探索数据01.mp4
任务147：探索数据02.mp4
任务148：图像增强01.mp4
任务149：图像增强02.mp4
任务14：指数与对数、逻辑回归.mp4
任务150：解决数据不平衡的问题 DataGenerator的应用.mp4
任务151：网络结构实例.mp4
任务152：图像增强部分的代码讲解.mp4
任务153：DataGenerator部分的代码讲解.mp4
任务154：网络结构实现部分的代码讲解.mp4
任务155：方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法.mp4
任务156：使用模拟器定性的判断网络性能的方法以及代码讲解.mp4
任务157：模拟器自动驾驶的展示.mp4
任务158：通过损失函数的变化判断网络性能、识别和解决过拟合和欠拟合的问题.mp4
任务159：如何安装Python 连接模拟器的Python 库.mp4
任务15：示例.mp4
任务160：windows 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp4
任务161：mac 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp4
任务162：目标识别综述.mp4
任务163：基于HOG(梯度直方图)的目标识别.mp4
任务164：Non-Max Suppression IoU 和 Hard Negative Mining.mp4
任务165：R-CNN的工作原理.mp4

任务166：R-CNN中的边界框(Bounding Box)预测原理.mp4

任务167：R-CNN的不足之处.mp4

任务168：Fast R-CNN详解.mp4

任务169：Faster R-CNN Region Proposal Network.mp4

任务16：损失函数.mp4

任务170：R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN的总结.mp4

任务171：目标识别 R-CNN家族的回顾.mp4

任务172：SSD的简介 SSD与R-CNN的比较.mp4

任务173：SSD的网络结构.mp4

任务174：如何使用卷积作为最后的预测层.mp4

任务175：SSD的训练过程.mp4

任务176：SSD的实验结果分析.mp4

任务177：VGG16到SSD网络的演化 L2Normalization层的实现.mp4

任务178：SSD各个技术对失败率的影响 Atrous卷积层的原理.mp4

任务179：使用卷积作为最后的预测层详解.mp4

任务17：损失函数推演.mp4

任务180：SSD定位损失函数详解.mp4

任务181：SSD中Anchor尺寸宽高比中心位置的确定.mp4

任务182：SSD中分类损失函数详解.mp4

任务183：Non-Max Suppression的原理.mp4

任务184：SSD和YOLO的比较 SSD的总结.mp4

任务185：图像分割简介.mp4

任务186：基于深度学习的图像分割U-Net的原理.mp4

任务187：Transposed Convolution原理与运用.mp4

任务188：U-Net的代码讲解.mp4

任务189：图像生成的原理.mp4

任务18：梯度下降法.mp4

任务190：使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解.mp4

任务191：图像风格转移的原理.mp4

任务192：使用深度学习实现图像风格转移的代码讲解.mp4

任务193：SSD的原理回顾.mp4

任务194：编程项目的训练数据介绍.mp4

任务195：对SSD模型对产生Anchor有影响的参数讲解.mp4

任务196：对候选框精选处理有影响的参数讲解.mp4

任务197：对输入模型参数的合法性检测和转换.mp4
任务198：具有7层的SSD的网络结构讲解.mp4
任务199：编译模型, 使用模型做预测.mp4
任务19：应用.mp4
任务1：机器学习、深度学习简介.mp4
任务200：SSD解码的实现.mp4
任务201：帮助函数IoU, 坐标转换, SSD损失函数, Non-Max-Suppression的实现.mp4
任务202：二值化神经网络的简介.mp4
任务203：二值化网络的前向后向传播, 梯度计算原理.mp4
任务204：二值化网络的训练算法.mp4
任务205：二值化网络的实验结果.mp4
任务206：二值化全连接网络的代码讲解.mp4
任务207：DropoutNoScale层的实现.mp4
任务208：BinaryDense层的实现.mp4
任务209：二值化卷积神经网络的代码讲解.mp4
任务20：直播答疑.mp4
任务210：项目作业要求.mp4
任务211：神经网络在实际应用中面临的挑战, 轻量级深度神经网络的必要性.mp4
任务212：MobileNet, Depthwise Seperable Convolution的原理计算量分析.mp4
任务213：ShuffleNet, Group Convolution, Channel Shuffle的原理.mp4
任务214：EffNet, Spatial Seperable Convolution的原理计算量分析和实验效果.mp4
任务215：lightweight-network答疑时间.mp4
任务216：回顾EffNet的原理.mp4
任务217：EffNet的代码讲解.mp4
任务218：One-Shot Learning 的意义和工作原理.mp4
任务219：用于One-Shot Learning 的Siamese 深度神经网络的介绍.mp4
任务21：自动驾驶方向盘预测论文分析.mp4
任务220：Siamese 深度神经网络的实验和结果分析.mp4
任务221：Transposed Convolution 的应用, 算法回顾, 以及使用矩阵乘法实现.mp4
任务222：Transposed Convolution 的梯度推导.mp4
任务223：将卷积核转换为Toeplitz Matrix用于矩阵乘法实现Transposed.mp4
任务224：同学对课程的效果反馈调查.mp4
任务225：使用 Siamese 网络做门禁卡系统的入门介绍, 数据集的介绍.mp4
任务226：PyTorch 基础教程.mp4
任务227：Siamese One-Shot learning 知识回顾.mp4
任务228：使用 PyTorch torchvision 库高效读取数据.mp4
任务229：使用 PyTorch 定义 Siamese 网络结构.mp4
任务22：使用PyCharm Keras建立深度网络模型.mp4
任务230：使用 PyTorch 写训练网络的代码.mp4
任务231：使用 PyTorch 写测试网络的代码.mp4
任务23：数据预处理数据增强.mp4
任务24：建立BatchGenerator高效读取数据.mp4
任务25：训练网络保存训练的中间过程数据.mp4
任务26：查看网络训练过程判断网络是否过拟合欠拟合.mp4
任务27：神经网络分类问题的经典数据（集鸢尾花数据集）介绍，神经网络Python库Keras的介绍.mp4
任务28：使用Pandas读取鸢尾花数据集，使用LabelEncoder对类别标签进行编码.mp4
任务29：使用Keras创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络.mp4
任务2：深度学习的发展历史.mp4
任务30：训练用于鸢尾花分类的神经网络解读训练输出的日志了解如何评价神经网络的性能.mp4
任务31：神经网络数学原理（1）：神经网络的结点，权值，激活函数.mp4
任务32：神经网络数学原理（2）：神经网络的前馈（Feed Forward）算法.mp4
任务33：神经网络数学原理（3）：神经网络的前馈（Feed Forward）算法续，Softmax层的数值问题.mp4
任务34：神经网络数学原理（4）：神经网络BP（误差反向传播）算法.mp4
任务35：神经网络数学原理（5）：神经网络BP（误差反向传递）算法续.mp4
任务36：神经网络数学原理（6）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）.mp4
任务37：神经网络数学原理（7）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）续.mp4
任务38：Neural.Network.Loss-直播01.mp4
任务39：Neural.Network.Loss-直播02.mp4
任务3：现代深度学习的典型例子.mp4
任务40：Neural.Network.Loss-直播03.mp4
任务41：梯度消亡.mp4
任务42：梯度消亡问题分析.mp4
任务43：梯度消亡解决方案.mp4
任务44：过拟合.mp4
任务45：DropOut 训练.mp4
任务46：正则化.mp4
任务47：最大范数约束神经元的初始化.mp4
任务48：作业讲解与答疑-01.mp4
任务49：作业讲解与答疑-02.mp4
任务4：深度学习在计算机视觉中的应用.mp4
任务50：为什么需要递归神经网络？.mp4
任务51：递归神经网络介绍.mp4
任务52：语言模型.mp4
任务53：RNN的深度.mp4
任务54：梯度爆炸和梯度消失.mp4
任务55：Gradient Clipping.mp4
任务56：LSTM的介绍.mp4
任务57：LSTM的应用.mp4
任务58：Bi-Directional LSTM.mp4
任务59：Gated Recurrent Unit.mp4
任务5：深度学习的总结.mp4
任务60：机器翻译.mp4
任务61：Multimodal Learning.mp4
任务62：Seq2Seq模型.mp4
任务63：回顾RNN与LSTM.mp4
任务64：Attention for Image Captioning.mp4
任务65：Attention for Machine Translation.mp4
任务66：Self-Attention.mp4
任务67：Attention总结.mp4
任务68：neural network optimizer直播-01.mp4
任务69：neural network optimizer直播-02.mp4
任务6：开发环境的配置, Python, Numpy, Keras入门教程.mp4
任务70：neural network optimizer直播-03.mp4
任务71：项目介绍.mp4

任务72：看图说话任务一-01.mp4

任务73：看图说话任务一-02.mp4

任务74：看图说话任务一-03.mp4

任务75：任务介绍.mp4

任务76：如何实现 load_img_as_np_array 这个函数.mp4

任务77：如何实现“load_vgg16_model”函数.mp4

任务78：如何实现“extract_features”函数.mp4

任务79：创建Tokenizer01.mp4

任务7：GPU驱动程序安装.mp4

任务80：创建Tokenizer02.mp4

任务81：产生模型需要的输入数据01.mp4

任务82：产生模型需要的输入数据02.mp4

任务83：任务的概述.mp4

任务84：Input Embedding和Dropout层介绍.mp4

任务85：LSTM Add层的介绍.mp4

任务86：如何训练模型.mp4

任务87：如何使用深度神经网络模型做预测产生标题完成generate_caption函数01.mp4

任务88：如何使用深度神经网络模型做预测产生标题完成generate_caption函数02.mp4

任务89：如何调用generate_caption函数.mp4

任务8：CUDA的安装.mp4

任务90：如何评价标题生成模型的性能.mp4

任务91：读取和显示数字图像.mp4

任务92：数字图像大小缩放.mp4

任务93：数字图像直方图均衡.mp4

任务94：图像去噪声.mp4

任务95：图像边缘检测.mp4

任务96：图像关键点检测.mp4

任务97：道路行车道检测简介.mp4

任务98：Canny边缘检测.mp4

任务99：霍夫变换用于直线检测.mp4

任务9：cuDNN的安装, Tensorflow, PyTorch的GPU测试.mp4

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人工智能

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. . . . . . .黑马-人工智能AI进阶年度钻石会员 2022年【完结】价值11980元 - 飞猫客. . . . . . . . . . . . . . :root{--theme-color: #ff5f33;--theme-color2: #ff5f33;--theme-radius: 5px;} .banner{margin-top: -70px;} .banner-slider{padding-top: 90px;} .banner-slider:after{content: none;} body.home .header{background: transparent;box-shadow: none;webkit-box-shadow:none;} body.home .header.scrolled{background: #fff;webkit-box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);-ms-box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);} body.home .header:not(.scrolled) .nav-main > li, body.home .header:not(.scrolled) .nav-main > li > a, body.home .header:not(.scrolled) .nav-right > li > a, body.home .header:not(.scrolled) .nav-left > li > a{color:#ffffff;} body.home .header:not(.scrolled) .nav-line{background: #ffffff} body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-main > li, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-main > li > a, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-right > li > a, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-left > li > a{color:#fff;} body.home .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#fff;} body.home .header.scrolled .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#333;} body.home.night .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#fff;} body.home.night .header.scrolled .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#bbb;} @media (max-width: 925px){ .banner-slider{padding-top: 85px;} } @media (max-width: 768px){ .banner{margin-top: -60px;} .banner-slider{padding-top: 70px;} } .erphpdown-box, .erphpdown, .article-content .erphpdown-content-vip{background: transparent !important;border: 2px dashed var(--theme-color);} .erphpdown-box .erphpdown-title{display: inline-block;} .logo{width:180px;}@media (max-width: 1024px){.logo, .logo a {width: 60px;height: 60px;}}@media (max-width: 768px){}. . . . . .飞猫客. . . . 首页. . 编程学院 . . .网页前端. .Java. .PHP. .Python. .C/C++. .移动开发. . .Android. .IOS. .微信开发. . . .区块链. .人工智能. .大数据/云计算. .数据结构/算法. .运维. . .Linux运维. .Windows运维. .其他运维. . . .数据库. .其他语言. . . . 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├──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. . . . .3. . .0. . .AI进阶.人工智能.黑马. . . . .上一篇.蚂蚁课堂-java互联网架构师体系课5到10期【完结】对标阿里p7. .下一篇.云原生cto-kubeadm源码二次开发系列. . . 猜你喜欢. . . . . . .人工智能. .知乎AI大模型全栈工程师2期. . 资源目录 ├──08-fine-tuning.zip 37.80M ├──1-简介 - AI 大模型全栈工.... . . 3周前. 260. 55. . . . . . . . .人工智能. .营销老A：更懂商业的AI人工智能课. . 资源目录 ├──00.【01】AI，毫无疑问是人类世界近30年来的最大风口.mp4 83.06.... . . 4周前. 156. 57. . . . . . . . .Python. .全栈成功之路 500课实战Python全栈工程师. . 零基础编程入门：无论您是初学者还是有一些基础的学习者，我们将从零开始，提.... . . 2024-01-26. 310. 66. . . . . . . . .人工智能. .AI变现实战案例教程（16合集）. . 资源目录： 1、2023视频号AI短视频创业营 2、AIGC玩赚副业 3、Al辅.... . . 2024-01-19. 405. 89. . . . . . . . .人工智能. .AI进化社MJ&Stable diffusion绘画课. . 课程目录 AI进化社MJ&Stable diffusion绘画课 ├──01.AI绘画的历史和现状.... . . 2024-01-13. 279. 45. . . . . . . . .人工智能. .知乎-AI大模型全栈工程师1期. . 知乎-AI大模型全栈工程师1期 ├──08-fine-tuning.zip 37.80M ├──1.简介 - AI.... . . 2024-01-09. 349. 69. . . . . . 评论.0. . . . .请先 .登录. ！. . . . . . . . .50. 猫币.终身VIP免费.升级终身VIP.0.猫币. 请先登录.客服QQ：765807314. . 最新文章. . .零声C/C++企业级项目实战班. . .5天前. . 96. . 66. . . . .vue3+ts入门实战用户管理界面. . .1周前. . 131. . 55. . . . .Android HAL编程实战-实现自己的HAL和探索Android底层开发视频教程. . .2周前. . 100. . 67. . . . .WinHex数据恢复教程从入门到精通. . .2周前. . 95. . 64. . . . .尚硅g 2024年嵌入式线下班. . .3周前. . 198. . 47. . . . .郭天祥22套大合集. . .3周前. . 122. . 120. . . . .知乎AI大模型全栈工程师2期. . .3周前. . 260. . 55. . . . .光环PMP第六版培训课程. . .4周前. . 139. . 51. . . . .Android. . .C/C++. . .IOS. . .Java. . .Linux运维. . .PHP. . .Python. . .SEM竞价. . .SEO教程. . .Windows运维. . .人工智能. . .信息流推广. . .其他语言. . .其他运维. . .区块链. . .大数据/云计算. . .微信开发. . .抖音. . .数据库. . .数据结构/算法. . .淘宝电商. . .移动开发. . .网页前端. . .自媒体. . .运维. . . 热门标签.实战.大数据.项目实战.尚硅谷.入门.黑马.人工智能.开课吧.Java.架构师.Vue.机器学习.微服务.数据结构.数据分析.算法.Go.千锋.全套视频.React.分布式.SpringBoot.老男孩.黑马程序员.爬虫.精通.电商.Java架构师.零基础.实战课程. 网友评论. . . . . . . . . .网站地图. ©2018-2020 .飞猫客. 站内资源收集于网络或网友投稿，若侵犯了您的合法权益，请联系我们删除！. .Email:765807314@qq.com. . . . . . . . . . . . . . . . .没有账号？.注册. .忘记密码？. . . . . . . . .显示验证码. . . . . . . .已有账号？ .登录. . . . . window._MBT = {uri: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/themes/modown', child: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/themes/modown', urc: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/themes/modown', uru: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/themes/modown', url:'https://www.feimaoke.com', urg: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/themes/modown', url:'https://www.feimaoke.com',usr: 'https://www.feimaoke.com/user', roll: [], admin_ajax: 'https://www.feimaoke.com/wp-admin/admin-ajax.php', erphpdown: 'https://www.feimaoke.com/wp-content/plugins/erphpdown/', image: '0.6316', hanimated: '1', fancybox: '0', anchor: '0', loading: '', nav: '0', iframe: '0', video_full: '0'};. .window._ERPHPDOWN = {"uri":"https://www.feimaoke.com/wp-content/plugins/erphpdown", "payment": "1", "wppay": "link", "author": "mobantu"}. . /* <![CDATA[ */ var _ERPHP = 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03-01 258 50.0

人工智能

极客时间-李煜东算法训练营2021版第0期【完结】价值5999元

. . . . . . .七月在线-机器学习集训营15期 2022年【阶段五】价值12000元 - 飞猫客. . . . . . . . . . . . . . :root{--theme-color: #ff5f33;--theme-color2: #ff5f33;--theme-radius: 5px;} .banner{margin-top: -70px;} .banner-slider{padding-top: 90px;} .banner-slider:after{content: none;} body.home .header{background: transparent;box-shadow: none;webkit-box-shadow:none;} body.home .header.scrolled{background: #fff;webkit-box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);-ms-box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);} body.home .header:not(.scrolled) .nav-main > li, body.home .header:not(.scrolled) .nav-main > li > a, body.home .header:not(.scrolled) .nav-right > li > a, body.home .header:not(.scrolled) .nav-left > li > a{color:#ffffff;} body.home .header:not(.scrolled) .nav-line{background: #ffffff} body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-main > li, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-main > li > a, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-right > li > a, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-left > li > a{color:#fff;} body.home .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#fff;} body.home .header.scrolled .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#333;} body.home.night .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#fff;} body.home.night .header.scrolled .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#bbb;} @media (max-width: 925px){ .banner-slider{padding-top: 85px;} } @media (max-width: 768px){ .banner{margin-top: -60px;} .banner-slider{padding-top: 70px;} } .erphpdown-box, .erphpdown, .article-content .erphpdown-content-vip{background: transparent !important;border: 2px dashed var(--theme-color);} .erphpdown-box .erphpdown-title{display: inline-block;} .logo{width:180px;}@media (max-width: 1024px){.logo, .logo a {width: 60px;height: 60px;}}@media (max-width: 768px){}. . . . . .飞猫客. . . . 首页. . 编程学院 . . .网页前端. .Java. .PHP. .Python. .C/C++. .移动开发. . .Android. .IOS. .微信开发. . . .区块链. .人工智能. .大数据/云计算. .数据结构/算法. .运维. . .Linux运维. .Windows运维. .其他运维. . . .数据库. .其他语言. . . . 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├──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. ..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. . . . .4. . .0. . .七月在线.机器学习集训营. . . . .上一篇.千峰-JavaEE就业班 2022全新升级【完结】价值16800元. .下一篇.微信小程序入门与实战（全新版）超20000人学习的好课收藏. . . 猜你喜欢. . . . . . .人工智能. .知乎AI大模型全栈工程师2期. . 资源目录 ├──08-fine-tuning.zip 37.80M ├──1-简介 - AI 大模型全栈工.... . . 3周前. 260. 55. . . . . . . . .人工智能. .营销老A：更懂商业的AI人工智能课. . 资源目录 ├──00.【01】AI，毫无疑问是人类世界近30年来的最大风口.mp4 83.06.... . . 4周前. 156. 57. . . . . . . . .Python. .全栈成功之路 500课实战Python全栈工程师. . 零基础编程入门：无论您是初学者还是有一些基础的学习者，我们将从零开始，提.... . . 2024-01-26. 310. 66. . . . . . . . .人工智能. .AI变现实战案例教程（16合集）. . 资源目录： 1、2023视频号AI短视频创业营 2、AIGC玩赚副业 3、Al辅.... . . 2024-01-19. 405. 89. . . . . . . . .人工智能. .AI进化社MJ&Stable diffusion绘画课. . 课程目录 AI进化社MJ&Stable diffusion绘画课 ├──01.AI绘画的历史和现状.... . . 2024-01-13. 279. 45. . . . . . . . .人工智能. .知乎-AI大模型全栈工程师1期. . 知乎-AI大模型全栈工程师1期 ├──08-fine-tuning.zip 37.80M ├──1.简介 - AI.... . . 2024-01-09. 349. 69. . . . . . 评论.0. . . . .请先 .登录. ！. . . . . 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人工智能

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人工智能

尚学堂人工智能必备的数学课

. . . . . . .最新金融信贷风控的机器学习实战 - 飞猫客. . . . . . . . . . . . . . :root{--theme-color: #ff5f33;--theme-color2: #ff5f33;--theme-radius: 5px;} .banner{margin-top: -70px;} .banner-slider{padding-top: 90px;} .banner-slider:after{content: none;} body.home .header{background: transparent;box-shadow: none;webkit-box-shadow:none;} body.home .header.scrolled{background: #fff;webkit-box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);-ms-box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);box-shadow: 0px 5px 10px 0px rgba(17, 58, 93, 0.1);} body.home .header:not(.scrolled) .nav-main > li, body.home .header:not(.scrolled) .nav-main > li > a, body.home .header:not(.scrolled) .nav-right > li > a, body.home .header:not(.scrolled) .nav-left > li > a{color:#ffffff;} body.home .header:not(.scrolled) .nav-line{background: #ffffff} body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-main > li, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-main > li > a, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-right > li > a, body.home.night .header:not(.scrolled) .nav-left > li > a{color:#fff;} body.home .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#fff;} body.home .header.scrolled .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#333;} body.home.night .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#fff;} body.home.night .header.scrolled .nav-main li.menu-item-has-children:after{color:#bbb;} @media (max-width: 925px){ .banner-slider{padding-top: 85px;} } @media (max-width: 768px){ .banner{margin-top: -60px;} .banner-slider{padding-top: 70px;} } .erphpdown-box, .erphpdown, .article-content .erphpdown-content-vip{background: transparent !important;border: 2px dashed var(--theme-color);} .erphpdown-box .erphpdown-title{display: inline-block;} .logo{width:180px;}@media (max-width: 1024px){.logo, .logo a {width: 60px;height: 60px;}}@media (max-width: 768px){}. . . . . .飞猫客. . . . 首页. . 编程学院 . . .网页前端. .Java. .PHP. .Python. .C/C++. .移动开发. . .Android. .IOS. .微信开发. . . .区块链. .人工智能. .大数据/云计算. .数据结构/算法. .运维. . .Linux运维. .Windows运维. .其他运维. . . .数据库. .其他语言. . . . 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人工智能

七月在线机器学习工程师班第八期

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