人工智能AI进阶年度钻石会员|2022年|HM

课程介绍：

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！！！

〖课程目录〗:

• | └──1、人工智能AI进阶2022年
• | | ├──【 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
• | | | ├──10–第十章 公共方法
• | | | ├──11–第十一章 函数
• | | | ├──12–第十二章 函数强化
• | | | ├──13–第十三章 文件操作
• | | | ├──14–第十四章 面向对象
• | | | ├──15–第十五章 异常
• | | | ├──16–第十六章 模块
• | | | ├──17–第十七章 学生管理系统(面向对象版)
• | | | ├──2–第二章 python基础语法
• | | | ├──3–第三章 判断语句
• | | | ├──4–第四章 循环语句
• | | | ├──5–第五章 字符串
• | | | ├──6–第六章 列表
• | | | ├──7–第七章 元组
• | | | ├──8–第八章 字典
• | | | └──9–第九章 集合
• | | ├──【 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
• | | | ├──10–第十章 MySqL数据库高级使用
• | | | ├──2–第二章 Linux高级命令
• | | | ├──3–第三章 多任务编程
• | | | ├──4–第四章 网络编程
• | | | ├──5–第五章 HTTP协议和静态服务器
• | | | ├──6–第六章 闭包,装饰器及python高级语法
• | | | ├──7–第七章 正则表达式
• | | | ├──8–第八章 数据结构与算法
• | | | └──9–第九章 MySql数据库基本使用
• | | ├──【 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
• | | | ├──10–第十章 决策树V2.1
• | | | ├──11–第十一章 集成学习V2.1
• | | | ├──12–第十二章 聚类算法V2.1
• | | | ├──13–第十三章 朴素贝叶斯V2.1
• | | | ├──14–第十四章 SVM算法V2.1
• | | | ├──15–第十五章 EM算法V2.1
• | | | ├──16–第十六章 HMM算法V2.1
• | | | ├──17–第十七章 集成学习进阶V2.1
• | | | ├──2–第二章 环境安装和使用V2.1
• | | | ├──3–第三章 matplotlibV2.1
• | | | ├──4–第四章 numpyV2.1
• | | | ├──5–第五章 pandasV2.1
• | | | ├──6–第六章 seabornV2.1
• | | | ├──7–第七章 K近邻算法V2.1
• | | | ├──8–第八章 线性回归V2.1
• | | | └──9–第九章 逻辑回归V2.1
• | | ├──【 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
• | | | ├──10–第十章 图像特征提取与描述_v2.0
• | | | ├──11–第十一章 视频操作_v2.0
• | | | ├──12–第十二章 案例人脸案例_v2.0
• | | | ├──2–第二章 tensorflow入门_v2.0
• | | | ├──3–第三章 深度神经网络_v2.0
• | | | ├──4–第四章 图像分类_v2.0
• | | | ├──5–第五章 目标检测_v2.0
• | | | ├──6–第六章 图像分割_v2.0
• | | | ├──7–第七章 OpenCV简介_v2.0
• | | | ├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
• | | | └──9–第九章 OpenCV图像处理_v2.0
• | | ├──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理
• | | | ├──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理
• | | | ├──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）
• | | | ├──教程.7z.001 4.00G
• | | | ├──教程.7z.002 4.00G
• | | | ├──教程.7z.003 4.00G
• | | | ├──教程.7z.004 4.00G
• | | | ├──教程.7z.005 4.00G
• | | | └──教程.7z.006 953.06M
• | | ├──【 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.rar 6.58G
• | | | ├──2–第二章 在线医生.rar 7.61G
• | | | ├──3–第三章 智能文本分类系统.rar 2.66G
• | | | └──4–第四章 实时人脸识别检测项目.rar 5.82G
• | | ├──【 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
• | | | ├──10–第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波
• | | | ├──11–第十一章 深度强化学习
• | | | ├──2–第二章 图像分割应用
• | | | ├──3–第三章 生成对抗学习
• | | | ├──4–第四章 算法进阶迁移学习
• | | | ├──5–第五章 模型可解释
• | | | ├──6–第六章 模型压缩
• | | | ├──7–第七章 终生学习
• | | | ├──8–第八章 算法进阶进化学习
• | | | └──9–第九章 贝叶斯方法
• | | ├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧
• | | | └──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.rar 1.79G
• | | ├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付
• | | | └──第一章 1-人脸支付
• | | ├──【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
• | | ├──【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）
• | | | ├──第二章 2-python面向对象
• | | | └──第一章 1-python基础编程
• | | ├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级（更新）
• | | | ├──第二章 2-SQL基础
• | | | ├──第三章 3-Python编程进阶
• | | | └──第一章 1-Linux基础
• | | ├──【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习（更新）
• | | | ├──第二章 2-机器学习算法进阶
• | | | └──第一章 1-机器学习基础算法
• | | ├──【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【www.ko996.com】.mp4 14.12M
• | | | ├──02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.mp4 14.74M
• | | | ├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍【www.ko996.com】.mp4 57.15M
• | | | ├──11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建【www.ko996.com】.mp4 24.13M
• | | | ├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建【www.ko996.com】.mp4 31.48M
• | | | ├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建【www.ko996.com】.mp4 15.05M
• | | | ├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.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【www.ko996.com】.mp4 29.35M
• | | | └──26-虚拟机的使用【www.ko996.com】.mp4 14.09M
• | | ├──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）
• | | | ├──教程.7z.001 4.00G
• | | | ├──教程.7z.002 4.00G
• | | | ├──教程.7z.003 4.00G
• | | | ├──教程.7z.004 4.00G
• | | | ├──教程.7z.005 4.00G
• | | | └──教程.7z.006 537.33M
• | | └──人工智能课件
• | | | ├──阶段测试题
• | | | ├──Iris数据集
• | | | ├──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
• | | | ├──人工智能课件.7z.001 4.00G
• | | | ├──人工智能课件.7z.002 4.00G
• | | | ├──人工智能课件.7z.003 4.00G
• | | | └──人工智能课件.7z.004 905.45M

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