黑马-人工智能AI进阶

【资源目录】：

├──1、主课程阶段

| ├──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

| | ├──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)

| | ├──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

| ├──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

| | ├──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

| | ├──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

| ├──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

| | ├──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

| | ├──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

| | | ├──看看我.zip 14.66M

| | | ├──课程总结.mp4 14.73M

| | | ├──面试合集.txt 0.18kb

| | | ├──软件下载.txt 0.15kb

| | | ├──下载必看.txt 0.16kb

| | | └──资料2.zip 14.66M

| ├──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）

| | ├──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

| | ├──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

| ├──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.zip 20.86G

| ├──06、阶段六 人工智能项目实战

| | ├──1–第一章 智慧交通.zip 6.64G

| | ├──2–第二章 在线医生.zip 7.74G

| | ├──3–第三章 智能文本分类系统.zip 2.69G

| | └──4–第四章 实时人脸识别检测项目.zip 6.07G

| ├──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

| | ├──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

| | ├──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

| └──08、人工智能资料课件

| | ├──AI基础班常用软件

| | | ├──10_WPS(office办公)

| | | ├──11_FileZilla

| | | ├──12_虚拟机

| | | ├──1_pycharm

| | | ├──2_python解释器

| | | ├──3_typora

| | | ├──4_编辑器（适合查看阅读代码）

| | | ├──5_google

| | | ├──6_文件共享

| | | ├──7_共屏软件

| | | ├──8_飞秋（聊天软件）

| | | ├──9_Xmind(思维导图)

| | | ├──13_cz播放器.zip 53.18M

| | | └──graphviz-install-2.44.1-win64.exe 4.39M

| | ├──VMware及Ubuntu安装

| | | ├──Mac OS

| | | └──windows

| | ├──更新后的文件

| | | ├──阶段3-人工智能机器学习

| | | └──阶段4-计算机视觉与图像处理

| | ├──阶段1-人工智能python基础

| | | ├──00_AI基础班常用软件

| | | ├──阶段1—测试

| | | ├──.DS_Store 6.00kb

| | | ├──day01-python环境搭建与输出.zip 157.62M

| | | ├──day02-运算符与判断.zip 3.21M

| | | ├──day03-循环与字符串输入输出.zip 5.36M

| | | ├──day04-字符串、列表、元组.zip 6.38M

| | | ├──day05-字典、集合与推导式.zip 4.37M

| | | ├──day06-函数.zip 5.38M

| | | ├──day07-函数进阶.zip 2.92M

| | | ├──day08-文件操作与类.zip 13.00M

| | | ├──day09-类进阶.zip 6.26M

| | | ├──day10-面向对象与异常处理.zip 3.85M

| | | ├──day11-模块和包.zip 3.04M

| | | ├──pycharm安装.zip 10.84M

| | | └──面向对象版学员管理系统.pdf 133.16kb

| | ├──阶段2-人工智能python高级

| | | ├──阶段2—测试

| | | ├──.DS_Store 6.00kb

| | | ├──01_Linux系统day01.zip 87.71M

| | | ├──01_Linux系统day02.zip 7.76M

| | | ├──02_网络和系统应用开发day03.zip 4.91M

| | | ├──02_网络和系统应用开发day04.zip 31.47M

| | | ├──02_网络和系统应用开发day05.zip 16.70M

| | | ├──03_python高级day06.zip 2.27M

| | | ├──03_python高级day07.zip 1.21M

| | | ├──04_数据结构day08.zip 130.51M

| | | ├──04_数据结构day09.zip 15.39M

| | | ├──04_数据结构day10.zip 16.49M

| | | ├──05_mysql数据库day11.zip 100.20M

| | | ├──05_mysql数据库day12.zip 2.95M

| | | └──05_mysql数据库day13.zip 6.69M

| | ├──阶段3-人工智能机器学习

| | | ├──阶段3—测试

| | | ├──.DS_Store 6.00kb

| | | ├──01_科学计算库day01.zip 35.36M

| | | ├──01_科学计算库day02.zip 60.81M

| | | ├──01_科学计算库day03.zip 125.50M

| | | ├──01_科学计算库day04.zip 15.34M

| | | ├──02.课件.zip 189.55M

| | | ├──02_机器学习算法day05.zip 165.48M

| | | ├──02_机器学习算法day06.zip 668.65M

| | | ├──02_机器学习算法day07.zip 32.54M

| | | ├──02_机器学习算法day08.zip 36.07M

| | | ├──02_机器学习算法day09.zip 205.68M

| | | ├──02_机器学习算法day10.zip 32.23M

| | | ├──02_机器学习算法day11.zip 28.00M

| | | ├──02_机器学习算法day12.zip 34.38M

| | | └──02_机器学习算法day13.zip 709.64M

| | ├──阶段4-计算机视觉与图像处理

| | | ├──01_深度学习与CVday07—KITTI

| | | ├──阶段4—测试

| | | ├──.DS_Store 6.00kb

| | | ├──01_深度学习与CVday01.zip 165.96M

| | | ├──01_深度学习与CVday02.zip 170.63M

| | | ├──01_深度学习与CVday03.zip 171.52M

| | | ├──01_深度学习与CVday04.zip 654.92M

| | | ├──01_深度学习与CVday05.zip 774.72M

| | | ├──01_深度学习与CVday06.zip 1.37M

| | | ├──01_深度学习与CVday07.zip 1.28G

| | | ├──01_深度学习与CVday08.zip 180.58kb

| | | ├──01_深度学习与CVday09.zip 274.20M

| | | ├──01_深度学习与CVday10.zip 180.58kb

| | | ├──02_深度学习与CVday11.zip 460.68M

| | | ├──02_深度学习与CVday12.zip 180.58kb

| | | ├──02_深度学习与CVday13.zip 180.58kb

| | | └──深度学习与CV.zip 173.64M

| | ├──阶段5：自然语言处理与NLP

| | | ├──阶段5—测试

| | | ├──作业题目

| | | ├──pytorch-master.zip 19.04M

| | | ├──阶段五线上课件链接（不含pytorch）.txt 0.17kb

| | | ├──线下版-pytorch-master.zip 19.04M

| | | └──自然语言处理与NLP.zip 813.61M

| | ├──阶段6-人工智能项目实战

| | | ├──智慧交通项目

| | | ├──AI医生.zip 169.28M

| | | ├──人脸识别项目.zip 7.87G

| | | └──智能文本分类.zip 5.25G

| | ├──阶段7-算法强化

| | | └──算法强化.zip 5.43G

| | ├──人工智能课件补充（找不到的这里面拿）

| | | ├──01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）

| | | ├──02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）

| | | ├──03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）

| | | ├──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

| | | ├──AI医生（NLP方向）.zip 169.28M

| | | ├──机器学习梳理总结xmind.zip 8.61M

| | | └──解压密码.txt 0.01kb

| | ├──深度学习与CV讲义（讲义1-7）

| | | ├──chapter1

| | | ├──chapter2

| | | ├──chapter3

| | | ├──chapter4

| | | ├──chapter5

| | | ├──chapter6

| | | ├──chapter7

| | | ├──gitbook

| | | ├──images

| | | ├──index.html 27.82kb

| | | └──search_index.json 13.64M

| | ├──虚拟机

| | | ├──Mac OS

| | | ├──ubuntu

| | | ├──.DS_Store 6.00kb

| | | └──密钥.txt 0.30kb

| | ├──05-ssh的安装和使用.zip 39.31M

| | └──garbage_classify_data(课程所有的数据集）.zip 542.03M

├──2、课外拓展阶段

| ├──【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.zip 1.94G

| ├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧(1)

| | └──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.zip 1.94G

| ├──【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】02、阶段二 赠送-人脸支付(1)

| | └──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】05、阶段五 阶段一 python基础（更新）

| | ├──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

| | └──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

| ├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级（更新）

| | ├──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

| | └──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)

| ├──【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

| | | ├──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）

| | └──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

| ├──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频

| | └──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频.zip 1.83G

| ├──【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）

| | └──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）.zip 20.49G

└──4、【更新至2024】人工智能AI【黑m】_文件目录.txt 228.54kb