AI人工智能算法工程师【20周】

【资源介绍】：

从AI零基础入门，打通视觉，NLP，机器学习，深度学习，推荐搜索，AIGC，大模型

引领行业的知识体系+工业级多领域综合项目+资深专业讲师团+全方位贴心服务

助力你平滑递进式快速成为新时代抢手人才，多领域灵活就业

【资源目录】：

├──0-3

|   ├──【第1周】 快速搞清楚人工智能

|   |   └──1-1 人工智能发展前景与就业方向

|   |   |   ├──1-1-1 第1章 课程全面解析

|   |   |   |   └──1-1-1-1 快速了解课程--带你避坑（12.4开课）.mp4 54.47M

|   |   |   ├──1-1-2 第2章 人工智能到底是什么？

|   |   |   |   ├──1-1-2-1 什么是人工智能？.mp4 36.32M

|   |   |   |   └──1-1-2-2 人工智能的研究方法.mp4 22.72M

|   |   |   ├──1-1-3 第3章 人工智能发展背后的历史

|   |   |   |   ├──1-1-3-1  人工智能第一次浪潮.mp4 27.96M

|   |   |   |   ├──1-1-3-2 人工智能第二次浪潮.mp4 28.39M

|   |   |   |   ├──1-1-3-3 人工智能第三次浪潮【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 36.28M

|   |   |   |   └──1-1-3-4 为什么当下人工智能得以快速发展【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 34.36M

|   |   |   └──1-1-4 第4章 解锁人工智能各大行业典型应用&就业方向

|   |   |   |   ├──1-1-4-1 科学研究行业典型应用【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 6.87M

|   |   |   |   ├──1-1-4-10 推荐与搜索就业方向.mp4 7.15M

|   |   |   |   ├──1-1-4-2 交通出行&安防监控行业典型应用.mp4 18.40M

|   |   |   |   ├──1-1-4-3 娱乐生活&教育学习行业典型应用.mp4 13.82M

|   |   |   |   ├──1-1-4-4 医疗看护&体育健康行业典型应用.mp4 12.56M

|   |   |   |   ├──1-1-4-5 金融支付&电商零售行业典型应用.mp4 8.97M

|   |   |   |   ├──1-1-4-6 智能制造&养殖护理行业典型应用.mp4 11.61M

|   |   |   |   ├──1-1-4-7 语音处理就业方向.mp4 4.78M

|   |   |   |   ├──1-1-4-8 计算机视觉就业方向.mp4 7.48M

|   |   |   |   └──1-1-4-9 自然语言处理就业方向【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 5.14M

|   ├──【第2周】 AI编程基石：Python入门与进阶

|   |   ├──2-1 Python起步：入门与环境搭建

|   |   |   ├──2-1-1 第1章 周课程整体介绍和安排

|   |   |   ├──2-1-2 第2章 Anacond软件：安装、管理python相关包

|   |   |   ├──2-1-3 第3章 Jupyter Notbook&Pycharm：Py开发

|   |   |   └──2-1-4 第4章 环境配置的优化方案

|   |   ├──2-2 Python基础与程序流程控制

|   |   |   ├──2-2-1 第1章 基础语法与输入出

|   |   |   |   ├──2-2-1-1 等号赋值&命名规则.mp4 16.46M

|   |   |   |   ├──2-2-1-2 注释&输入输出.mp4 12.53M

|   |   |   |   └──2-2-1-3 综合案例【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 24.16M

|   |   |   ├──2-2-2 第2章 顺序结构语句

|   |   |   |   ├──2-2-2-1 赋值&计算&数据格式【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 13.53M

|   |   |   |   └──2-2-2-2 数据格式转换&案例.mp4 26.65M

|   |   |   ├──2-2-3 第3章 选择结构语句

|   |   |   |   ├──2-2-3-1 IF选择语句.mp4 10.53M

|   |   |   |   └──2-2-3-2 IF选择语句综合案例.mp4 11.03M

|   |   |   └──2-2-4 第4章 循环结构语句

|   |   |   |   ├──2-2-4-1 for循环语句.mp4 9.08M

|   |   |   |   ├──2-2-4-2 while循环语句.mp4 10.31M

|   |   |   |   └──2-2-4-3 循环语句综合案例.mp4 12.78M

|   |   ├──2-3 Python列表、元组、字典和集合

|   |   |   └──2-3-1 第1章 Python序列与应用

|   |   |   |   ├──2-3-1-1 序列通用操作.mp4 15.44M

|   |   |   |   ├──2-3-1-2 python列表.mp4 12.27M

|   |   |   |   ├──2-3-1-3 python元组.mp4 7.57M

|   |   |   |   ├──2-3-1-4 字典【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 14.41M

|   |   |   |   ├──2-3-1-5 集合【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 6.44M

|   |   |   |   └──2-3-1-6 字符串.mp4 11.83M

|   |   ├──2-4 Python函数、模块，文件与文件夹操作

|   |   |   ├──2-4-1 第1章 Python函数

|   |   |   ├──2-4-2 第2章 python模块

|   |   |   └──2-4-3 第3章 Python文件与文件操作

|   |   └──2-5 Python面向对象编程

|   |   |   ├──2-5-1 第1章 面向对象的概念

|   |   |   |   ├──2-5-1-1 类.mp4 7.06M

|   |   |   |   ├──2-5-1-2 属性.mp4 9.45M

|   |   |   |   ├──2-5-1-3 行为.mp4 10.89M

|   |   |   |   └──2-5-1-4 对象.mp4 16.35M

|   |   |   ├──2-5-2 第2章 面向对象的特征

|   |   |   |   ├──2-5-2-1 封装.mp4 15.84M

|   |   |   |   ├──2-5-2-2 继承.mp4 17.08M

|   |   |   |   └──2-5-2-3 多态.mp4 13.51M

|   |   |   └──2-5-3 第3章 综合案例

|   |   |   |   └──2-5-3-1 综合案例：神经网络的继承.mp4 20.26M

|   └──【第3周】 AI编程基石：Python高级编程

|   |   ├──3-1 Python的文件、表格、绘图、视频处理

|   |   |   ├──3-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排

|   |   |   ├──3-1-2 第2章 文本文件操作

|   |   |   ├──3-1-3 第3章 pandas 表格数据处理

|   |   |   ├──3-1-4 第4章 Matplotlib 常用画图处理

|   |   |   ├──3-1-5 第5章 OpenCV 影像数据处理

|   |   |   └──3-1-6 第6章 pickle文件处理：数据序列化处理

|   |   └──3-2 PyQt构建用户界面应用程序

|   |   |   ├──3-2-1 第1章 PyQt安装与构建用户界面

|   |   |   └──3-2-2 第2章 优化PyQt构建用户界面应用程序

├──11-15

|   ├──【第11周】 深入PyTorch模型的训练与可视化

|   |   ├──11-1 PyThorch训练基础与数据可视化

|   |   |   └──11-1-1 第1章 模型训练与可视化

|   |   ├──11-2 PyThorch训练进阶与性能优化

|   |   |   ├──11-2-1 第1章 PyTorch 训练进阶

|   |   |   |   ├──11-2-1-1 pytorch模型训练保存mnist数据集__ev-金狮_.mp4 29.10M

|   |   |   |   ├──11-2-1-2 Pytorch模型训练_读取本地MNIST图片进行训练__ev-金狮_.mp4 61.87M

|   |   |   |   ├──11-2-1-3 PyTorch训练_读取自己数据集进行训练__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 75.40M

|   |   |   |   ├──11-2-1-4 PyTorch训练_用自己的模型训练__ev-金狮_.mp4 68.46M

|   |   |   |   ├──11-2-1-5 PyTorch训练_导出预测结果__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 33.10M

|   |   |   |   └──11-2-1-6 PyTorch训练_更多分类指标__ev-金狮_.mp4 39.36M

|   |   |   └──11-2-2 第2章 模型性能提升方法

|   |   |   |   ├──11-2-2-1 提升模型性能方法_更强大的网络结构__ev-金狮_.mp4 43.98M

|   |   |   |   ├──11-2-2-2 提升性能方法_迁移学习__ev-金狮_.mp4 46.88M

|   |   |   |   └──11-2-2-3 提升模型性能方法_使用更适合的优化器__ev-金狮_.mp4 130.80M

|   |   └──11-3 PyThorch软件封装

|   |   |   └──11-3-1 第1章 PyThorch软件封装

|   |   |   |   ├──11-3-1-1 pytorch单图预测__ev-金狮_.mp4 63.47M

|   |   |   |   ├──11-3-1-2 导出onnx__ev-金狮_.mp4 16.18M

|   |   |   |   ├──11-3-1-3 Netron模型可视化__ev-金狮_.mp4 29.07M

|   |   |   |   ├──11-3-1-4 onnx单张图片预测__ev-金狮_.mp4 27.58M

|   |   |   |   ├──11-3-1-5 PyQT软件封装PyTorch模型__ev-金狮_.mp4 58.04M

|   |   |   |   └──11-3-1-6 PyQT软件封装ONNX模型__ev-金狮_.mp4 28.99M

|   ├──【第12周】 CNN图像处理模型

|   |   ├──12-1 简单链式模型理论与实战

|   |   |   └──12-1-1 第1章 简单链式模型理论与实战

|   |   |   |   ├──12-1-1-1 AlexNet模型__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 21.37M

|   |   |   |   ├──12-1-1-2 AlexNet工程技巧__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 35.12M

|   |   |   |   ├──12-1-1-3 VGGNet模型__ev-金狮_.mp4 14.67M

|   |   |   |   ├──12-1-1-4 VGGNet 实验结果__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 27.43M

|   |   |   |   └──12-1-1-5 从零搭建VGGNet__ev-金狮_.mp4 42.24M

|   |   ├──12-2 多分支模型理论与实战

|   |   |   └──12-2-1 第1章 多分支模型理论与实战

|   |   └──12-3 残差模型理论与实战

|   |   |   └──12-3-1 第1章 残差模型理论与实战

|   |   |   |   ├──12-3-1-1 ResNet__ev-金狮_.mp4 26.56M

|   |   |   |   ├──12-3-1-2 DenseNet__ev-金狮_.mp4 20.31M

|   |   |   |   ├──12-3-1-3 从零搭建ResNet（1）__ev-金狮_.mp4 55.55M

|   |   |   |   └──12-3-1-4 从零搭建ResNet （2）__ev-金狮_.mp4 86.14M

|   ├──【第13周】 移动端AI高效率分组模型

|   |   ├──13-1 mobilenet模型理论与实战

|   |   |   ├──13-1-1 第1章 卷积拆分分组与Xception

|   |   |   |   ├──13-1-1-1 卷积拆分__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 7.08M

|   |   |   |   ├──13-1-1-2 卷积分组__ev-金狮_.mp4 8.64M

|   |   |   |   └──13-1-1-3 Xception__ev-金狮_.mp4 20.94M

|   |   |   ├──13-1-2 第2章 MobileNet 模型

|   |   |   |   ├──13-1-2-1 MobileNet V1 核心模块&结构&有效性&版本控__ev-金狮_.mp4 27.06M

|   |   |   |   ├──13-1-2-2 MobileNet V1实验__ev-金狮_.mp4 8.74M

|   |   |   |   ├──13-1-2-3 MobileNet V2原理与核心结构__ev-金狮_.mp4 22.87M

|   |   |   |   └──13-1-2-4 MobileNet V2实验__ev-金狮_.mp4 7.85M

|   |   |   └──13-1-3 第3章 从零搭建MobileNet模型

|   |   |   |   ├──13-1-3-1 基于Pytorch从零搭建MobileNet V1& M__ev-金狮_.mp4 65.61M

|   |   |   |   └──13-1-3-2 基于Pytorch从零搭建MobileNet V1& M__ev-金狮_.mp4 72.07M

|   |   └──13-2 shufflenet模型理论与实战

|   |   |   ├──13-2-1 第1章 ShuffleNet模型

|   |   |   └──13-2-2 第2章 从零搭建ShuffleNet模型

|   ├──【第14周】 卷积注意力模型

|   |   ├──14-1 特征通道注意力

|   |   |   ├──14-1-1 第1章 注意力模型基础

|   |   |   |   ├──14-1-1-1 注意力与注意力应用__ev-金狮_.mp4 16.23M

|   |   |   |   └──14-1-1-2 典型注意力分类__ev-金狮_.mp4 8.28M

|   |   |   ├──14-1-2 第2章 特征注意力模型

|   |   |   |   ├──14-1-2-1 SENet__ev-金狮_.mp4 28.85M

|   |   |   |   └──14-1-2-2 SKNet__ev-金狮_.mp4 18.55M

|   |   |   └──14-1-3 第3章 从零搭建SENet

|   |   |   |   └──14-1-3-1 从零搭建SENet__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 38.03M

|   |   ├──14-2 空间注意力

|   |   |   └──14-2-1 第1章 空间注意力

|   |   └──14-3 混合注意力模型

|   |   |   └──14-3-1 第1章 混合注意力模型

|   |   |   |   ├──14-3-1-1 CBAM__ev-金狮_.mp4 25.85M

|   |   |   |   ├──14-3-1-2 BAM__ev-金狮_.mp4 16.35M

|   |   |   |   └──14-3-1-3 从零搭建CBAM__ev-金狮_.mp4 68.54M

|   └──【第15周】 Transformer模型

|   |   └──15-1 Transformer 原理与实现

|   |   |   ├──15-1-1 第1章 自注意力机制

|   |   |   ├──15-1-2 第2章 Transformer模型

|   |   |   └──15-1-3 第3章 从零搭建Transformer

├──16-20

|   ├──【第16周】 Vision Transformer 模型

|   |   ├──16-1 Vision Transformer模型

|   |   |   ├──16-1-1 第1章 基础 ViT模型

|   |   |   |   ├──16-1-1-1 Transformer模型：ViT__ev-金狮_.mp4 41.56M

|   |   |   |   └──16-1-1-2 Transformer模型：DeiT__ev-金狮_.mp4 18.64M

|   |   |   └──16-1-2 第2章 从零搭建Vision Transformer

|   |   |   |   ├──16-1-2-1 从零搭建Vision Transformer（1）__ev-金狮_.mp4 46.45M

|   |   |   |   └──16-1-2-2 从零搭建Vision Transformer（2）__ev-金狮_.mp4 90.42M

|   |   └──16-2 轻量级VisionTransformer

|   |   |   ├──16-2-1 第1章 轻量级ViT模型

|   |   |   |   ├──16-2-1-1 Compact Transformer模型__ev-金狮_.mp4 28.40M

|   |   |   |   └──16-2-1-2 Mobile VIT 模型__ev-金狮_.mp4 37.49M

|   |   |   └──16-2-2 第2章 从零搭建Mobile ViT模型

|   |   |   |   ├──16-2-2-1 从零搭建Mobile ViT模型（1）__ev-金狮_.mp4 13.88M

|   |   |   |   ├──16-2-2-2 从零搭建Mobile ViT模型（2）__ev-金狮_.mp4 12.89M

|   |   |   |   └──16-2-2-3 从零搭建Mobile ViT模型（3）__ev-金狮_.mp4 33.34M

|   ├──【第17周】【视觉领域】图像分类技术与项目实战

|   |   ├──17-1 图像分类基础与实践：安防监控人脸表情识别

|   |   |   ├──17-1-1 第1章 图像分类基础与模型

|   |   |   |   └──17-1-1-1 图像分类基础__ev-金狮_.mp4 49.24M

|   |   |   └──17-1-2 第2章 人脸表情识别实战

|   |   |   |   ├──17-1-2-1 人脸表情识别实战1-项目背景__ev-金狮_.mp4 16.23M

|   |   |   |   ├──17-1-2-10 人脸表情识别实战3-模型搭建与训练-2__ev-金狮_.mp4 81.11M

|   |   |   |   ├──17-1-2-11 人脸表情识别实战4-模型测试-3__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 61.00M

|   |   |   |   ├──17-1-2-2 人脸表情识别实战2：获取表情图像__ev-金狮_.mp4 10.19M

|   |   |   |   ├──17-1-2-3 人脸表情识别实战2：数据预处理与读取__ev-金狮_.mp4 33.86M

|   |   |   |   ├──17-1-2-4 人脸表情识别实战2：实战第一步-去除损坏图片，类型与命名__ev-金狮_.mp4 42.19M

|   |   |   |   ├──17-1-2-5 人脸表情识别实战2：实战第二步-筛选符合人脸需求的图片__ev-金狮_.mp4 17.22M

|   |   |   |   ├──17-1-2-6 人脸表情识别实战2：实战第三步-检测人脸关键部位__ev-金狮_.mp4 79.17M

|   |   |   |   ├──17-1-2-7 人脸表情识别实战2：实战第四五步-按格式整理图片路径&训__ev-金狮_.mp4 20.14M

|   |   |   |   ├──17-1-2-8 人脸表情识别实战2：实战第六步-图片数据读取__ev-金狮_.mp4 40.15M

|   |   |   |   └──17-1-2-9 人脸表情识别实战3-模型搭建与训练-1__ev-金狮_.mp4 54.60M

|   |   └──17-2 多标签分类与实战：生活用品多标签分类

|   |   |   ├──17-2-1 第1章 多标签图像分类模型

|   |   |   └──17-2-2 第2章 实战：生活用品多标签分类

|   ├──【第18周】 【工业领域】目标检测技术与项目实战

|   |   ├──18-1 目标检测基础与YOLO系列模型原理

|   |   |   ├──18-1-1 第1章 目标检测基础

|   |   |   |   ├──18-1-1-1 目标检测问题__ev-金狮_.mp4 25.21M

|   |   |   |   ├──18-1-1-2 评估指标__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 32.34M

|   |   |   |   └──18-1-1-3 算法总览__ev-金狮_.mp4 10.64M

|   |   |   └──18-1-2 第2章 YOLO系列模型原理

|   |   |   |   ├──18-1-2-1 YOLO V1：基本原理__ev-金狮_.mp4 30.47M

|   |   |   |   ├──18-1-2-10 YOLO V4：网络结构__ev-金狮_.mp4 22.97M

|   |   |   |   ├──18-1-2-11 YOLO V4：参数调优__ev-金狮_.mp4 46.67M

|   |   |   |   ├──18-1-2-12 YOLO V4：模型性能__ev-金狮_.mp4 28.77M

|   |   |   |   ├──18-1-2-13 YOLO V5：网络结构__ev-金狮_.mp4 22.66M

|   |   |   |   ├──18-1-2-14 YOLO V5：开源项目__ev-金狮_.mp4 8.03M

|   |   |   |   ├──18-1-2-2 YOLO V1：优化目标__ev-金狮_.mp4 11.04M

|   |   |   |   ├──18-1-2-3 YOLO V1：算法性能__ev-金狮_.mp4 15.70M

|   |   |   |   ├──18-1-2-4 YOLO V2：网络结构__ev-金狮_.mp4 13.77M

|   |   |   |   ├──18-1-2-5 YOLO V2：边框策略__ev-金狮_.mp4 56.30M

|   |   |   |   ├──18-1-2-6 YOLO V2：训练策略与结果__ev-金狮_.mp4 16.88M

|   |   |   |   ├──18-1-2-7 YOLO V3：网络结构__ev-金狮_.mp4 21.70M

|   |   |   |   ├──18-1-2-8 YOLO V3：损失函数__ev-金狮_.mp4 8.87M

|   |   |   |   └──18-1-2-9 YOLO V3：模型性能__ev-金狮_.mp4 4.36M

|   |   └──18-2 实践：YOLO v5车牌检测实战

|   |   |   └──18-2-1 第1章 YOLO v5车牌检测实战

|   |   |   |   ├──18-2-1-1 车牌检测实战1-项目介绍__ev-金狮_.mp4 31.79M

|   |   |   |   ├──18-2-1-2 车牌检测实战2-数据准备和处理__ev-金狮_.mp4 39.29M

|   |   |   |   ├──18-2-1-3 车牌检测实战3.1-关键代码解读-配置相关文件__ev-金狮_.mp4 41.23M

|   |   |   |   ├──18-2-1-4 车牌检测实战3.2-关键代码解读-数据读取__ev-金狮_.mp4 107.58M

|   |   |   |   ├──18-2-1-5 车牌检测实战3.3-关键代码解读-模型定义__ev-金狮_.mp4 119.06M

|   |   |   |   ├──18-2-1-6 车牌检测实战3.4-关键代码解读-模型训练__ev-金狮_.mp4 116.68M

|   |   |   |   ├──18-2-1-7 车牌检测实战3.5-关键代码解读-优化目标与评估指标__ev-金狮_.mp4 133.63M

|   |   |   |   ├──18-2-1-8 车牌检测实战4-模型训练__ev-金狮_.mp4 37.18M

|   |   |   |   └──18-2-1-9 车牌检测实战5-模型测试__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 111.11M

|   ├──【第19周】 【医疗与直播领域】图像分割技术与项目实战

|   |   ├──19-1 图像分割基础与模型

|   |   |   ├──19-1-1 第1章 图像分割基础

|   |   |   ├──19-1-2 第2章 经典语义分割模型

|   |   |   └──19-1-3 第3章 语义分割的关键技术改进

|   |   └──19-2 实践：基于UNet的人脸语义分割

|   |   |   └──19-2-1 第1章 基于UNet的人脸语义分割实战

|   |   |   |   ├──19-2-1-1 基于UNet的人脸语义分割实战1-项目介绍__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 9.05M

|   |   |   |   ├──19-2-1-2 基于UNet的人脸语义分割实战2-数据处理__ev-金狮_.mp4 76.48M

|   |   |   |   ├──19-2-1-3 基于UNet的人脸语义分割实战3-模型搭建__ev-金狮_.mp4 59.55M

|   |   |   |   ├──19-2-1-4 基于UNet的人脸语义分割实战4-模型训练__ev-金狮_.mp4 46.67M

|   |   |   |   └──19-2-1-5 基于UNet的人脸语义分割实战5-模型测试__ev-金狮_.mp4 32.06M

|   └──【第20周 】【视频分析领域-火热领域】视频分类技术与项目实战

|   |   ├──20-1 视频分类与行为识别基础

|   |   |   ├──20-1-1 第1章 视频分类基础

|   |   |   |   ├──20-1-1-1 视频分类问题__ev-金狮_.mp4 16.07M

|   |   |   |   └──20-1-1-2  经典数据库__ev-金狮_.mp4 29.81M

|   |   |   ├──20-1-2 第2章 三维卷积模型

|   |   |   |   ├──20-1-2-1 深度三位卷积模型__ev-金狮_.mp4 28.19M

|   |   |   |   └──20-1-2-2 混合三维卷积模型__ev-金狮_.mp4 22.09M

|   |   |   └──20-1-3 第3章 双流模型

|   |   |   |   ├──20-1-3-1 双流模型__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 26.74M

|   |   |   |   └──20-1-3-2 三维双流模型__ev-金狮_.mp4 18.22M

|   |   └──20-2 实战：3DCNN视频分类实战

|   |   |   └──20-2-1 第1章 3DCNN视频分类实战

├──4-10

|   ├──【第10周】 PyTorch数据处理与网络模型构建

|   |   ├──10-1 PyTorch入门与应用

|   |   |   ├──10-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排

|   |   |   |   └──10-1-1-1 PyTorch数据处理与网络模型构建【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.pdf 0.05M

|   |   |   ├──10-1-2 第2章 安装PyTorch

|   |   |   |   ├──10-1-2-1 安装PyTorch__ev-金狮_.mp4 13.58M

|   |   |   |   ├──10-1-2-2 更新Nvidia显卡驱动和安装CUDA&CUDNN&P__ev-金狮_.mp4 43.35M

|   |   |   |   └──10-1-2-3 安装CPU版本PyTorch&MacOS上安装PyTor__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 14.82M

|   |   |   └──10-1-3 第3章 Tensor的操作

|   |   |   |   ├──10-1-3-1 定义Tensor__ev-金狮_.mp4 16.87M

|   |   |   |   ├──10-1-3-2 Tensor实操__ev-金狮_.mp4 23.51M

|   |   |   |   ├──10-1-3-3 Tensor运算：索引&算数运算&拼接__ev-金狮_.mp4 16.76M

|   |   |   |   ├──10-1-3-4 Tensor数据转换__ev-金狮_.mp4 7.49M

|   |   |   |   └──10-1-3-5 综合案例：PyTorch处理图片__ev-金狮_.mp4 20.69M

|   |   ├──10-2 数据集加载与应用

|   |   |   ├──10-2-1 第1章 Dataset与Dataloader

|   |   |   |   ├──10-2-1-1 Dataset与Dataloader概念与定义__ev-金狮_.mp4 7.34M

|   |   |   |   ├──10-2-1-2 案例1：导入两个列表到Dataset__ev-金狮_.mp4 34.31M

|   |   |   |   ├──10-2-1-3 案例2：导入Excel数据到Dataset中__ev-金狮_.mp4 28.11M

|   |   |   |   ├──10-2-1-4 案例3：导入图像数据集到Dataset__ev-金狮_.mp4 51.80M

|   |   |   |   └──10-2-1-5 案例4：加载官方数据集__ev-金狮_.mp4 15.52M

|   |   |   └──10-2-2 第2章 数据增强与转换

|   |   |   |   ├──10-2-2-1 固定转换__ev-金狮_.mp4 7.86M

|   |   |   |   ├──10-2-2-2 概率控制的转换__ev-金狮_.mp4 25.25M

|   |   |   |   ├──10-2-2-3 随机转换__ev-金狮_.mp4 15.64M

|   |   |   |   └──10-2-2-4 综合案例：图像增强__ev-金狮_.mp4 73.33M

|   |   └──10-3 网络模型搭建实战

|   |   |   └──10-3-1 第1章 网络模型搭建实战

|   ├──【第4周】 人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础

|   |   ├──4-1 线性代数：人工智能数据基础

|   |   |   ├──4-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排

|   |   |   └──4-1-2 第2章 线性代数

|   |   ├──4-2 微积分： 数学背后的AI力量

|   |   |   ├──4-2-1 第1章 概念回顾：导数、微分、积分

|   |   |   |   ├──4-2-1-1 导数【常用初等函数的导数和深度学习中的激活函数】【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 8.84M

|   |   |   |   ├──4-2-1-2 案例：使用Python画出上述激活函数.mp4 17.03M

|   |   |   |   ├──4-2-1-3 微分和积分.mp4 5.97M

|   |   |   |   ├──4-2-1-4 案例：展示二维图像切线.mp4 15.83M

|   |   |   |   └──4-2-1-5 案例：三位函数的切面.mp4 18.54M

|   |   |   ├──4-2-2 第2章 链式求导

|   |   |   |   └──4-2-2-1 链式求导法.mp4 4.87M

|   |   |   └──4-2-3 第3章 反向传播算法

|   |   |   |   ├──4-2-3-1 反向传播算法.mp4 23.43M

|   |   |   |   ├──4-2-3-2 手推反向传播算法.pdf 0.22M

|   |   |   |   ├──4-2-3-3 案例：神经网络反向传播.mp4 35.00M

|   |   |   |   ├──4-2-3-4 案例：制作梯度下降求最小的动画.mp4 26.28M

|   |   |   |   └──4-2-3-5 案例：实现三维平面的梯度下降.mp4 16.79M

|   |   └──4-3 概率论： 数据科学与AI的关键

|   |   |   └──4-3-1 第1章 概率论核心概念与案例

|   |   |   |   ├──4-3-1-1 概率的基本概念与案例：使用python 模拟随机实验.mp4 7.45M

|   |   |   |   ├──4-3-1-2 随机变量与案例：概率质量函数示意图.mp4 13.33M

|   |   |   |   ├──4-3-1-3 期望、方差与协方差及案例：计算期望、方差与协方差.mp4 10.13M

|   |   |   |   ├──4-3-1-4 实战：模拟常见的概率分布【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 13.16M

|   |   |   |   ├──4-3-1-5 大数定律及 实战：投硬币大数定律.mp4 13.96M

|   |   |   |   └──4-3-1-6 中心极限定理及 实战：中心极限定理.mp4 9.03M

|   ├──【第5周】 机器学习 - 解锁人工智能的核心

|   |   ├──5-1 机器学习理论&常见任务

|   |   |   ├──5-1-1 第1章 周介绍和课程安排

|   |   |   |   └──5-1-1-1 周介绍和课程安排.pdf 0.15M

|   |   |   ├──5-1-2 第2章 机器学习基础

|   |   |   |   ├──5-1-2-1 什么是机器学习__ev-金狮_.mp4 21.02M

|   |   |   |   ├──5-1-2-2 为什么需要机器学习__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 8.70M

|   |   |   |   └──5-1-2-3 机器学习的发展历史__ev-金狮_.mp4 10.97M

|   |   |   ├──5-1-3 第3章 机器学习特征

|   |   |   |   ├──5-1-3-1 特征概念__ev-金狮_.mp4 21.90M

|   |   |   |   ├──5-1-3-2 特征编码__ev-金狮_.mp4 9.32M

|   |   |   |   └──5-1-3-3 特征选择__ev-金狮_.mp4 12.60M

|   |   |   └──5-1-4 第4章 机器学习常见任务

|   |   |   |   ├──5-1-4-1 机器学习问题概览__ev-金狮_.mp4 18.48M

|   |   |   |   └──5-1-4-2 有&无监督学习模型__ev-金狮_.mp4 21.98M

|   |   ├──5-2 评估目标与优化目标

|   |   |   ├──5-2-1 第1章 机器学习评估指标

|   |   |   └──5-2-2 第2章 机器学习优化目标

|   |   └──5-3 机器学习模型实践

|   |   |   └──5-3-1 第1章 逻辑回归模型原理与实战

|   |   |   |   ├──5-3-1-1 逻辑回归模型原理【如何建模求解】__ev-金狮_.mp4 8.63M

|   |   |   |   ├──5-3-1-2 逻辑回归模型原理【逻辑回归模型】__ev-金狮_.mp4 8.24M

|   |   |   |   └──5-3-1-3 逻辑回归模型实战__ev-金狮_.mp4 32.22M

|   ├──【第6周】 神经网络 - 处理和学习复杂的数据

|   |   ├──6-1 单层神经网络原理与实践

|   |   |   ├──6-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排

|   |   |   |   └──6-1-1-1 周介绍与安排.pdf 0.05M

|   |   |   ├──6-1-2 第2章 生物神经网络原理

|   |   |   |   ├──6-1-2-1 生物神经网络原理__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 23.67M

|   |   |   |   ├──6-1-2-2 MP模型__ev-金狮_.mp4 6.84M

|   |   |   |   └──6-1-2-3 单层感知器&梯度下降法&学习率__ev-金狮_.mp4 13.69M

|   |   |   └──6-1-3 第3章 感知器与梯度反向传播

|   |   |   |   ├──6-1-3-1 线性分类问题__ev-金狮_.mp4 6.18M

|   |   |   |   └──6-1-3-2 单层感知器求解__ev-金狮_.mp4 29.83M

|   |   ├──6-2 多层神经网络原理与实践

|   |   |   ├──6-2-1 第1章 多层感知器与反向传播算法

|   |   |   └──6-2-2 第2章 多层神经网络案例实践

|   |   └──6-3 序列神经网络

|   |   |   ├──6-3-1 第1章 序列预测问题与RNN模型

|   |   |   |   ├──6-3-1-1 经典序列预测问题__ev-金狮_.mp4 9.97M

|   |   |   |   ├──6-3-1-2 循环神经网络&RNN模型&RNN内部结构单元的计算__ev-金狮_.mp4 14.15M

|   |   |   |   └──6-3-1-3 深层RNN模型&参数学习＆梯度问题__ev-金狮_.mp4 24.87M

|   |   |   └──6-3-2 第2章 长短时记忆网络与门控循环单元

|   |   |   |   ├──6-3-2-1 长短时记忆网络LSTM__ev-金狮_.mp4 34.81M

|   |   |   |   ├──6-3-2-2 门控单元的计算__ev-金狮_.mp4 20.51M

|   |   |   |   └──6-3-2-3 门控循环单元__ev-金狮_.mp4 10.13M

|   ├──【第7周】 卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务

|   |   ├──7-1 卷积神经网络基础

|   |   |   ├──7-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排

|   |   |   |   └──7-1-1-1 周课程整体介绍与安排【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.pdf 0.04M

|   |   |   ├──7-1-2 第2章 卷积神经网络基础

|   |   |   |   ├──7-1-2-1 什么是卷积&单个二维图片卷积__ev-金狮_.mp4 6.81M

|   |   |   |   ├──7-1-2-2 多通道卷积__ev-金狮_.mp4 11.51M

|   |   |   |   ├──7-1-2-3 卷积相关操作与参数（填充&步长&大小计算）__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 15.06M

|   |   |   |   └──7-1-2-4 卷积相关操作与参数（池化&感受野）__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 8.49M

|   |   |   └──7-1-3 第3章 卷积与全连接的比较

|   |   |   |   ├──7-1-3-1 全连接的局限性（参数量有效性&特征表达能力）__ev-金狮_.mp4 10.98M

|   |   |   |   ├──7-1-3-2 卷积核心思想（局部连接）__ev-金狮_.mp4 12.50M

|   |   |   |   └──7-1-3-3 卷积核心思想（权重共享&ANN与CNN比较）__ev-金狮_.mp4 14.74M

|   |   └──7-2 典型卷积神经网络模型

|   |   |   ├──7-2-1 第1章 卷积与池化反向传播

|   |   |   └──7-2-2 第2章 典型卷积神经网络模型

|   ├──【第8周】 深度学习优化-使用深层神经网络来解决复杂的任务

|   |   ├──8-1 参数初始化+激活函数

|   |   |   ├──8-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排

|   |   |   |   └──8-1-1-1 周课程整体介绍与安排.pdf 0.04M

|   |   |   ├──8-1-2 第2章 深度学习优化：标准化

|   |   |   |   ├──8-1-2-1 什么是激活__ev-金狮_.mp4 9.46M

|   |   |   |   ├──8-1-2-2 S型激活函数__ev-金狮_.mp4 5.59M

|   |   |   |   ├──8-1-2-3 ReLU型激活函数与改进__ev-金狮_.mp4 14.64M

|   |   |   |   └──8-1-2-4 Maxout激活函数与Swish函数__ev-金狮_.mp4 8.88M

|   |   |   └──8-1-3 第3章 深度学习优化：泛化与正则化

|   |   |   |   ├──8-1-3-1 参数初始化__ev-金狮_.mp4 12.17M

|   |   |   |   ├──8-1-3-2 常见初始化方法 (简单初始化&标准初始化)__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 8.62M

|   |   |   |   └──8-1-3-3 常见初始化方法 (Xavier初始化&MSRA初始化)__ev-金狮_.mp4 12.13M

|   |   ├──8-2 标准化方法+正则化

|   |   |   ├──8-2-1 第1章 标准化方法

|   |   |   |   ├──8-2-1-1 什么是标准化__ev-金狮_.mp4 12.19M

|   |   |   |   ├──8-2-1-2 常见标准化方法：BN作用&缺点&改进__ev-金狮_.mp4 19.82M

|   |   |   |   └──8-2-1-3 常见标准化方法的对比__ev-金狮_.mp4 9.68M

|   |   |   └──8-2-2 第2章 正则化

|   |   |   |   ├──8-2-2-1 什么是泛化&正则化__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 11.19M

|   |   |   |   ├──8-2-2-2 正则化方法（显示方法-提前终止&模型集成&Dropout__ev-金狮_.mp4 18.89M

|   |   |   |   ├──8-2-2-3 正则化方法（显示方法-参数正则化）__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 5.88M

|   |   |   |   └──8-2-2-4 隐式正则化方法（数据标准化&数据增强&随机参数更新&标签__ev-金狮_.mp4 11.16M

|   |   └──8-3 学习率与最优化方法

|   |   |   └──8-3-1 第1章 学习率与最优化方法

|   └──【第9周】 数据获取、整理与应用 - 构建数据之源，驱动智能决策

|   |   ├──9-1 数据获取与整理：构建可靠数据

|   |   |   ├──9-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排

|   |   |   ├──9-1-2 第2章 数据获取：图像和视频数据爬取

|   |   |   ├──9-1-3 第3章 数据整理：对数据进行整理、清洗和去噪

|   |   |   └──9-1-4 第4章 数据标注：工具与使用

|   |   └──9-2 数据增强方法与实践

|   |   |   ├──9-2-1 第1章 数据增强

|   |   |   |   ├──9-2-1-1 什么是数据增强__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 14.49M

|   |   |   |   ├──9-2-1-2 单样本数据增强方法__ev-金狮_.mp4 32.91M

|   |   |   |   ├──9-2-1-3 多样本数据增强方法__ev-金狮_【微信  itcodeba 】【精品IT资源站 dashendao.com】.mp4 13.89M

|   |   |   |   └──9-2-1-4 样本生成方法__ev-金狮_.mp4 5.82M

|   |   |   └──9-2-2 第2章 数据增强库imgaug实践

|   |   |   |   ├──9-2-2-1 什么是数据增强库imgaug__ev-金狮_.mp4 8.32M

|   |   |   |   ├──9-2-2-2 数据增强库imgaug操作__ev-金狮_.mp4 27.76M

|   |   |   |   └──9-2-2-3 数据增强库imgaug使用__ev-金狮_.mp4 33.77M

└──源码课件电子书

|   └──【0】源码+PDF课件+电子书 .zip 4681.60M