千峰-HTML5大前端面授2022年9月完結(jié)版價值14999元
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百戰(zhàn)程序員-AI算法工程師就業(yè)班2022年價值18980元
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- 視頻資源大?。?1.9 GB 更新時間：2022-11-18
- 類型：AI算法 觀看方式：百度網(wǎng)盤
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百戰(zhàn)程序員-AI算法工程師就業(yè)班2022年價值18980元資源簡介：
課程大綱
├──1–人工智能基礎(chǔ)-快速入門
|? ?├──1–人工智能就業(yè)、薪資、各行業(yè)應(yīng)用
|? ?└──2–機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)、有監(jiān)督和無監(jiān)督
├──10–機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)-Kaggle競賽實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──1–藥店銷量預(yù)測案例
|? ?└──2–網(wǎng)頁分類案例
├──11–機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)-海量數(shù)據(jù)挖掘工具
|? ?├──1–Spark計算框架基礎(chǔ)
|? ?├──2–Spark計算框架深入
|? ?└──3–Spark機(jī)器學(xué)習(xí)MLlib和ML模塊
├──12–機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)-推薦系統(tǒng)項目實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──1–推薦系統(tǒng)–流程與架構(gòu)
|? ?├──2–推薦系統(tǒng)–數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型構(gòu)建評估實(shí)戰(zhàn)
|? ?└──3–推薦系統(tǒng)–模型使用和推薦服務(wù)
├──13–深度學(xué)習(xí)-原理和進(jìn)階
|? ?├──1–神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
|? ?├──2–TensorFlow深度學(xué)習(xí)工具
|? ?└──3–反向傳播推導(dǎo)_Python代碼實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
├──14–深度學(xué)習(xí)-圖像識別原理
|? ?├──1–卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
|? ?├──2–卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
|? ?├──3–經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò)算法
|? ?├──4–古典目標(biāo)檢測
|? ?└──5–現(xiàn)代目標(biāo)檢測之FasterRCNN
├──15–深度學(xué)習(xí)-圖像識別項目實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──1–車牌識別
|? ?├──2–自然場景下的目標(biāo)檢測及源碼分析
|? ?└──3–圖像風(fēng)格遷移
├──16–深度學(xué)習(xí)-目標(biāo)檢測YOLO(V1-V4全版本)實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──1–YOLOv1詳解
|? ?├──2–YOLOv2詳解
|? ?├──3–YOLOv3詳解
|? ?├──4–YOLOv3代碼實(shí)戰(zhàn)
|? ?└──5–YOLOv4詳解
├──17–深度學(xué)習(xí)-語義分割原理和實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──1–上采樣_雙線性插值_轉(zhuǎn)置卷積
|? ?├──2–醫(yī)療圖像UNet語義分割
|? ?└──3–蒙版彈幕MaskRCNN語義分割
├──18–深度學(xué)習(xí)-人臉識別項目實(shí)戰(zhàn)
├──19–深度學(xué)習(xí)-NLP自然語言處理原理和進(jìn)階
|? ?├──1–詞向量與詞嵌入
|? ?├──2–循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與優(yōu)化
|? ?├──3–從Attention機(jī)制到Transformer
|? ?└──4–ELMO_BERT_GPT
├──2–人工智能基礎(chǔ)-Python基礎(chǔ)
|? ?├──1–Python開發(fā)環(huán)境搭建
|? ?└──2–Python基礎(chǔ)語法
├──20–深度學(xué)習(xí)-NLP自然語言處理項目實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──1–詞向量
|? ?├──2–自然語言處理–情感分析
|? ?├──3–AI寫唐詩
|? ?├──4–Seq2Seq聊天機(jī)器人
|? ?├──5–實(shí)戰(zhàn)NER命名實(shí)體識別項目
|? ?├──6–BERT新浪新聞10分類項目
|? ?└──7–GPT2聊天機(jī)器人
├──21–深度學(xué)習(xí)-OCR文本識別
├──24–【加課】Pytorch項目實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──1–PyTorch運(yùn)行環(huán)境安裝_運(yùn)行環(huán)境測試
|? ?├──2–PyTorch基礎(chǔ)_Tensor張量運(yùn)算
|? ?├──3–PyTorch卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_實(shí)戰(zhàn)CIFAR10
|? ?├──4–PyTorch循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_詞性標(biāo)注
|? ?└──5–PyTorch編碼器解碼器_機(jī)器翻譯
├──25–【加課】百度飛槳PaddlePaddle實(shí)戰(zhàn)【新增】
|? ?├──1–PaddlePaddle框架安裝_波士頓房價預(yù)測
|? ?├──2–PaddlePaddle卷積網(wǎng)絡(luò)_病理性近視識別
|? ?├──3–PaddleDetection工具_(dá)PCB電路板缺陷檢測
|? ?├──4–PaddleOCR工具_(dá)車牌識別（目標(biāo)檢測+CRNN+CTCLoss)
|? ?├──5–PaddleNLP模塊_物流信息提?。˙iGRU+CRF）
|? ?└──6–PaddleNLP模塊_物流信息提?。‥RNIE版）
├──26–【加課】Linux 環(huán)境編程基礎(chǔ)
|? ?└──1–Linux
├──27–【加課】算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
|? ?└──1–算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
├──3–人工智能基礎(chǔ)-Python科學(xué)計算和可視化
|? ?├──1–科學(xué)計算模型Numpy
|? ?├──2–數(shù)據(jù)可視化模塊
|? ?└──3–數(shù)據(jù)處理分析模塊Pandas
├──31–【加課】 強(qiáng)化學(xué)習(xí)【新增】
|? ?├──1–Q-Learning與SARSA算法
|? ?├──2–Deep Q-Learning Network
|? ?├──3–Policy Gradient 策略梯度
|? ?├──4–Actor Critic (A3C)
|? ?└──5–DDPG、PPO、DPPO算法
├──4–人工智能基礎(chǔ)-高等數(shù)學(xué)知識強(qiáng)化
|? ?├──1–數(shù)學(xué)內(nèi)容概述
|? ?├──2–一元函數(shù)微分學(xué)
|? ?├──3–線性代數(shù)基礎(chǔ)
|? ?├──4–多元函數(shù)微分學(xué)
|? ?├──5–線性代數(shù)高級
|? ?├──6–概率論
|? ?└──7–最優(yōu)化
├──5–機(jī)器學(xué)習(xí)-線性回歸
|? ?├──1–多元線性回歸
|? ?├──2–梯度下降法
|? ?├──3–歸一化
|? ?├──4–正則化
|? ?└──5–Lasso回歸_Ridge回歸_多項式回歸
├──6–機(jī)器學(xué)習(xí)-線性分類
|? ?├──1–邏輯回歸
|? ?├──2–Softmax回歸
|? ?├──3–SVM支持向量機(jī)算法
|? ?└──4–SMO優(yōu)化算法
├──7–機(jī)器學(xué)習(xí)-無監(jiān)督學(xué)習(xí)
|? ?├──1–聚類系列算法
|? ?├──2–EM算法和GMM高斯混合模型
|? ?└──3–PCA降維算法
├──8–機(jī)器學(xué)習(xí)-決策樹系列
|? ?├──1–決策樹
|? ?├──2–集成學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林
|? ?├──3–GBDT
|? ?└──4–XGBoost
├──9–機(jī)器學(xué)習(xí)-概率圖模型
|? ?├──1–貝葉斯分類
|? ?├──2–HMM算法
|? ?└──3–CRF算法
└──課件
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