机器学习是一门跨学科的专业，涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识。它以计算机为工具，致力于实时模拟人类的学习方法，并将现有内容划分为知识结构，有效提高学习效率 作者：uiko橙子hx https://www.bilibili.com/read/cv13671232/ 出处：bilibili

本课程适合于深度学习和人工智能方向新手，需要零基础、快速、深入学习人工智能的朋友。 本课程由前新加坡国立大学(亚洲排名第1)的助理研究员龙龙老师主讲，基于PyTorch框架最新版实战，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实现。

本课程讲解Tensorflow深度学习的概念和使用方法，适合有一定python语言基础和数据分析基础的学员学习参考。 本课程用通俗易懂的实例，系统讲解了Tensorflow2.0的使用，是一堂简明易懂、系统深入的 Tensorflow 2.0 教程。 咱们的课程由主讲老师提供答疑服务，答疑群学习讨论的氛围浓厚！

《人工智能核心能力培养计划》课程是面向希望自己，能够在 4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位，或者继续从事 AI 相关科研和希望申请美国、欧洲相关院校AI方向的学位的同学。 课程主要内容涉及计算机编程思维的养成，数据分析、数据科学的深度理解和实践；机器学习(ML)、深度学习(DL)的深度理解和实践；计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐系统(RS)，数据挖掘(DM)、数据科学(DS)等方向，培养同学们解决典型问题的能力。

命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一，在自然语言处理上游各个任务（问答系统、机器翻译、对话系统等）重扮演者十分重要的角色，因此深入掌握命名实体识别技术，是作为自然语言处理从业者毕本技能，本课程理论与实践相结合，希望能给大家带来帮助。本套课程同时讲解基于Tensorflow2.1及Tensorflow1.13.1两个版本。

基于PyTorch框架最新版实战，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实现。本课程适合于深度学习和人工智能方向新手，需要零基础、快速、深入学习人工智能的朋友。

负责深度学习，机器学习等AI前言算法的研发和商业项目的落地，对自然语言处理，图像处理，数据挖掘，机器学习，深度学习等领域有丰富的项目和工程经验。授课内容均为企业实战项目，授课经验丰富，善于培养学生的思维能力，创新能力，获得广大学员一致好评，具有很高的人气。

在无人驾驶技术中，感知是最基础的部分，对车辆周围三维环境的感知能力就如同眼睛一样，在做好感知系统后无人驾驶的决策系统才能工作。本课程以项目导向式教学，基于“车道线寻迹”项目，将理论基础与项目应用相结合。通过课程学习，学员可以复现计算机视觉在无人驾驶感知系统中的应用范例，为顺利完成微专业结业项目打下基础。

京东NLP高阶实战训练营，专注于培养行业TOP10%的NLP工程师，基于京东真实场景及数据精心打造的项目实战课程，助力算法工程师职场之路腾飞！

课程指导学员使用python，基于sklearn、tensorflow和karas，练习使用各种算法，使学员快速掌握各种机器学习算法的适用场景，并能将此熟练运用到实际工作中。 自主分配的学习时间 本课程是在线视频教学，学员可以在规定的时间内，根据自己的时间安排，自主学习，学习过程中没有时间和空间的束缚。同时，学员可以多次反复观看学习视频，以此巩固所学知识。

第一阶段：代码级——通过对Python语言及Python数据处理包及分析包的掌握人工智能必须具体的语言水平及代码能力，能够胜任基础的 Python数据分析师 的工作岗位 第二阶段：应用级——通过对数据准备、数据特征、数据模型的深入介绍及算法优化，结合深度学习和具体的经典案例，让学员对于机器学习上升到工程应用的级别，能够进行基本的算法评估与优化，此阶段学习完成后能够胜任 数据挖掘分析师、中级机器学习开发工程师 等岗位 第三阶段：工程级——通过对数据准备、数据特征、数据模型的深入介绍及算法优化，结合深度学习和具体的经典案例，让学员对于机器学习上升到工程应用的级别，能够进行基本的算法评估与优化，此阶段学习完成后能够胜任 数据挖掘分析师、中级机器学习开发工程师 等岗位 第四阶段：算法级——本阶段会对算法有更进一步的深入理解，并结合相关机器学习框架和深度学习框架的学习（ Scikit-Learn\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\Tensorflow, ）简化人工智能-机器学习的代码实现。 。此阶段学习完成后能够胜任 人工智能算法工程师 等 高级工作岗位 第五阶段：专家级——参与阿里天池大赛、 Kaggle数据竞赛数据，通过具体的项目实战机器学习、数据分析\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\挖掘，让学员对之前所学的知识得到融会贯通、举一反三的目的，能够胜任：人工智能高级算法工程、人工智能高级开发工程师 等工作岗位

学习Pytorch深度学习框架核心模块，熟练运用到实际项目中，提升爬虫工程师的反爬对抗能力熟练掌握深度学习在图像识别领域的应用掌握深度学习的核心概念及相关的Python编程技能掌握不定长验证码的识别掌握滑块缺口的识别掌握图标点击识别掌握文字点击识别掌握手势验证码识别 基于深度学习框架Pytorch的验证码识别。相对于传统识别方法来说，更简单，更高效。学完本课程，将能够独立进行验证码识别项目开发。本课程主要实战内容：不定长验证码的识别、滑块缺口的识别、图标点击识别、文字点击识别、手势验证码识别等。

从零使用PyTorch构建YOLOV4完整的训练代码，并完成车辆行人检测实战 1.刚刚研究生或者本科毕业的同学，想在图像领域发展，需要进一步提炼算法能力 2.有一定开发经验，想转到算法岗的朋友们，YOLOV4则是面试的敲门砖

计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速学习物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，在代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。

词向量（Word embedding）是深入学习技术在自然语言处理中应用的基础，因此学习好词向量是学习深度学习技术在自然语言处理用应用的重要环节。本课程从One-hot编码开始，word2vec、fasttext到glove讲解词向量技术的方方面面，每个技术点环节都有相应的小案例，以更加巩固相应知识。

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语言是人类区别其他动物的本质特性，只有人类能够用语言表达自己的想法。用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的，那如何才能将它们联系起来呢？自然语言如何进行处理呢？学习本套课程你将收获到语言模型、语言技术、神经语言模型、循环神经网络、机器翻译等

课程从理解神经网络开始，通过tensorflow playgroud来了解神经网络的趣味与神奇变化，并通过物理与数学的观点进一步加深对神经网络的理解，观察网络加深与加宽对模型性能的影响。然后步入深度卷积神经网络的学习，并开展可视化的分析，真正体会卷积提取特征的本质。接着对keras和tensorflow常用的技术进行详细的讲解，快速掌握其中的技巧与方法，可以使用其开展深度学习的应用与研究。然后在分类应用、目标检测、实例分割、循环神经网络预测、生成对抗网络和深度强化学习中选取优秀的实战案例进行分享和分析，让学员完成从菜鸟到大师的蜕变。