博学谷 【年度钻石会员】人工智能AI进阶
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知识精讲
课程种类
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18
课时
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中级
难度
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博学谷
课程讲师
售价 : 25联盟卡
提取码 : 购买后方可查看
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人工智能是当前乃至未来时代热门的技术之一，已在全球范围内掀起了研究与学习热潮。 本课程由传智研究院匠心打造，课程知识体系完备，从简明的python语言开始，到机器学习，再到AI的两大应用方向：计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP），几乎包含了当下AI就业市场的全部需求。同时，课程学习曲线设计平滑，根据学习者对知识的消化吸收情况，循序渐进增强自身的AI技能。
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├──【 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
| ├──1--第一章 Pytorch工具_v2.0
| ├──10--第十章 迁移学习-v2.0
| ├──11--第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0
| ├──12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0
| ├──13--第十三章 HMM模型-v2.0
| ├──14--第十四章 经典的序列模型-v2.0
| ├──2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0
| ├──3--第三章 文本预处理-v2.0
| ├──4--第四章 RNN架构解析-v2.0
| ├──5--第五章 RNN经典案例-v2.0
| ├──6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0
| ├──7--第七章 Transformer背景介绍-v2.0
| ├──8--第八章 Transformer架构解析-v2.0
| └──9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0
├──【 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
| ├──2--第二章 在线医生
| ├──3--第三章 智能文本分类系统
| └──4--第四章 实时人脸识别检测项目
├──【 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
├──【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
| └──【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】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）
| ├──第二章 2-深度学习核心模型与实战
| ├──第六章 6-04 - 智慧交通
| ├──第三章 3-01 - 目标检测
| ├──第四章 4-02 - OpenCV
| ├──第五章 5-03 - 人脸支付
| └──第一章 1-Pytorch与深度学习基础
└──人工智能课件
| ├──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
| └──机器学习梳理总结xmind.zip 8.61M
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