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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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- 視頻資源大小：61.9 GB 更新時間：2022-11-18
- 類型：AI算法 觀看方式：百度網盤
- 類別：>電腦教程 > 語言匯編Tags：
- 提醒：開通VIP會員全站免費學 推薦星級：
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-快速入門
|? ?├──1–人工智能就業(yè)、薪資、各行業(yè)應用
|? ?└──2–機器學習和深度學習、有監(jiān)督和無監(jiān)督
├──10–機器學習與大數據-Kaggle競賽實戰(zhàn)
|? ?├──1–藥店銷量預測案例
|? ?└──2–網頁分類案例
├──11–機器學習與大數據-海量數據挖掘工具
|? ?├──1–Spark計算框架基礎
|? ?├──2–Spark計算框架深入
|? ?└──3–Spark機器學習MLlib和ML模塊
├──12–機器學習與大數據-推薦系統項目實戰(zhàn)
|? ?├──1–推薦系統–流程與架構
|? ?├──2–推薦系統–數據預處理和模型構建評估實戰(zhàn)
|? ?└──3–推薦系統–模型使用和推薦服務
├──13–深度學習-原理和進階
|? ?├──1–神經網絡算法
|? ?├──2–TensorFlow深度學習工具
|? ?└──3–反向傳播推導_Python代碼實現神經網絡
├──14–深度學習-圖像識別原理
|? ?├──1–卷積神經網絡原理
|? ?├──2–卷積神經網絡優(yōu)化
|? ?├──3–經典卷積網絡算法
|? ?├──4–古典目標檢測
|? ?└──5–現代目標檢測之FasterRCNN
├──15–深度學習-圖像識別項目實戰(zhàn)
|? ?├──1–車牌識別
|? ?├──2–自然場景下的目標檢測及源碼分析
|? ?└──3–圖像風格遷移
├──16–深度學習-目標檢測YOLO(V1-V4全版本)實戰(zhàn)
|? ?├──1–YOLOv1詳解
|? ?├──2–YOLOv2詳解
|? ?├──3–YOLOv3詳解
|? ?├──4–YOLOv3代碼實戰(zhàn)
|? ?└──5–YOLOv4詳解
├──17–深度學習-語義分割原理和實戰(zhàn)
|? ?├──1–上采樣_雙線性插值_轉置卷積
|? ?├──2–醫(yī)療圖像UNet語義分割
|? ?└──3–蒙版彈幕MaskRCNN語義分割
├──18–深度學習-人臉識別項目實戰(zhàn)
├──19–深度學習-NLP自然語言處理原理和進階
|? ?├──1–詞向量與詞嵌入
|? ?├──2–循環(huán)神經網絡原理與優(yōu)化
|? ?├──3–從Attention機制到Transformer
|? ?└──4–ELMO_BERT_GPT
├──2–人工智能基礎-Python基礎
|? ?├──1–Python開發(fā)環(huán)境搭建
|? ?└──2–Python基礎語法
├──20–深度學習-NLP自然語言處理項目實戰(zhàn)
|? ?├──1–詞向量
|? ?├──2–自然語言處理–情感分析
|? ?├──3–AI寫唐詩
|? ?├──4–Seq2Seq聊天機器人
|? ?├──5–實戰(zhàn)NER命名實體識別項目
|? ?├──6–BERT新浪新聞10分類項目
|? ?└──7–GPT2聊天機器人
├──21–深度學習-OCR文本識別
├──24–【加課】Pytorch項目實戰(zhàn)
|? ?├──1–PyTorch運行環(huán)境安裝_運行環(huán)境測試
|? ?├──2–PyTorch基礎_Tensor張量運算
|? ?├──3–PyTorch卷積神經網絡_實戰(zhàn)CIFAR10
|? ?├──4–PyTorch循環(huán)神經網絡_詞性標注
|? ?└──5–PyTorch編碼器解碼器_機器翻譯
├──25–【加課】百度飛槳PaddlePaddle實戰(zhàn)【新增】
|? ?├──1–PaddlePaddle框架安裝_波士頓房價預測
|? ?├──2–PaddlePaddle卷積網絡_病理性近視識別
|? ?├──3–PaddleDetection工具_PCB電路板缺陷檢測
|? ?├──4–PaddleOCR工具_車牌識別（目標檢測+CRNN+CTCLoss)
|? ?├──5–PaddleNLP模塊_物流信息提取（BiGRU+CRF）
|? ?└──6–PaddleNLP模塊_物流信息提取（ERNIE版）
├──26–【加課】Linux 環(huán)境編程基礎
|? ?└──1–Linux
├──27–【加課】算法與數據結構
|? ?└──1–算法與數據結構
├──3–人工智能基礎-Python科學計算和可視化
|? ?├──1–科學計算模型Numpy
|? ?├──2–數據可視化模塊
|? ?└──3–數據處理分析模塊Pandas
├──31–【加課】 強化學習【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-高等數學知識強化
|? ?├──1–數學內容概述
|? ?├──2–一元函數微分學
|? ?├──3–線性代數基礎
|? ?├──4–多元函數微分學
|? ?├──5–線性代數高級
|? ?├──6–概率論
|? ?└──7–最優(yōu)化
├──5–機器學習-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–機器學習-線性分類
|? ?├──1–邏輯回歸
|? ?├──2–Softmax回歸
|? ?├──3–SVM支持向量機算法
|? ?└──4–SMO優(yōu)化算法
├──7–機器學習-無監(jiān)督學習
|? ?├──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–機器學習-決策樹系列
|? ?├──1–決策樹
|? ?├──2–集成學習和隨機森林
|? ?├──3–GBDT
|? ?└──4–XGBoost
├──9–機器學習-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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