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課程知識體系完備，從簡明的python語言開始，到機器學習，再到AI的兩大應用方向：計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP），幾乎包含了當下AI就業(yè)市場的全部需求。

同時，課程學習曲線設計平滑，根據學習者對知識的消化吸收情況，循序漸進增強自身的AI技能。 能夠熟練掌握Python開發(fā)的通用技術和框架，具備人工智能領域內機器學習，深度學習，計算機視覺和自然語言處理業(yè)務分析及開發(fā)的能力，同時培養(yǎng)學生使用AI算法構建業(yè)務流的能力和針對特定算法進行實用化、拓展化的再創(chuàng)新能力，從而足以勝任算法工程師等相關AI職位。百萬年薪不是夢！！！

課程目錄

├──【 主學習路線】01、階段一 人工智能Python基礎

|? ?├──1–第一章 計算機組成原理

|? ?|? ?└──1–計算機原理

|? ?├──10–第十章 公共方法

|? ?|? ?├──1–公共方法

|? ?|? ?└──2–推導式

|? ?├──11–第十一章 函數

|? ?|? ?├──1–函數介紹

|? ?|? ?├──10–函數參數二

|? ?|? ?├──11–拆包, 交換變量

|? ?|? ?├──12–引用

|? ?|? ?├──2–函數參數一

|? ?|? ?├──3–函數返回值一

|? ?|? ?├──4–函數文檔說明

|? ?|? ?├──5–函數嵌套

|? ?|? ?├──6–局部變量

|? ?|? ?├──7–全局變量

|? ?|? ?├──8–函數執(zhí)行流程

|? ?|? ?└──9–函數返回值二

|? ?├──12–第十二章 函數強化

|? ?|? ?├──1–函數應用學員管理系統

|? ?|? ?├──2–課后練習(學員管理系統)

|? ?|? ?├──3–遞歸函數

|? ?|? ?├──4–匿名函數

|? ?|? ?└──5–高階函數

|? ?├──13–第十三章 文件操作

|? ?|? ?├──1–文件操作介紹

|? ?|? ?├──2–文件讀寫操作

|? ?|? ?├──3–案例文件備份

|? ?|? ?└──4–文件及文件夾的相關操作

|? ?├──14–第十四章 面向對象

|? ?|? ?├──1–面向對象介紹

|? ?|? ?├──10–私有屬性和方法

|? ?|? ?├──11–多態(tài)

|? ?|? ?├──12–類屬性及相關方法

|? ?|? ?├──2–類和對象

|? ?|? ?├──3–對象屬性操作

|? ?|? ?├──4–魔法方法

|? ?|? ?├──5–案例烤地瓜

|? ?|? ?├──6–案例 搬家具

|? ?|? ?├──7–繼承

|? ?|? ?├──8–子類重寫父類屬性和方法

|? ?|? ?└──9–super方法使用

|? ?├──15–第十五章 異常

|? ?|? ?├──1–異常介紹

|? ?|? ?├──2–捕獲異常

|? ?|? ?├──3–異常傳遞

|? ?|? ?└──4–自定義異常

|? ?├──16–第十六章 模塊

|? ?|? ?├──1–模塊介紹

|? ?|? ?├──2–模塊制作

|? ?|? ?└──3–python中的包

|? ?├──17–第十七章 學生管理系統(面向對象版)

|? ?|? ?└──1–學生管理系統(面向對象)

|? ?├──2–第二章 python基礎語法

|? ?|? ?├──1–課程介紹

|? ?|? ?├──2–注釋

|? ?|? ?├──3–變量

|? ?|? ?├──4–bug認識

|? ?|? ?├──5–數據類型

|? ?|? ?├──6–輸出

|? ?|? ?├──7–輸入

|? ?|? ?├──8–數據類型轉換

|? ?|? ?└──9–運算符

|? ?├──3–第三章 判斷語句

|? ?|? ?├──1–判斷語句介紹

|? ?|? ?├──2–if基本格式

|? ?|? ?├──3–if…elif…else格式

|? ?|? ?├──4–if嵌套

|? ?|? ?└──5–案例猜拳游戲

|? ?├──4–第四章 循環(huán)語句

|? ?|? ?├──1–循環(huán)語句介紹

|? ?|? ?├──2–while循環(huán)

|? ?|? ?├──3–循環(huán)應用

|? ?|? ?├──4–break和continue

|? ?|? ?├──5–while循環(huán)嵌套及應用

|? ?|? ?├──6–for循環(huán)

|? ?|? ?└──7–循環(huán)else應用

|? ?├──5–第五章 字符串

|? ?|? ?├──1–字符串介紹

|? ?|? ?├──2–輸入輸出

|? ?|? ?├──3–切片

|? ?|? ?└──4–字符串操作方法

|? ?├──6–第六章 列表

|? ?|? ?├──1–列表相關操作

|? ?|? ?├──2–列表循環(huán)遍歷

|? ?|? ?└──3–列表嵌套

|? ?├──7–第七章 元組

|? ?|? ?└──1–元組相關操作

|? ?├──8–第八章 字典

|? ?|? ?├──1–字典介紹

|? ?|? ?├──2–字典的常見操作

|? ?|? ?└──3–字典遍歷

|? ?└──9–第九章 集合

|? ?|? ?└──1–集合的相關操作

├──【 主學習路線】02、階段二 人工智能Python高級

|? ?├──1–第一章 Linux基礎命令

|? ?|? ?├──1–linux簡介

|? ?|? ?└──2–linux相關命令

|? ?├──10–第十章 MySqL數據庫高級使用

|? ?|? ?├──1–條件查詢

|? ?|? ?├──2–實戰(zhàn)操作

|? ?|? ?├──3–外鍵使用

|? ?|? ?├──4–視圖

|? ?|? ?├──5–事務

|? ?|? ?├──6–索引

|? ?|? ?├──7–設計范式

|? ?|? ?└──8–PyMySQL的使用

|? ?├──2–第二章 Linux高級命令

|? ?|? ?├──1–linux高級操作

|? ?|? ?├──2–遠程控制

|? ?|? ?└──3–vim介紹

|? ?├──3–第三章 多任務編程

|? ?|? ?├──1–多任務介紹

|? ?|? ?├──2–多進程介紹

|? ?|? ?├──3–多線程介紹

|? ?|? ?├──4–鎖的介紹

|? ?|? ?└──5–進程和線程的對比

|? ?├──4–第四章 網絡編程

|? ?|? ?├──1–ip和端口介紹

|? ?|? ?├──2–TCP介紹

|? ?|? ?├──3–TCP開發(fā)流程

|? ?|? ?└──4–多任務案例

|? ?├──5–第五章 HTTP協議和靜態(tài)服務器

|? ?|? ?├──1–HTTP協議

|? ?|? ?└──2–靜態(tài)web服務器搭建

|? ?├──6–第六章 閉包,裝飾器及python高級語法

|? ?|? ?├──1–閉包

|? ?|? ?├──2–裝飾器

|? ?|? ?├──3–property語法

|? ?|? ?├──4–with語法

|? ?|? ?└──5–python高級語法

|? ?├──7–第七章 正則表達式

|? ?|? ?└──1–正則表達式

|? ?├──8–第八章 數據結構與算法

|? ?|? ?├──1–算法概念

|? ?|? ?├──10–選擇排序

|? ?|? ?├──11–插入排序

|? ?|? ?├──12–快速排序

|? ?|? ?├──13–二分查找

|? ?|? ?├──14–二叉樹

|? ?|? ?├──15–二叉樹的遍歷

|? ?|? ?├──2–時間復雜度

|? ?|? ?├──3–空間復雜度

|? ?|? ?├──4–數據結構

|? ?|? ?├──5–順序表

|? ?|? ?├──6–鏈表

|? ?|? ?├──7–棧

|? ?|? ?├──8–隊列

|? ?|? ?└──9–冒泡排序

|? ?└──9–第九章 MySql數據庫基本使用

|? ?|? ?├──1–數據庫介紹

|? ?|? ?├──2–數據表的基本操作

|? ?|? ?├──3–where條件查詢

|? ?|? ?└──4–排序

├──【 主學習路線】03、階段三 人工智能機器學習

|? ?├──1–第一章 機器學習概述V2.1

|? ?|? ?└──1–機器學習介紹

|? ?├──10–第十章 決策樹V2.1

|? ?|? ?├──1–信息增益

|? ?|? ?├──2–特征提取

|? ?|? ?├──3–案例泰坦生存預測

|? ?|? ?└──4–回歸決策樹

|? ?├──11–第十一章 集成學習V2.1

|? ?|? ?├──1–集成介紹

|? ?|? ?├──2–隨機森林案例

|? ?|? ?└──3–集成學習

|? ?├──12–第十二章 聚類算法V2.1

|? ?|? ?└──1–聚類算法

|? ?├──13–第十三章 樸素貝葉斯V2.1

|? ?|? ?└──1–樸素貝葉斯

|? ?├──14–第十四章 SVM算法V2.1

|? ?|? ?└──1–SVM算法

|? ?├──15–第十五章 EM算法V2.1

|? ?|? ?└──1–EM算法

|? ?├──16–第十六章 HMM算法V2.1

|? ?|? ?└──1–HMM算法

|? ?├──17–第十七章 集成學習進階V2.1

|? ?|? ?├──1–XGBoost算法

|? ?|? ?├──2–otto案例

|? ?|? ?├──3–lightGBM算法

|? ?|? ?└──4–絕地求生案例

|? ?├──2–第二章 環(huán)境安裝和使用V2.1

|? ?|? ?└──1–環(huán)境安裝及使用

|? ?├──3–第三章 matplotlibV2.1

|? ?|? ?└──1–matplotlib使用

|? ?├──4–第四章 numpyV2.1

|? ?|? ?└──1–numpy使用

|? ?├──5–第五章 pandasV2.1

|? ?|? ?├──1–pandas數據結構

|? ?|? ?├──2–pandas基礎使用

|? ?|? ?├──3–pandas高級使用

|? ?|? ?└──4–電影案例分析

|? ?├──6–第六章 seabornV2.1

|? ?|? ?├──1–繪制統計圖

|? ?|? ?├──2–分類數據繪圖

|? ?|? ?├──3–NBA案例

|? ?|? ?└──4–北京租房數據統計分析

|? ?├──7–第七章 K近鄰算法V2.1

|? ?|? ?├──1–k近鄰算法介紹

|? ?|? ?├──2–kd樹

|? ?|? ?├──3–數據集處理

|? ?|? ?├──4–特征工程

|? ?|? ?├──5–KNN總結

|? ?|? ?├──6–交叉驗證, 網格搜索

|? ?|? ?└──7–案例 Facebook位置預測

|? ?├──8–第八章 線性回歸V2.1

|? ?|? ?├──1–回歸介紹

|? ?|? ?├──2–損失優(yōu)化

|? ?|? ?└──3–回歸相關知識

|? ?└──9–第九章 邏輯回歸V2.1

|? ?|? ?├──1–邏輯回歸

|? ?|? ?├──解壓密碼：666java.com

|? ?|? ?├──高薪學習it網.url? 0.05kb

|? ?|? ?├──海量優(yōu)質it資源.url? 0.05kb

|? ?|? ?├──看看我.zip? 14.66M

|? ?|? ?├──課程總結.mp4? 14.73M

|? ?|? ?├──面試合集.txt? 0.18kb

|? ?|? ?├──軟件分享.txt? 0.15kb

|? ?|? ?├──分享必看.txt? 0.16kb

|? ?|? ?└──資料2.zip? 14.66M

├──【 主學習路線】04、階段四 計算機視覺與圖像處理

|? ?├──1–第一章 課程簡介_v2.0

|? ?|? ?├──1–深度學習

|? ?|? ?└──2–計算機視覺（CV）

|? ?├──10–第十章 圖像特征提取與描述_v2.0

|? ?|? ?├──1–角點特征

|? ?|? ?├──2–Harris和Shi-Tomas算法

|? ?|? ?├──3–SIFT

|? ?|? ?├──4–Fast和ORB算法

|? ?|? ?└──5–LBP和HOG特征算子

|? ?├──11–第十一章 視頻操作_v2.0

|? ?|? ?├──1–視頻讀寫

|? ?|? ?└──2–視頻追蹤

|? ?├──12–第十二章 案例人臉案例_v2.0

|? ?|? ?└──1–案例人臉案例

|? ?├──2–第二章 tensorflow入門_v2.0

|? ?|? ?├──1–tensorflow和keras簡介

|? ?|? ?└──2–快速入門模型

|? ?├──3–第三章 深度神經網絡_v2.0

|? ?|? ?├──1–神經網絡簡介

|? ?|? ?├──2–常見的損失函數

|? ?|? ?├──3–深度學習的優(yōu)化方法

|? ?|? ?├──4–深度學習的正則化

|? ?|? ?├──5–神經網絡案例

|? ?|? ?└──6–卷積神經網絡CNN

|? ?├──4–第四章 圖像分類_v2.0

|? ?|? ?├──1–圖像分類簡介

|? ?|? ?├──2–AlexNet

|? ?|? ?├──3–VGG

|? ?|? ?├──4–GoogleNet

|? ?|? ?├──5–ResNet

|? ?|? ?├──6–圖像增強方法

|? ?|? ?└──7–模型微調

|? ?├──5–第五章 目標檢測_v2.0

|? ?|? ?├──1–目標檢測概述

|? ?|? ?├──2–R-CNN網絡基礎

|? ?|? ?├──3–Faster-RCNN原理與實現

|? ?|? ?├──4–yolo系列算法

|? ?|? ?├──5–yoloV3案例

|? ?|? ?└──6–SSD模型介紹

|? ?├──6–第六章 圖像分割_v2.0

|? ?|? ?├──1–目標分割介紹

|? ?|? ?├──2–語義分割：FCN與Unet

|? ?|? ?├──3–Unet-案例

|? ?|? ?└──4–實例分割：MaskRCNN

|? ?├──7–第七章 OpenCV簡介_v2.0

|? ?|? ?├──1–圖像處理簡介

|? ?|? ?├──2–OpenCV簡介及安裝方法

|? ?|? ?└──3–OpenCV的模塊

|? ?├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0

|? ?|? ?├──1–圖像的基礎操作

|? ?|? ?└──2–算數操作

|? ?└──9–第九章 OpenCV圖像處理_v2.0

|? ?|? ?├──1–幾何變換

|? ?|? ?├──2–形態(tài)學操作

|? ?|? ?├──3–圖像平滑

|? ?|? ?├──4–直方圖

|? ?|? ?├──5–邊緣檢測

|? ?|? ?├──6–模版匹配和霍夫變換

|? ?|? ?└──7–輪廓檢測

├──【 主學習路線】05、階段五 NLP自然語言處理

|? ?└──【 主學習路線】05、階段五 NLP自然語言處理.zip? 20.86G

├──【 主學習路線】06、階段六 人工智能項目實戰(zhàn)

|? ?├──1–第一章 智慧交通.zip? 6.64G

|? ?├──2–第二章 在線醫(yī)生.zip? 7.74G

|? ?├──3–第三章 智能文本分類系統.zip? 2.69G

|? ?└──4–第四章 實時人臉識別檢測項目.zip? 6.07G

├──【 主學習路線】07、階段七 人工智能面試強化（贈送）

|? ?├──1–第一章 自動編碼器

|? ?|? ?├──1–自動編碼器歷史與應用介紹

|? ?|? ?├──2–構建自動編碼器

|? ?|? ?├──3–自動編碼器改進技巧

|? ?|? ?└──4–變分自動編碼器

|? ?├──10–第十章 貝葉斯方法實現及粒子濾波

|? ?|? ?└──1–貝葉斯方法實現及粒子濾波

|? ?├──11–第十一章 深度強化學習

|? ?|? ?├──1–強化學習

|? ?|? ?├──2–Q-learning算法

|? ?|? ?└──3–Deep Q-Network

|? ?├──2–第二章 圖像分割應用

|? ?|? ?└──1–圖像分割應用介紹

|? ?├──3–第三章 生成對抗學習

|? ?|? ?└──1–生成對抗學習

|? ?├──4–第四章 算法進階遷移學習

|? ?|? ?└──1–遷移學習介紹

|? ?├──5–第五章 模型可解釋

|? ?|? ?└──1–模型可解釋

|? ?├──6–第六章 模型壓縮

|? ?|? ?└──1–模型壓縮

|? ?├──7–第七章 終生學習

|? ?|? ?└──1–終生學習

|? ?├──8–第八章 算法進階進化學習

|? ?|? ?└──1–進化學習

|? ?└──9–第九章 貝葉斯方法

|? ?|? ?└──1–貝葉斯方法

├──【課外拓展】01、階段一 HR面試技巧

|? ?└──【課外拓展】01、階段一 HR面試技巧.zip? 1.94G

├──【課外拓展】02、階段二 贈送-人臉支付

|? ?└──第一章 1-人臉支付

|? ?|? ?├──0-1 項目背景介紹

|? ?|? ?├──0-2 人臉檢測子任務

|? ?|? ?├──0-3 人臉姿態(tài)估計

|? ?|? ?├──0-4 人臉多任務

|? ?|? ?├──0-5 人臉識別

|? ?|? ?└──0-6 項目集成

├──【課外拓展】03、階段三 贈送-文本摘要項目

|? ?└──第一章 1-文本摘要項目

|? ?|? ?├──0-1 文本摘要項項目背景介紹

|? ?|? ?├──0-10 模型的預測

|? ?|? ?├──0-11 詞向量的單獨訓練

|? ?|? ?├──0-12 模型的優(yōu)化

|? ?|? ?├──0-13 PGN架構

|? ?|? ?├──0-14 數據預處理

|? ?|? ?├──0-15 PGN數據特殊性分析

|? ?|? ?├──0-16 迭代器和類的實現

|? ?|? ?├──0-17 PGN模型的搭建

|? ?|? ?├──0-18 PGN模型訓練

|? ?|? ?├──0-19 PGN模型預測

|? ?|? ?├──0-2 項目中的數據集初探

|? ?|? ?├──0-20 評估方法介紹

|? ?|? ?├──0-21 BLEU算法理論

|? ?|? ?├──0-22 ROUGE算法理論

|? ?|? ?├──0-23 ROUGE算法實現

|? ?|? ?├──0-24 coverage機制原理

|? ?|? ?├──0-25 coverage模型類實現

|? ?|? ?├──0-26 coverage訓練和預測

|? ?|? ?├──0-27 Beam-search原理介紹

|? ?|? ?├──0-28 Beam-search模型類實現

|? ?|? ?├──0-29 TF-IDF算法原理和實現

|? ?|? ?├──0-3 TextRank算法理論基礎

|? ?|? ?├──0-30 單詞替換法的類實現

|? ?|? ?├──0-31 單詞替換法的訓練和評估

|? ?|? ?├──0-32 回譯數據法實現和評估

|? ?|? ?├──0-33 半監(jiān)督學習法原理和實現

|? ?|? ?├──0-34 訓練策略原理和實現

|? ?|? ?├──0-35 模型轉移實現

|? ?|? ?├──0-36 GPU優(yōu)化原理和實現

|? ?|? ?├──0-37 CPU優(yōu)化原理和實現

|? ?|? ?├──0-38 Flask實現模型部署

|? ?|? ?├──0-4 TextRank算法實現模型

|? ?|? ?├──0-5 seq2seq架構

|? ?|? ?├──0-6 seq3seq架構

|? ?|? ?├──0-7 工具函數的實現

|? ?|? ?├──0-8 模型類的搭建

|? ?|? ?└──0-9 模型的訓練

├──【課外拓展】04、階段四 入學第一課

|? ?└──無課程相關內容

├──【課外拓展】05、階段五 階段一 python基礎（更新）

|? ?├──第二章 2-python面向對象

|? ?|? ?├──0-1 類定義及類屬性使用

|? ?|? ?├──0-2 魔法方法

|? ?|? ?├──0-3 案例-面向對象

|? ?|? ?├──0-4 面向對象封裝與繼承

|? ?|? ?├──0-5 面向對象多態(tài)

|? ?|? ?└──0-6 類屬性方法

|? ?└──第一章 1-python基礎編程

|? ?|? ?├──0-1 python開發(fā)環(huán)境搭建

|? ?|? ?├──0-10 循環(huán)else

|? ?|? ?├──0-11 字符串定義切片

|? ?|? ?├──0-12 字符串查找，替換，合并

|? ?|? ?├──0-13 列表定義及使用

|? ?|? ?├──0-14 元祖定義及使用

|? ?|? ?├──0-15 字典定義及使用

|? ?|? ?├──0-16 案例-學生管理系統（一）

|? ?|? ?├──0-17 集合定義及使用

|? ?|? ?├──0-18 公共方法與推導式

|? ?|? ?├──0-19 函數基本使用

|? ?|? ?├──0-2 Python注釋與變量

|? ?|? ?├──0-20 函數基本使用替代視頻（04,05,06）

|? ?|? ?├──0-21 函數作用域

|? ?|? ?├──0-22 不定長參數與組包拆包

|? ?|? ?├──0-23 案例-學生管理系統（二）

|? ?|? ?├──0-24 基礎加強練習

|? ?|? ?├──0-25 可變類型及非可變類型

|? ?|? ?├──0-26 遞推

|? ?|? ?├──0-27 遞歸

|? ?|? ?├──0-28 lambda表達式

|? ?|? ?├──0-29 文件基本操作

|? ?|? ?├──0-3 Python數據類型

|? ?|? ?├──0-30 文件操作案例

|? ?|? ?├──0-31 案例-學生管理系統（三）

|? ?|? ?├──0-32 python異常處理

|? ?|? ?├──0-33 python模塊與包

|? ?|? ?├──0-34 案例-飛機大戰(zhàn)

|? ?|? ?├──0-4 Python格式化輸出

|? ?|? ?├──0-5 Python運算符

|? ?|? ?├──0-6 Python分支語句

|? ?|? ?├──0-7 while循環(huán)

|? ?|? ?├──0-8 while循環(huán)案例

|? ?|? ?└──0-9 for循環(huán)及案例

├──【課外拓展】06、階段六 階段二 Python高級（更新）

|? ?├──第二章 2-SQL基礎

|? ?|? ?├──0-1 數據庫基礎

|? ?|? ?├──0-2 SQL語言基礎

|? ?|? ?├──0-3 SQL約束

|? ?|? ?├──0-4 SQL聚合

|? ?|? ?├──0-5 SQL多表查詢

|? ?|? ?└──0-6 SQL高階特性

|? ?├──第三章 3-Python編程進階

|? ?|? ?├──0-1 函數的閉包

|? ?|? ?├──0-10 進程

|? ?|? ?├──0-11 線程

|? ?|? ?├──0-12 進程線程對比

|? ?|? ?├──0-13 With上下文管理器

|? ?|? ?├──0-14 Python生成器

|? ?|? ?├──0-15 Python中深淺拷貝

|? ?|? ?├──0-16 Python中正則表達式

|? ?|? ?├──0-17 正則表達式擴展

|? ?|? ?├──0-18 FastAPI搭建Web服務器

|? ?|? ?├──0-19 Python爬蟲

|? ?|? ?├──0-2 裝飾器

|? ?|? ?├──0-3 PyMySQL

|? ?|? ?├──0-4 HTML基礎

|? ?|? ?├──0-5 CSS基礎

|? ?|? ?├──0-6 Socket網絡編程

|? ?|? ?├──0-7 TCP服務器開發(fā)

|? ?|? ?├──0-8 靜態(tài)Weeb服務器

|? ?|? ?└──0-9 FastAPI

|? ?└──第一章 1-Linux基礎

|? ?|? ?├──0-1 Linux基礎

|? ?|? ?├──0-2 Linux終端基本使用

|? ?|? ?├──0-3 Linux常用命令(1)

|? ?|? ?└──0-4 Linux常用命令(2)

├──【課外拓展】07、階段七 階段三 機器學習（更新）

|? ?├──第二章 2-機器學習算法進階

|? ?|? ?├──0-1 決策樹算法

|? ?|? ?├──0-2 樸素貝葉斯算法

|? ?|? ?├──0-3 SVM算法

|? ?|? ?├──0-4 聚類算法

|? ?|? ?├──0-5 集成學習算法

|? ?|? ?└──0-6 機器學習算法回顧總結（有需要的同學可以看看）

|? ?└──第一章 1-機器學習基礎算法

|? ?|? ?├──0-1 人工智能原理基礎

|? ?|? ?├──0-2 KNN算法

|? ?|? ?├──0-3 線性回歸

|? ?|? ?└──0-4 邏輯回歸

├──【課外拓展】08、階段八 階段四—深度學習基礎補充視頻

|? ?└──【課外拓展】08、階段八 階段四—深度學習基礎補充視頻.zip? 1.83G

├──【課外拓展】09、階段九 階段五—NLP基礎補充視頻

|? ?├──01-文本預處理-文本預處理-文本數據增強講解.mp4? 14.12M

|? ?├──02-文本預處理-文本預處理-文本數據增強代碼實現.mp4? 14.17M

|? ?├──03-文本預處理- 新聞主題分類任務-數據加載方式的增補代碼解讀.mp4? 9.12M

|? ?├──04-文本預處理-新聞主題分類任務-數據加載方式的增補文件補齊.mp4? 5.40M

|? ?├──05-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補內容概念.mp4? 9.78M

|? ?├──06-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補流程梳理.mp4? 20.46M

|? ?├──07-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention機制模型.mp4? 34.58M

|? ?├──08-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention公式講解.mp4? 21.86M

|? ?├──09-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention應用場景.mp4? 14.74M

|? ?├──10-Transformer—新增案例機器翻譯模型-1模型的介紹.mp4? 57.15M

|? ?├──11-Transformer—新增案例機器翻譯模型-數據的分享和vocab構建.mp4? 24.13M

|? ?├──12-Transformer—新增案例機器翻譯模型-3模型構建.mp4? 31.48M

|? ?├──13-Transformer—新增案例機器翻譯模型-4掩碼的構建.mp4? 15.05M

|? ?├──14-Transformer—新增案例機器翻譯模型-5數據批處理.mp4? 13.79M

|? ?├──15-Transformer—新增案例機器翻譯模型-6構建訓練函數和評估函數.mp4? 32.81M

|? ?├──16-Transformer—新增案例機器翻譯模型-7訓練模型和定義解碼函數.mp4? 22.58M

|? ?├──17-Transformer—新增案例機器翻譯模型-8翻譯函數的定義和9模型保存.mp4? 13.30M

|? ?├──18-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-1tokenizer加載.mp4? 22.91M

|? ?├──19-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-2加載帶頭和不帶頭的預訓練模型.mp4? 39.74M

|? ?├──20-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-3加載不帶頭的模型輸出結果.mp4? 27.98M

|? ?├──21-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-4加載語言模型頭結果輸出.mp4? 25.83M

|? ?├──22-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-5加載分類模型頭結果輸出.mp4? 21.14M

|? ?├──23-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-6加載問答模型頭結果輸出.mp4? 45.77M

|? ?├──24-遷移學習—遷移理論—遷移學習實踐增補內容-模型上傳.mp4? 52.62M

|? ?├──25-遷移學習—遷移理論—遷移學習實踐增補內容-模型上傳后加載使用.mp4? 29.35M

|? ?└──26-虛擬機的使用.mp4? 14.09M

├──【課外拓展】10、階段十 CV基礎+項目（更新）

|? ?└──【課外拓展】10、階段十 CV基礎+項目（更新）.zip? 20.49G

└──人工智能課件

|? ?├──01-階段1-3（python基礎 、python高級、機器學習）

|? ?|? ?├──02-虛擬機環(huán)境

|? ?|? ?├──01-Python+機器學習課程環(huán)境使用說明(1).pdf? 3.78M

|? ?|? ?├──01-階段1-3（python基礎 、python高級、機器學習）.zip? 2.22G

|? ?|? ?├──AI虛擬機使用常見問題匯總(1).pdf? 646.33kb

|? ?|? ?└──Azure機器學習模型搭建實驗(1).doc? 1.70M

|? ?├──02-階段4 （計算機視覺CV) 階段6 （CV項目）

|? ?|? ?├──02-虛擬機環(huán)境

|? ?|? ?└──02-階段4 （計算機視覺CV) 階段6 （CV項目）.zip? 439.07M

|? ?├──03-階段5（自然語言處理NLP）、階段6（NLP項目）

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|? ?├──Iris數據集

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|? ?├──01-計算機視覺CV課程環(huán)境使用說明文檔.pdf? 3.59M

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