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百戰(zhàn)程序員-AI算法工程師就業(yè)班2022年價(jià)值18980元網(wǎng)盤分享

千峰-HTML5大前端面授2022年9月完結(jié)版價(jià)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(jià)值18980元

百戰(zhàn)程序員-AI算法工程師就業(yè)班2022年價(jià)值18980元網(wǎng)盤分享插圖
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  • 視頻資源大?。?1.9 GB 更新時(shí)間:2022-11-18
  • 類型:AI算法 觀看方式:百度網(wǎng)盤
  • 類別:>電腦教程 > 語言匯編Tags:
  • 提醒:開通VIP會(huì)員全站免費(fèi)學(xué) 推薦星級(jí):

百戰(zhàn)程序員-AI算法工程師就業(yè)班2022年價(jià)值18980元資源簡(jiǎn)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(jìng)賽實(shí)戰(zhàn)

|? ?├──1–藥店銷量預(yù)測(cè)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(jì)算框架基礎(chǔ)

|? ?├──2–Spark計(jì)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(xiàng)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(píng)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(shí)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(cè)

|? ?└──5–現(xiàn)代目標(biāo)檢測(cè)之FasterRCNN

├──15–深度學(xué)習(xí)-圖像識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

|? ?├──1–車牌識(shí)別

|? ?├──2–自然場(chǎng)景下的目標(biāo)檢測(cè)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(cè)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(shí)別項(xiàng)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(xiàng)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(shí)別項(xiàng)目

|? ?├──6–BERT新浪新聞10分類項(xiàng)目

|? ?└──7–GPT2聊天機(jī)器人

├──21–深度學(xué)習(xí)-OCR文本識(shí)別

├──24–【加課】Pytorch項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

|? ?├──1–PyTorch運(yùn)行環(huán)境安裝_運(yùn)行環(huán)境測(cè)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?jī)r(jià)預(yù)測(cè)

|? ?├──2–PaddlePaddle卷積網(wǎng)絡(luò)_病理性近視識(shí)別

|? ?├──3–PaddleDetection工具_(dá)PCB電路板缺陷檢測(cè)

|? ?├──4–PaddleOCR工具_(dá)車牌識(shí)別(目標(biāo)檢測(cè)+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(jì)算和可視化

|? ?├──1–科學(xué)計(jì)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(shí)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(jí)

|? ?├──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(xiàng)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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