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标题:
HM人工智能AI进阶课程2022年(395.92G)
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作者:
itmsf
时间:
2022-9-15 16:10
标题:
HM人工智能AI进阶课程2022年(395.92G)
HM人工智能AI进阶课程2022年(395.92G)
〖课程介绍〗:
HM人工智能AI进阶课程2022年(395.92G)
〖课程目录〗:
【 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
| └──1--计算机原理
├──10--第十章 公共方法
| ├──1--公共方法
| └──2--推导式
├──11--第十一章 函数
| ├──1--函数介绍
| ├──10--函数参数二
| ├──11--拆包, 交换变量
| ├──12--引用
| ├──2--函数参数一
| ├──3--函数返回值一
| ├──4--函数文档说明
| ├──5--函数嵌套
| ├──6--局部变量
| ├──7--全局变量
| ├──8--函数执行流程
| └──9--函数返回值二
├──12--第十二章 函数强化
| ├──1--函数应用学员管理系统
| ├──2--课后练习(学员管理系统)
| ├──3--递归函数
| ├──4--匿名函数
| └──5--高阶函数
├──13--第十三章 文件操作
| ├──1--文件操作介绍
| ├──2--文件读写操作
| ├──3--案例文件备份
| └──4--文件及文件夹的相关操作
├──14--第十四章 面向对象
| ├──1--面向对象介绍
| ├──10--私有属性和方法
| ├──11--多态
| ├──12--类属性及相关方法
| ├──2--类和对象
| ├──3--对象属性操作
| ├──4--魔法方法
| ├──5--案例烤地瓜
| ├──6--案例 搬家具
| ├──7--继承
| ├──8--子类重写父类属性和方法
| └──9--super方法使用
├──15--第十五章 异常
| ├──1--异常介绍
| ├──2--捕获异常
| ├──3--异常传递
| └──4--自定义异常
├──16--第十六章 模块
| ├──1--模块介绍
| ├──2--模块制作
| └──3--python中的包
├──17--第十七章 学生管理系统(面向对象版)
| └──1--学生管理系统(面向对象)
├──2--第二章 python基础语法
| ├──1--课程介绍
| ├──2--注释
| ├──3--变量
| ├──4--bug认识
| ├──5--数据类型
| ├──6--输出
| ├──7--输入
| ├──8--数据类型转换
| └──9--运算符
├──3--第三章 判断语句
| ├──1--判断语句介绍
| ├──2--if基本格式
| ├──3--if...elif...else格式
| ├──4--if嵌套
| └──5--案例猜拳游戏
├──4--第四章 循环语句
| ├──1--循环语句介绍
| ├──2--while循环
| ├──3--循环应用
| ├──4--break和continue
| ├──5--while循环嵌套及应用
| ├──6--for循环
| └──7--循环else应用
├──5--第五章 字符串
| ├──1--字符串介绍
| ├──2--输入输出
| ├──3--切片
| └──4--字符串操作方法
├──6--第六章 列表
| ├──1--列表相关操作
| ├──2--列表循环遍历
| └──3--列表嵌套
├──7--第七章 元组
| └──1--元组相关操作
├──8--第八章 字典
| ├──1--字典介绍
| ├──2--字典的常见操作
| └──3--字典遍历
└──9--第九章 集合
| └──1--集合的相关操作
【 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
| ├──1--linux简介
| └──2--linux相关命令
├──10--第十章 MySqL数据库高级使用
| ├──1--条件查询
| ├──2--实战操作
| ├──3--外键使用
| ├──4--视图
| ├──5--事务
| ├──6--索引
| ├──7--设计范式
| └──8--PyMySQL的使用
├──2--第二章 Linux高级命令
| ├──1--linux高级操作
| ├──2--远程控制
| └──3--vim介绍
├──3--第三章 多任务编程
| ├──1--多任务介绍
| ├──2--多进程介绍
| ├──3--多线程介绍
| ├──4--锁的介绍
| └──5--进程和线程的对比
├──4--第四章 网络编程
| ├──1--ip和端口介绍
| ├──2--TCP介绍
| ├──3--TCP开发流程
| └──4--多任务案例
├──5--第五章 HTTP协议和静态服务器
| ├──1--HTTP协议
| └──2--静态web服务器搭建
├──6--第六章 闭包,装饰器及python高级语法
| ├──1--闭包
| ├──2--装饰器
| ├──3--property语法
| ├──4--with语法
| └──5--python高级语法
├──7--第七章 正则表达式
| └──1--正则表达式
├──8--第八章 数据结构与算法
| ├──1--算法概念
| ├──10--选择排序
| ├──11--插入排序
| ├──12--快速排序
| ├──13--二分查找
| ├──14--二叉树
| ├──15--二叉树的遍历
| ├──2--时间复杂度
| ├──3--空间复杂度
| ├──4--数据结构
| ├──5--顺序表
| ├──6--链表
| ├──7--栈
| ├──8--队列
| └──9--冒泡排序
└──9--第九章 MySql数据库基本使用
| ├──1--数据库介绍
| ├──2--数据表的基本操作
| ├──3--where条件查询
| └──4--排序
【 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
| └──1--机器学习介绍
├──10--第十章 决策树V2.1
| ├──1--信息增益
| ├──2--特征提取
| ├──3--案例泰坦生存预测
| └──4--回归决策树
├──11--第十一章 集成学习V2.1
| ├──1--集成介绍
| ├──2--随机森林案例
| └──3--集成学习
├──12--第十二章 聚类算法V2.1
| └──1--聚类算法
├──13--第十三章 朴素贝叶斯V2.1
| └──1--朴素贝叶斯
├──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 集成学习进阶V2.1
| ├──1--XGBoost算法
| ├──2--otto案例
| ├──3--lightGBM算法
| └──4--绝地求生案例
├──2--第二章 环境安装和使用V2.1
| └──1--环境安装及使用
├──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数据结构
| ├──2--pandas基础使用
| ├──3--pandas高级使用
| └──4--电影案例分析
├──6--第六章 seabornV2.1
| ├──1--绘制统计图
| ├──2--分类数据绘图
| ├──3--NBA案例
| └──4--北京租房数据统计分析
├──666JAVA下载必看
| ├──解压密码:666java.com
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| ├──看看我.zip 14.66M
| ├──课程总结.mp4 14.73M
| ├──面试合集.txt 0.18kb
| ├──软件下载.txt 0.15kb
| ├──下载必看.txt 0.16kb
| └──资料2.zip 14.66M
├──7--第七章 K近邻算法V2.1
| ├──1--k近邻算法介绍
| ├──2--kd树
| ├──3--数据集处理
| ├──4--特征工程
| ├──5--KNN总结
| ├──6--交叉验证, 网格搜索
| └──7--案例 Facebook位置预测
├──8--第八章 线性回归V2.1
| ├──1--回归介绍
| ├──2--损失优化
| └──3--回归相关知识
└──9--第九章 逻辑回归V2.1
| ├──1--逻辑回归
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【 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
| ├──1--深度学习
| └──2--计算机视觉(CV)
├──10--第十章 图像特征提取与描述_v2.0
| ├──1--角点特征
| ├──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 视频操作_v2.0
| ├──1--视频读写
| └──2--视频追踪
├──12--第十二章 案例人脸案例_v2.0
| └──1--案例人脸案例
├──2--第二章 tensorflow入门_v2.0
| ├──1--tensorflow和keras简介
| └──2--快速入门模型
├──3--第三章 深度神经网络_v2.0
| ├──1--神经网络简介
| ├──2--常见的损失函数
| ├──3--深度学习的优化方法
| ├──4--深度学习的正则化
| ├──5--神经网络案例
| └──6--卷积神经网络CNN
├──4--第四章 图像分类_v2.0
| ├──1--图像分类简介
| ├──2--AlexNet
| ├──3--VGG
| ├──4--GoogleNet
| ├──5--ResNet
| ├──6--图像增强方法
| └──7--模型微调
├──5--第五章 目标检测_v2.0
| ├──1--目标检测概述
| ├──2--R-CNN网络基础
| ├──3--Faster-RCNN原理与实现
| ├──4--yolo系列算法
| ├──5--yoloV3案例
| └──6--SSD模型介绍
├──6--第六章 图像分割_v2.0
| ├──1--目标分割介绍
| ├──2--语义分割:FCN与Unet
| ├──3--Unet-案例
| └──4--实例分割:MaskRCNN
├──7--第七章 OpenCV简介_v2.0
| ├──1--图像处理简介
| ├──2--OpenCV简介及安装方法
| └──3--OpenCV的模块
├──8--第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
| ├──1--图像的基础操作
| └──2--算数操作
└──9--第九章 OpenCV图像处理_v2.0
| ├──1--几何变换
| ├──2--形态学操作
| ├──3--图像平滑
| ├──4--直方图
| ├──5--边缘检测
| ├──6--模版匹配和霍夫变换
| └──7--轮廓检测
【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理
└──【 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
| ├──1--项目简介
| ├──10--车流量统计
| ├──11--相机校正
| ├──12--相机校正和图像去畸变
| ├──13--车道线提取
| ├──14--透视变换
| ├──15--车道线定位与拟合
| ├──16--车道曲率与车辆偏离中心线距离
| ├──17--在视频中进行车道线检测
| ├──18--SIamese网络系列(选学)
| ├──19--跟踪效果(选学)
| ├──2--算法原理
| ├──20--数据集处理(选学)
| ├──21--网络模型搭建(选学)
| ├──22--网络模型训练(选学)
| ├──23--网络模型测试(选学)
| ├──24--网络模型应用(选学)
| ├──3--多目标跟踪
| ├──4--辅助功能
| ├──5--卡尔曼滤波
| ├──6--匈牙利算法
| ├──7--数据关联
| ├──8--SORT
| └──9--目标检测
├──2--第二章 在线医生
| ├──1--背景介绍
| ├──10--结构化数据流水线
| ├──11--非结构化数据流水线
| ├──12--任务介绍与模型选用
| ├──13--训练数据集
| ├──14--BERT中文预训练模型
| ├──15--构建RNN模型
| ├──16--进行模型训练
| ├──17--NE模型使用
| ├──18--命名实体识别介绍
| ├──19--BiLSTM介绍
| ├──2--Unit对话API使用
| ├──20--CRF介绍
| ├──21--BiLSTM+CRF模型
| ├──22--模型训练
| ├──23--模型使用
| ├──24--在线部分简要分析
| ├──25--werobot服务构建
| ├──26--主要逻辑服务
| ├──27--任务介绍与模型选用及训练数据集
| ├──28--BERT中文预训练模型1
| ├──29--微调模型
| ├──3--在线医生的总体架构
| ├──30--进行模型训练1
| ├──31--模型部署
| ├──32--系统联调与测试
| ├──4--总体架构中的工具介绍
| ├──5--neo4j简介
| ├──6--neo4j图数据库的安装
| ├──7--Cypher介绍与使用
| ├──8--在Python中使用neo4j
| └──9--离线部分简要分析
├──3--第三章 智能文本分类系统
| ├──1--整体系统搭建
| ├──2--构建标签词汇图谱
| ├──3--特征工程和fasttext模型训练
| ├──4--多模型训练和预测
| ├──5--系统联调和测试
| ├──6--泛娱乐推荐介绍
| ├──7--召回模块
| └──8--排序模块
└──4--第四章 实时人脸识别检测项目
| ├──1--人脸识别
| ├──2--口罩检测
| ├──3--Dlib模型训练
| ├──4--活体检测
| └──5--属性识别
【 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
| ├──1--自动编码器历史与应用介绍
| ├──2--构建自动编码器
| ├──3--自动编码器改进技巧
| └──4--变分自动编码器
├──10--第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波
| └──1--贝叶斯方法实现及粒子滤波
├──11--第十一章 深度强化学习
| ├──1--强化学习
| ├──2--Q-learning算法
| └──3--Deep Q-Network
├──2--第二章 图像分割应用
| └──1--图像分割应用介绍
├──3--第三章 生成对抗学习
| └──1--生成对抗学习
├──4--第四章 算法进阶迁移学习
| └──1--迁移学习介绍
├──5--第五章 模型可解释
| └──1--模型可解释
├──6--第六章 模型压缩
| └──1--模型压缩
├──7--第七章 终生学习
| └──1--终生学习
├──8--第八章 算法进阶进化学习
| └──1--进化学习
└──9--第九章 贝叶斯方法
| └──1--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.zip 1.94G
【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付
└──第一章 1-人脸支付
| ├──0-1 项目背景介绍
| ├──0-2 人脸检测子任务
| ├──0-3 人脸姿态估计
| ├──0-4 人脸多任务
| ├──0-5 人脸识别
| └──0-6 项目集成
【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
| ├──0-1 文本摘要项项目背景介绍
| ├──0-10 模型的预测
| ├──0-11 词向量的单独训练
| ├──0-12 模型的优化
| ├──0-13 PGN架构
| ├──0-14 数据预处理
| ├──0-15 PGN数据特殊性分析
| ├──0-16 迭代器和类的实现
| ├──0-17 PGN模型的搭建
| ├──0-18 PGN模型训练
| ├──0-19 PGN模型预测
| ├──0-2 项目中的数据集初探
| ├──0-20 评估方法介绍
| ├──0-21 BLEU算法理论
| ├──0-22 ROUGE算法理论
| ├──0-23 ROUGE算法实现
| ├──0-24 coverage机制原理
| ├──0-25 coverage模型类实现
| ├──0-26 coverage训练和预测
| ├──0-27 Beam-search原理介绍
| ├──0-28 Beam-search模型类实现
| ├──0-29 TF-IDF算法原理和实现
| ├──0-3 TextRank算法理论基础
| ├──0-30 单词替换法的类实现
| ├──0-31 单词替换法的训练和评估
| ├──0-32 回译数据法实现和评估
| ├──0-33 半监督学习法原理和实现
| ├──0-34 训练策略原理和实现
| ├──0-35 模型转移实现
| ├──0-36 GPU优化原理和实现
| ├──0-37 CPU优化原理和实现
| ├──0-38 Flask实现模型部署
| ├──0-4 TextRank算法实现模型
| ├──0-5 seq2seq架构
| ├──0-6 seq3seq架构
| ├──0-7 工具函数的实现
| ├──0-8 模型类的搭建
| └──0-9 模型的训练
【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
| ├──0-1 类定义及类属性使用
| ├──0-2 魔法方法
| ├──0-3 案例-面向对象
| ├──0-4 面向对象封装与继承
| ├──0-5 面向对象多态
| └──0-6 类属性方法
└──第一章 1-python基础编程
| ├──0-1 python开发环境搭建
| ├──0-10 循环else
| ├──0-11 字符串定义切片
| ├──0-12 字符串查找,替换,合并
| ├──0-13 列表定义及使用
| ├──0-14 元祖定义及使用
| ├──0-15 字典定义及使用
| ├──0-16 案例-学生管理系统(一)
| ├──0-17 集合定义及使用
| ├──0-18 公共方法与推导式
| ├──0-19 函数基本使用
| ├──0-2 Python注释与变量
| ├──0-20 函数基本使用替代视频(04,05,06)
| ├──0-21 函数作用域
| ├──0-22 不定长参数与组包拆包
| ├──0-23 案例-学生管理系统(二)
| ├──0-24 基础加强练习
| ├──0-25 可变类型及非可变类型
| ├──0-26 递推
| ├──0-27 递归
| ├──0-28 lambda表达式
| ├──0-29 文件基本操作
| ├──0-3 Python数据类型
| ├──0-30 文件操作案例
| ├──0-31 案例-学生管理系统(三)
| ├──0-32 python异常处理
| ├──0-33 python模块与包
| ├──0-34 案例-飞机大战
| ├──0-4 Python格式化输出
| ├──0-5 Python运算符
| ├──0-6 Python分支语句
| ├──0-7 while循环
| ├──0-8 while循环案例
| └──0-9 for循环及案例
【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级(更新)
├──第二章 2-SQL基础
| ├──0-1 数据库基础
| ├──0-2 SQL语言基础
| ├──0-3 SQL约束
| ├──0-4 SQL聚合
| ├──0-5 SQL多表查询
| └──0-6 SQL高阶特性
├──第三章 3-Python编程进阶
| ├──0-1 函数的闭包
| ├──0-10 进程
| ├──0-11 线程
| ├──0-12 进程线程对比
| ├──0-13 With上下文管理器
| ├──0-14 Python生成器
| ├──0-15 Python中深浅拷贝
| ├──0-16 Python中正则表达式
| ├──0-17 正则表达式扩展
| ├──0-18 FastAPI搭建Web服务器
| ├──0-19 Python爬虫
| ├──0-2 装饰器
| ├──0-3 PyMySQL
| ├──0-4 HTML基础
| ├──0-5 CSS基础
| ├──0-6 Socket网络编程
| ├──0-7 TCP服务器开发
| ├──0-8 静态Weeb服务器
| └──0-9 FastAPI
└──第一章 1-Linux基础
| ├──0-1 Linux基础
| ├──0-2 Linux终端基本使用
| ├──0-3 Linux常用命令(1)
| └──0-4 Linux常用命令(2)
【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
| ├──0-1 决策树算法
| ├──0-2 朴素贝叶斯算法
| ├──0-3 SVM算法
| ├──0-4 聚类算法
| ├──0-5 集成学习算法
| └──0-6 机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看)
└──第一章 1-机器学习基础算法
| ├──0-1 人工智能原理基础
| ├──0-2 KNN算法
| ├──0-3 线性回归
| └──0-4 逻辑回归
【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
| ├──01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4 100.88M
| ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4 134.81M
| ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4 134.81M
| ├──03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4 132.24M
| ├──04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程(1).mp4 43.91M
| ├──04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程.mp4 43.91M
| ├──05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程(输入层到隐藏层)(1).mp4 38.46M
| ├──05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程(输入层到隐藏层).mp4 38.46M
| ├──06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程(隐藏层到输出层)(1).mp4 19.99M
| ├──06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程(隐藏层到输出层).mp4 19.99M
| ├──07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp4 49.95M
| ├──08-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-输出层权值的更新.mp4 65.37M
| ├──09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp4 63.39M
| ├──10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4 155.78M
| ├──11-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(1)-任务介绍.mp4 51.45M
| ├──12-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(2)-数据接获取与可视化.mp4 149.87M
| ├──13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp4 27.15M
| ├──14-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4 107.98M
| ├──15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4 131.99M
| ├──16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建(输入流).mp4 28.44M
| ├──17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建(中间流).mp4 29.77M
| ├──18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建(输出流).mp4 41.05M
| ├──19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4 121.96M
| ├──20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp4 22.20M
| └──21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4 143.40M
【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)
└──【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-虚拟机环境
| ├──01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf 3.78M
| ├──01-阶段1-3(python基础 、python高级、机器学习).zip 2.22G
| ├──AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf 646.33kb
| └──Azure机器学习模型搭建实验(1).doc 1.70M
├──02-阶段4 (计算机视觉CV) 阶段6 (CV项目)
| ├──02-虚拟机环境
| └──02-阶段4 (计算机视觉CV) 阶段6 (CV项目).zip 439.07M
├──03-阶段5(自然语言处理NLP)、阶段6(NLP项目)
| ├──02-NLP虚拟机环境
| └──03-阶段5(自然语言处理NLP)、阶段6(NLP项目).zip 10.50G
├──阶段测试题
| ├──阶段1—测试
| ├──阶段2—测试
| ├──阶段3—测试
| ├──阶段4—测试
| ├──阶段5—测试
| └──.DS_Store 6.00kb
├──Iris数据集
| ├──iris.csv 4.86kb
| └──iris.txt 4.85kb
├──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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