【年度钻石会员】人工智能AI进阶|2022年|价值11980元|重磅首发|完结

人工智能趋势
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。人工智能连续四年成为大学最热门专业！！！ 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。

学完收获：

能够熟练掌握Python开发的通用技术和框架，具备人工智能领域内机器学习，深度学习，计算机视觉和自然语言处理业务分析及开发的能力，同时培养学生使用AI算法构建业务流的能力和针对特定算法进行实用化、拓展化的再创新能力，从而足以胜任算法工程师等相关AI职位。百万年薪不是梦！！！

〖课程截图〗:

〖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
• | ├──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
• | | ├──海量优质it资源.url 0.05kb
• | | ├──课程总结.mp4 14.73M
• | | └──资料2.zip 14.66M
• ├──【 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.zip 20.86G
• ├──【 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.zip 6.64G
• | ├──2–第二章 在线医生.zip 7.74G
• | ├──3–第三章 智能文本分类系统.zip 2.69G
• | └──4–第四章 实时人脸识别检测项目.zip 6.07G
• ├──【 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.zip 1.83G
• ├──【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）.zip 20.49G
• └──人工智能课件
• | ├──01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）
• | | ├──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
• | | ├──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-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）
• | | └──02-虚拟机环境
• | ├──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）
• | ├──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