百战程序员-AI算法工程师就业班2022年价值18980元资源简介: 课程大纲 ├──1--人工智能基础-快速入门 | ├──1--人工智能就业、薪资、各行业应用 | └──2--机器学习和深度学习、有监督和无监督 ├──10--机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战 | ├──1--药店销量预测案例 | └──2--网页分类案例 ├──11--机器学习与大数据-海量数据挖掘工具 | ├──1--Spark计算框架基础 | ├──2--Spark计算框架深入 | └──3--Spark机器学习MLlib和ML模块 ├──12--机器学习与大数据-推荐系统项目实战 | ├──1--推荐系统--流程与架构 | ├──2--推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战 | └──3--推荐系统--模型使用和推荐服务 ├──13--深度学习-原理和进阶 | ├──1--神经网络算法 | ├──2--TensorFlow深度学习工具 | └──3--反向传播推导_Python代码实现神经网络 ├──14--深度学习-图像识别原理 | ├──1--卷积神经网络原理 | ├──2--卷积神经网络优化 | ├──3--经典卷积网络算法 | ├──4--古典目标检测 | └──5--现代目标检测之FasterRCNN ├──15--深度学习-图像识别项目实战 | ├──1--车牌识别 | ├──2--自然场景下的目标检测及源码分析 | └──3--图像风格迁移 ├──16--深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战 | ├──1--YOLOv1详解 | ├──2--YOLOv2详解 | ├──3--YOLOv3详解 | ├──4--YOLOv3代码实战 | └──5--YOLOv4详解 ├──17--深度学习-语义分割原理和实战 | ├──1--上采样_双线性插值_转置卷积 | ├──2--医疗图像UNet语义分割 | └──3--蒙版弹幕MaskRCNN语义分割 ├──18--深度学习-人脸识别项目实战 ├──19--深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶 | ├──1--词向量与词嵌入 | ├──2--循环神经网络原理与优化 | ├──3--从Attention机制到Transformer | └──4--ELMO_BERT_GPT ├──2--人工智能基础-Python基础 | ├──1--Python开发环境搭建 | └──2--Python基础语法 ├──20--深度学习-NLP自然语言处理项目实战 | ├──1--词向量 | ├──2--自然语言处理--情感分析 | ├──3--AI写唐诗 | ├──4--Seq2Seq聊天机器人 | ├──5--实战NER命名实体识别项目 | ├──6--BERT新浪新闻10分类项目 | └──7--GPT2聊天机器人 ├──21--深度学习-OCR文本识别 ├──24--【加课】Pytorch项目实战 | ├──1--PyTorch运行环境安装_运行环境测试 | ├──2--PyTorch基础_Tensor张量运算 | ├──3--PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10 | ├──4--PyTorch循环神经网络_词性标注 | └──5--PyTorch编码器解码器_机器翻译 ├──25--【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】 | ├──1--PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测 | ├──2--PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别 | ├──3--PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测 | ├──4--PaddleOCR工具_车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss) | ├──5--PaddleNLP模块_物流信息提取(BiGRU+CRF) | └──6--PaddleNLP模块_物流信息提取(ERNIE版) ├──26--【加课】Linux 环境编程基础 | └──1--Linux ├──27--【加课】算法与数据结构 | └──1--算法与数据结构 ├──3--人工智能基础-Python科学计算和可视化 | ├──1--科学计算模型Numpy | ├──2--数据可视化模块 | └──3--数据处理分析模块Pandas ├──31--【加课】 强化学习【新增】 | ├──1--Q-Learning与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--人工智能基础-高等数学知识强化 | ├──1--数学内容概述 | ├──2--一元函数微分学 | ├──3--线性代数基础 | ├──4--多元函数微分学 | ├──5--线性代数高级 | ├──6--概率论 | └──7--最优化 ├──5--机器学习-线性回归 | ├──1--多元线性回归 | ├──2--梯度下降法 | ├──3--归一化 | ├──4--正则化 | └──5--Lasso回归_Ridge回归_多项式回归 ├──6--机器学习-线性分类 | ├──1--逻辑回归 | ├──2--Softmax回归 | ├──3--SVM支持向量机算法 | └──4--SMO优化算法 ├──7--机器学习-无监督学习 | ├──1--聚类系列算法 | ├──2--EM算法和GMM高斯混合模型 | └──3--PCA降维算法 ├──8--机器学习-决策树系列 | ├──1--决策树 | ├──2--集成学习和随机森林 | ├──3--GBDT | └──4--XGBoost ├──9--机器学习-概率图模型 | ├──1--贝叶斯分类 | ├──2--HMM算法 | └──3--CRF算法 └──课件 ![]() ![]() ![]() ![]()
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