人工智能顶级实战工程师就业课程 人工智能基础到实战全套教程【37.3G】

人工智能顶级实战工程师就业课程 人工智能基础到实战全套教程【37.3G】

其他IT教程网友投稿2020-02-12 19:02:42661

人工智能顶级实战工程师就业课程 人工智能基础到实战全套教程【37.3G】 深度学习 python 人工智能 其他IT教程 第1张

课程目录:

1、数学基础(1)
2、python基础(1)
2、数学基础(2)
3、python高级应用
4、python高级应用(2)
5、机器学习(1)
6、机器学习(2)
7、机器学习(3)
8、机器学习(4)
9、机器学习(5)
10、数据挖掘与项目实战(1)
10、自然语言处理(1)
11、企业项目实战
11、数据挖掘与项目实战(2)
12、深度学习(1)
13、深度学习(2)
14、深度学习(3)
15、自然语言处理
16、图像处理(1)
17、图像处理(2)
18、企业项目实战

详细课程目录

│  
├─10、数据挖掘与项目实战(1)
│  │  malkov.py
│  │  [20180401]_隐马尔科夫算法模型.zip
│  │  周日讲解项目_垃圾邮件拦截过滤系统.pdf
│  │  金融反欺诈模型.pdf
│  │  音乐系统文件分类.pdf
│  │  
│  ├─第十周01
│  │      01主题模型.mp4
│  │      02主题模型坐标轴下降.mp4
│  │      03lda.mp4
│  │      04数据清洗.mp4
│  │      05二值化.mp4
│  │      06特征选择.mp4
│  │      07lda数据清洗.mp4
│  │      
│  └─第十周02
│          01.mp4
│          02.mp4
│          03.mp4
│          04.mp4
│          
├─10、自然语言处理(1)
│  ├─聊天机器人(3)
│  │      第1课 聊天机器人的基础模型与综述.mp4
│  │      第2课 NLP基础及扫盲.mp4
│  │      第3课 后半部分.mp4
│  │      第3课 用基础机器学习方法制作聊天机器人(后30min有遮挡后续补录下).mp4
│  │      第4课 深度学习基础及扫盲.mp4
│  │      第5课 深度学习聊天机器人原理.mp4
│  │      第6课 用深度学习方法制作聊天机器人 - 七月在线.mp4
│  │      第7课 图像与文本的完美结合:看图回答VQA.mp4
│  │      第8课 简单易用的聊天机器人开发平台与展望.mp4
│  │      课件+资料.rar
│  │      
│  ├─自然语言处理班(2)
│  │  │  1 NLP基础技能.mp4
│  │  │  2 从语言模型到朴素贝叶斯.mp4
│  │  │  3.LDA主题模型.mp4
│  │  │  4.基于统计的翻译系统.mp4
│  │  │  5.隐马尔科夫模型及其应用.mp4
│  │  │  6.深度学习与NLP简单应用.mp4
│  │  │  自然语言第五讲后20分钟补充.mp4
│  │  │  
│  │  ├─7.词向量表示与文本分类
│  │  │      第7课 词向量与相关应用 - 七月在线.ts
│  │  │      词向量、word2vec、sense2vec与相关应用.pdf
│  │  │      
│  │  ├─8.条件随机场与应用
│  │  │      crf.zip
│  │  │      CRF分词.pdf
│  │  │      从最大熵看LR.pdf
│  │  │      最大熵模型.pdf
│  │  │      条件随机场(公式版).pdf
│  │  │      条件随机场(初学版).pdf
│  │  │      第8课 条件随机场与应用 - 七月在线.ts
│  │  │      
│  │  └─课件资料
│  │          DLinNLP.zip
│  │          Lecture_1.zip
│  │          Lecture_2.zip
│  │          statiscal_machine_translation.zip
│  │          主题模型课件与资料.zip
│  │          课件:HMM.zip
│  │          
│  └─自然语言处理(1)
│      │  第1课 NLP理论基础.mp4
│      │  第2课 Word2Vec理论基础.mp4
│      │  第3课 Word2Vec实战案例课Kaggle竞赛案例.mp4
│      │  第4课 从Word2Vec到FastText的新发展+案例.mp4
│      │  课件资料.rar
│      │  
│      └─配套软件
│              kaggle-data.rar
│              kaggle-word2vec-ipynb.zip
│              lastfm-dataset-1K(3).tar.gz
│              
├─11、企业项目实战
│  └─AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
│          4.6、学员分布情况数据展示_tableau.7z
│          
├─11、数据挖掘与项目实战(2)
│      01.mp4
│      垃圾邮件拦截过滤系统.pdf
│      金融01.mp4
│      金融02.mp4
│      金融03.mp4
│      金融04.mp4
│      金融05.mp4
│      金融反欺诈模型.pdf
│      音乐02.mp4
│      音乐03.mp4
│      音乐系统文件分类.pdf
│      
├─12、深度学习(1)
│      01.mp4
│      02.mp4
│      03.mp4
│      03人工智能数学基础之概率论和数理统计(置信区间和假设检验)(5.4).pdf
│      04.mp4
│      05.mp4
│      05_随堂代码.zip
│      06.mp4
│      07.mp4
│      1_TensorFlow基础.pdf
│      AI03&AI04周末授课课件.zip
│      [20180505]_TensorFlow介绍.zip
│      笔记-0505.txt
│      
├─13、深度学习(2)
│  └─十三周
│          01.mp4
│          02.mp4
│          03.mp4
│          04.mp4
│          05.mp4
│          06.mp4
│          07.mp4
│          08.mp4
│          2_深度学习概述.pdf
│          3_卷积神经网络(CNN) .pdf
│          
├─14、深度学习(3)
│  └─十四周
│          01.mp4
│          02.mp4
│          03.mp4
│          04.mp4
│          05.mp4
│          06.mp4
│          [20180513]_CNN一.zip
│          [20180519]_CNN二.zip
│          
├─15、自然语言处理
│      01.mp4
│      02.mp4
│      03.mp4
│      04.mp4
│      05.mp4
│      06.mp4
│      07.mp4
│      08.mp4
│      09.mp4
│      1 目标检测.pdf
│      10.mp4
│      11.mp4
│      12.mp4
│      13.mp4
│      
├─16、图像处理(1)
│      01.mp4
│      02.mp4
│      03.mp4
│      04.mp4
│      05.mp4
│      06.mp4
│      07.mp4
│      08.mp4
│      1 目标检测.pdf
│      目标检测.pptx
│      目标检测备课.pdf
│      
├─17、图像处理(2)
│      01.mp4
│      02.mp4
│      03.mp4
│      04.mp4
│      05.mp4
│      06.mp4
│      07.mp4
│      5Seq2Seq (1).pptx
│      
├─18、企业项目实战
│  ├─AI大数据互联网电影智能推荐(第一季)
│  │      AI大数据互联网电影智能推荐.mp4
│  │      
│  └─AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
│          AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季).mp4
│          
├─1、数学基础(1)
│      01人工智能数学基础之数据分析1.13.pdf
│      01函数.avi
│      02人工智能数学基础之矩阵和线性代数1.14.pdf
│      02极限.avi
│      03函数极限.avi
│      04函数极限性质和两个极限.avi
│      05导数49分11s后重复不要看.avi
│      06导数应用.avi
│      07泰勒公式.avi
│      08多元函数极限.avi
│      09多元函数偏导.avi
│      10线性代数向量运算.avi
│      11方向导数梯度.avi
│      12常见矩阵变换和计算.avi
│      13行列式和矩阵的逆.avi
│      14矩阵初等变换计算.avi
│      
├─2、python基础(1)
│      学习PPT.rar
│      第01节课-软件安装.rar
│      第02节课-变量数据类型.rar
│      第03节课-数据类型02.rar
│      第04节课-字符串、字典、列表.rar
│      第05节课-if.rar
│      第06节课-while循环.rar
│      第07节课-跳转语句-for循环.rar
│      第08课-循环练习题讲解.rar
│      第09课-函数(一).rar
│      第10课-函数(二).rar
│      第11课-函数(三).rar
│      第12课-函数(四).rar
│      第13课-面向对象.rar
│      第14课-面向对象(二).rar
│      第15课-模块和包.rar
│      第16课.rar
│      第17课-异常与time模块.rar
│      第18课-进程线程.rar
│      第19节课-numpy与pandas.rar
│      第20节课-matpotlib.rar
│      课外阅读资料.rar
│      
├─2、数学基础(2)
│      03人工智能数学基础之概率论和数理统计1.19.pdf
│      10数字特征.avi
│      11中心距,峰度,最大似然.avi
│      1矩阵等价变换.avi
│      2线性方程组的解.avi
│      3特征值特征向量,奇异矩阵,矩阵分解.avi
│      4古典概率条件概率.avi
│      5贝叶斯公式.avi
│      6随机变量.avi
│      7离散变量分布.avi
│      8连续变量分布.avi
│      9连续型随机分布.avi
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│      版权说明.txt
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│      
├─3、python高级应用
│      3、python高级应用.rar
│      
├─4、python高级应用(2)
│      00正则表达式.avi
│      01正则练习.avi
│      02爬虫.avi
│      03爬虫.avi
│      04爬虫案例.avi
│      04爬虫案例2.avi
│      05爬虫.avi
│      06爬虫.avi
│      07知识点回顾.avi
│      08案例1.avi
│      08案例2.avi
│      09智联招聘案例.avi
│      10智联招聘.avi
│      11智联招聘.avi
│      12QQ音乐.avi
│      20180205_QQ音乐第一弹.txt
│      cn-blogs.py
│      qq_music.py
│      zhilian.py
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│      版权说明.txt
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│      
├─5、机器学习(1)
│  ├─机器学习
│  │      01最大似然.avi
│  │      02哑编码.avi
│  │      0301.avi
│  │      03线性回归.avi
│  │      04家用电量预测.avi
│  │      05.avi
│  │      05_随堂代码.zip
│  │      06.avi
│  │      07.avi
│  │      08.avi
│  │      091.avi
│  │      KNN.pdf
│  │      [20180303]_回归算法03_随堂笔记.zip
│  │      [20180303]_回归算法05_随堂代码.zip
│  │      决策树.pdf
│  │      回归算法.pdf
│  │      更多免费IT教程.url
│  │      版权说明.txt
│  │      聚米学院.url
│  │      
│  └─概述
│      │  01基础回顾.avi
│      │  02基础回顾.avi
│      │  03机器学习概述.avi
│      │  04机器学习概述.avi
│      │  05机器学习概述.avi
│      │  06机器学习概述.avi
│      │  07机器学习概述.avi
│      │  数学基础python回顾.pdf
│      │  更多免费IT教程.url
│      │  版权说明.txt
│      │  聚米学院.url
│      │  课件.pdf
│      │  
│      ├─03_随堂笔记
│      │      |-+|--|-++?|-|G-++?-0225.png
│      │      |-+|-0225.txt
│      │      
│      └─05_随堂代码
│              01_|||+--+|+?ú|-++?|-||+?-+-±.ipynb
│              02_|||+--+|+?ú||=+G+e+++G+e+++G.ipynb
│              
├─6、机器学习(2)
│      01回顾.mp4
│      02softmax.mp4
│      03比特化.mp4
│      04决策树.mp4
│      05.mp4
│      06.mp4
│      09.mp4
│      10.mp4
│      11.mp4
│      12.mp4
│      7.mp4
│      8.mp4
│      [20180310]_决策树、集成学习.zip
│      [20180311]_集成学习:随机森林、GBDT、XGBoost_课件PPT.zip
│      [20180311]_集成学习:随机森林、GBDT、XGBoost_随堂代码.zip
│      [20180311]_集成学习:随机森林、GBDT、XGBoost_随堂笔记.zip
│      知识回顾.png
│      
├─7、机器学习(3)
│      01回顾.mp4
│      02kmeans算法.mp4
│      03kmeans.mp4
│      04birch.mp4
│      05回顾.mp4
│      06聚类.mp4
│      07回顾.mp4
│      08svm.mp4
│      09svm.mp4
│      [20180317]_聚类算法_随堂代码.zip
│      [20180317]_聚类算法_随堂笔记.zip
│      [20180317]_聚类算法_随堂课件.zip
│      [20180318]_聚类算法&SVM.zip
│      [20180319]_机器学习答疑05.zip
│      
├─8、机器学习(4)
│      01回顾.mp4
│      02svm.mp4
│      03svm.mp4
│      04多分类.mp4
│      05回顾.mp4
│      06高斯朴素贝叶斯.mp4
│      07贝叶斯网络.mp4
│      08EM算法.mp4
│      09EM.mp4
│      [20180324]_SVM、多分类及多标签分类算法.zip
│      [20180325]_贝叶斯算法、EM算法.zip
│      多分类及多标签分类算法.pdf
│      
└─9、机器学习(5)
        01马尔科夫.mp4
        02马尔科夫.mp4
        03HMM.mp4
        04HMM后向算法.mp4
        05HMM案例.mp4
        06HMM案例.mp4

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