2024黑m人工智能AI
├──1、主课程阶段
| ├──01、阶段一 人工智能Python基础
| | ├──1–第一章 计算机组成原理
| | ├──10–第十章 公共方法
| | ├──11–第十一章 函数
| | ├──12–第十二章 函数强化
| | ├──13–第十三章 文件操作
| | ├──14–第十四章 面向对象
| | ├──15–第十五章 异常
| | ├──16–第十六章 模块
| | ├──17–第十七章 学生管理系统(面向对象版)
| | ├──2–第二章 python基础语法
| | ├──3–第三章 判断语句
| | ├──4–第四章 循环语句
| | ├──5–第五章 字符串
| | ├──6–第六章 列表
| | ├──7–第七章 元组
| | ├──8–第八章 字典
| | └──9–第九章 集合
| ├──02、阶段二 人工智能Python高级
| | ├──1–第一章 Linux基础命令
| | ├──10–第十章 MySqL数据库高级使用
| | ├──2–第二章 Linux高级命令
| | ├──3–第三章 多任务编程
| | ├──4–第四章 网络编程
| | ├──5–第五章 HTTP协议和静态服务器
| | ├──6–第六章 闭包,装饰器及python高级语法
| | ├──7–第七章 正则表达式
| | ├──8–第八章 数据结构与算法
| | └──9–第九章 MySql数据库基本使用
| ├──03、阶段三 人工智能机器学习
| | ├──1–第一章 机器学习概述V2.1
| | ├──10–第十章 决策树V2.1
| | ├──11–第十一章 集成学习V2.1
| | ├──12–第十二章 聚类算法V2.1
| | ├──13–第十三章 朴素贝叶斯V2.1
| | ├──14–第十四章 SVM算法V2.1
| | ├──15–第十五章 EM算法V2.1
| | ├──16–第十六章 HMM算法V2.1
| | ├──17–第十七章 集成学习进阶V2.1
| | ├──2–第二章 环境安装和使用V2.1
| | ├──3–第三章 matplotlibV2.1
| | ├──4–第四章 numpyV2.1
| | ├──5–第五章 pandasV2.1
| | ├──6–第六章 seabornV2.1
| | ├──7–第七章 K近邻算法V2.1
| | ├──8–第八章 线性回归V2.1
| | └──9–第九章 逻辑回归V2.1
| ├──04、阶段四 计算机视觉与图像处理
| | ├──1–第一章 课程简介_v2.0
| | ├──10–第十章 图像特征提取与描述_v2.0
| | ├──11–第十一章 视频操作_v2.0
| | ├──12–第十二章 案例人脸案例_v2.0
| | ├──2–第二章 tensorflow入门_v2.0
| | ├──3–第三章 深度神经网络_v2.0
| | ├──4–第四章 图像分类_v2.0
| | ├──5–第五章 目标检测_v2.0
| | ├──6–第六章 图像分割_v2.0
| | ├──7–第七章 OpenCV简介_v2.0
| | ├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
| | └──9–第九章 OpenCV图像处理_v2.0
| ├──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【海量资源:】.zip 20.86G
| ├──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
| ├──07、阶段七 人工智能面试强化(赠送)
| | ├──1–第一章 自动编码器
| | ├──10–第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波
| | ├──11–第十一章 深度强化学习
| | ├──2–第二章 图像分割应用
| | ├──3–第三章 生成对抗学习
| | ├──4–第四章 算法进阶迁移学习
| | ├──5–第五章 模型可解释
| | ├──6–第六章 模型压缩
| | ├──7–第七章 终生学习
| | ├──8–第八章 算法进阶进化学习
| | └──9–第九章 贝叶斯方法
| └──08、人工智能资料课件
| | ├──AI基础班常用软件
| | ├──VMware及Ubuntu安装
| | ├──更新后的文件
| | ├──阶段1-人工智能python基础
| | ├──阶段2-人工智能python高级
| | ├──阶段3-人工智能机器学习
| | ├──阶段4-计算机视觉与图像处理
| | ├──阶段5:自然语言处理与NLP
| | ├──阶段6-人工智能项目实战
| | ├──阶段7-算法强化
| | ├──人工智能课件补充(找不到的这里面拿)
| | ├──深度学习与CV讲义(讲义1-7)
| | ├──虚拟机
| | ├──05-ssh的安装和使用.zip 39.31M
| | └──garbage_classify_data(课程所有的数据集).zip 542.03M
└──2、课外拓展阶段
| ├──【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】01、阶段一 HR面试技巧(1)
| | └──【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
| ├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付(1)
| | └──第一章 1-人脸支付
| ├──【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
| | └──第一章 1-python基础编程
| ├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级(更新)
| | ├──第二章 2-SQL基础
| | ├──第三章 3-Python编程进阶
| | └──第一章 1-Linux基础
| ├──【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
| | └──第一章 1-机器学习基础算法
| ├──【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

免责声明:本网站所收集的所有资源均来自网络,仅供私下交流学习之用,我们作为资源的整理方,所有资源均来自互联网的优秀作者们,版权归原作者或企业所有。任何涉及到商业目的的均不能使用,否则产生的一切后果由您自行承担,我们提供资源但是不对任何资源负法律责任,所有资源请在你下载后24小时删除。
985it资源网 » 2024黑m人工智能AI

常见问题FAQ

免费下载或者VIP会员专享资源能否直接商用?
本站所有资源版权均属于原作者所有,这里所提供资源均只能用于参考学习用,请勿直接商用。若由于商用引起版权纠纷,一切责任均由使用者承担。更多说明请参考 VIP介绍。
开通VIP 享更多特权,建议使用QQ登录