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百戰程序員-AI算法工程師就業班2022年價值18980元網盤分享

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百戰程序員-AI算法工程師就業班2022年價值18980元

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  • 視頻資源大?。?1.9 GB 更新時間:2022-11-18
  • 類型:AI算法 觀看方式:百度網盤
  • 類別:>電腦教程 > 語言匯編Tags:
  • 提醒:開通VIP會員全站免費學 推薦星級:

百戰程序員-AI算法工程師就業班2022年價值18980元資源簡介:

課程大綱

├──1–人工智能基礎-快速入門

|? ?├──1–人工智能就業、薪資、各行業應用

|? ?└──2–機器學習和深度學習、有監督和無監督

├──10–機器學習與大數據-Kaggle競賽實戰

|? ?├──1–藥店銷量預測案例

|? ?└──2–網頁分類案例

├──11–機器學習與大數據-海量數據挖掘工具

|? ?├──1–Spark計算框架基礎

|? ?├──2–Spark計算框架深入

|? ?└──3–Spark機器學習MLlib和ML模塊

├──12–機器學習與大數據-推薦系統項目實戰

|? ?├──1–推薦系統–流程與架構

|? ?├──2–推薦系統–數據預處理和模型構建評估實戰

|? ?└──3–推薦系統–模型使用和推薦服務

├──13–深度學習-原理和進階

|? ?├──1–神經網絡算法

|? ?├──2–TensorFlow深度學習工具

|? ?└──3–反向傳播推導_Python代碼實現神經網絡

├──14–深度學習-圖像識別原理

|? ?├──1–卷積神經網絡原理

|? ?├──2–卷積神經網絡優化

|? ?├──3–經典卷積網絡算法

|? ?├──4–古典目標檢測

|? ?└──5–現代目標檢測之FasterRCNN

├──15–深度學習-圖像識別項目實戰

|? ?├──1–車牌識別

|? ?├──2–自然場景下的目標檢測及源碼分析

|? ?└──3–圖像風格遷移

├──16–深度學習-目標檢測YOLO(V1-V4全版本)實戰

|? ?├──1–YOLOv1詳解

|? ?├──2–YOLOv2詳解

|? ?├──3–YOLOv3詳解

|? ?├──4–YOLOv3代碼實戰

|? ?└──5–YOLOv4詳解

├──17–深度學習-語義分割原理和實戰

|? ?├──1–上采樣_雙線性插值_轉置卷積

|? ?├──2–醫療圖像UNet語義分割

|? ?└──3–蒙版彈幕MaskRCNN語義分割

├──18–深度學習-人臉識別項目實戰

├──19–深度學習-NLP自然語言處理原理和進階

|? ?├──1–詞向量與詞嵌入

|? ?├──2–循環神經網絡原理與優化

|? ?├──3–從Attention機制到Transformer

|? ?└──4–ELMO_BERT_GPT

├──2–人工智能基礎-Python基礎

|? ?├──1–Python開發環境搭建

|? ?└──2–Python基礎語法

├──20–深度學習-NLP自然語言處理項目實戰

|? ?├──1–詞向量

|? ?├──2–自然語言處理–情感分析

|? ?├──3–AI寫唐詩

|? ?├──4–Seq2Seq聊天機器人

|? ?├──5–實戰NER命名實體識別項目

|? ?├──6–BERT新浪新聞10分類項目

|? ?└──7–GPT2聊天機器人

├──21–深度學習-OCR文本識別

├──24–【加課】Pytorch項目實戰

|? ?├──1–PyTorch運行環境安裝_運行環境測試

|? ?├──2–PyTorch基礎_Tensor張量運算

|? ?├──3–PyTorch卷積神經網絡_實戰CIFAR10

|? ?├──4–PyTorch循環神經網絡_詞性標注

|? ?└──5–PyTorch編碼器解碼器_機器翻譯

├──25–【加課】百度飛槳PaddlePaddle實戰【新增】

|? ?├──1–PaddlePaddle框架安裝_波士頓房價預測

|? ?├──2–PaddlePaddle卷積網絡_病理性近視識別

|? ?├──3–PaddleDetection工具_PCB電路板缺陷檢測

|? ?├──4–PaddleOCR工具_車牌識別(目標檢測+CRNN+CTCLoss)

|? ?├──5–PaddleNLP模塊_物流信息提取(BiGRU+CRF)

|? ?└──6–PaddleNLP模塊_物流信息提取(ERNIE版)

├──26–【加課】Linux 環境編程基礎

|? ?└──1–Linux

├──27–【加課】算法與數據結構

|? ?└──1–算法與數據結構

├──3–人工智能基礎-Python科學計算和可視化

|? ?├──1–科學計算模型Numpy

|? ?├──2–數據可視化模塊

|? ?└──3–數據處理分析模塊Pandas

├──31–【加課】 強化學習【新增】

|? ?├──1–Q-Learning與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–人工智能基礎-高等數學知識強化

|? ?├──1–數學內容概述

|? ?├──2–一元函數微分學

|? ?├──3–線性代數基礎

|? ?├──4–多元函數微分學

|? ?├──5–線性代數高級

|? ?├──6–概率論

|? ?└──7–最優化

├──5–機器學習-線性回歸

|? ?├──1–多元線性回歸

|? ?├──2–梯度下降法

|? ?├──3–歸一化

|? ?├──4–正則化

|? ?└──5–Lasso回歸_Ridge回歸_多項式回歸

├──6–機器學習-線性分類

|? ?├──1–邏輯回歸

|? ?├──2–Softmax回歸

|? ?├──3–SVM支持向量機算法

|? ?└──4–SMO優化算法

├──7–機器學習-無監督學習

|? ?├──1–聚類系列算法

|? ?├──2–EM算法和GMM高斯混合模型

|? ?└──3–PCA降維算法

├──8–機器學習-決策樹系列

|? ?├──1–決策樹

|? ?├──2–集成學習和隨機森林

|? ?├──3–GBDT

|? ?└──4–XGBoost

├──9–機器學習-概率圖模型

|? ?├──1–貝葉斯分類

|? ?├──2–HMM算法

|? ?└──3–CRF算法

└──課件

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