百战程序员 AI算法工程师就业班2022年

01、人工智能基础-快速入门

1：人工智能就业前景与薪资.mp4 33.78M

2：人工智能适合人群与必备技能.mp4 21.04M

3：人工智能时代是发展的必然.mp4 16.72M

4：人工智能在各领域的应用.mp4 41.82M

5：人工智能常见流程.mp4 36.38M

6：机器学习不同的学习方式.mp4 31.23M

7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4 33.52M

8：有监督机器学习任务与本质.mp4 23.25M

9：无监督机器学习任务与本质.mp4 31.13M

02、人工智能基础-Python基础

章节1：Python开发环境搭建

章节2：Python基础语法

03、人工智能基础-Python科学计算和可视化

章节1：科学计算模型Numpy

章节2：数据可视化模块

章节3：数据处理分析模块Pandas

04、人工智能基础-高等数学知识强化

10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4 15.30M

11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4 31.49M

12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4 15.35M

13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4 14.17M

14：向量的内积_向量运算法则.mp4 14.38M

15：学习向量计算的用途举例.mp4 16.84M

16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4 23.52M

17：特殊的向量.mp4 19.38M

18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4 13.47M

19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4 17.35M

1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4 18.97M

20：矩阵相乘.mp4 14.36M

21：矩阵的逆矩阵.mp4 27.58M

22：矩阵的行列式.mp4 14.61M

23：多元函数求偏导.mp4 16.34M

24：高阶偏导数_梯度.mp4 19.74M

25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4 26.04M

26：Hessian矩阵.mp4 22.55M

27：二次型.mp4 18.55M

28：补充关于正定负定的理解.mp4 13.06M

29：特征值和特征向量(1).mp4 19.45M

2：线性代数_概率论知识点.mp4 17.26M

30：特征值和特征向量(2).mp4 18.01M

31：特征值分解.mp4 26.18M

32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4 30.50M

33：奇异值分解定义.mp4 16.37M

34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4 34.04M

35：奇异值分解性质_数据压缩.mp4 23.36M

36：SVD用于PCA降维.mp4 17.58M

37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4 23.76M

38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4 14.04M

39：条件概率_贝叶斯公式.mp4 21.97M

3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4 25.90M

40：随机变量.mp4 17.17M

41：数学期望和方差.mp4 16.18M

42：常用随机变量服从的分布.mp4 14.64M

43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4 22.95M

44：最大似然估计思想.mp4 16.62M

45：最优化的基本概念.mp4 23.95M

46：迭代求解的原因.mp4 12.99M

47：梯度下降法思路.mp4 19.41M

48：梯度下降法的推导.mp4 31.39M

49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4 30.04M

4：导数的定义_左导数和右导数.mp4 20.10M

50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4 17.05M

51：凸集.mp4 14.02M

52：凸函数.mp4 12.35M

53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4 14.81M

54：拉格朗日函数.mp4 19.74M

5：导数的几何意义和物理意义.mp4 10.21M

6：常见函数的求导公式.mp4 15.80M

7：导数求解的四则运算法则.mp4 18.96M

8：复合函数求导法则.mp4 11.79M

9：推导激活函数的导函数.mp4 23.54M

数学.pdf 1.50M

05、机器学习-线性回归

章节1：多元线性回归

章节2：梯度下降法

章节3：归一化

章节4：正则化

章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归

06、机器学习-线性分类

章节1：逻辑回归

章节2：Softmax回归

章节3：SVM支持向量机算法

章节4：SMO优化算法

07、机器学习-无监督学习

章节1：聚类系列算法

章节2：EM算法和GMM高斯混合模型

章节3：PCA降维算法

08、机器学习-决策树系列

章节1：决策树

章节2：集成学习和随机森林

章节3：GBDT

章节4：XGBoost

09、机器学习-概率图模型

章节1：贝叶斯分类

章节2：HMM算法

章节3：CRF算法

10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战

章节1：药店销量预测案例

章节2：网页分类案例

11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具

章节1：Spark计算框架基础

章节2：Spark计算框架深入

章节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

章节1：推荐系统流程与架构

章节2：推荐系统数据预处理和模型构建评估实战

章节3：推荐系统模型使用和推荐服务

13-深度学习-原理和进阶

章节1：神经网络算法

章节2：TensorFlow深度学习工具

章节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

章节1：卷积神经网络原理

章节2：卷积神经网络优化

章节3：经典卷积网络算法

章节4：古典目标检测

章节5：现代目标检测之FasterRCNN

15-深度学习-图像识别项目实战

章节1：车牌识别

章节2：自然场景下的目标检测及源码分析

章节3：图像风格迁移

16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战

章节1：YOLOv1详解

章节2：YOLOv2详解

章节3：YOLOv3详解

章节4：YOLOv3代码实战

章节5：YOLOv4详解

keras-yolo3-master.rar 443.97M

资料.rar 25.37M

17-深度学习-语义分割原理和实战

章节1：上采样_双线性插值_转置卷积

章节2：医疗图像UNet语义分割

章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割

18-深度学习-人脸识别项目实战

章节1：人脸识别

1.txt 0.50kb

facenet-master.zip 823.10M

模型.rar 186.42M

资料.rar 7.47M

19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶

章节1：词向量与词嵌入

章节2：循环神经网络原理与优化

章节3：从Attention机制到Transformer

章节4：ELMO_BERT_GPT

20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战

章节1：词向量

章节2：自然语言处理情感分析

章节3：AI写唐诗

章节4：Seq2Seq聊天机器人

章节5：实战NER命名实体识别项目

章节6：BERT新浪新闻10分类项目

章节7：GPT2聊天机器人

21-深度学习-OCR文本识别

章节1：深度学习-OCR文本识别

资料.rar 478.63kb

22-深度学习-语音识别-

官方未更新。。。持续更新

23-深度学习-知识图谱-

官方未更新。。。持续更新

24-[加课]Pytorch项目实战

章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试

章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算

章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10

章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注

章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译

代码.rar 307.66M

资料.rar 1.77M

25、[加课]百度飞桨PaddlePaddle实战[新增]

章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测

章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别

章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测

章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)

章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF）

章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）

26-[加课]Linux环境编程基础

章节1：Linux

软件.rar 2.18G

软件2.rar 6.33G

文档.rar 2.78M

27-[加课]算法与数据结构

章节1：算法与数据结构

资料.zip 4.80M

29-[加课]计算机图形学机器视觉实战

官方未更新。。。持续更新

30-[加课] ROS智能机器人操作系统

未更新。。。持续更新

31、[加课] 强化学习[新增]

章节1：Q-Learning与SARSA算法

章节2：Deep Q-Learning Network

章节3：Policy Gradient 策略梯度

章节4：Actor Critic (A3C)

章节5：DDPG、PPO、DPPO算法

32-[加课] 图神经网络-

未更新。。。持续更新

[加课]Linux环境编程基础

章节1：Linux

[加课]算法与数据结构

章节1：算法与数据结构