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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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          最新網課、影視劇電影資源:趣資料www.candycoatedcreation.com

          • 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?。˙iGRU+CRF)

          |? ?└──6–PaddleNLP模塊_物流信息提?。‥RNIE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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