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开课吧-名企CV-计算机视觉CV-导师制名企实训班四期|g P E Y %完结无秘|(价值23800元)课程介绍(A000685)：
人工智能与自然语言处理/计算机视觉/数据挖掘与高级商业分析课人才招生
真实企业级项目W r q 4 a } f y &实训
BAT技术负责人、全球顶尖数据科学家倾力指导
独家在线实训环境
人才就K q }业服务培养计划
004期(2020年9月r O \ [ y j y X-2021年4月)最新一期！！！ 冲刺2m X T百万年薪！！！
前言：; ) b G I e Z5月，“上一节课，返一c * 5 + | . L %节课学费”计划得到了学员的一{ J N 6 Z致认可。在U } n 9 E $ B a V此基础上，我们加强完善企业实战案例库，I T 6 ! & J独家在线实训环境。升级就– b Y 4 c r d业服务和企业内推，打造全方位就业保障课程体系。专为转行AI人Y q %员设计综合的就业指导方案，聚焦提升就业软实力。
01 课程简介
《人工智能核心3 K r能力培养计划》课D T o n ! j o # 1程是面向希望自己，能够在4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位，或者继续从事 AI 相关科研和希望申请美国、欧洲相关院校AI方向的学位$ z E的同学。
课程主要内容涉及计算机编程思维的养成，数据分析、数A A 8 1 Y据科学的深度理解和实践；机器学习(ML)、深度学习(DL)的深度理解和实践；u } N c k计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)g T . / 7、推荐系x 6 u P u W } $ I统(Rb = 8 } C\ D 5 M p 2 g LS)，_ R 6 Q J数据挖掘(DM)、R m G k数据科学(DS)等方向，培养同学们解决典型问题的能力。
本课程` o j o l v尤其适合N _ C G Q % x：
- 目前工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器学习算法的Y k I V v M c相^ Y $ P z r O关工作的人员；
- 计算机相关专业的高年级本科生、{ c H研究生或博士生K [ | 3；
- 对数学、编程具有一定的热情，喜欢微积分、概率论等学科，能够+ O J感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员；
- 对人工智能具备一定g 5 @ G Q . @ }的热情，$ ] 0希望& a ; s | { v o能够从Y G A ~ g 2 n事相关行业或者自己创造4 H = ~ q ~ G相关| { 4产品的人员；
- 具有人工智能与自然语m ] 4 2 ` l U _ z言处理、计算机视觉: G Y l 3 :相关需1 2 5 E F b N ]求的科研% j ! T W d人员，尤其是从事无人驾驶，生物信息，图像处理# 7 r 4 p 3 @ w，数据分析等工作的相关人员；
本期正课培训w \ @ 7包含三个方向，分别为：
- 自然语言处理与文本挖掘（NL` l cP）
- 深度{ t M w / N ?学习与计算机视觉 （CV）
- 数据挖掘与高级商业分析（BI）
文件目录：
| 开课吧-K _ w n c名企CV-计算机视觉CV-导师制名\ B D7 6 B M O V企实训班四期完结无秘(价值23800元) |
| │ ├─01-核心能力提升班计算机视觉方向004期{ G / u 5 |
| │ │ │ cv核心-1-计算机视觉基础：基本图像处理.mp4 |
| │ │ │ cv核心-10-计算机视觉中的图像分类.mp4 |
| │ │ │ cv核心-11-深Z q Y _ E q n度学习之两阶段目标检测.mp4 |
| │ │ │ cv核心-12I G $-深度学习= y )之一阶段目标检测.mp4 |
| │ │ │ cv核心-13-E y X h ^ ~ .1 P 3 . 8 1 0计算机视觉中的图像分割.m; 7 ) { ! 3p4 |
| │ │ │ cv核心-14-计算机视觉中的目标跟踪.mp4 |
| │ │ │ cv核心-15-课程知识点总结.mp4 |
| │ │ │ cv核心-2-中阶计算机视觉.mp4 |
| │ │ │ cv核心-3-初步认识机器学习.mp4 |
| │ │ │ cv核心-4-经典机器学习b v t f ) 2.mp4 |
| │ │ │ cv核心-5-神x r M经网络9 E ` O ` 5 : j .与反向传播.mp4 |
| │ │ │ cv核心-6-详解CNN卷积神经Y 7 W \ c s U网络pQ 8 5 0 e 1 \ \art1原理篇.mp4 |
| │ │ │ cv核心-7-详解CNN卷积神经网络part2应用篇.mpb ^ t4 |
| │ │ │ cv核心-8-详解CNN卷积神经网络part3实战细节篇.mp4 |
| │ │ │ cv核心-9-cuda编程.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├c ^ y c P 5 q─1.1 计算机视觉基础T M @ m $ J：基本图像处理 |
| │ │ │ CV核心基础WEEK1.docx |
| │ │ │ 核心基础课week1 20200816.pdf |
| │L ` h n │ │ |
| │ │ ├─10.1 计算机视觉中的; 6 s M^ i v u r ~ i 2 , 0 M图像分类 |
| │ │ │ week10.docx |
| │ │ │ 核心基础课week10后20201101.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─11.1 深度学习之两阶段目标检测 |
| │ │ │ week11.do0 – , N Q N j u Acx |
| │ │ │ 优秀作业-h| } ]exincvchapter11homr ( 1 5 8 J (eworkray.ipynb.zip |
| │ │ │ 核心基础课week1120201108课后.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─12.1 深度学习之一阶段目标检测 |
| │ │ │ 优% n ) w 7 } [秀作N a ` :业-hexincE b z x I Pvchapter12homeworkray.i^ R 8py\ F P X @ J a 9nb.zip |
| │ │ │ 核心基础课week11202011s r w08补充讲解vgi Y ]gbn.; K i +pdf |
| │ │ │ 核心基础课week1[ \ G A ~ _ ;2-20201115发出.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─13.1 计算r 4 4 ! j U \机视觉中的图像分割 |
| │ │ │ week13.docx |
| │ │ │ 核心基础课week13-图像分割设计方法20201122课后.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─14.1 计算机视觉中的目标跟踪 |
| │ │ │ wei 4 r k @ek14.docx |
| │ │ │ 核心基础课week14-图像跟踪算法设计20201129.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─15.1 课程知识点总结 |
| │ │ │ https.docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─16.1 项目指导1 ~ m文件 |
| │ │ │ projectII/ 0 q afacekeypointsu r v jdetection.zip |
| │ │ │ 垃圾分类.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1 中阶计算机视觉 |
| │ │ │ week2 (1).docx |
| │ │ │ 核心基础课week2-20200823H H J发出.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3\ ) C , f.1 初步认识机X e Y * H ) 2 w 3器学习 |
| │ │ │ week3.docx |
| │ │ │ 核心基; p* * # 7 v * G \ B ` p { e础课week3 20200830 发出.pdf |
| │ │ │x RZ G x 3 6 p $ [ ~ ? |
| │ │ ├─4.1 经典机器学习 |
| │ │ │ week4 (1).docx |
| │ │ │ 核心基础课week4 20200906课后.pdf |
| │ │ │` c w f P |
| │s J # O i j – ! │ ├─5.1 神经网络与反向传播 |
| │ │ │ wen q /ek5 (1).docx |
| │ │ │ 核心基础课week5 202009139 d b A Y ( 0 j (课后发出.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6.1q 0 a r E : Z z + 详解CNN卷积神经网络 part 1 原理篇 |
| │ │m 0 d $ t | { │ week6.docx |
| │ │ │ 核心基础课wU N D p h Z [ Ueek6-20200920课后.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─7.1 详Q \ X f I ;解CNN卷积神经网络 part 2 应用篇 |
| │ │ │ week7.dG h / U 0 f \ ; Eocx |
| │ │? w % I W g s │ 核心基础课week72020-10-11课后.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─8.1 详解CNN卷积神经网络 pak l , ) 5 :rt 3 实战细节篇 |
| │ │ │h s ( g ) 7 R e R week8.docx |
| │ │ │ 核心基础课week8-20201018课后.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─9.1 cuda编程 |
| │ │ │ week9.docx |
| │ │ │ 核心基础d * \ d – @ } e课wp Q u + Y M jeeY R q } 3 zk9 20201025课后.pdf |
| │ │Q J & P s │ |
| │ │ └─作业答案 |
| │ │ │ week1.rar |
| │k t m Q \ │ │ week2.rar |
| │ │ │ week3.rar |
| │ │ │ week4.rar |
| │ │ │ week5.rar |
| │ │ │ week7.rar |
| │ │ │ week8Z 9 R 5 s x b E.rar |
| │ │ │ |
| │ │ └─CCV4-from-teacher |
| │ │ How Computer VisiA \ – f J oon Works.mp4 |
| │ │ README.md |
| │ │ week1.rar |
| │ │ week10.rar |
| │ │ week11.rar |
| │ │ week12e B ! M.@ x \ Orar |
| │ │ week13.raf r g 4 W @ er |
| │ │ weyN 0 $ – \ : # / { O v J S ; =ek14.rar |
| │ │ week15.rar |
| │ │ week2.rar |
| │ │ weeH C Mk3.rars B ( w 2 P |
| │ │ week4, w X ; @ H.rar |
| │8 6 \ /v C b R x E . │ week5.rar |
| │ │ week6.rar |
| │ │ week7.rar |
| │ │ week8.rar |
| │$ O q % _ │ week9.rar |
| │ │ |
| │ ├─02-导师制名企实U HR ! _ \ S 7 | C I ! K `训班计算机视觉方向004期-项目一 |
| │ │ │ cv-1-车道线检测概述及传统视觉n B _检测方法实战.mp4 |
| │ │ │ cv-2-CNN经典D n H o \ J ) Y网络和语义分割模型.mp4 |
| │ │ │ cv-3-车道R * 8线分割模型应用.mp4 |
| │ │ │ cv-4-车道[ A #线分割模型实战.mp4 |
| │ │ │ cv-5-车道线分割模型实F ? M l X D战ⅡJ ) F 8 \ b.mp4v N T 4 M |
| │ │ │ cvq C Y V v-6y 9 ,z g k Q E , I 8-车! ? b k x T s x @道线检测模型实战.mp4 |
| │ │ │ cv-7-超快车道线检测模型p B C z to P M d [ + 9 1 0 q.mp4 |
| │ │ │ cv-8-模型压缩优化.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─1.1 车道线检测概述及传统视觉检测方法实战 |
| │ │ │ lp } R ;esson1传统视觉车道线检测及数据倍增方法K Q 1 F , 9 n V z4期.pdf |
| │ │ │ wew ( O [ _ & i O Hek1HomeWork (1k Z * O).zk s q { p j M 9ip |
| │ │ │ 车道线检测作业说明week1 (1).docx |
| │H a J F Y s o } N │ │ |
| │ │ ├─2.1 CNN经典网络和语义分割g | / % % E l模型 |
| │ │ │ l, { R j ? ] ;esson2CNN经典网络和语义分割模型4期Final.pdf |
| │ │ │ 屏幕快* b v照 2020-08-30 22.01.53.png |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3~ 3 i 1 ? 5 ) Z.1 车道线分割模型应用 |
| │ │ │ lesson3车道线分割模型应用4期.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 车道线分割模型实战 |
| │ │ │ lesson4车道O c y Y v q S e 8线分割模型实战4期 (2).pdf |
| │ │ │ Rethinking-p c mAtrA b P Pous-Convolution-for-Semantic-Image-Segmentation-1* a k ! M.pdf |
| │ │ │ |
| │ │p ] : 0 y L t R ├─5.1 车道线分割模型实战 Ⅱ |
| │ │ │ lesson5LaneNet4期 (1).pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6.; AR V v 8 k Y1; Z y 4 车道B n 1 x #线检测模型实战 |
| │ │ │ lesson6车道线检测模型实战 (1).pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─7.1 超快车道线^ B e 3 a B ] u检测模型 |
| │D 6 = │ │ lessm j | non7快速车道线检测模型4期 (1).pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─8.1 模型压缩优化 |
| │ │ │ lesU; } \ B & l $ _ Z Y s * / XsonI g v ; I8AutoML介绍和NNI的应用4期 (1)+ & `.pdf |
| │ │ │ pruningtutorial (1)( H z j ? @ c 3 v.zip |
| │ │ │ Ultra Fast Structure-Y o A s 4 F Y t saware Deep Lane Detection.pdf |
| │ │ │ Ultra-Fast-La7 ] J R Cne-Detection-master (2).zip |
| │ │ │ |
| │H n c │ └─作业答案 |
| │ │ weekD ^ Z1.rar |
| │ │ week2.rar |
| │ │ week3.rar |
| │ │ week4.rar |
| │ │ week5.rar |
| │ │ weel 5 & # _ a Tk6.rar |
| │ │ week7.rar |
| │ │ |
| │ ├─03-公共场景下的口罩实时监测-项目二 |
| │ │ │j % _ F 1.1 CourseSchedule-DetectionI2-Stage.m} \ . Wp4 |
| │ │ │ 2.1 CourseS) | w q , $chedule-DeO ] r Jtecz K n R c h Y m itionII1-stage.mp4 |
| │ │ │ 2.2 CourseSchedule-DetectionII1-sM B N k C t :tage: bc – * x Z 1 _ T ).mt $ \ l l k ,p4 |
| │1 O & q │ │ 3.1 CourseSchedule-b d c YDetectionIIIAnchorFree.mp4 |
| │ │ │ 4.1 CouT y k HrseSchedule-Yol_ _ F O p @ov3-CODE.mp4 |
| │ │ │ 5.1 CourseSchedule-Yolov3-CODE.mp4 |
| │ │ │ 5.2 yolov3训练测试及百度AIQ I ? } S –Stur ; # [ 4 d vdi9 & _ t X co的使用.mp4 |
| │ │ │ 6.N E f F ^ h p R1 Coa M Y % l /urseSchA – \ @ h ! G kedule-AlgorithmTr} o N l W eicksI.mp4 |
| │ │ │ 7.1 AlgorithmTricksII.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─1.1 Course Schedule-Detectiom K . ` 9n I 2D 5 – X\ c : b F 8 K l 2 } \ { r-Stage |
| │ │ │ Algorithm Ladder3 6 V IFundamental.pdf |
| │ │ │ Algorithm LadderNext Step.pdf |
| │ │ │ assignment1 (2).pdf |
| │ │ │ week1-4 DetY @r ; u | A 1 L Dection-3 stages.pdf |
| │ │ │J a S Y r! n ; + O ) o u 4 3 g q week1-学习笔记.pdf |
| │ │ │ 名企班 week1.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1 Coura n Q S kse Schedule-Detection II 1-D 3 i q Mstage |
| │ │ │ assignZ / s r P 6 ) Pment2 – anchor (1).pdf |
| │ │ │ week2.pdf |
| │ │ │ 名企班 week10 -20201106.zip |
| │ │ │R A % C 2 _ t z |
| │ │ ├─2.2 Courd 6 n Zse ScheI B edule-Detection I2 5 N Y# G z W E U ]I 1-sZ j w {tage |
| │ │ │ assignment3new.pdf |
| │ │ │ week1-4 Detection-3 stagi @ ges Note-Wu k = b \ N deek3.pptx |
| │ │ │ 优秀作业-名企cv wA c a !eek11.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1o 6 o ~ ! B Course Schedulek , ` S l J # ,-Detection I& C y XII Anchor Free |
| │ │ │ assignment4new.pdf |
| │ │ │ week1-4 Dete; \ m ] 7 C N (ction-3 stG 1 1 zages (1).pdf |
| │ │ │ week1-4 Det\ C d _ I $ Tection-3 stages Note – week4.pptx |
| │ │ │ week1-4 DetectiZ T f ; %on-3 stages.pdf |
| │ │ │T { m O 名企班 week4.zip |
| │ │ │ 学习心得 (1).zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 Cou. k x L G ? g S Erse Schedule-Y8 u 2 Lolo vR , . z ( BT o 5 j M3 -CODE |
| │ │ │ assignment5.pdfO y T : K g |
| │ │ │ facemask.zip |
| │ │ │ PyTorch-Z a % } ( h QYOLOv3-class.zip |
| │ │ │ 名企CV课程as! W 0 l ~ 1 ? p :signment5作业.zip |
| │ │ │ 总结.docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─5.1 CouI T 2 h V | z : Mrsej 5 y ; g . U M I Schedule-Yolo v3 -CODE |
| │ │i 5 u 4 │ assignment6 (1).pdf |
| │ │ │ week6-7 Ad| P B Q #vanced Del O T }tection Tricks.pdf |
| │ │ │ week6hT 2 s .omework.zip |
| │ │ │ week6mingqi-regularization.zip |
| │ │ │ 总结 (b z u : X ! *1).pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─5.22 @ Z K D $ M yolov3训练测试及百度AI Studio的使用| + i Q ^ @ & c |
| │ │ ├─6.1 Cou5 S 3 v u 7 \ d Irse Schedule-Algorithm Tri) % { 0 1 0 n !cks I |
| │ │ │ activations (1).zip |
| │ │ │ assignment7 (1).pdf |
| │ │ │ checkpT Q N | KoM 8 L Xints.zip |
| │ │ │ data.zip |
| │ │ │ PyTorch-YOLOv3.zip |
| │ │ │ week15 名企课.zip |
| │ │ │ week6-7 AdvA L c = 8anced Detection Tricks.p# N F )dfZ d . 8 L ( D z ; |
| │ │ │ week7.docx |
| │ │ │ yolov3-code.ziQ { 4 Qp |
| │ │ │ 学习p M I A [心E _ m B 2 X X得-名企班-week7.zip |
| │ │ │ 总结.pdfJ ^ e V F_ _ . ^ O d H |
| │ │ │ |
| │ │ └─7.1 Algorithm Tricks II |
| │ │ network-} j ` 3 r : q )slimmJ ! J Jing.zip |
| │= T 6 M a M H │ newassig5 ! x o * Enment8 (1).pdf |
| │ │ week8 AcceK Z Sleration (1).pdf |
| │ │ yolov, k ]3tricks.zip |
| │ │ 名企班-week8-.zip |
| │ │ |
| │ ├─04-遮挡状态下的活; \ / | R M d体人脸身份识别-项目4 _ 3 = 2 ) L 0 A三 |
| │ │ │ 1.1 多模态活体检测技术综述以及数据集CASIA-SURF以及评价办法ACER.mp4 |
| │ │ │ 10.1 项目答疑.mp4 |
| │ │ │ 2.1 Multi-Model-FaceAnti-spoofingAttackW m + U R q 4 BModel：facebagnR e X det.mp4 |
| │ │ │ 3.1 使用pytorch完成T @ j Gfacebagnet的前后工程代码.mp4 |
| │ │ │ 4.1 研讨课-1.mp4 |
| │ │ │ 4.1 研讨课-2.mp4 |
| │ │ │ 5.1 消融实验以及活体检测模型压缩和落地.mp4 |
| │ │ │ 6.1 facerecognize技术综述重点数据集Y = B / ( 1 P & 7以及工程中的评价办法.mp4 |
| │ │ │ 7.1 带有遮挡人脸识M t :别核心技术：SpatialChannelAtteny & 6 = V Ttioni – 2 r z m.mpf I + B4 |
| │ │ │ 7.2 带有遮c N d 2 d Y 4 t挡人脸识别核心技术p ! = E | 2 r x T：SpatialChan7 ] o j R * B 4nelAttention.mpc } d : I g B V c4 |
| │ │ │ 8.1 大规模遮挡人脸识别模型实践：代码完成提– * F升定量分析.mp4 |
| │$ 0 4 U │ │ 9.9 _ d P1 大规模人脸识别落地方法：sd– ; Uk.mp4 |
| │ │ │ |
| │V u 9 \ V ` Q │ ├─1.; U u f S D Z – 71 多模态活体检测技术综述以及数据集 CASIA-SURF以K % @ # U sT ] :及评价办法ACER4 N D I :L ) q l |
| │ │ │ wA – [ , T \ | I ieek1 遮挡活体与人脸识别综述20201226课后.pdf |
| │ │ │ week1优秀作业和心得笔记.zip |
| │ │ │ 作业要求 (1).docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─H y n \ I : J q M10.1 项目答疑 |
| │ │ ├─2.1 M. b d \ # g Bulti-Model-FaceAnti-spoofig a ^ DngAttacg # L 8 9 I a G \kModel：facebagnet |
| │ │ │ week2 活体检测模型FaceBagNet20210106课后发出 (1).pdf |
| │ │ │ week2优秀笔记和作业.zip |
| │ │ │ 代码和作业 (1).doD Gz ! p h ! q u : ) Gcx |
| │ │ │ 仿射变换相关的资料.docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1 使用pytorch完成x o | 9 \ f 4facebagnet的前后, W * l *工程代码 |
| │ │ │ week3facebagnet工程代码20201116课后.pdf |
| │ │ │ week3代码和作业要求 (1).docx |
| │ │ │ wem w Y {ek3优秀作业和心得笔记.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 研讨课 |
| │ │ │ week3cod\ ! I i ^ z ~ D 3e-CVPR19-Fac! H X 0 w Xe-Anti-spoofingG b 4 o N.zip |
| │ │ │ 研` w P e A ~讨课.pdf |
| │ │ │ 答疑课内容收集.pdf |
| │ │ │| G / |
| │ │ ├\ H 1 5─5.1 消融实验以及活体检测模型压缩m h I l o C和落地 |
| │ │ │ CV名企实战作业和代码 (1).docx |
| │ │ │ week4 消融实验以及模型压缩课后20210130 (1).pdf |
| │ │ │ week4优秀作业.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6.1 face recognize 技术综述重点} c 5 $ 2 +数据集以及工程中的评价办法 |
| │ │ │ week5 face re~ , c . { V o i Icognize技术以及评价办法20210206.pdf |
| │ │ │ week5优秀作B G w { n E e业.zip |
| │ │ │ week9 ( R5作业和代码 (2).docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├J ] 9 $ s 4 R─7.1 带有遮挡人脸识别核心技术：SpatialChannelK x J ( z = $ Attention |
| │ │ │ CV名企实战.docx |
| │ │ │ week6 face embedding的提升之路20210227 (1).p\ o \ 7 c 1 9 P 5df |
| │ │ │ week6优秀作G k Q # @ v &业.ziH 7 C q * \ Y pp |
| │ │n P 2 d │ |
| │ │ ├─7.2 带有# 5 A c U 0 s & #遮挡人脸识别核心技术? z t：SpaG 1 2 ~ u (tiala \ ! % a ^ ? = HCha) } W Pnnel Attentif ^ g 1 \ u : e kon |
| │ │I ` u g ├─8) ^ F u.1 大3 \ `规模遮挡人脸识别模型实践：代码完成提升定量分析 |
| │ │ │ 23week7U } l Q _注意力机制以及人脸识别工程0306课后.pdf |
| │ │9 H c i ( I N c 0 │* H D [ weekH , K : b 2 # x07 (1).docx |
| │ │ │ week7优秀作业. i 5 +.zipf x R \ 2 u |
| │ │ │ |
| │ │d | g K \ x 8 └─9.1 大规模人脸识别落地方法：sdk |
| │ │ 24week8大规模人脸识别落地方法sdk.pdf |
| │ │ week08.docx |
| │ │ ween O V i S B ak8优秀作业.zip |
| │ │ |
| │ ├─05-数据分析与Python程O \ – k x序设计基础 |
| │ │ │ 1.1 Python数据智能编程基础.mp4 |
| │ │H vX O j T 8 e g K 1 C K │ 2.1 Python格式5 h { f c 0 \ 6化数据处理-Pandas.mp4 |
| │ │ │ 3.1 数据可视化.mp4 |
| │ │ │ 4.1 网络信息+ 8 8 C u A 8 ^分析.mp4 |
| │ │ │ 5.1 文本信息自动化处K I v V } 8 k q理.mp4 |
| │ │ │ 6Python办公自动化.mp4 |
| │ │ │ 7Python办公自动k a $ O Q g , k 4化.mp[ O 9 9 A Q M4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─& e * 3 / O1.1 Py) . n _ : I{ T O / #thon 数据智能编程基础 |
| │ │ │ lesson01DAV0.6.ppt* ] ( ix |
| │– u i │ │ Week01-BI.pdf |
| │ │ │ Week01-CV.pdf |
| │ │ │ Week01-NLP.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2X c B r P 1.1 Python 格式化数据处^ I \ : / + B理 – Pandas |
| │ │ │ lesson02DAV1.0.pptx |
| │ │ │ Week02-\ 4 ` n P [ [BI.pdf |
| │ │ │ Week02q 6 { o &-CV.pdf |
| │ │ │ We7 ? ( B P 3 yek02-NLP.pe R g ! J ~df |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1 数据可视化 |
| │+ – / 9 + * V │ │ lessoj K 7 = . 5 C Mn03DAV0.8.pptx |
| │ │ │ Week03-BI.pdf |
| │ │ │ Wen m o C n qek03-h a fCV.pdf |
| │ │ │ Week03-NLP.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 网络信息分析 |
| │ │ │ assignment04-4 z } , @ : 71.作业答案参考~ [ } { M o 4 =pyL f p.zip |
| │ │ │ assignment04-2.作业答案参考py.zip |
| │ │ │ lesson04DAV0.7.pptx |
| │ │ │ Week04-BI.pdf |
| │ │ │ Week04-CV.pdf |
| │ │ │ Week04-NLP.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─5.1 文本信s 8 9 ) a 8 w Z X息自动化处理 |
| │ │ │ assignment05.py作业答案参考.zip |
| │ │ │ L5.zip |
| │ │ │ tfidf.zip |
| │ │ │ Week 05.{ \ ; K 0 % spdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6.1 Python 办公自动化 |
| │ │_ ) a y * │ assignment06@ | | k ! t ^autoemail.pU 1 y fy作业答案参考.zip |
| │ │ │ assignment06dailyreport.py.作业答案参o 3 / j (考.zip |
| │ │ │ code.zip |
| │ │ │ lesson06DAV0.9.pdf |
| │ │ │ Week 06.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ └─7.1 服务器、数据库与分布式系统 |
| │ │ assignment07.py.作业答案参考zip.zip |
| │ │ L7-code-afterclass.zip# 4 { t g X o 8 |
| │ │ lesson07DAV0.5.pdf |
| │ │T , ` Week 07.pdf |
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| │ ├─06-微软九步AI学习法-人工智M – ? . E E能核心知识强化课程 |
| │ │ │ Git与版本控制、代码风格.mp4 |
| │ │Y L b F i │ Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCapti6 Y F W Y \ *on,Attention机? A f \ \ /制.mp4 |
| │ │ │ 加课：seq2seq的代码及作业的讲解.mp4 |
| │ │ │ 循环神经网络，N & D X * [ 9文本g . H表征，词向量初步，文本自动分类.mp4 |
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| │ │ │P \ t ] B c ^ v f 深度卷积网络与计算机图像2.& E !mp4 |
| │ │ │ 神经网络基础，tensorflow和pytorchk E l d u }框架.mp4 |
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| │ │ │ 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型8 S X ] N t 1 B w.mp4 |
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| │ │ ├─1.2 第一周作业讲解 |
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| │_ ] : w u w │ ├─3.1 深度卷积) x k e网络与计算机图像 |
| │ │ │ ai-core-lesson-03-cnn V12 Q ; _.1.pdf |
| │ │ │@ W u 3 z z g @ N AssiP d G @ Z j Zgnment 03.zip |
| │ │ │ 微软R ^ WF = 0 . O , j \ J \lesson03.zip |
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| │ │ ├─3.2 深度卷积网络与计算机图像2 |
| │ │ │ As[ ) 9signment 032.ph k y M 4df |
| │ │ │ Assignment03-refer作业答案参考.py.zip |
| │Z M g │ │ cnnfeaB $ , / 8turemapm 7 w g Odemo.zip |
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| │ │ ├─4.1 循环神经网络，文本表征，词向量Z J 9 s K w ~ P &初步，文本M 4 S ` ] 8 ; +自动分类 |
| │ │[ w e │ Ass: 9 L V ) & Z o Wignme$ j D L . \ Bnt 04.pdf |
| │ │ │ L4-code.zip |
| │ │ │ less^ T v F K 2 { Aon04AIV1.l ^ ` f R J 27.pdf |
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| │ │u $ C │ |
| │ │ ├─5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, AttentionD m U _机制 |
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| │ │ └─7.1t W K h C K A 加课：seq2seq的代码及作业的讲解 |
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| │ │ lesson05@ ) : 3 P =AIV1.0.pptx |
| │ │ lesson05AIV1.2.A N \? R \ : x 6 cpptx |
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| │ │ ├─1.1 Python 基础入门 |
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| │ │ ├─2.1 Python 编程入门 |
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| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1 常用; 4 M u : J模块-numpy |
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| │ │ ├─4.1 常用模块-pandas |
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| │ │ ├─59 # _.1 数据可视化 |
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| │ │ lesson06DAVX | ) X A– g . Y U _0.9.p[ r } ~ /pt^ _ D bx |
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| │– n B ├─08-深度学习框架选修课 |
| │ │ │ pytorch基础知识.mp4 |
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| │ │ ├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api kerak e U # n ( Bs |
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| │ │L N J 1 O 7 m │ 课堂& : J \ a B U代码.docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1 搭建模型和进阶操作 |
| │ │ │ 2-15 * O , = 1 f搭建模型和进n 6 , : Y y @ / k阶操作课堂代码.docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1 ten$ F M lsorflow实践项目“大杂烩” |
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| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 pyc F $t6 \ ^orch基础知识 |
| │ │ │2 As – 8 4 7 课堂代码.docq ` P 0 !x |
| │ │ │ |
| │ │ └─5f G Y.1 p7 ] 1 n ]ytorch神经网络搭建 |
| │ │ stn.pdf |
| │ │ 课程代码.docx |
| │ │ |
| │ ├─09-人工智能基础能力提升课 |
| │u [ l ) d , K │ │ week1-编程基础.g Y A 6 v L ? mmp4 |
| │ │ │ week2-数据z 5 F分析基础.mp4 |
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| │ │ │ week& e # Z C6神经网络的基本原理与方法（二）.mp4 |
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| │ │v & K = 3 $ I s │ week9图像目标检测.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─1.1 编程基础 |
| │ │ │ Allen B. Downe9 l 7 Ny – Think Python (2012, O’Reilly Media) – libgen.lc.pdf |
| │ │ │1 . @ ` a / Lesson-01学习资料.zip |
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| │ │ ├─2.1 数据分析基础 |
| │ │ │ Lesson-02学习资料.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1 机器学习的基? $ z 1 !本K _ c . w 4 z @ y方法 |
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| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 机器学习的基本方法（二） |
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| │ │ ├─5.1 神经网络的基本原理$ a # G与方法（一） |
| │ │t ? K w │ L5-code.p e ` Zzip |
| │ │ │ lesson05AIVV1.1.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6.1 神B C . ?经网络的% a u _ u N ! k基本原理与方法（二） |
| │ │ │ L6-code.zip |
| │ │ │ lesson06AIV0.8.pptx |
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| │ │ ├─7.1 卷4 $ \ c ? – % Y ?积神经网络（v + ? L( 6 4一） |
| │ │ │ lesson07AI( E h ( \ m oV1.3.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├U ? U / 2 7 r * Y─8R : 5 ! 5.1 卷积神经网络（二） |
| │ │ │ L8-code.zip |
| │% W / m J = │ │ lesson08BIV0.! R ] { \ N+ b e * R 7 % Y6.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ └─9.1 图像目标检测W U ! 0 A S m / |
| │ │ lesson09AIV2.1.pptxR M W F W 7 C |
| │ │ ObjectDetectionMag h 2sd x p V { f b $ dk.zip |
| │ │ |
| │A 6 ; e b k l └─10-公开课 |
| │ 公开课-AI算法工0 e A程师被裁的原因是什_ L 5 V 8 = k T t么？-20210127.mX a i [ _p4 |
| │ 公开课-培优班专属神秘新年礼-CV-20201229.mp4 |
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