开课吧-名企BI商业智能BI|导师制名企实训班四期|完结无秘|(价值23800元)百度网盘下载

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开课吧-名企BI商业智能BI|导师制名企实训班四期|完结无秘|(价值23800元)课程介绍(A000906):

开课吧-名企BI商业智能BI|导师制名企实训班四期|完结无秘|(价值23800元)

人工智能与自然语言处理/计算机视觉/数据挖掘与2 Q m O 48 O N 2 { ! @高级商业分析课人才招生

真实企业级项目实训

BAT技术负责人W e ~ V y ] T、全球\ 0 ? c q顶尖数据科学家o L r O + Q d S U倾力{ k 0 ~ %指导

独家在线实@ + k训环境

人才就业服务培养计划

004期(2020年9月-2021年4月)最新( i 3 Y一期!!! 冲刺2百万年薪!!!

前言:5月,“上一节课,$ * ` P返一节课学费”计划得到了学员的一致认可。在此基础上,我们加强完善企业实战案例库,独3 g T = b O家在线实训环境。升级就业服务和企业内推,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

《人工智能核心能力培养计划》课程是面向希望自己,能够在4-6个月内找到一份人工智能、机i a B 3 y e N U 8器学% H + P : u a o G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方向的学位的同学。

课程主要| M q : ] g X j内容涉及计算机编程思维的养成,数据分析、e 9 @ R X数据科学的深度理解和实践;机器学习(ML)F \ r : p T S / %、深度学习(DL)的深度理解和实践;计算机视觉(CV)、自然语言处V E % C s * ~ b理(NLP)、推荐系统(RS),数据挖掘(DM)、数据科学(DS)等方向,培养} \ * b Z V同学们解决典型问题的能力。

本课程尤其适合:

  • 目前工作为互联网,IT相关,希望未来从事人工智能、机器& o . P ^学习U a 9算法的相关j p P l工作的人员;
  • 计算机相关专业的高年级本科生、研究生或f Q q r $ w _博士l x z 4 # – 6生;
  • & b 6 H t \ = j4 o J \ u as C j c A ? T _学、编程具有一定的热情,喜欢微积分、概率论等学科,能I h \ 3 R ) ) 4 7够感受数学之美,编程之美的学生或者工作人员;
  • 对人S | 5工智能具) k n r n J Q 3备一定的热t K 8 u G _ (5 U = E K ~ 2 O H 6 #情,希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员;1 \ P g |
  • 具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员,尤其是从事无人驾驶,生物信息,f % * 5 ] `图像处& * G i W F F A理,数据分析等工作的相关人员;
  • 具有人工智能与自然J 1 { & U }语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员,尤其是从事无人驾驶,生物信息,图像处理,数据分析等工作的相关人员;

本期正课培1 ` E / t= C h L + m] \ M u E D a含三个方向,分别为:

  • 自然语言处理与文本挖掘(NLP)
  • 深度学习与计算机视觉 (CV)
  • 数据挖掘与高级商业分析(BI)

文件目录:

开课吧-名# I d a企BI商业智能BI导师制名企实训班四期完结无秘(价值25 J ! F . # U |3800元)g | q 9 W r
│ ├─01-核心能力提升班c – G q J q p !商业智能方向第四期h R 8
│ │ ├─1.1 商业智能与推荐系统Gn . P ~ ? 8 B E x S ~ ` ]
│ │ │ 1-商业智能与推荐系统.mp4
│ │ │ L1.zip
│ │ │ L1自2 _ w f @ W K k测文档(1).xls
│ │ │ lesson01BIVc 9 e s 6 $ n s \2.4.pptx
│ │ │
│ │ ├─10.1 Pag! M O m – S EeRank、图x & = $ @ W g论与推荐系O w q ]\ c ` / D q
│ │ │ 10-PageRank、图论与推荐系统.mp4
│ │ │ L10-code.zip
│ │ │ L10自+ y b 8 4测文档.xls
│ │ │ l% # ^ | Gesson1s : 4 i F j 7 j Q0BIV1.5.pptx
│ │ │ 优秀作业-BI核心第十章.txt
│ │ │
│ │ ├─11: X V D Y V 8.G ] x b1 Graph Embedding
│ │ │ 11-GraphEmbedding.mp4
│ │ │` @ b b L11.zipf t ] A H S
│ │ │ L11自测文档.xls
│ │ │ lesson– 6 N S I O n 0 )11BIV3A _ w.4.pptx
│ │ │ 优秀作业-BI核心第十一章.txt
│ │ │
│ │ ├─12.1 Graph Co} I –| f y B r V r 2 : n snvolution Networks
│ │ │ 12-GraH / –phConvolutio+ ] B # :nNetworks.mp4
│ │ │ L12@ m e.zip
│ │ │ L1c } [ ; $ # Z Q 52自测文档.xls
│ │ │ lesson12BM q $ j 8 ( D cIV0.2.pptx
│ │ │
│ │ ├─13.1 机器学习与启发式算9 Y (E 6 $ = B
│ │ │ 13-机器学习与O k ? x K B W }启发0 K $ d A K式算法S o & m _ | S o.mpS | B C4
│ │ │ L13.zip
│ │ │ L13自测文档(1).xls
│ │ │ lesson13BIV1.1.pptx
│ │ │ 十三优秀作业.txt
│ │ │
│ │ ├─14.1] 7 r w F \ * s h 路径规划Project Lesson-14
│ │ │R Z v h B 0 { 14-路径规划Projectu { ! 8 ~ F Q )Lesson-14.mp4
│ │ │ L1k : –4自测文档.xls
│ │ │ lesson14BIC t H f t j ^ 8V1.0.pptx
│ │ │ movielensflask.zip
│ │ │ 思8 q . o维导图.png
│ │ │
│ │ ├─2.1 挖掘数据中的关联规则
│ │ │ 2-挖掘数据中的关联规则.mp4
│ │1 J H B │ L2-code.zip
│ │ │ L2自测文档.xls
│ │ │ lesson02BIV2.6.pptx` D E
│ │ │
│ │O ` O 5 by ` 7 k 1─3.1 常用; o Q j 9机器学习模型
│ │ │ 3-常用机器学习模型.mp4
│ │ │ L3.zip
│ │ │ L3自测文: T F档.xls
│ │ │ lesson03BIV1.3.pptx
│ │ │
│ │ ├─4.1 ALS算法与推荐系统
│ │ │ 4-ALS算法与推荐系统.mp4
│ │ │ L4-codeL R h { K . X.zip
│ │ │ L4自测文档.xls
│ │ │ lesson04BIV2.4.T F j a f Q t Ypptx
│ │ │ paper.zipF t ) Y
│ │ │
│ │ ├─5.1 因子分解机, libFM与基于邻域的协同过滤
│ │ │9 g j k y ~ 2 E 5-因子分解机,Q L plibFM与基于邻域的协同过滤.mp4
│ │ │ L5-code.zip
│ │ │ L5自测文档.xls
│ │ │ lesson \ ~ c N W K g =n05BIV2.1.pptx
│ │ │
│ │ ├─6.1 预测全家桶与[ 1 | g A k 8机器学习神器
│ │ │ 6-预测全家桶与机器学V w 3 ( H v 5习神器-1.mp4
│ │ │ 6-预测全家桶与机器学习神器-2.mp0 $ h4
│ │ │ L6-code.zip
│ │ │ L6自测文档.xls
│ │ │ lessY ! Q 3on06BIV0.4.pO f _ 8ptx
│ │ │
│ │ ├─7.1 神经网络基础与移动推荐系统
│ │ │ 7-神经网络基础与移5 8 C ^动推荐系统.mp4
│ │ │ L7-code.zip
│ │ │ L7自测文档.xls6 # P c ? p
│ │ │ lesson07BIV1.3.pptx
│ │ │
│ │ ├─8.1 时间序列分w D 1 ; ; / %
│ │ │ 8J C ) V-时间序列分析.mp4
│ │ │ L8-code.zip
│ │ │ L8自测文档.xls
│ │ │ lesson08BIV0.8(3).pptx
│ │ │
│ │ └─9.V R c ] b % l _1 循环神经网络与预测
&? ) ] d ` F b _ 2 1 . } s ( [ k │ 9-循环神经网络与预测.mp4
│ │ L9.zip
│ │ L9自测文档.xls
│ │ lesson09BIV0.3.pptxT V e
│ │
│ ├! P d `─02-导师制名企实训班商业智能方向第四期
│ │ ├─1.1 数据采集与实战
│ │ │ 1数据采集与实战.mp4
│ │ │ L1-2自测文档.xS e 7 $ q ,ls
│ │y @ [ M R ( j ^ │ L1-code.zip
[ ] m t U 4 j y I │ │ lesson1-2BIV3.8.pptx
│ │ │ 名企bi优秀作业分享.docx
│ │ │
│ │ ├─10.1 智能供应链
│ │ │ 10智能供应链.mV D ) +p4
│ │ │ L18.zip
│ │ │ L18自测文档.xw ] Y @ Ols
│ │ │ les% B 4 [ Lson18BI-2V2.1.pptx
│ │ │
│ │ ├─n d q } % ^ } H r11.1 智Q V j q % O Q能供= V – E t h L G l应链(二)
│ │ │ 1Z J j o 5 | !1智能供应链(二).mp4
│ │ │ L19.zip
│ │ │ L19自测文档: 6 – a.xls
│ │ │ lesson19BI-2V0.4.ppt_ J p \ + 8 Ox
│ │ │
│ │ ├─12E [ K N 5 j.1 主题模型与文本表征
│ │ │ 12主题模型与文本表征$ N % / 1 2.mp4
│ │ │ L2q W d : ~ a 9 K0.zip
│ │ │W & 1 q K a 1 L20自测文档.xls
│ │ │ lesson2Z s } } ) ] w0BI-2V0.7.pptx
│ │ │
│ │ ├─@ V L e13.1 常见规划问题2
│ │ │ 13常见规划问题2.mp4
= O { │ │ L21.zip
│ │ │ L21自测文: a ^ ` s D档(1).xls
│ │ │ lessonl R W{ – 0 W $ ]21BI-2VS s d1.2.pptx
│ │ │ 智能供应链第5次优秀作业.zip
│ │ │
│ │ ├─14.1 Learning to Rank与Airbnb个性化推荐
│ │ │ 14LearningtoRz . ; 9 { =ank与Airbnb个性| @ w J I c )| A ! 6 D % ^ s化推荐.mp4
│ │ │ L22自测文档.xls
│ │ │ le` * tsson22Bt h q [ ~I-2V0.8.pptx
│ │ │ purchaseredeemH . W k o F.zipN V @ X a
│ │ │
│ │ ├─15.1 逻[ A [ ~ 8辑回归与采购决策
│ │ │ 1m ~ 0 7 L *5逻辑回归与采购决策.mp4
│ │ │ L23 自测文档.xls
│ │ │[ i G a T X t X B L23 评分卡模型V0.2.p) Q 8 u % ;ptx
│ │ │ scorecard.zip
│ │ │
│ │ ├─16.1 Prp ; D + tediction is all you Need
│ │ │ 16PredictionisallyouNeed.mp4
│ │ │ L24 自测文档.xls
│ │ │H Z ; C x N l L24.zip
│ │ │ lesson24BI-2V0.8.pptx
│ │ │
│ │ ├─1s ` 4 G h s – 87.1@ 9 S y k 2 8 Q 时间. 8 \序列分析
i w % n T K s _ │ │ 17时间序列分析.mp4
│ │ │ L9.zip
│ │ │ L9自测文档.xls
│ │ │ lesson09BIz v . \ v h GV1.0.pptx
│ │ │ lesson09BIV1.1.pptx
│ │ │ Week1.jpg
│ │ │
│ │ ├─18.1 时间序g / Y G 7 J 8列实战
│ │ │ 18时间序列实战.mp4
│ │ │ code&data.zip
│ │ │ lessn A *on10BI-2V0.6.pptxP ; f E
│ │ │k P e S [ F
│ │ ├─19\ w O % H 1 L e P.1 资金流入流出预测
│ │ │ 19资金流入流出预测.mp4
│ │8 , – _ │ L11-2自测文档.xls
│ │ │ L1% Z m b1.zip
│ │ │R P | s = J L 6 lessoI F 9 s Z + T ; –n11BI-2V0.4 (1).pptx
│ │ │
│ │ ├─2.1 数据可视化及实R L v P J
│ │ │ 2数据可视化及实战.mp4
│ │ │ L2-2自测文档.xls
│ │ │ L2.zip
│ │ │
│ │ ├─20.1 个性化推K – [ d v R荐与金融数据分析
│ │ │ 20个性化推荐与金融数据分析.] \ G | 5 [ W S gmp4
│ │ │ L\ w a [ V12-W . yD L 2 ; [ M V d2自测文档(1).xls
│ │ │ L12.zip
│ │ │ ln h ( : 1 W _esson12BIV1.3.pptx
│ │ │
│ │ ├─21.1 淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测
│ │ │ 21淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测i J = 8 M Y.mp4
│ │ │ L13 (1).zi. d _p
│ │H ; u W │ L13-2自测文档.xls
│ │ │ lesson13BI-2V2.6.pp3 1 ~tx
; ( & A F :0 Q E w . r F J
│ │B B [ 4 E k K d ├─22.1 强. s GD 6 m B 5 5 v 2 E h G G化学习与推荐系统
│ │ │ 22强化学习与推荐系K m . F u – z d ~统.mp4
│ │ │ L14-2自测文档.xls
│ │ │ lesson14BI-2V0.6.pptx
│ │ │
│ │ ├─23A R 5 c O 7 * *.1 AlphaGo Zero实战
│ │ │ 23AlphaGof B TZero实战.mp4
│ │ │ L15.zip
l l f │ │ L15自测文档.xls
│ │ │ lesson15BI-2V0.8.pptx
│ │ │
│ │ ├─3.1 推荐系统严眼中的你-用户画像
│ │ │ 3推荐系统严眼中的你-用户画像.mp4
│ │ │ L3-2自测文档.xls
│ │ │c + ) P U F B L3-code.zip
│ │ │ lesson/ g h h H i3-2BIV2.7.pptx
│ │ │
│ │L 1 * X b ├─4.1 SVD矩阵分解与基于内容的推荐
│ │ │ 4SVD矩阵分解与基于内容的推荐6 V L E $i N + ].mp4
│ │ │ L4-2自测文档.xl: f d p c Bs
│ │ │ L4-coV s c ~ !T y ) E B ` sde.zip
│ │ │ lesson04-2BIV1.7.pptx
│ │O & i 9 e C P j9 x f 8
│ │ ├─5.1 CTR预估算法与基于流行度的推荐
{ # l l @ 5 m P e │ │ 5CTR预估算法与基于流行度的推荐.mp4
│ │ │ L5-21 6 i自测文档.xls
│ │ │ L5-code.zip
│ │x ; . y* i % t . $ S P \ 0 ! │ lesson05-2BIV1.b P 7 D t 79.pptx
│ │ │
N @ N O │ ├─6.1 近似最近邻查找与YouTubf . _ b S Ue推荐s \ \ \ | O系统
L O c Q \ [ ` Z = │ │ 6近似最近邻查找N G X ( @ O H u =与YouTube– v = _ k ~ 9推荐系统.mp4
│ │ │ L6-2自测文档.xls
│ │ │ L6-code.zipC j =
│ │ │ lesson06-2BIV3.2.pptx
│ │ │
│ │ ├─7.1 深度卷积网络与实战
│ │ │ 7深度卷积网络与实战.mp4
│ │ │ L7-2\ s N ; Y H自测文档.xls
│ │ │ L7-cs { .ode.zip
t & j v / B x j │ │ lesson07-2BIV0.8.pptx
S x } { │ │
│ │ ├─8.1 时间序列实战与分布式推荐系o H | q y
│ │ │ 8时间$ g 2 2序列实战与分布式推荐系统.mp4
│ │ │ L8-2自测文档.xL p K / & r $ hls
│ │ │ L8-code, v ( i ~ ( s :(1).zip
│ │ │ lesson08BI-2V0.5.ppT * t /tx
│ │ │
│ │ └─9.1 模型融合与智能预测
% } / 6 │ 9模型融合与智能预V 4 , k a ) V测.mp4
│ │ L17自测文档.xls
│ │ lessos ~ o =n17BI-2V1.4.pptv x : + : [ 9 Xx
│ │ supplychain.zip
│ │
│ ├─) 4 } 4 Q05R u S | T-数据分析与Pu V y R 1ython程序设计基础
` q E 7 F # o ( c │ │ 1.1 Python数据智能编程基础.mp4
│ │ │ 2.1 Python格p Q D x t 4 a G式化数据处理-Panz ( kdas.mp7 W h4
│ │ │ 3.1 数据可c H F & j ?视化.mp4
│ │ │ 4.1 网络信息分析.mpj e m x d4
│ │ │ 5.1 文本信息自动C : & 3化处理.mp4
│ │ │ 6PythG N : N # b Bon办公自动化.mp4
│ │ │ 7Python办公自动化.mp4
│ │ │
│ │ ├─1.1 Python% b + x 7 f O ` C 数据智b , r F P J t v能编程基础
# 6 p V e { C = │ │ lesson01DAV0.6.pptx
│ │ │ Week01-BI.pdf
│ │ │ Week01-CV.pdf
│ │ │ Week01-NLP.pg p K X x m E T OR J t Ddf
│ │ │
│ │ ├─2.1 Python 格式化数据处理 – Pandas
u [ E f l $ │ │ lesson02DAV1.0.p(T i O C ] ; 7 W b { [ # a @ B H rptx
│ │ │ Week02-BI.pdf
│ │ │ Week02-CV.pdf
│ │ │ Wee6 B J [ Fk02-NLP.pdf
│ │ │
│ │ ├─3.1 数据可视化
│ │ │ lesson03: m U / PDAV0.8.pptx
│ │ │ Week03j & YJ – 2-BI.pdf
│ │ │ Week03-CV.pdf
│ │ │ Week03-NLP.pdf
│ │ │
│ │ ├─4.1 网络信息分析
│ │ │ assignment04-1.作业答案参考py.zip
│ │ │ assigd q 0 g u Enment04-2.作业答案参考py.zip
│ │ │ lesson04DAV0.P S @ % o # u k7.pptx
│ │ │ Week04-BI.pdf
│ │ │ Week04-CV.pdf
│ │ │ Week04-NLP.pdf
│ │ │
│ │ ├─5.1 文本信息自动化处理
│ │ │ assignment05.py作业答案参考.zip
│ │ │ L5.( V ^ gzip
│ │ │ tfidf.zip
│ │ │ WX & l U 0 \ r 7eeT M Hk 05.pdf
│ │ │
│ │ ├─6.1 Python 办公自动化
│ │ │ assignmentJ Q [ * c O ~ p06autoemail.py作业答案参考.zip
│ │ │ assignmee ? J u N 1E \ f Q z v C 5nt06dailyrepora i Et.py.作业答案参考.zip
│ │ │ code.zip
│ │ │ lesson06DAV0.9.pQ x b ( Idf
│ │ │ Week 06.pdf
│ │ │
│ │ └─7.1 服: 0 c 4 k N H ^务器h J B r z、数据库与分布式系统
│ │ assignment07.py.作业答案参考zip.zip
│ │ L7-code-afterclass.zip
│ │ les| ` J S i } 9son07DAV0.5.L 0 | u B % ,pdf
│ │ Week 07.pdf
│ │
│ ├─06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
│ │ │ Git与版本控制、代码风格.mp4
│ │ │ Seq2Sequw Z g K S B Z T ]ence,机器自动翻译,ImageCaption,Attention机制.mp4
│ │ │ 加课:seq2seq的代码及作业的讲解.mp4
│ │ │ 循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自动分类.mp4
│ │ │ 搜索树,图算法,T / ( ) , k深度优化与广度优化,算法Q k J Y 3 : ;的时间复杂度.mp4
│ │ │ 深度卷积网络与计算机图像.mp4
│ │ │ 深度卷积网络与计算机图像2.mp4
│ │ │ 神经网络基础,ten) Y q ! j C = $sorflow和pyN $ s ( Btorch框架.mp4
│ │ │ 第一周作业讲解.mp4
│ │ │ 贝叶斯,决策树I \ R o { c F m k,随机森林,SVM模型.mp4
│ │ │
│ │ ├─1.1 搜索树,图算法j G a C | v M / U,深度优化与广度优J i J化,算法的时间复杂度
│ │ │ Assignment018 P r J z & @ y :-BI.zip
│ │ │ Assignment01-CV.zip
│ │ │ As2 ? \ T Nsignment01-NLP2 , 6 C + # ~ ! R.zip
│ │ │ Assigy + k p wnment01.zip
│ │ │ Git 与版本控制、代码风格.pptx
│ │ │ Git 思维导图.zin u i { Z L rp
│ │ │ image-retrieva3 f x ` (l-master.zip
│ │ │ lesson01-course.zip
│ │ │ networkx如何设置中文.zip
│ │ │ 图像E 4 x ` &检索项目指导书与数据.zip
│ │ │
│ │ ├─1.2 第一周作业\ = e o D讲解
│ │ │ 参考答案.zip
│ │ │
│ │ ├─2.1 神经^ 1 % F K _网络基础,tensorflow和pytorch框架
│ │ │ Assignm| F H J X =ent02.zip
│ │4 o / │ housep~ ( b Hrice.zip
│ │ │ L2.1.zip
│ │ │ 参考答案.zip
│ │ │
│ │ ├─3.1 深度卷积网络与计算机图像
e 1 – ^ u E │ │ ai-core-lesson-03-cnn~ F b o \ V1} 8 X ; : :.1.pdf
│ │ │ Assignment 03.zip
│ │ │ 微软P 6 B n qlesson03.zip
│ │` { r Y { , i [
│ │ ├─3.2 深度卷积网络与计算机图像2
│ │ │ Assignment 032.pdf
│ │ │ Assignment03-refer作业答案参考.py.zip
│ │ │ c[ A F 7 i ) f E nnnfeaturemapdeD X ~ 5 bmo.n ] B a ! / }zip
│ │ │| l – e j T L3-codp 0 D 9 w r x I Pe(1).zip
│ │ │ lessB p U +on03AIV1.3.pdf
│ │ │
│ │ ├─4.1 循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自b ) n = [ l H动分类
│ │ │ Assignment 04.pdf
│ │ │ L4-code.zip
│ │ │ lesson04AIV1.7.pdf
│ │ │ Refer-Assignment04.zip
│ │ │
│ │ ├─5.s G Y1 Seq2Sequence,机器自动翻译, Image Caption, Attention机制
│ │ │ Assignment05.zQ @ L ) Lip
│ │ │ cmn-eng.zip
│ │ │ Lesson05.zip
│ │ │
│ │ ├─6.1 贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型
│ │ │ Assignment06.zip
│ │ │ assignment06作业参考答案.py.zipc 3 _ 2 2 z
│ │ │ L6.zip
3 V y x J x L s i │ │ lesson06AU p | o S { ZIV0.4.pdf
│ │c W / t r ( : j │ lesson06AIV0.I W 1 U : h T8.pptx
│ │ │ lesson06AIV0.8(P| 5 3 ! ? O gDF).pdf
│ │ │
│ │ └─7.1 加课:seq2z J /seq的代码及作业的讲解
│ │ bleu1.py.^ ! C Ezip
│ │ lesson05AIV1.0.pptx
│ │ lesson05AIV1.2.pptx
│ │
│ ├─07-0基础 Python 入门
│ │ │Z f k a ~ python-1-Python基础入门.mp4
│ │ │ python-2-Python编程入门.mp4
│ │ │ python-3-常用模块-numpy.mp48 = ] : 0
│ │ │ python-4-常用模块-pandas.mp4
│ │ │ python-5-数据可视化.mp4
│ │ │ python-6-Python办公自动化.mp4
│ │ │
│ │ ├─1.1 Pyi * ? q (thon 基础入门
│ │ │ go.zip
│ │ │ wee1 5B @ D L J 3 w A b \ n 0 2k1-python4 : ^ m \入门基础.zip
│ │ │
│ │ ├─2.1 Python 编程入门
│ │ │ week2-python编程基础1.. : ] + _ 4 k M ]zip
│ │ │
│ │ ├─3.1 常用模块-numpy
│ │ │ week3-numpy.zip
│ │ │
│ │ ├─4.1 常用模块-k I c 3pandas
│ │ │ week4-pav @ / f { ? R 7 Sndsa.zip
│ │ │
│ │ ├─5.1 数据可视化
│ │ │ week5-数据可视化: = W i ] g e.zip
│ │ │
│ │ └─6.1 Python 办公自动化
│ │ code.zip
│ │ lesson06DAV0.q 3 C 69.pv k z Zptx
│ │
│ ├S # w }─08-E _ } U s 9 M p深度学习框架选修课
│ │ │ pg C z Uytorch基础知识.mp4
│ │ │ pytorc& ^ M | [ 8 ^ N 9h神经网络搭建.mp4
│ │ │ tS W h qensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
│ │ │ tensorflow` H P w Y { |实践项目“大杂烩”.mp4
│ │ │ 搭建模型和进阶操作.mpm ? = 8 # 2 y {4
│ │ │
│ │ ├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
│ │ │ 学习资料.zip
│ │ │ 深度学习框架.pptx
│ │ │ 课堂代码.docx
│ │ │
│ │ ├─2.1 搭建模型和进阶操7 O 6 . [ \ d g
│ │ │ 2-1搭建模型和进阶操作课堂代码.docx
│ │ │
│ │] k \ G A 1 ? \ ├─3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”j t , s 5 # } k
│ │ │ 学习资料.zi( z d \ D p a *p
│ │ │ 课堂代码.docx
│ │ │
│ │ ├─4.1 pytorch基础知识
│ │ │ 课堂代码.docxI i i z ? I 4
│ │ │
│ │ └─5.1 pytorch神经网络搭建
│ │ stn.pdf
│ │ 课程代码.d| = n F {ocx
│ │
│ ├─09-人工智能基础能力提升课
│ │ │ week1-编程基础.5 l d T =mp4
│ │ │ week23 * e x t~ r 5 l y ; – L数据分析基础.mp4
│ │ │/ ; ` x week3机器学习的基本方法.mp4
│ │ │ week4机器学习的基本方法(二).mp4
│ │ │ week5神经网络的基本原理与方法(一).mp4w : S @ M a c b X
│ │ │ week6神经网络的基本原理与方法(二).m. z A N ( WpI ^ h ( ^ , (4
│ │ │ week7卷积神经网络(一).mp4
│ │ │ week8卷积神经网络(二).mp4
│ │ │ week9图像目/ – c }标检测.mp4
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│ │ ├─1.1 编程基础
│ │ │ Alle~ { v a ; G o \n B. Downey – Thm U { tink PythonJ ` ^ M (2012, O’Reilly Media) – libgen.lc.pdf
│ │ │ Less8 Z N X G Ron-01学习1 o , i – * s M f资料.zip
│ │ │
│ │ ├─2.1 数据分析基m I + rU & s c , ) | U g I J3 v u 0 w y
│ │ │ Less7 ~ N b ! { % ] aon-02学习资料.8 o ^ 1 Hzip
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M 4 7 % ^ K a u │ ├─3.1 机器学习的基本方法
│ │ │ LesU ] 7 c ) Ason-03C ! i f t @ ! `学习资料! O / v ` G.zip
│ │ │ lesson03AIV0.5(2)8 5 e V t P R . {.pptx
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│ │ ├─4.63 f * * S P \ ~ \ B % – c+ i x +1 机器学习的基本方法(二)
│ │ │ week4学习资料.zip
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│ │ ├─5.1 神经o n 8 m ] + 0 O网络的基本原理与方法(一)] T ! g j W
│ │ │ L5-I @B I R J = g @ 8 1 * . Zcode.zip
│ │ │ lesson05AIVV1.1.pptx
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│ │ ├─6.1 神经网x [ i 4 q # 1 \ e络的基本b W x ~ 4 X M !原理与方P j T l gf 4 ( l V ^ – I W 8 ; a法(二)
│ │ │ L6-code.zip
│ │ │ less% ! / } ( { j c von06AIV0.8.pptx
│ │ │
│ │ ├─7.1+ e D $ _ & B & ^ 卷积神经网络(一)
│ │ │ leS C S s isson07AIV1.3.pptx
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│ │ ├─8.1 卷积神经网络(二)
│ │ │ L8-V Il 7 T ? T s p 1 j Dk H } \ – I / @ q { jm u A ` y . C Vcode.zip
│ │ │ lesson08BIV0.68 A W f.pptx
| n W J # L d │ │
│ │ └─9.1 图像目标检测
│ │ lesson09AIV2.1.pptx
│ │ ObjectDetectiF 3 z SonMask.zip
│ │
│ └─10-公开课
│ 公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么?-20210127.mp4

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