百战程序员-AI算法工程师就业班2022年价值18980元百度网盘下载

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百战程序员-AI算法工程师就业班2022年价值18980元课程介绍:

百战程序员-AI算法工程师就业班2022年价值18980元

视频资源大小:6w s / z ] A @ * I1.9 GB,
类型:AI算法, 语言汇编,

课程目录:

├──1–人工智能基础-快速入门

| ├──1–人工智能就业、薪资、各行业应用

| └──2–机器学习和深度学习、有监督和无监督

├──10–机器学习与大数据-Kaggle竞赛实G z , % q

| ├──1–药店销量预测案例

| └──2–网页分类案+ m j x s / X [ \

├──11–机器学习与大数据-海量数据挖掘工具

| ├──1–Spark计算框架基础

| ├──2–Spark计算框架深入

| └──3–SN O 2 k Hpa# e b 6 a X 8 xrk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

| ├──q + /1–推荐系统–流程与n w l )架构

| ├──2–推荐系统–数据预处理和模型构建评估实战R K = ( /

| └──3–推荐L C m S系统–模型使用和推荐服务

├──13–深度学习-原理和进阶

| ├──1–神经网络算法

| ├──2–TensorFlow深度学习工具

| └─R G u─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

| ├──1–卷积神经网络原理

| ├──2–卷积神经网络优化

| ├─O n _ z @ C V d─3–经典卷积网络算法

| ├──4–古典目标检测

| └──5–现代目标检测之FasterRCNN

├──15–深度学习-图像识别项目实战

| ├──1–车牌识别

| ├──2–自然场景下的目标检测及源码分析

| └──3–图像风格迁移

├──16–深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战

| ├──1–YOLOv1详解

| ├──2–YOLOv2详解

| ├──3–YOLOv3详解

| ├──4–YOLOv3代码实战

| └N e 1 j──5–YOLOv4详解

├──17–深度学习-语义分割原理和实战

| ├──1–上采样双线性插值转置卷积

| ├──2–医疗图像UNet语义分割

| └──3–蒙版弹幕MaskRCNN语义分割

├──18–深度学习-人脸识别项目实战

├──19–深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶

| ├──1–词向量与词嵌入

| ├──2–循环神经网络原理与优化

| ├──e O * * 6 Z3–从Atten9 ^ P ^ 7tion机制到Transformer

| └──4–ELMO_BERT_GPT

├──2–人工智能基础-Python基础

| ├──1–Python开发环境搭建

| └──2–PythN Y 6 Ton基础语法

├──20–深度学习-NLP自然语言处理项目实战

| ├──1–词向量

| ├──2–自然语言V y 9 l k ! h r处理–情感分析

| ├{ D 9 !──3–AI写唐诗

| ├──4–Seq2Seq聊天机器人

| ├──5–实战NER命名实体识别项目

| ├──6–BERT新浪新闻10分类项目

| └──7–GPT2聊天机器人

├──21–深度学习-OCR文本识别

├──24–【加课】Pytorch项目实战

| ├──1–PyTorch运行环k U B ~ C @ K境安装_运行环境测试

| ├──2–PyTorchD \ Y Z * x @基础_Tensor张量运L s D } F o W r W

| ├──3–PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10

| ├──4–PyTorch循环神经网络_词性标注

| └──5–PyTorch编码器解码器_机器翻译

├──25–【加课? 2 _ _ @ T】百. . K 8度飞桨PaddlePaddle实战【新增】

| ├──1–Paddle, U } R U u : a 5Paddle框架安装_波Z H C 6士顿房价预测

| ├─0 4 +─2–PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别

| ├──3–PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测) H K 7 t ] z n

| ├──4–( o # { C H U mPaddleOCR工具_车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss)

| ├──5–PaddleNLP模块_物流信息提取(BiGRU+CRF)

| └──6–PaddleNLP模块_物流信息提取(ERNIE版)

├──26–【加课】Linux 环境编程基础

| └──1–Linux

├──27–【加课】算法与数据结构

| └──1–算法与数据结构

├──3–人工智能基础-Python科学计算和可Z o ` ? q F $ z @视化

| ├──1–科学计算模型Numpy

| ├──2–数据可视化模块

| └──3–数据处理分析模块Pandas

├──31–【加课】 强化学习【新增】

| ├──1c 3 b j O V–Q-Learning与SARSA算法

| ├──2–Deep Q-Learning Network

| ├──3–Policy Gradient 策略梯度

| ├──4–Actor Critic (A3C)

| └& } ; p──5–DDPG、PPO、DPPO算法

├──4–人工智能基础-高等数学知识强化

| ├──1–数学内J K M g ? R q b容概述

| ├──2–一元函数微分学

| ├──3–线性代数基础

| ├──4–多元函数微分学

| ├──5–线性代数高级

| ├──6–概率论

| └──7–最优化

├──5–机器学习-线性回归

| ├──1–多元线性回归

| ├──2–梯度下降法

| ├──3–归一化

| ├──4–正则化

| └──5–Lass: } qo回归Ridge回归多项式回归

├──6–机器学习-+ f Q 5线性分类

| ├──1–逻辑回归

| ├──2–Softmax回归

| ├──3–SVM支持向量机算法

| └──4–SMO优化算法

├──7–机器学习-无监督学习

| ├──1–聚类系列算法

| ├──2–EM算法和GMM高斯混合模型

| └──3–PCA降维算法

├──8–机器学习-决策树系列

| ├──1–决策树

| ├──2_ , 9 4–集成学习和9 X q i E Q b随机森林

| ├──3–GBDT

|C . l z + \ i | └──4–XGBoost

├──J b + K W , s p9–机器学习-概率图模型

| ├──1–贝叶斯% d 6 !分类

| ├──2–HMD ; Z Z hM算法

| └──3–CRF算法

└──课J x y 8

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