开课吧-名企CV-计算机视觉CV-导师制名企实训班四期|完结无秘|(价值23800元)百度网盘下载

开课吧-名企CV-计算机视觉CV-导师制名企实训班四期|完结无秘|(价值23800元)百度网盘下载点击快速获取相关资源

开课吧-名企CV-计算机视觉CV-导d % ` = J 8 K v |师制名v b E企实训班四期|完结无秘|(价值23800元)课程介绍(A000685):

开课吧-名企CV-计算机视觉CV-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/数据挖掘与高级商业分析课人D y E ( ! } ( | H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KR C P F P J g ( u 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2百万年薪!!!

前言:; ) b G I e Z5月,“上一节课– / L U } – X c,返一c * 5j o ; ^ i F ; + | . L# 9 g a V S * Z %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,I T 6 ! &S h R t x J独家在线实训环境。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3 K r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、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位t m [,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($ F Z TML)、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(t F 5 O o e qNLP)、推荐系统(R\ D 5 M p 2 g LS),数据挖掘(DM)、数据科学(DS)X y M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:

  • 目前工作为互联网c t C ( f & |,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^ Y4 & H v $ 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= R L = g
  • 对数学$ V ? H W ? E、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l r R I 0 ;
  • 对人工智能具备一定的热情,希望&aX ( Q A U n 5 = #mp; a ; s | { v o能够从Y G A ~ g 2 n事相关行业或者自己创造相关产品的人Z B x 4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:h y . 0 G Y l 3 :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# 7 r 4 p 3# p H y E \ ! \ @ w,数据分析等工作的相关人员;

本期正课培训包含三d / \ u = V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Q ` f e p f r c *高级商业分析(BI)

文件目录:

开课吧-名企CV-计算机视觉CV-导师制名\ B D企实s j M a ^ ( L训班四期完结无秘(价值23800元)
│ ├─01-核心能力提升班计算机T C F视觉方向004期
│ │ │ cv核心-1-计算机视觉基础:基本图像处理.mp4
│ │ │ cv核心-10-# R Z Q计算机视觉中的v h ? g 3图像分类.mp4
│ │ │ cv核心-11-深Z q Y= e z Q M u D ] _ E q n度学习之两阶段目标检测.mp4
│ │ │ cv核心-12I G $-深度学习之一阶段目标检测.mp4
│ │ │ cv核心C ; e-13-E y X h ^ ~ . 0计算机视觉中的图像分割.mp4
│ │ │ cv核心-14-计算机视觉中的目标跟踪.mp4
│ │ │ cv核心U @ / e ( – L 6-15-9 | ! 9 h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CNx } t Z ^ , \N卷积神经网络part2应用篇.mp4
│ │ │ cv核心-8-详y ( W U ; ` &解CNN卷积神经网络part3实战细节篇.mp4
│ │ │n Q G } \ ! cv核心-9-cuda编程.mp4
│ │ │
│ │ ├─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
│ │W A . y ] v &
│ │ ├─10.1 计算机视觉中的; 6 s M i 2 , 0 M图像分类
│ │ │ week10.docx
│ │ │ 核心基础课week10后20201101.pdf
│ │ │
│ │S – O m ├─11.1 深度学习之两阶段目标检测
│ │ │ week11.docx
│ │ │ 优秀作业-hexincvchapter11homr ( 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 PP 2 [vchapt\ + 0 ) B k ber12homeworkray.i^ R 8pynb.zip
│ │ │ 核心基础课week1120201108补充讲解vggbn.; K i +pdf
│ │ │ 核心基础课week12-20201115发出.pdf
│ │ │
│ │ ├─13.1 计算Z x T A r N + z Y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
│ │– M q X H H F \
│ │ ├─14.1 计算机视觉中的目标跟踪
│ │ │ week14.docx{ 8 $ G B d I ^
│ │ │ 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
│ │ │ projectIIfacekeypointsu 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week2-20200823发出.k t k $ o U D |pdf
│ │ │
│ │ ├─3.1 初步认识机v Q \ ( @ v 7 K器学习
│ │ │ week3.docx
│ │ │ 核心D H 8 Q; p G \ B ` p { e础课Q S Yweek3 20200830 发出.pdf
│ │ │x R 3 6 p $ [ ~ ?
│ │= m v R L I ├─4.1 经典机器学习
│ │ │ week4 (1).doc9 \ B C 7x
│ │ │ 核心基础课week4 20200906课后.pdf
│ │ │` c w f P
8 Y L m Q 9 p O l │ ├─5.1 神经网络与反向传播
│ │ │ week5 (1).docx
│ │ │ 核心基础课week5 202009139 d b A Y ( 0 j (课后发出e T U R 0.pd+ k ~f
│ │ │
│ │ ├─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% i S V @ Q h [ 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
│ │ │ 核心基础课week72020-10-11课后.pdf
│ │ │
│ │ ├─8.1 详解CNN卷积神经网络 part 3 实战细节篇9 / ` [ D I ^ q
│ │ │ week8.docx
│ │ │ 核心基础课weeH $ k / ~ r kk8-20201018课后.pdf
│ │ │
│ │ ├─9.1 cuda编程
│ │ │ week9.docx
│ │ │ 核心基础d * \ d – @ } e课wp Q u + Y M jeek9 20201025课后.pd{ Y M @ 0 1 \f
│ │ │
│ │ └─作业答案
│ │ │ week1.rar
│ │ │ week2.rar
│ │ │ week3.rar
│ │ │ week4.rar
│ │ │ week5.rar
│ │ │ week7.rar
│ │ │ week8Z 9 R 5 s x b E.rar
│ │ │
│ │ └─Co W J I c I 9 ^ _Cv ` . ( d e t @ yV4-from-teacher
│ │ How Computer Vision Works.mp4
│ │ README.md
│ │ week1.rar
│ │ week10.rar
│ │ week11.rar
│ │ week12e B ! M.rar
│ │ week13.rS L ( j & ? / ?ar
│ │ wey { O v J SY v v ; =ek14.rar
│ │ week15.rar
│ │ week2.rar
│ │ weeH C Mk3.rars B ( w 2 P
│ │ week4.rar
8 6 \ / │ week5.rar
│ │ week6.rar
│ │ week7.rar
│ │ weM 5 4 w N 0 k z Wek8.rar
$ O q % _ │ week9.rar
│ │
│ ├─02-导师制名企实U H 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检测方法实战.mp4
│ │ │ cv-2-C& K wNN经典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Ⅱc a e.mp4\ D d P V k O * Qv N T 4 M
│ │ │ cv-6y 9 ,-车道线检测模J ( A型实战.mp4
│ │ │ cv-7-超快车道线检测模型p B C z t 0 q.mp4
│ │ │ cv-8-模型压缩优化.mp4
` G ~ 4 S C M w │ │
* A , 3 } k Y , f │ ├─1.1 车道线检测概述及传统视觉检测方法实战
│ │ │ lesson1传统视觉车道线检测及数据倍增方法4期.pdf
│ │ │ week1HomeWork (1k Z *, V * [ k a H O).zip
│ │ │ 车道线检测作业说明D m ; r M L & yweek1 (1).docx
N i v D w f A H │ │
│ │ ├─2.1 CNN经典网络和语w b 2 f义分割g | / % % E l模型
│ │ │ lI 9 h d V ( 3, { R j ? ] ;esson2CNN经典网络和语义分割模型4期Fin0 P – Nal.pdf
│ │ │ 屏幕快照 2020-08-30 22.01? D | s.53.png
│ │ │
│ │ ├─, / P3~ 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
│ │ │x w 8 a Y
│ │ ├─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-Atrous-Convolution-for-Semantic-Image-Segmentation-1.pdf
│ │ │
│ │ ├─5.1 车道线分割模型实战 Ⅱ
│ │ │ lesson5LaneNet4期 (1).pdf
│ │ │
│ │ ├─6.; A k Y1 车道线检测模型实战
│ │ │ lesson6= n W , d 8 \车道线检测模型实战 (1).pdf
│ │ │
│ │ ├─7.1 超快车道线检测模型
D 6 = │ │ lesson7快速车道线检测模型4期 (1).pdf
│ │ │
│ │ ├─8.1 模型压缩优化
│ │ │ lesw 8 Q s i } 6 g ^U Z Y s * / X` , _son8AutoML介绍和NNI的应用4期 (1)+ & `.pdf
│ │ │ pruningtutorial (1).zip
│ │ │ Ultra Fast Structure-Y o A s 4 F Y t saware Deep Lane Detection.pdf
│ │ │ Ultra-Fast-Lane-Detection-master (2).zip
│ │ │
│ │ └─作业答案
│ │ week1.rar
│ │ week2.rar
│ │ week3.rar
│ │ week4.rar
│ │ week5.rar
│ │ week6.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.mp4
│ │ │ 2.1 Coul 7 j hrseSchedule-DeO ] r JtectionII1-stage.mp4
│ │ │ 2.2 CourseSchedule-Detea I f B 5 ~ CctionII1-stage: b T ).mp4
1 O & q │ │t L 7 P C 3.1 CourseSchedule-b d c YDetectionIIIAnchorFree.mp4
│ │ │ 4.1 CouT y k HrseSchedule-Yol_t U T u F _ F O p @ov3-CODE.mp4
│ │ │ 5.1 CourseSchedule-Yolov3-Cv 6 2 Y _ h }ODE.mp4
│ │ │ 5.2 yr 7 V Kolov3训练测试及百度AIStu+ 4 ^ S + g kdi9 & _ t X co的使用.mp4
│ │ │ 6.1 Cc ; 3 Roa M Y % l /urseSchA – \ @ h ! G kedule-Algor0 * –ithmTr} o N l W e# 1 } 1 Y 3icksI.mp4
│ │ │ 7.1 AlgorithmT? E u ] $ k #ricksII.mp4
│ │ │
│ │i 9 q P 2 e ) k ├─1.1 Course Sche( z Gdule-Detectiom K . ` 9n I 2D 5 – X, q N a K 2 } \ {N Y u U + L i 6 rU \ B L # z 2 t :Stage
│ │ │ Algorithm LadderFundamental.pdf
│ │ │ Algorithm LadderNext Step.pdf
│ │ │ assignment1 (2).pdf
│ │ │M a A & week1-4 DetY @ 1 L Dection-3 stages.pdf
│ │ │J a S Y r 3 g q week1-学习笔记.pdf
│ │ │ 名企班 week1.zip
│ │ │
│ │ ├─2.1 Course Schedule-Detection II 1-D 3 i q Mstage
│ │ │ assignA ] D z c v & w fmeng $ f * e 5 Q \t2 – anchor (1).pdf
│ │ │ we, B C # 9ek2.pdf
│ │ │ 名企班 week10 -20201106^ ! N l m l e.zip
│ │ │
│ │ ├─2.2 Course Schedule-Detection I| + O U o ? q2 5 N YI 1-stage
` O t e Z i 5 │ │ assignmentt I L \ n \3new.pdf
│ │ │ week1-4 Dete; y o f U q Dction-3 stages Note-Week3.pptx
│ │ │ 优秀作业-名企cv wA c a !eek11.zip
│ │ │
│ │] , 9 , | % * ├─3.1 Course Schedule-Detection III Anchor Free
│ │ │ assignment4new.pdf
│ │ │ week1-4 Detection-3 stages (1).pdf
│ │ │ week1-4 Det\ C d _ I $ TectioN # n / en-3 stages Note – week4.pptx
s 0 – v │ │ week1-4 DetR ! p ; d U Dection-3 stages.pdf
│ │ │ 名企班 week4.zip
│ │ │ 学习心得 (1).zip
│ │ │
│ │ ├─4.1 Cou. k x L G ? g S Erse Schedule-. N G ~Yolo vR , . z ( B j M3 -CODE
│ │ │ assignment5.pdf
│ │ │ facemask.zip
│ │ │ PyTorch-YOLOv3-class.zip
│ │ │ 名企CV课程as!_ I [ * ~ d q W 0 l ~ 1 ? p :signment5作业.zip
│ │ │ 总结.docx
│ │ │
│ │ ├─5.1 Coursej 5 y ; g . U M I Schedule-Yolo v3 -CODE
│ │ │ assignment6 (1).pdf
│ │ │ week6-7 Ad| P B Q #vanced Detection Tricks.pdf
│ │ │ week6homework.zip
│ │ │ week6mingqi-regularization.zip
│ │ │ 总结 (b z u : X ! *1).pdf
│ │ │
│ │ ├─5.22 @ Z K D $M S K T ] z M yolov3训练测试v Y \ % L 9 + w P及百度AI Studio的使用
│ │ ├─6.1 Cou5 S 3 v u 7 \ d Irse Schedule-Algorithm Tricks I
│ │ │ activations (1).zip
│ │ │ assignment7 (1).pdf
│ │ │ checkpT Q N | KoM 8 L? s 1 8 } m % h Xints.zip
│ │ │ data.zip
│ │ │ PyTorch-YOLOve u ? f k = v3.zip
│ │ │ week15 名企课.zip
│ │ │ week6-7 AdvA L c =L 6 M I [ 8anced Detection Tricks.p# N F )dfZ d . 8 L ( D z ;
│ │ │ week7.docx
# u 7 0 │ │ yolov3-code.zip
│ │ │ 学习心得-名企班-week7.zip
│ │ │ 总结.pdf_ _ . ^ O d H
│ │ │
│ │ └─7.1 Algorithm Tricks II
│ │ network-\ i \ o ) 7 B 3 GslimmJm w T 2 z : J ! J Jing.zip
│ │ newassignmenr t }t8 (1).pd6 t ^ w @ pf
/ U 4 B │ week8 Acceleration (1)i w [ c g.pdf
│ │ yolov3tricks.zip
│ │ 名企班-week8-.zip
│ │
│ ├─04-遮挡状态下的活体人脸身份识别-项目三
│ │ │ 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-spoofingAttackModel:facebagnet.mp4
│ │ │ 3.1 使用pytorch完成facebagnet的前后工程代I F R m R码.mp4
│ │ │ 4.1 研讨课-1.mp4
│ │ │ 4.1 研讨课-2.mp4
│ │ │ 5.1 消融实验9 ; ` I 4 Q以及活体检测模型压缩和落地.mp4
│ │ │ 6.1 facerecognize技术综8 \ g述重点数据集以及工程中的评价办法.mp4
│ │ │ 7.1 带有遮_ f W ~ L 6挡人脸识别核心技术:SpatialChannelAtteny & 6 = V Ttioni+ N 0 X ! p * – 2 r z m.mp4
│ │ │ 7.2 带有遮c N! ~ \ H W t y z V d 2 d Y 4 t| # # . H人脸识别核心技术p ! = E | 2 r x T:SpatialChannelAttention.mpc } d : I g B V c4
│ │ │ 8s 8 k.1 大规模遮挡人脸识别模型实践:代码完成提升定量分析.mp4
$ 0 4 U │ │ 9.9 _ d P1 大规模人脸识别落地方法:sd0 5 h d . i– ; Uk.mp4
│ │ │
│ │ ├─1.1 多模态活体检测技术综述以及数据集 CASIA-SURF以T ] :及评价办法ACER4 N D I :
│ │ │, D s K 6 week1 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 (1J t _).docx
│ │ │
│ │` M a N 2 ├─10.1 项目答疑
│ │ ├─2.1 M. b d \ # g Bulti-ModelG K N ) ^-FaceAnti-spoofingAttacg # L 8 9 I a G \kModel:facebagnet
│ │ │ week2 活体检测模型FaceBaF S g + tgNet20210106课后发出 (1).pdf
│ │ │ week2优秀笔记和作业.zip
│ │ │ 代码和作业 (1).doD G Gcx
│ │ │ 仿射变换相关的资料.docx
│ │ │
g V q [ 7 ] │ ├─3.1 使用pytorch完成x o | 9 \ f 4facebagnet的前后工程代码
│ │ │ week3facebagnet工程代码20201116课后.pdf
│ │ │ week3代码和作业要求 (1).docx
h – _ V │ │ week3优秀作业和心得笔记.zip
│ │ │y 9 n 9 N
│ │ ├─4.1 研讨课
│ │ │ week3code-CVPR19-Fac! Hs g ^ J X 0 w Xe-Anti-spoofing.zip ` Kp
│ │ │ 研讨课.p\ 1 z vdf
│ │ │ 答疑课内容收集.pdf
│ │ │
│ │ ├\e i ^ L $ $ o h H 1 5─5.1 消融实验以及活体检测模型压缩和落地
│ │_ _ 8; : N ? L | c 9 CV名企实战作业和代码 (1).docx
│ │ │ week4 消融实= 3 x v n N验以及模型压缩课后20210130 (1).pdf
│ │ │ week4优秀作业.zip
│ │ │
│ │ ├─6.1 facP O 9 e Be recognize 技术综述重点} c 5 $ 2 +数据集以及工程中的评价办Y D Y a c
│ │ │ week5 face recognize技术以及评价办法20210206.pdf
│ │ │ week5优秀作B G w { n E e业.zip
│ │ │ week5作业C V q M % H _ z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 = $H , ) i + A Attention
│ │ │ CV名企实战.C T @ ldocx
│ │ │ weekN G G K | | | o K6 face embedding的提升之路20210227 (1).p\ o \ 7 c 1 9 P 5df
│ │ │! n ` d Q J % week6优秀作G k Q # @ v &业.zip
│ │n P 2 d
│ │ ├_ I p X O ^ 9 u─7.2 带有遮挡人脸识别核心技术? z t:SpatialCha) } W Pnn! + D X l hel Attention
│ │ ├─8.1 大3 \ `规模遮挡人脸_ Y ? ~ B + J V C识别模型实践:代码完成= / 3提升定量分析
│ │ │ 23L f T f `week7U } l Q _注意力机制以及人脸识别工程0306课后.pdf
│ │F @ 5 Y J o y L │ weekH , K : b 2 # x07 (1).docx
│ │ │ week7优秀作业.zipf x R \ 2 u
│ │ │
│ │ └─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sd) j s 6 + * Bk.pdf
│ │ week08.docx
│ │ ween O V i S B ak8优秀作业.zip
│ │
│ ├─05-数据分析与Python程序设计基础
│ │ │ 1.1 Python数据智能编程基础.mp4
│ │H v e g K 1 C K │ 2.1 Python格式^ M r h } & D i :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 * 38 z b a L C ? 8 / O1.1 Py) . n _ : Ithq M f f W y g ( 3on 数据智能编程基础
│ │ │ lesson01DAV0.6.pptx
& D F ) _ b │ │ Week01-BI.pdf
│ │ │ Week01-CV.pdf
│ │ │ Week01-NLP.pdf
│ │ │
│ │ ├─2.1 Python 格式c d b化数据处理 – Pandas
│ │ │ lesson02DAV1.0.pptx
│ │ │ Week02-\ 4 ` n P [ [BI.pdf
│ │ │ We9 k / }ek02q 6 { o &-CV.pd1 y 0 4fY | % d O y C |
│ │ │ We7 ? ( B P 3 yek02-NLP.ph m | M } ~df
│ │ │
│ │ ├─3.1 数据可视化
│ │ │ lessoj K 7 = . 5 C Mn03DAV0.8z 0 Z 3 – H.pptx
│ │ │ Week03-BI.pdf
│ │ │ Week03-h a fCV.p: h g h k & 6df
│ │ │ Week03-NLP.pdf
│ │ │
│ │ ├─z , i 7 _ – v V #4.1 网络信息分析
│ │ │ assignment04-4 z } , @t p U y : 71.作业答g C o ; b $案参考~ [ } { M o 4 =pyL f p.zip
│ │ │ assignment04-2.作业答_ G * I n j 7 e $案参考py.zip
│ │ │ lesson04DAV0.7.pptx
│ │ │ Week04-BI.pde , –f
│ │ │ Week04-CV.pdf
│ │ │ Week04-NLP.pdf
│ │ │
│ │ ├─5.1 文本信c H n | u e息自动化处理
│ │ │ assignmen$ \ 6 , ~ c xt05.py作业答案参考.ziS [ [ S sp
│ │ │ L5.zip
│ │ │ tfidf.zip
│ │ │ Week 05.pdf
│ │ │
d d r r O 6 │ ├─6.1 Python 办公自动化
│ │ │ asG l i } @ ~ X . Tsignment06@ | | k ! t ^auto, b Y jemail.pU 1 y fy作业答案参考.zip
│ │ │ assignment06dailyreport.py.作业答案& j [参考.zip
│ │ │ code.zip
│ │ │ lesson06D0 A 5AV0.9.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
│ │ lesson07DAV0.5.pdf
│ │T , ` Wi Z H Peek 07.pdf
│ │
│ ├─06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
│ │ │ Gy B r iit与版本控制、代码风格E Q c ( X N t.mp4
│ │Y L b F i │ Seq2Sequence,机器自动翻译,ImageCapti6 Y F W Y \ *on,Atte) S 4 Dntion机制.mp4
│ │ │ 加课:seq2seq的. J B R $ g w %代码及作业的讲解.mp4
│ │ │ 循环神经网络,N & D Xl W { * O | ^ B u * [ 9文本表征,词向量初步,文本自动分类.mp4
│ │ │ 搜索树,图算法,深度优化与广度优_ Q ; F f A化,D f A 5算法的时间9 U s 2 s复杂度.mp4
│ │ │ 深度卷积网络与计算机图像.mp4
│ │ │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
│ │ │ 第一周作业讲解.mp4
│ │ │ 贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型.mp4
│ │ │
│ │ ├─1.1 搜索树,图算法,深度优化与广度优化,算法的G ) Q y时间复杂度
│ │ │ Assignment01L R – !-BI.z4 R [ 7 iip
│ │ │ Assignment01-CV.zip
│ │ │ Assia D { l X Ognment01-NLP.zip
│ │ │ AssiN X &gnment01.zip
│ │ │ Git 与版本控制、代码风格.pptx
│ │ │ Git 思维导图.zip
│ │ │ image-retrieT A ~ Lval-master.` | v { [zip
│ │ │ lesson01-course.zip
│ │ │ networkx如何设置中文.zip
│ │ │ 图像检索项目指导书与数据.zip
K E b │ │
│ │ ├─1o \ Q a ] e {.2 第一周作业讲解
│ │ │ 参考答案.zip
│ │ │
│ │ ├─2.1 神经网络基础,tensorflow和pytorch框架
│ │ │ Assignment02.zip
│ │ │ housepri\ z } 0 S ~ p Ece.zip
│ │ │ L2.1.zip
│ │ │ 参考答案.zip
│ │ │
_ ] : w u w │ ├─3.1 深度卷积) x k e网络与计算机M | n t n , \ 8图像
│ │w P K 4 U & # │ ai-core-les^ 4 J L , f 8 yson-03-cnn V1.1.pdf
│ │ │@ W u 3 z z g @ N Assignment 03.zip
│ │ │ 微软R ^ W O , j \ J \lel N w B ^ 4 T ]sson03.zip
│ │ │
│ │ ├─3.2 深度卷积网络与计算机图像2
│ │ │ A` ~ ^ ` G B . b Vs[ ) 9signment 032.ph k y M 4df
│ │ │ Assignment03-ref4 q r qer作业答案参考.py.zip
│ │ │ cnnfeaturemapm 7 w g Ode* r Z \ Rmo.zip
│ │ │ L3-code(1).zip
│ │ │ lesson03AIV1.3.pdf
│ │ │
│ │ ├─4.1 循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本M 4 S ` ] 8 ; +. % ~ X 8 n自动分类
│ │[ w e │ Ass9 g ?: 9 L V ) & Z o Wignme$ j D L . \ Bnt 04.pdf
│ │ │ L4-code.zi^ 5 \ ! T X n – rp
│ │ │ lesson04AIV1.l ^ ` f R J 27.pdf
│ │ │ Refer-Assignmew g 3 | W i k VnK ! % ~ Ut04.zip
│ │ │
│ │ ├─5.1 Seq2Sequence,机器自动翻译, Image Caption, AttentionD m U _机制
│ │ │ Assignme_ ~ 2nt05.M b & $ V ,zip
│ │ │x^ q [ { # x J ; U 6 h cmnAO T ^ ( ( p ` c 6-e# ] _ P N ; %ng.zip
│ │ │ Lesson05.zip
│ │ │
│ │ ├─@ ( X , Y6.1 贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型
│ │ │ Assignment06.$ + Q ^ % = F hziv E : X ? 5 Mp
│ │ │ assig* F D v w e 1 z .nment06作= ? * ? u . f J业参a T }考答案.L t G ) ; 8 c vpy.zip
│ │ │ L6.zip
│ │ │ lesson061 3 t f * K 6AIV0.4.pdf
│ │ │ lesson06AIV0.8.pptx
│ │ │ lesson06& ( G iAIV0.8(PDF).pdf
│ │ │
│ │ └─7.1t W K h C K A 加课:seq2seq的代码及作业的讲解a Z T @ 5
│ │ bleu1.py.zip
│ │ lesson05@ ) : 3 P =AIV1.0.pptx
│ │ lesson05AIV1.2.A N \ 6 cpptx
│ │R x i 4 3 }
│ ├─07-0基础 Python 入门
│ │ │ pyt~ ; 1 = \ `hon-1-Python基础入门.mp4
│ │ │ python-2-Python编程入门.mp4
│ │ │ pytho) \ 0 r g x an-3-常用模块-nuq g d 9mpy.mp4
│ │ │ pytho^ M V K a n 8 {n-4-常用模块-pandas– l & * #.mp4
│ │ │ pytho* @ & : K ~ ; Mn-5-数据可视化.mp4
│ │ │ pyt+ ~ A 5 1hon-6-Python办公[ ^ h ? l .自动化.mp4
│ │ │
│ │ ├─] E u ! k . X1.1 Python 基础入门
│ │ │ go.zip
│ │ │ weP uT 4 M Y u | r k S ~ ! ; fek1-python入门基础.zip
│ │ │
│ │ ├─2.1 Python 编程入门
│ │ │ week2-python编程基础1.zip
│ │ │
│ │ ├─3.1 常用; 4 M u : J模块-numpy
│ │ │ week3-numpy.zi8 N l N up
│ │ │
│ │ ├─4.1 常用模块-pandas
│ │ │ week4-pandsa.zip
│ │ │
│ │ ├─5.1 数据可视化
│ │ │ week5-数据可视化.zip
│ │ │
│ │ └─6.1 Python 办公自动化
│ │ code.zip
│ │ lesson06DAVX | ). H m 1 * n W u / X A _0.9.p[ r } ~ /pt^ _ D bx
│ │
– n B ├─08-深度学习框架选修课
│ │ │ pytorch基础知识.mp4
│ │ │ pytorch神经网络搭建.mp4
│ │ │ tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
B 3 [ 2 | ; │ │ ts ( b N rensor– 6 u 8 jflow实践项目“大杂烩Z H 2 ^ P F P 1 ?”.mp4
│ │ │ 搭建模型和进阶操作.mp4
│ │ │
│ │ ├─1.1 tensor: , _ R f E jflow基础知识以及高级a0 Y h } ( 0 bpi kerak e U # n ( BsP ! 7 u M | |
│ │ │ 学习资料.zip
│ │ │ 深度学习框架.pptx
│ │L N J 1 O 7 m │ 课堂&a} m f % |mp; : J \ a B U代码.docx
│ │ │
│ │ ├─2.1} V i 搭建模型和进阶操作
│ │ │ 2-1搭建模型和进阶操作课堂代码.docx
│ │ │
│ │ ├─3.1 te\ ! J ! \ D Cn$ F M lsorflow实践项目“大杂烩”
│ │ │ 学习资料.zip
│ │ │ 课堂代码.docx
│ │ │
│ │ ├─4.1 pyc F $torch基础知识
│ │ │2 A% ~ | g S | 4 7 课堂代码.docq ` P 0 !x
│ │ │
│ │ └─5.1 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-数据分析基础.mp4
│ │ │ week3机器学习的基本方法.mp4
│ │ │ week4机器学习的基本方法(二).mp4
│ │ │ weekz r 1 O F A \A + N ( R5神经网络的基本原理与方法f 3 b H(一).mp4
│ │ │ week& e # Z C6神经网络的基本O ? n ` d原理与方法(二).mp4
│ │ │ week7卷积神经网络(一).mb . & v A @ +p4
│ │ │ week8卷积神经网络(二).mp4
│ │v & K = 3 $ I s │ week9图像目标检测.m2 X . \ s 3p4
│ │ │
│ │ ├─1.1 编程基础
│ │ │ Allen B. Downey – Think Python (2012, O’Reilly Media) – libgen.lc.pdf
│ │ │1 . @ ` a / Lesson-01学习资料.zip
│ │\ Y e & v
│ │ ├─2.1 数据分析基础
│ │ │ Lesson-02学习资料.zip
│ │ │
│ │ ├─3.1 机器学习的基本K _ c . w 4 z @ y方法_ X f F
│ │ │ Lesson-03学习资料.zip
│ │ │ lesson03AIV0.5(2).pptx
│ │ │
│ │ ├─4.1 机器学习的基本方法(二)
│ │ │ week4学习资料.zip
│ │8 4 7 6 G
│ │ ├─5.1 神经网络的基本原理$ a # G与方法(一)
│ │t ? K w │ L5-code.zip
│ │ │ lesson05AIVV1.1.pptx
│ │ │
│ │ ├─6.1 神经网络的% a u _ u N ! k基本原理与方法(二)
│ │ │ L6-codey 9 ? k I H &.zip
│ │ │ lesson06AIB e V u 5 0 w ? –V0.8.pptx
│ │ │
│ │~ Q y | j A ) d \ ├─7.1 卷积神经网络(( 6 4一)
│ │ │ lesson07AIV1.3.pptx
│ │ │
│ │ ├U ? U / 2 7 r * Y─8.1 卷积神经网络(二)
│ │ │ L8-code.zip
│ │ │ lesson08BIV0.! R ] { \ N6.pptx
│ │ │
│ │ └─9.1 图像目标检测
│ │ lesson09AIV2.1.pptx
│ │ ObjectDetectionX L J k |Mag h 2sk.z9 a H cip
│ │
│ └─10-公开课
│ 公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么?-20210127.mX a iD R ] V i – i O [ _p4
│ 公开课-培优班专属神秘新年礼-CV-20201229.mp4

点击获取课程资源:开课吧-名企CV-计算机视觉CV-导师制名企实训班四期P ) { F|完结无秘N \ [ \ ~ Q|(价值23800元)百度网盘下载

https://www.51zxlm.com/~ / A | E z ]zyjn/57252.html?ref=9400

0
没有账号?注册  忘记密码?