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)：
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
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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相^ 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基; 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 r–U \ 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 $M S K T ] z M yolov3训练测试v Y \ % L 9 + w P及百度AI Studio的使用 |
| │ │ ├─6.1 Cou5 S 3 v u 7 \ d Irse Schedule-Algorithm Tricks I |
| │ │ │ activations (1).zip |
| │ │ │ assignment7 (1).pdf |
| │ │ │ checkpT Q N | KoM 8 L? s 1 8 } m % h Xints.zip |
| │ │ │ data.zip |
| │ │ │ PyTorch-YOLOve u ? f k = v3.zip |
| │ │ │ week15 名企课.zip |
| │ │ │ week6-7 AdvA L c =L 6 M I [ 8anced Detection Tricks.p# N F )dfZ d . 8 L ( D z ; |
| │ │ │ week7.docx |
| │# u 7 0 │ │ yolov3-code.zip |
| │ │ │ 学习心得-名企班-week7.zip |
| │ │ │ 总结.pdf_ _ . ^ O d H |
| │ │ │ |
| │ │ └─7.1 Algorithm Tricks II |
| │ │ network-\ i \ o ) 7 B 3 GslimmJm w T 2 z : J ! J Jing.zip |
| │ │ newassignmenr t }t8 (1).pd6 t ^ w @ pf |
| │/ U 4 B │ week8 Acceleration (1)i w [ c g.pdf |
| │ │ yolov3tricks.zip |
| │ │ 名企班-week8-.zip |
| │ │ |
| │ ├─04-遮挡状态下的活体人脸身份识别-项目三 |
| │ │ │ 1.1 多模态活体检测技术综述以及数据集CASIA-SURF以及评价办法ACER.mp4 |
| │ │ │ 10.1 项目答疑.mp4 |
| │ │ │ 2.1 Multi-Model-FaceAnti-spoofingAttackModel：facebagnet.mp4 |
| │ │ │ 3.1 使用pytorch完成facebagnet的前后工程代I F R m R码.mp4 |
| │ │ │ 4.1 研讨课-1.mp4 |
| │ │ │ 4.1 研讨课-2.mp4 |
| │ │ │ 5.1 消融实验9 ; ` I 4 Q以及活体检测模型压缩和落地.mp4 |
| │ │ │ 6.1 facerecognize技术综8 \ g述重点数据集以及工程中的评价办法.mp4 |
| │ │ │ 7.1 带有遮_ f W ~ L 6挡人脸识别核心技术：SpatialChannelAtteny & 6 = V Ttioni+ N 0 X ! p * – 2 r z m.mp4 |
| │ │ │ 7.2 带有遮c N! ~ \ H W t y z V d 2 d Y 4 t挡| # # . H人脸识别核心技术p ! = E | 2 r x T：SpatialChannelAttention.mpc } d : I g B V c4 |
| │ │ │ 8s 8 k.1 大规模遮挡人脸识别模型实践：代码完成提升定量分析.mp4 |
| │$ 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法 |
| │ │ │ 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 |
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| │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 |
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| │ │ └─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 |
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| │ ├─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 |
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| │ │ ├─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 |
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| │ │ │ image-retrieT A ~ Lval-master.` | v { [zip |
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| │K E b │ │ |
| │ │ ├─1o \ Q a ] e {.2 第一周作业讲解 |
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| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架 |
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| │_ ] : 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 |
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| │ │ ├─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 |
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| │ │ ├─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 |
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| │ │ ├─5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, AttentionD m U _机制 |
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| │ │ ├─@ ( 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 |
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| │ │ │ lesson061 3 t f * K 6AIV0.4.pdf |
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| │ │ └─7.1t W K h C K A 加课：seq2seq的代码及作业的讲解a Z T @ 5 |
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| │ ├─07-0基础 Python 入门 |
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| │ │ ├─] E u ! k . X1.1 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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| │ │ └─6.1 Python 办公自动化 |
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| │ │ lesson06DAVX | ). H m 1 * n W u / X A _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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| │ │ │ 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 |
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| │ │ ├─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 |
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| │ │ ├─2.1} V i 搭建模型和进阶操作 |
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| │ │ ├─3.1 te\ ! J ! \ D Cn$ F M lsorflow实践项目“大杂烩” |
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| │ │ └─5.1 p7 ] 1 n ]ytorch神经网络搭建 |
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| │ ├─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 |
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| │ │v & K = 3 $ I s │ week9图像目标检测.m2 X . \ s 3p4 |
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| │ │ ├─1.1 编程基础 |
| │ │ │ Allen B. Downey – Think Python (2012, O’Reilly Media) – libgen.lc.pdf |
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| │ │\ Y e & v │ |
| │ │ ├─2.1 数据分析基础 |
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| │ │ ├─3.1 机器学习的基本K _ c . w 4 z @ y方法_ X f F |
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| │ │8 4 7 6 G │ |
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| │ │ ├─6.1 神经网络的% a u _ u N ! k基本原理与方法（二） |
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| │ │~ Q y | j A ) d \ ├─7.1 卷积神经网络（( 6 4一） |
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| │ │ ├U ? U / 2 7 r * Y─8.1 卷积神经网络（二） |
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| │ │ └─9.1 图像目标检测 |
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| │ └─10-公开课 |
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| │ 公开课-培优班专属神秘新年礼-CV-20201229.mp4 |
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