微专业-AI工程师|从入门到进阶，攻破人工智能CV领域【价值2198元】百度网盘下载

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微专业-AI工程师|从入门到进阶，攻破人工智能CV领域【价值7 ? 7 , u : O r *2198元】课程介绍(A000170)：

• • 从入门到进阶，攻破人工智能CV领域
  • – 从零开始学Python，巩固数学基6 e i础，掌握深度学习h Z b x | s U E )算法，150课时+15个项目实战，3个月啃完AI计算机视觉核A O ; k ~ v y W @心技术 –

课程目录：

• 人工智能与: X 2 c 7 W 4 _计算机视q I R I J ; D觉：课程导论
• Python快速掌握
• 计算机视觉库OpenCV
• 深度学习基础
• 深度学习框架I：Tensorfl8 5 U *ow
• 深度学习框架II：Keras
• 计算机视觉应用实战
• 拓展课程:网易人脸检测与识别
• 拓展课程:硅谷对抗样例及DL模型

文件目录：^ b 3 N ` x : _

├─网易云课堂-从入门到进阶，攻破T ? O z人工智能CV领域

│ ├~ 9 l─01-课程导论

│ │ 课程导论.mp4

│ │

│ ├─02-python快速掌握

│ │ │ python快速掌握1.mp4

│ │ │ python快速掌握2.mp4

│ │ │

│ │ ├─i d = g N q L yCLASSDATA_第二门_Python快速掌握

│ │ │ ├─CHP G ` ` 4 N01_Python语言基础

│ │ │ │ c0102_变量及数据类x v P ! ; k ^ ? 8型c ] ;.ipynb

│ │ │ │ c0103_序列及通用操& 0 % ] 4 x G MM E ` O作_20190819_210233.ipynb

│ │ │ │ c0104_字典映射.ipynb

│ │ │ │ c0105_条件及循环语句.ipr W ] ^ynb

│ │ │ │ c0106_函数.ipynb

│ │ │ │ c0107_模块[ Q M 8 = 4与包.ipynb= ` H C , L

│ │ │ │ 综合B s n S L Z i ) }练习_基于PytB 1 { H } @ 1 b #hon的算法函数创建.ipynb

│ │ │ │

│ │ │} C @ 1 : G f $ . ├─CH02_科学计算库numpyH h 3

│ │ │ │ c0202_Numpy基础数据结构.ipynb

│ │ │ │ c0203_Numpy索引及切片.ipynb

│ │ │ │ c0204_Numpy随机数.ipynb

│ │ │ │ c0205_Numpy通用函数.ipyd & G z f Q ) Hnb

│| l m ? o 9 $ j │ │ │ numpy| } f E A q课程作业.docx

│ │ │ │

│ │ │* N 2 W e e ) Q ├─CH03_数据分析库pandas

│ │ │= 9 $ ) 4 ? \ 1 │ c03A A F02_Pandas数据结构Series：基本概念及创建.ipynb

│ │ │ │ c03G ] y ~03_Pandas数据结构Dataframe：基& 6 O \ # k^ C D J \本6 l ; l _ 1 [ /概念及创建.ipynb

│ │ │ │ c0304_索引与切片.ipyn5 Y{ A * A e t ` w D! K i m c S n 4 j Zb

│ │} & + m q │ │ c0305_基本技巧.ipynb

│ │ │ │ c0306_数值计算和统计基础.ipynb

│ │ │ │ c0307L . O W f H_文K Y Y i ~ Y l q K本数据.ipynb

│h [ + + h │ │ │ c0308s h G 0_j d } 3 ) + A ^合并、连接、去重B * m l ! | , ?、替换.ipynb

│+ Q 8 J g A g J m │ │ │ c0309_数据分组.ipynb

│ │ │ │ c0310_数据读取.ipynb

│ │ │ │ dag ( E F ? P b j qta1.txt

│ │ │ │ paO W 1 : J & [ ]ndas课程作业r m |.docx

│ │ │ │ 地市_ V !级党委书记数据库（2000-10）.xlsx

│ │ │ │

│ │ │ └─CH04_图表绘L7 O 8 P p制库matplotl0 r f p * I k[ c r 9 { B w } [ v Lib

│ │ │ c0401_Matpl_ K P $ A o [otlib简介及图表窗口.ipynb

│ │ │ c0402_图表[ y U ~ g的基本元素.ipynb

│ │c K d 6 │ c0403_图表的样J L ( J ? _ =式参数.ipynb

│ │@ L h │ c0404_子图.ipynb

│ │ │ c0405_基本图% b Q \ B 1表绘制.ipynb

│ │ │ matplotlib各类图表参考文档.txt

│ │ │ 颜色参数.docx

│ │ │

│ │ └─项目01_p Z t ( \ 7 # 9 5电影数据处理及分析实战

│ │ 爱奇艺视频数据.csv

│ │ 项目01_要求.docx

│ │ 项目答案_项目01电影数据处理及分析实S z M B L战.ipynb

│ │

│ ├─C – , _03-计算机1 ~ ?视觉库opencv

│ │ opencv) ] F1K ) f s.mp4

│ │ opencv2.mp4

│ │ 资料.rar

│ │

│ ├─04/ = @–J 4 Z ( 2 _ }数学理论基础与pK Y V *ython代码实现

│ │ └─第三章数M d p I ] t z ,学理论基础与| u F _ r x W 3python代码_ } P实现

│ │ │ 1.mp4

│ │ │o ~ : q = ] 2.mp4

│ │ │ 3.1（后17分钟声音未录上）.mp4

│ │ │ 3.2（补充后1/ b h d e7分钟问题）.mp4

│ │ │ 4.mp4

│ │k , \ D : R $ Z │ 5.mp4

│ │ │

│ │ ├─CLASSDATA_第四门_数学理论基础&0 3 ^ % p & Iamp;Python代码实现

│ │ │ │ matplotlib2.1.2更新方法.docx

│ │ │ │

│ │ │ ├─第一章_高等数学

│ │ │ ├─第三章_概率G 8 K论与数理统计

│ │ │ └─第二章_线性代数

│ │ └─项目03_统计数学模型构建(t F ! | U } 5 D x1)

│ │ 项目03_要求.docx

│ │ 项目03统计数学模型构建(1).iX U 5p: 3 4 5 = = uynb

│ │

│ ├─04-深度学习基础

│ │ │ 深度^ C e m ? K Q学习1.mp4

│ │ │ 深度学习2.mp4

│ │ │

│ │ ├─CLASSDATA_第五门_深度学J ~ 7 W x r W f F习基础

│ │ │ BP神经网络-异或问题.ipynb

│C ` 6 & │ │ BP神经网络实现手写数字识别M ~ ! v.ipynb

│ │ │ sklearn-神经网络-手写数字识别.ipynb

│ │ │ 单层感G 5 = ; H h v X知器应用案例.ipynb

│ │ │ 线性神经网络-异c . K s – 9或问题.ipynb

│ │ │ 线性神经网络.ipynb

│ │ │

│ │ └─P N G a m u \项目_05葡e v & 1 O p萄酒分类问题资料

│ │ wineg t *.namesL # 2.tn | 7 e M X sxt

│ │ wine_data.csv

│ │

│ ├─05-深度学习框架12 V ` ) Dtensorf= , % \ I #l: t . [ S j 1ow(第三周))

│ │ │ CLASSDATA_第六门_深度学习框架I（第三周）：Tenh K \sorF2 c & ( ilow-.rar

│ │ │

│ │ ├─深度学习框架1tensorflou . l {w(第三周)

│ │ │ TensorFlow第B ! ? q p K h B d三周内容.mp4

│ │ │

│ │ └~ y [ E─项目08_场景分类项目A \ ) m^ S R G 9 B +

│ │J . H o t i W │ retrain.py

│ │ │ 先看说明: W 1 E.txt

│ │ │ 场景分类.zip

│ │ │

│ │ └─images

│ │ 停机坪.jpg

│ │ 冰场.jpg

│ │ 机舱(1).jpg

│ │ 棒球场` – O : w . \ L o(1).jpg

│ │ 橄榄球场.jpg

│ │ 流水线(1).jpg

│ │ 游乐场(1).jpg

│ │ 舞台.j% B : N x b H 9 mpg

│ │ 航站楼p * V n 2 m g M.jpg

│ │ 艺术室.jpg

│ │

│ ├─05-深度学习框架+ s , ( { t * \1tensorflow(第二周)

│ │ │ 深度学习 2.mp| j 34

│ │ │ 深度学习.mp4

│z 7 b + 3 ` M 1 │ │

│ │} J j ^ C └─Cy ? VLASSDATA_第六门（第= \ ] R二周）_深度学习框架I：TensorFlow-

│ │ │ 3.4.Tensorboar0 O , C H ~ V \ Vd网络结构.ipynb

│ │ │ 3.5.tensorboard记录数据.T g \ L u ] x |ipynb

│ │ │ 4.4.卷积神经网络应用于{ h ] ^ [ j J \ YMNIST数据集分类.Y Y e )ipynb

│# s * │ │ 5.5.LH 8 k B N t – tSTM手写数字识别.ipynb

│ │ │

│ │ ├─MNIST_d& c g $ata

│ │ │ t10k-iN \ + }mages-idx3-ubyte.gz

│ │ │ t10k-labels-idx1-ubyte.gz

│ │ │ train-images-idx3-ubyte.gz

│ │ │ train-labels-idx1-ubyte.gz

│ │ │

│ │ └─模型保存9 % } ^

│ │ │ Checkpoint_restore1.ipynb

│ │ │ Checkpoint_restore2.ipynb

│ │ │ Checkpoint_save.ipynb

│ │ │ Protocol_buffer_restore.ipynb

│ │ │ Protocol_buffer_save.ipynb@ q x %

│ │ │

│ │ ├─.ipynb_checkpoints

│ │ ├─MNIST_data

│ │ ├─models

│ │ └─pb_models

│ ├─05-深度C o U V z _ 8学习框架1tensorflow

│ │ │ 深度学习 1_.mpo w ; % @ 0 %J 3 u G y4

│ │ │ 深度学习 2.mp4

│ │ │

│ │ └─CLASSDY N # j : o ( 0ATAS V T | __第六门_U [ 9 x G ! Z ; H深度学习框架I：TensorFlow

│ │ 10.MNIST数据集分类简单版本.ipynb

│ │ 12.交叉熵.ipynb

│ │ 14.Dropout.o ) g e z ` 1ipynb

│ │Z W / G Z P e J 15.正则化.ipz 4 ` D ?yn8 y v r & F , Wb

│ │ 17.优化器E n D ; m d 0 k (.io h } Z ] .pynb

│ │ 3.创建会话，启动会话.ipyW r – M # Snb

│ │ 4.变量.ipynb

│ │ 5.Fetch_Feed.ipynb

│ │ 6.线性回e \ # f Y 0归.ipynb

│ │ 7.非线性回归.ipynb

│ │

│ ├─06-深度学习框架二keras

│ │ CLASSDATA_第七门_ke@ X yras.rar

│ │ keY 7 b f E Zras.mp4

│ │ 项目09_汪星人识别项目.rar

│ │

│ ├─07-计算机视觉应用实战

│ │ 1-15Y + }.U &A I = 1 8amp; R 9 i r M {mp4

│* 2 0 – O K │ 1f S ( , j u u [ p5-30.mp4

│ │ 31-35.mp4

│ │ 36-51.mp4

│ │ 52-58P d g L T V 4.mp4

│ │ 58-59.mV \ t 1 u # !p4

│ │ 61I U ; /-73.mp4

│U W ^ V % ; 6 │

│ ├─08-人脸检C V l测与识别专题

│ │ 人脸检测与识g 6 2 x +别专题.mp4

│ │

│ ├─09-硅谷实战：对抗样例及DL模型弱点

│ │ 硅谷实战：v 0 y d } 5 P J对抗样例及DL模型弱点.mp4

│ │

│ ├─项目答案1

│ │ └─所有项目解答以及视频

│ │ ├─01电影数据处理以及项目实战

│ │ │ │w { D c M L F j 电影数据处理以及分析实战.mp4

│ │ │ │ 项目答案_项目01电影数据处理及分析实战.ipynb

│ │ │ │

│ │ │ └─项! f o j : p目01_电影数据处理及分析实战

│ │ │ 爱奇艺视频数据.csv

│ │ │ 项目01_要求.docx

│ │ │

│ │ ├─02人脸识4 # + f 8 G K别项目实战

│ │ │ 人脸识别项目实战.mp4

│ │ │ 项目02_人脸识别项[ . S L – z s # `目实战（同步更新& O u ^ 6的9.3视频读取存储ipynb）.zip

│ │ │ 项目02答案_人脸识别项目实战.zip

│ │ │

│ │ ├─03统计数学模型构建（1）

│ │ │ 03统计数学D M : 7 Q { c模型构建（1）.mp4

│ │ │ 项目03_统计数学模型构建(1)# ) ) \ q.rar

│ │ │

│ │ ├─04统计数学模型构建（2）

│ │ │ 统计数学模型构建（2）.mp4

│ │ │ 项目04_统计数学模& j m t型构建(2).rar

│ │ │

│ │ ├─e j x N $ 4 J f y05神经网络葡萄酒分类

│ │ │ 葡萄酒分类.mp4

│ │ │ 项目_05葡萄酒分类问题答案e I ( m F X gT [ + c @ g ] a.zip

│ │ │ 项目_05葡萄酒分类问题资料.zip

│ │ │

│ │ ├─06mnist分类程序优化

│ │ │ 神经网络优化.mp4

│ │ │

│5 X w i │5 , N U c a E h z ├─08场景分类模型训练和k y G G测试

│ │ │ 场景分类模型b ? + & o q预测.mp4& f E G M

│ │ │ 项目08_场景分类答Z d !案讲) r e ( ` q E X #解.rar

│ │ │ 项目08% H t o_场景分类项目.rar

│ │ │

│ │ └─09识2 t x c 9 Z 9 x别汪星人品种2 I 9 1

│ │ 识别汪星人.mp4

│ │ 项目09_汪星人识别项D $ I d s F目.zip

│( ; n u d │ 项目09_p e f x汪星人识别项目答案.rar

│ │

│ └C M } t 5 f D $─项目答E h W z案2

│ │ CLASSDATA_第八门_第四周图像风格转换和生成对抗网络.zipL r 1 J , t

│ │ train_ob( + ~ H q f Qject_detection_P^ ! c I 5 l p medestrian-Detection.zip

│ │ 人脸检测与关键点相关代码与脚本.zip

│ │ 项目11_目标分割参考答案.rar

│ │ 项目12_图像风格转换项目&a$ D n # \mp;图像生成项目答案.zip

│ │

│ ├─CLASSDATA_第八门_第三周目标分割课程资料素W 9 X m 1 a材

│ │ t{ | # m T M Srain_object_segmentation.zip

│ │

│ ├─程序

│ │ train_object_detection_voc.zip

│ │ windows_v1.8.1.zip

│ │

│ ├─项目12_图像风格转换项目&图像生成项目

│ │ │ fashion-m\ Z 1 p _ @ :nist1(1).png

│ │ │ fashion-mnist2.png

│ │a P C p D # R 3 │ FashionM& + \NIST.ipynb

│ │ │

│ │ └─fashioB R H p x qn-mnist

│ │ t10k-images-idx3) 6 5 % Q = / T-ubyte(1).gz

│ │ t10k-l J # 7labels-idx1-ubyte.gz

│ │ train-images-idx3-ubyte.gz

│ │ td . | v , yrain-labels-idx1-u4 ? ; – Pbyte.gz

│ │

│ └─项目答案目录

│ 所有项目答案目录2.png

│ 所有项目答案目录.png

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https://www.51zxlm.com/zyjn/85460.html?ref=9400