AI进阶课程｜年度钻石会员（深度学习 机器学习+源码课件+实战项目+免费分享+下载）(1)网盘资源免费观看百度云网盘链接

• file:22222.pdf
• file:09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4
• file:03-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4
• file:19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4
• file:26-虚拟机的使用.mp4
• file:02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4
• file:25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4
• file:10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4
• file:02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.7z
• file:01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf
• file:03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.7z
• file:Iris数据集.7z
• file:01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）.7z
• file:05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）(1).mp4
• file:18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp4
• file:01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4
• file:03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4
• file:10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4
• folder:AI进阶课程｜年度钻石会员（深度学习 机器学习+源码课件+实战项目+免费分享+下载）(1)
• folder:【课外拓展】05、阶段五阶段一python基础（更新）
• folder:【主学习路线】07、阶段七人工智能面试强化（赠送）
• folder:【课外拓展】03、阶段三赠送-文本摘要项目
• folder:【课外拓展】10、阶段十CV基础+项目（更新）
• folder:【主学习路线】05、阶段五NLP自然语言处理
• folder:【课件】
• folder:第一章1-python基础编程
• folder:11--第十一章深度强化学习
• folder:10--第十章贝叶斯方法实现及粒子滤波
• folder:4--第四章算法进阶迁移学习
• folder:2--第二章图像分割应用
• folder:6--第六章模型压缩
• folder:第二章2-机器学习算法进阶
• folder:17--第十七章集成学习进阶V2.1
• folder:4--第四章numpyV2.1
• folder:3--第三章matplotlibV2.1
• folder:第二章2-SQL基础
• folder:第一章1-文本摘要项目
• folder:2--第二章Linux高级命令
• folder:5--第五章HTTP协议和静态服务器
• folder:6--第六章闭包,装饰器及python高级语法
• folder:8--第八章数据结构与算法
• folder:10--第十章MySqL数据库高级使用
• folder:第三章 3-面试篇
• folder:第四章 4-02 - OpenCV
• folder:第二章 2-深度学习核心模型与实战
• folder:第一章 1-Pytorch与深度学习基础
• folder:9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0
• folder:12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0
• folder:6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0
• folder:13--第十三章 HMM模型-v2.0
• folder:11--第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0
• folder:4--第四章 RNN架构解析-v2.0
• folder:2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0
• folder:1--第一章 Pytorch工具_v2.0
• folder:17--第十七章学生管理系统(面向对象版)
• folder:1--第一章计算机组成原理
• folder:无课程相关内容
• folder:9--第九章OpenCV图像处理_v2.0
• folder:2--第二章tensorflow入门_v2.0
• folder:10--第十章图像特征提取与描述_v2.0
• folder:5--第五章目标检测_v2.0
• folder:3--第三章 智能文本分类系统
• folder:4--第四章 实时人脸识别检测项目
• folder:0-1python开发环境搭建
• folder:0-21函数作用域
• folder:0-11字符串定义切片
• folder:0-23案例-学生管理系统（二）
• folder:0-24基础加强练习
• folder:0-8while循环案例
• folder:0-18公共方法与推导式
• folder:0-22不定长参数与组包拆包
• folder:0-30文件操作案例
• folder:0-10循环else
• folder:0-25可变类型及非可变类型
• folder:0-28lambda表达式
• folder:0-34案例-飞机大战
• folder:0-20函数基本使用替代视频（04,05,06）
• folder:0-12字符串查找，替换，合并
• folder:0-4面向对象封装与继承
• folder:0-1类定义及类属性使用
• folder:3--DeepQ-Network
• folder:2--Q-learning算法
• folder:2--构建自动编码器
• folder:1--自动编码器历史与应用介绍
• folder:1--贝叶斯方法
• folder:0-3SVM算法
• folder:0-6机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看）
• folder:0-1人工智能原理基础
• folder:0-4逻辑回归
• folder:2--随机森林案例
• folder:3--集成学习
• folder:1--XGBoost算法
• folder:3--lightGBM算法
• folder:4--北京租房数据统计分析
• folder:4--回归决策树
• folder:3--案例泰坦生存预测
• folder:1--pandas数据结构
• folder:5--KNN总结
• folder:7--案例Facebook位置预测
• folder:6--交叉验证,网格搜索
• folder:1--环境安装及使用
• folder:0-4Linux常用命令(2)
• folder:0-13With上下文管理器
• folder:0-18FastAPI搭建Web服务器
• folder:0-12进程线程对比
• folder:0-7TCP服务器开发
• folder:0-6Socket网络编程
• folder:0-8静态Weeb服务器
• folder:0-17正则表达式扩展
• folder:0-5SQL多表查询
• folder:0-1文本摘要项项目背景介绍
• folder:0-17PGN模型的搭建
• folder:0-32回译数据法实现和评估
• folder:0-5seq2seq架构
• folder:0-37CPU优化原理和实现
• folder:0-3TextRank算法理论基础
• folder:0-38Flask实现模型部署
• folder:0-21BLEU算法理论
• folder:0-24coverage机制原理
• folder:0-27Beam-search原理介绍
• folder:0-16迭代器和类的实现
• folder:0-30单词替换法的类实现
• folder:0-23ROUGE算法实现
• folder:0-11词向量的单独训练
• folder:0-35模型转移实现
• folder:0-2项目中的数据集初探
• folder:0-20评估方法介绍
• folder:0-29TF-IDF算法原理和实现
• folder:1--linux简介
• folder:3--property语法
• folder:11--插入排序
• folder:15--二叉树的遍历
• folder:8--PyMySQL的使用
• folder:3--where条件查询
• folder:2--数据表的基本操作
• folder:0-6 边缘检测
• folder:0-1 opencv简介
• folder:0-3 循环神经网络基础
• folder:0-4 Pytorch案例实战
• folder:0-5 深度学习基础理论
• folder:0-3 人脸姿态任务
• folder:0-2 FasterRCNN原理与实现
• folder:0-4 yolo v1-v3算法介绍
• folder:0-15 车道线曲率计算
• folder:1--认识fasttext工具
• folder:4--请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点
• folder:4--维特比算法解码隐藏状态序列
• folder:12--长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本
• folder:9--Transformer架构的并行化是如何进行的
• folder:10--BERT模型的优点和缺点
• folder:4--Transformer中的self-attention
• folder:7--Transformer可以代替seq2seq的原因
• folder:5--采用Multi-head Attention的原因和计算规则
• folder:8--self-attention公式中添加scaled的原因
• folder:11--BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略
• folder:2--Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用
• folder:3--Transformer结构中的Decoder端具体输入
• folder:6--文本数据增强
• folder:1--认识文本预处理
• folder:1--认识HMM与CRF模型
• folder:4--加载和使用预训练模型
• folder:2--NLP中的标准数据集
• folder:2--使用seq2seq模型架构实现英译法任务
• folder:1--使用RNN模型构建人名分类器
• folder:13--输出部分实现
• folder:5--多头注意力机制
• folder:3--使用Pytorch构建一个神经网络
• folder:2-- Pytorch中的autograd
• folder:4--文件及文件夹的相关操作
• folder:1--函数应用学员管理系统
• folder:4--break和continue
• folder:3--if...elif...else格式
• folder:9--super方法使用
• folder:8--子类重写父类属性和方法
• folder:8--函数执行流程
• folder:6--卷积神经网络CNN
• folder:6--模版匹配和霍夫变换
• folder:1--tensorflow和keras简介
• folder:2--语义分割：FCN与Unet
• folder:4--实例分割：MaskRCNN
• folder:3--OpenCV的模块
• folder:2--计算机视觉（CV）
• folder:4--Fast和ORB算法
• folder:5--LBP和HOG特征算子
• folder:2--Harris和Shi-Tomas算法
• folder:2--AlexNet
• folder:24--在线部分简要分析
• folder:10--结构化数据流水线
• folder:2--Unit对话API使用
• folder:6--neo4j图数据库的安装
• folder:4--总体架构中的工具介绍
• folder:25--werobot服务构建
• folder:12--任务介绍与模型选用
• folder:26--主要逻辑服务
• folder:29--微调模型
• folder:8--在Python中使用neo4j
• folder:3--在线医生的总体架构
• folder:18--命名实体识别介绍
• folder:32--系统联调与测试
• folder:6--泛娱乐推荐介绍
• folder:17--在视频中进行车道线检测
• folder:20--数据集处理（选学）
• folder:15--车道线定位与拟合
• folder:16--车道曲率与车辆偏离中心线距离
• folder:12--相机校正和图像去畸变
• folder:18--SIamese网络系列（选学）
• folder:deepsort算法
• folder:SURF算法