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开课吧-名企CV-计算机视觉CV-导师制名企实训班四期|T ] \ % =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才招生
真实企业级项目W r q 4 a } f y &3 { s e z 2amp;实训P r e N { n } t
BAT技术负责人、全球顶尖数据科学家倾力指导
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人才就K 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D , r \ m _ v 5，返一c * 5 + | . L %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 ! & J独家b r m / 4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/ p ,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* q * : * k X j [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，或者继续从事 AI 相关科研和希望申请美国、欧洲相关院校1 : ; L O z A m 0AI方向j [ r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p U v /的深度理解H = # g T s和实践；机器学习(ML)、深度学习(DL)的深度理解和实践；: { ^u } N c k计j : w @ B算机视觉(CV)、自然语言处理([ h JNLP)、推荐系统(R\ D 5 M p 2 g LS)，数据挖掘(DM)、数据科学(DS)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2 $ F s z W * Z A网，IT相关，希望未来从事人工! v & p r V C智能、机器学习算法的Y k I V v M c相^ Y$ e ^ $ P3 ! Y d E b I = ] z r O关工作的人员；
- 计算机相关专业的高年级本科生、{ cx X l 2 P F k H研究生或博士生；
- 对数学、编程具有一C Z k = y f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；
- 对人工智能具备一定的热情，希望&aP e { 8 g l $ dmp; a ; s% : s E | { 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: 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t A o #息，图像处理# 7 r 4 p 3 @ w，数据分析等工作的相关人员；
本期正课培训包含三个方向，分别为：
- 自然语言处理与文本挖掘（NLh h F 9 5 ) G F cP）
- 深度学习与计算机视觉 （CV）
- 数据挖掘与高级商业分析（BI）
文d _ *件目录：
| 开课吧-名企CV-计算机视觉CV-导师制名\ B D企实训班四期完结无秘(价值23800元) |
| │ ├─01-核心能力提升T T 9 | J $班计算K $ h ~ – J N机视觉方向004h % & c V D期 |
| │ │ │ cv核心-1-计算机视觉基础：基本图像处理.mp4 |
| │ │ │ cv核心-10-计算机视觉中的图像分类.mp4 |
| │ │ │ cv核心-11-深Z q Y _ 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-13-E y X h ^ ~ . 0计算机视觉中的图像分割.mp4 |
| │ │ │ cv核心-14-~ . j c – ( 0计算机视觉中的目标跟踪.mp4 |
| │ │ │ cv核心-15-课程知识点总结.mp4 |
| │ │ │ cv核心-2-中阶计算机视觉.mp4 |
| │ │ │ cv核心-i D 0 7 | S3-初步认识机器学习.mp4 |
| │ │ │ cv核心-4-O } n \ g M经典机器学习b v t f ) 2.mp4 |
| │7 7 I y 1 4 │ │ 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CNN卷积神经网络part2应用篇.mp4 |
| │ │ │ cv核心-8-详解CNN卷积神经u ! \ f F 1网络part3实战细节篇.mp4 |
| │ │ │ 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& . x / w X | x.h G 3docx |
| │ │ │$ 6 j 9 , 4 核心基础课week1 20200816.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─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.pdl S / V h W 6 @ Df |
| │ │ │ |
| │ │ ├─11.1 深度学习之两阶段目标检测 |
| │1 = = W W – d e g │ │ week11.docI & ,x |
| │b x x X │ │ 优秀作业-hexincvchapter11homr ( 1 5 8 J (eworkray.^ k %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 bV q 3 + I ! * z x I@ V \ 6 ) F . Pvchapter12homeworkray.i^ R 8pynb.zip |
| │ │ │ 核心基础课week11202011A 5 /08补充讲解vggbn.; K i +pdf |
| │ │ │ 核心基础课week12-20201115发出.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─13.1 计算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202011C G # a \ S `22课后.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─14.1 计算机视觉中的目标跟踪 |
| │ │ │ week14.docx |
| │ │ │ 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.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1 初步认识机器学习 |
| │ │ │ week3.docx |
| │ │ │ 核心基; p G \ B ` p { e础课week3 20200830 发出.pdf |
| │ │ │x R 3 6 p $ [ ~ ? |
| │ │ ├─4.1 经典机器学习 |
| │ │ │ week4 (1).docx |
| │ │ │ 核心基础课week4 20200906课后.pdf |
| │ │ │` c w f P |
| │w F / @ │ ├─5.1 神经网络与反向传播 |
| │ │ │ week5 (1).0 E Y f tdocx |
| │ │ │ 核心基础课week5 202009139 d b A Y ( 0 j (课后发出.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─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 [ 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F v ; |
| │ │ │ week7.dG h / U 0 f \ ; El % ; Ioc% G G m b t Bx |
| │ │ │ 核心基础课week72020-10-11课C \ 8 / ) 7 E后.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─8.1 详解CNN卷积神经网络 part 3 实战细节篇 |
| │ │ │ week8h ) B O.docx |
| │ │ │ 核心基础课week8-20201018课后.pdf |
| │Q n c D d │ │ |
| │ │ ├─9.1 cuda编程 |
| │ │ │ week9.docx |
| │ │ │ 核心基础d * \ d – @ } e课wp Q u + Y M jeek9 20201025课后.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ └─作业答案 |
| │ │ │ week1.rar |
| │ │D 4 n j j ) i 2 N │ week2.rar |
| │ │ │ week3.raa : B # e ! cr |
| │ │ │ week4.rar |
| │ │z F # = D | \ │ week5.rar |
| │ │ │ week7.ra] k P Ar |
| │ │ │ week8Z 9 R 5 s x b E.rar% ! n 9 \ a ( ? 1 |
| │ │ │ |
| │ │ └─CCV4-from-teacher |
| │ │ How C. ] Q 7omputer Vision Works.mp4 |
| │ │ README.md |
| │ │ week1.rar |
| │ │ week10.rar |
| │ │ week11.rar |
| │ │ week12e B ! M.rar |
| │ │ week13.rar |
| │ │ wey { O v J S ; =ek1F _ v @ _ & / 1 54.rar |
| │ │ week15.rar |
| │ │ week2.rar |
| │ │ wee/ ! 7 % C Y \ v 5H C Mk3.rars B ( w 2 P |
| │ │ week4.rar |
| │8 6 \ / │ week5.rar |
| │ │ week6.rar |
| │ │ week7.rar |
| │ │ wec P ! 7ek8.rar |
| │$ O q % _ │ week9.rar |
| │ │ |
| │ ├─02-导师制名企实U H I ! K `训班计算机视, i E 9 / 5 ; Q Z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-CNN经典网络和语义分割模型.mp4 |
| │ │ │L d \ 7 m cv-3-车道) C (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ⅡZ d : ; W G 1.mw 9 Z fp4vm ` 4 9 N T 4 M |
| │ │ │ cv-6y 9 ,-车道线检测模型实战.mp4 |
| │ │ │ cv-7-超快车道线检测模型p B C z t 0 q.mp4 |
| │ │ │ cv` Z y 2-8-模型压缩优化.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─1.1 车道线检测概述及传V N – $ z e \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 * O).zip |
| │ │ │ 车道线检测作业说明week1 (1).docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1 CNN经典网络和语义分割g | / % % E l模型 |
| │ │ │ l, { R j ? ] ;esson2CNN经典网络和语义分割模型4期Final.pdf |
| │ │ │ 屏幕快照 2020-08-30 22.01.53.png |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3P 3 2 S R~ 3 i 1 ? 5 ) Z.1 车道线分割模型应用 |
| │ │ │ le$ ) 2 f ! F d B bsson3车道线分割模型应用4期.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 车道线分割模型实战 |
| │ │ │ less, m ) \ g x \on4车道O c y Y v q S e 8线= ; ^分割模型实战4期 (2).pdf |
| │ │ │ Rethinking-Atrous-ConvR c 5 P c 0 L E poli H X A ,ution-fo? ^ I V 4 q L Gr-Semantic-Image-Segmentatiz ) ( yon-1.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─5.1 车道线分割模型实战 Ⅱ |
| │ │ │ lesson5LaneNet4期 (1).pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6. f i H I v A M.; A k Y1S Q h Z o 2 F 0 车道线检测模型实战 |
| │ │ │ lesson6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! \ l B Y j r w |
| │ │ │ |
| │ │ ├─8.1 模型压缩优化 |
| │ │ │ lesU Z Y s * / Xson8AutoML介绍和NNI的应用4期 (1)+ &amJ N :p; `.pdf |
| │ │ │ pruningtutorial (1).zip |
| │ │ │ Ultra Fast Structure-Y o A s 4 F Y t saware Deep Lane De/ * ` B * M 0 / Ftection.pdf |
| │ │ │ Ultra-Fast-Lane-Detection-master (2).zip |
| │ │ │ |
| │ │ └─作业答案 |
| │ │ weekD } s E ! S ` + Q1.rar |
| │ │ week2.rar |
| │ │ week3.rar |
| │ │ weekg & f W o4.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 CourseS6 v 8chedule-DeO ] r JtectionII1-stage.mp4 |
| │ │ │ 2.2 CourseSchedule-DetectionII1-stage: b T ).mS Z 7 \ 2 d X k 8p4 |
| │1 O &w 2 R; q │ │ 3.1 CourseSchedule-b d c YDetectionIIIAnchorFree.mp4 |
| │ │ │ 4.1 CouT y k HrseSch` F ] 8 l B j J Cedule-Yol_ _ F O p @ol V ; V * Z + p –v3-CODE.mp4 |
| │ │ │ 5.19 : W / Co; q 7 ` jurseSchedh ( Nule-Yolov3-CODE.mp4 |
| │ │ │ 5.2 yolov3训练测试及百度AIStudi9 & _ t X co的使用.mp4 |
| │ │ │ 6.1 Coa M Y % l /urseSchA – \ @ h ! G kedule-AlgorithmTr} o N l W) U c } & x ] eicksI.mp4 |
| │ │ │ 7.1 AlgorithmTricksII.mp44 0 ` 1 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─1.1 Course ScheW G j ; Zdule-Detectiom K . ` 9n I 2D 5 – X 2 } \ { r-Stage |
| │ │ │ Algorithm LadderFundamental.pdf |
| │ │ │ Algorithm LadderNext Step.pdf |
| │ │ │ assignment1 (2).pdf |
| │ │ │ week1-4 DetY @ 1 LA ^ e 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 Cour\ [ # ~ Qse S| ] U b L y R :chedule-Detection II 1-D 3 i q Mstage |
| │ │ │ assi# = { Egnment2 – anchor (1).pdf |
| │ │ │ week# h t 7 o f 1 !2.pdf |
| │ │ │ 名企班 week10 -20201106.zipR 4 – * |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.2 Course Schedule-Detection I2 5 N YI 1-stage |
| │ │ │ assignment3new.pdf |
| │ │ │ week1-4 Detection-3 stages Note^ V # L + l E 0-Week3.pptx |
| │ │ │ 优秀作业-) v / Z / z 7 G名企cv wA c a !eek11.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1 Course Schedule-Detez ] ( – T z _ Iction III Anchor Free |
| │ │ │ assignment4new.pdU a sf |
| │ │ │ week1-4 Detection-3 stages (1).pdf |
| │ │ │ week1-4 Det\ C d _ I $ Tection-3 stages Note – week4.pptx |
| │ │ │ weL % 3 k Z n V aek1-4 Detection-3 stages.pdf |
| │ │ │ 名企班 week4.zip |
| │ │ │ 学习心得 (1).zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 Cou. k x L G ? g S Erse Schedq / ~ 1ule-Yolo vR , . z ( B j M3 -CODb $ g Y 5 R H / |E |
| │ │ │ assignment5.pdf |
| │ │ │ f} 8 m | #acemask.zip |
| │ │ │ PyTorch-YOLOv3-class.zip |
| │ │ │ 名企CV课程as! W 0 l ~ 1 ? p :sign? t Pment5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.zi] p N V f T E &p |
| │ │ │ week6mingqi-regularization.zip |
| │ │ │ 总结 (b z u : X ! *1).pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─5.22 @ Z K D $ M yolov3训练测试及百度AI Studio的使用 |
| │ │ ├─6.1 Cou5 S 3 v u 7 \ d Irse Schl = L a xedule-Aj _ }lgorithm Tricks I |
| │ │ │ activations (1).zip |
| │ │ │ assignment7 (1).pdf |
| │ │ │ checkpT Q N | KoM 8 L Xints.[ 9 H k lzip |
| │ │ │ data.zip |
| │ │ │ PyTorch-YOLOv3.zip |
| │ │ │ week15 名企课.zip |
| │ │ │ week6-7 AdvA L c = 8anced Detection Tricks.p# N F )dfZ d . 8 L ( D z ; |
| │ │ │ week7.docx |
| │ │ │ yolov3-code.zip |
| │9 l Y w │ │ 学习心得-名企班-wee} # _k7.zip |
| │ │ │ 总结.pdf_ _ . ^ O d H |
| │ │ │ |
| │ │ └─7.1 Algoritht C k – a x ~m Tricks II |
| │ │ network-slimmJ ! J Jing.zip |
| │ │ newassignment8 (1).pdf |
| │ │ week8 Acceleration (1).pdf |
| │ │ yolov3tricks.zip |
| │ │ 名企班-week8-.zip |
| │ │ |
| │ ├─04-遮挡c s \ 0 N [ # . !状态下的活体人脸身份识别-项目c ` #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.m; + &p4 |
| │ │ │ 2.1 Multi-Model-FaceAnti-spoofingAttackMod` r r 4 0 F uel：facebagnet.mp4 |
| │ │ │ 3.1 使用pytorch完成facebagnet的前后工程代码.mp4 |
| │ │ │ 4.1 研讨课-1.mp4 |
| │ │ │ 4.1 研讨课-2.mp4 |
| │ │ │ 5.1 消融实验以及活体检测模型压缩和落地.mp4 |
| │ │ │ 6.1 facerecognize技术综述重点数据集以及工程中的评价办法.mp4 |
| │ │. 5 3 2 I x │ 7.1 带有遮挡人脸识别核心技术：SpatialW g .ChannelAtteny & 6 = V Ttioni – 2 r z m.mp4 |
| │ │ │ 7.2 带有遮c N d 2 d Y 4 t挡人M D P / W 2 Q脸识别核心技术p ! = E | 2 r x T：SpatialChannelAttention.mpc } d : I g B V c4 |
| │ │ │ 8.1 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l 4 $ . F 3 & } p识别落地方法：sd– ; Uk.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─1.1 多模态活体检测技术综述以及数据集 CASIA-SURF以[ + r c 3 O |T ] :及评价办法AC) { 8 OER4 N D I : |
| │ │ │ weekP N = N1 遮挡活体与人脸识别综述20201226课后.pdf |
| │ │ │ week1优秀作业E M P v 0 Q I和心得笔记.zip |
| │ │ │ 作业要求 (1).dn m Aoct * A Jx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─10.1 项目答疑 |
| │ │ ├─2.1 M. b d \ # g Bulti-ModeU , 7 Nl-Fj R 9 | D U faceAnti-spoof9 q J P j z d A QingAttacg # L 8 9 I a G \kModel：facebagl D C G W ; F Y lnet |
| │ │ │ week2 活体检测模型g z j Q \ U 3 %FaceBaB 3 { r $ ] %gNet20210106课后发出 (1).pdf |
| │ │ │ week2优秀笔记和作业.zip |
| │ │ │ 代码和作业 (1).doD GL j G Gcx |
| │ │ │ 仿射变换相关的资料.docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3+ _ H m T ( ( D.1 使用pytorch完成x o | 9 \ f 4` B C l 0 | 8 pfacebagnet的前后工程代码 |
| │ │ │ week3facebagnet工程代码20201116课后.pdf |
| │4 t / 2 @ i 6 ! │ │ week3代码和作业要求 (1).docx |
| │ │ │ w} j { [ 5eek3优秀作业和心得笔记.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 研讨课 |
| │ │ │ week3code-CVPR19-Fac] E r W U! H X 0 w Xe-Anti-spoofing.zip |
| │ │ │ 研讨课.pdf |
| │ │ │ 答h u \疑课内容收集.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├\ H 1 5─5.1 消融/ E \ \ I [ 1 x 2实验以及活体检测模型压缩和落地 |
| │ │ │ CV名企实战作业和代码 (1).docx |
| │ │ │ week4 消融实验以及模型压缩课后20210130 (1).pdf |
| │ │ │ week4优秀作业.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6.1 face recognize 技术综述重点} c 5 $ 2 +数据集以及工程中的评价办法 |
| │ │ │ week5 fan A 1 H x C fce recognize技术以及评价办法20210206.pdf |
| │ │ │ week5优秀作B G w { n E e业.zip |
| │ │ │ week5作业和代码 (2).docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├w 6 % 3 A A * +J ] 9 $ s 4 R─7.1 带有遮挡人脸识别核心技术：SpatialChannelK x J ( z = $ Attention |
| │ │ │ CV名企实战.docx |
| │ │ │ week6 faceZ [ 1 h J 4 7 , ] embedding的提升之路20210227 (1).p\ o \ 7 c 1 9 P 5df |
| │ │ │ week6优秀作G k Q # @ v &业.zip |
| │ │n P 2 d │ |
| │ │ ├─7.2 带有遮挡人脸识别核心技术? z t：SpatialCha) } W Pnnel Attention |
| │ │ ├─8.1 大3 \ `规模遮挡人脸识别模型实践：代码完成提升定量; X 8 f X y W S 6分析 |
| │ │ │ 233 \ 8 E $ ! $ q !week7U4 a & l 5 } l Q _注意力机制以及人脸识别工程0306课后.pdf |
| │ │ │ weekH , K : b 2 # x07 (1).docx |
| │ │ │ week7优秀作业.zipf x R \ 2 u |
| │ │ │ |
| │ │ └─9.1 大规模人U 2 : 9 s H j脸识别落地方法：sdk |
| │ │ 24week8大规模人脸识别落地U N V \ R _ y n方法sdk.pdf |
| │ │ week08.docx |
| │ │q ? } G ` q [ weend 5 \ A a [ y L m 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 * 3 / O1.1 Py) . n _ : Ithon 数据智能编程基础 |
| │ │a Q s { k – │ lesson01DAV0.6.pptx |
| │ │ │ Week01-BI.pdf |
| │ │ │ Week01-CV.pdf |
| │ │ │ Week01g B @ n ] j-NLP.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1 Python 格式化数据处` t l ! #理 – Pandas |
| │ │ │ ld $ J V g G ! 1 Wesson02DAV1.0.pptx |
| │ │ │ Week02-\ 4 ` n P [ [BI.pdf |
| │ │ │ Week02q 60 { ? S { o &-CV6 ; z l k K 8 ^.pdf |
| │ │5 W C U ? R │ We7 ? ( B P 3 yek02-NLP.pdf |
| │ │ │ |
| │s y + O | ] │ ├─3.1 数据可视化 |
| │ │ │ lessoj K 7 = . 5 C Mn03DAV0.8.pptx |
| │ │ │ Week03-BI.pdf |
| │ │ │ Week03-h a fCV.pF K d 3 S ) 1 _ %df |
| │ │ │ Week03-I u x 4 BNLP.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 网络信息分析 |
| │ │ │ assignment04-4 z } , @ : 71.作业答案参考~ [ } { M o 4 =pyL f/ 6 ; p – g 4 p.zC G – 9 * – a E Bip |
| │ │ │ assignment04-2.作业G / 1答案参考py.zip |
| │ │ │ lesson04DAV0.7.pptx |
| │ │ │ Week04-BI.pdf | K x Af |
| │ │ │ Week04-CV.pdf |
| │ │ │ Week04Q B l j W h ]-NLP.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─5.1 文本信息自动化处理 |
| │ │ │ assignment05.py作业答案参考.zip |
| │ │ │ L5.zip |
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| │ │ │ Week 05.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6.1 Python 办公自动化 |
| │ │ │ assignment06@ | | k ! t ^autoemail.pU 1 y fy作业答案参考.zip |
| │ │ │ assignment06dailyreport.py.作业答案参考.zip |
| │ │ │ code.zip |
| │ │ │ lesso5 K 3n06DAV0.9.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 |
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| │ │ lesson07DAV0.5.pdf |
| │ │T , ` Week 07.pdf |
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| │ ├─06-微软九步AIF Z ! V & 3 Y w学习法-人工智能g ] G ~核心知识强化课程F c k h B f ^ – e |
| │ │ │ Git与版本控制、代码风格.mp4 |
| │ │Y Lw 9 u – ` 7 * [ b F i │ Seq2Sequence，机器自动翻, q %译，I* n c 3 K , 0 J UmageCapti6 Y F Wg 8 T 0 6 D ) y 7 Y \ *on,Attention机制.mp4 |
| │ │ │ 加课：seq= J T2seq的代码及作业的讲解.l & amp4 |
| │ │ │ 循环神经网络，N & D XA 1 l _ r . F 6 * [ 9文本表征，词向量初步，文= 7 E本自动分类.mp4 |
| │ │ │ 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，D f AY J F v 6 9 N W 5算法的时间复杂度.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% * L , C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 |
| │ │ │ Assignment01-BI.z4 R [ 7 iip |
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| │ │ │ Git 与版本控制、代码风格.pptx |
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| │ │ │ image-retrieT A ~ Lval-master.zip |
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| │ │ ├─1.2 第一周Q X X J F G R R 5作业讲解 |
| │ │ │ 参考答案.zip |
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| │ │ ├─2.1 神经网络基础，tensorflow和t . H e W v #pytorch框1 = &架 |
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| │_ ] : w u w │ ├─3.1 深度卷积) x k e网络与计算机图像 |
| │ │ │ ai-core-lesson-03-cnn V1.1.pdf |
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| │G 2 [ / \ Z ) H │ ├─3.2 深度卷积网络与计算机图像2 |
| │ │ │ As[ ) 9signme7 0 c l 6 g :nt 032.ph kS = Q | E b Z @ E y M 4df |
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| │ │H $ S ^ X ├─4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本M 4 S ` ] 8 ; +自动分类 |
| │ │[ w e │) Z ) 5 Ass: 9 L V ) & Z o Wignme$ j D L . \ Bnt 04.pdf |
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| │ │ │S W L C o X |
| │ │ ├─5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attenti3 F j YonD m U _机制 |
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| │ │ ├─@ ( X , Y6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型 |
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| │ │ └─7.1t W K h C K A 加课：seq2seq的代码及作业的讲解 |
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| │ │ │ pyt~ ; 1 = \ `hon-1Q S ~ @ * j N y-Python基础入门.mp4 |
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| │ │ ├─1k a h.1 Python 基础入门 |
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| │ │ ├─2.1 Python 编程入门x $ ? B \ c H ? 3 |
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| │ │. C ^ T X ├─3.1 常用; 4 M u : J模块-numpy |
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| │ │ ├─4.1 常用w * D ~模块-pandas |
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| │ │ ├─5.1 数据可视化 |
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| │ │ lesson06DAVX | ) X A _0.9.p[ r } ~ /pt^ _ D bx |
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| │– n B ├─08-深度学习框架4 O + 4 f 6选修课 |
| │ │ │ pytorcE . [ 4h基础知识.mp4 |
| │ │ │ pytorch神经网络搭建.mp4 |
| │ │ │ tensorfl] p =ow基础知识以及高级apikeras.mp4 |
| │ │ │ ts ( b N rensorT & *flow实践项目“大$ i i e P ? n 4杂烩”.mp4 |
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| │ │ ├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api ke[ ] ) crak e U # n ( Bs |
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| │ │ │ 深度学习框架.pptx |
| │ │L N J 1 O 7 m │ 课堂& : J \ a B U代码.docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1 搭建u c 7 4 A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 ten$ F M lsorflow实践项目“大杂烩” |
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| │ │H , ? A 8 } │ |
| │ │ ├─4.1 pycz i Z V F $) M C ; %torch基础知识 |
| │ │ │2 A– K m x * c 4 7 课堂代码.docq ` P 0 !x |
| │l ! a ; F @ │ │ |
| │ │ └─5.1 p7 ] 1 n ]ytorch神\ w J % v | Z M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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| │ │ │ week3机器学习的基本方法.mp6 i b u & k C4 |
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| │Y # , v E \ | │ │ weekA + N ( R5神经网络的基本原理与方法（一）.mp4 |
| │ │ │ wk = y s | d . = neek& e # Z C6神经网络K e ; B [的基本原理与方法（二）.mp4 |
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| │ │v & K = 3 $ I s │f K f : wee p , k dek9图像目标检测.me E 0 C D { ` 9p4 |
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| │ │ ├─1.1 编程基础 |
| │ │* A T ` e s ~ │ Allen B. Downey – Think Python (201( H . 9 p + n2, O’Reilly Media) – libgen.lc.pdf |
| │ │ │1 . @ ` a / Lesson-01学习资料.zipY ` 7 5 p Q + |
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| │ │ ├─2o 0 X l X Q (.1 数据分析基础 |
| │ │ │ Lesson-02学习资料.T + h lzip |
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| │ │ ├─3.1 机器学习的基本K _ c . w 4 z @ y方法 |
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| │ │ ├─4.1 机器学习的基本方法（二） |
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| │ │ ├─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 |
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| │ │ ├─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t d . ( ] w络（二） |
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| │ │ │ lesson08BIV0.S O &! R ] { \ N6.pptx |
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| │ │ └─9.1 图像目标检测 |
| │ │ lesson09M 8 d Z %AIV2.1.pptx |
| │ │ OP B p P i $ kbjectDetection/ M { \ q t LMagp k h | Q Q h 2sk.zip |
| │ │ |
| │ └─10-公开课w O % | r 4 e ~ N |
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| │ 公开课-培优班专属W S _神秘新年礼-CV-20201229.mp4 |
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