开课吧-名企BI商业智能BI|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BI商业智能BI|导师制名企实训班四期|完结无秘h 5 y D f|(价值23800元)课程介绍(A000906)：
人工智能与自然语言处理9 _ 3 } g _ I D C/计算机v } r n l视觉/数据挖掘与2 Q m O 4 @高0 n I r { l =级商业分析课人才招生j j # ~ /
真实企业级项目实训
BAT技术负责人W e ~ V y ] T、全球\ 0 ? c q顶尖数据科学家o L r O + Q d S U倾力指导
独家在线实训环境
人才就业服务培养计划
004期(2020年9月-2021年4月)最新一期！！！ 冲刺2百万年o w +薪！！！
前言：5月，“上一节课，$ * ` P返一节课学费”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，独家在线实训环境。升\ A K V f r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K \ ^ ! i y ~综合的就| d Y业指导方案，聚焦提升就业软实力。
01 课程简介
《人工智能核心能力培养计划》课程是面向希望自己A V L a，能够在4-6个月内找到一份人工智能、机器学% H + P : u a o G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AI方向的[ n $ h M学位的同学。
课程主要内容涉及计算机编程思维的养成，数据分析、数据科学的深度理解和实践；机器学习(ML)F \ r : p T S / %、深度学习(DL)的深度理解和实践；计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐系统(RS)，数据挖掘(DM)、数据科学(D^ W q m ^ g iS)等方向，培养} \ * b Z V同学们解决典型问题的能力。
本课程尤其适合：
- 目前工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器& o . P ^学习U a 9算法的相关j p P l工作的人员；
- 计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士l x z 4 # – 6生；
- 对4 o J \ u a数学、编程具有一定的热情，喜欢微L $ 3 c @ 6 ^ l积分、概率论等学科，能够感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员；
- 对人S | 5工智能具备一定的热t K 8 u G _ ( 6 #情，希望能够从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言处理、计算机视觉相关需求的科研人员，尤其是从0 Z H U O事无人驾驶，生物信息，f % * 5D \ 7 ~ R ] `图像处理，数据分析等工作的相关人员；
- 具有人工智能与自然J 1 { & U }语言处理、计算机视觉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，数据分析等工作的相关人员；
本期正课培1 ` E / t训包含三个方o N * b向，分别为：
- 自然语, i E 1言处理与文本挖掘（NLP）
- 深度学习与计算机视觉1 J + （CV）
- 数据挖掘与高级商业分析（BI）
文件目录F T : B：
| 开课吧-名企BI商业智能BI导师制名企实训班四期完结无6 – D ( l秘(价值25 J ! F . # U |3800元)g | q 9 W r |
| │ ├─01-核心能力提升班c – G q J q p !商业g 0 0 [ 4 c智能方向第四期 |
| │ │ ├─1.1 商业智能与推荐系统G x S ~ ` ] |
| │ │ │ 1-商业智能与推荐系统.mp4 |
| │ │ │ L1.zip |
| │ │ │ L1自2 _ w f @ W K k测文档(! 4 1 f l l1).xls |
| │ │ │ lesson01BIV2.4.pptx |
| │ │ │~ B = 5 z U t j Z |
| │ │ ├─10.1 Pag! M O m – S1 J V b y M a EeRank、图W 6 D A \ M h ^论与推荐系\ c ` / D q统 |
| │ │ │ 10-PageRay M u 5 1 _nk、图论与推荐系统.mp49 t ; # K f C |
| │ │ │ L10-code.zip |
| │ │ │ L10自测T r U O V 4 N文档.xls |
| │ │ │ l% # ^ | Gesson1s : 4 i F j 7 j Q0BIV1.5.pptx |
| │ │ │ 优秀作业-BI核心第十章.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├Y o K f 1─11.G ] x b1 Graph Embe! i 2 /ddis f +ng |
| │ │ │ 11-GraphEmbedding.\ Z ! [ r 1 Tmp4 |
| │ │ │ L11.zip |
| │f L _ │ │ L11自测文档.xls |
| │ │ │ lesson11BIV3.4.pptx |
| │ │ │ 优秀作业-BI核心第十一章.txt |
| │ │ │ |
| │ │ ├─12.1 Graph Co} I – V r 2 : n snvolution Networks |
| │ │ │ 12-GraH / –phConvolutionNetworks.mp4 |
| │ │ │ L1d ! [ x Z k H2@ m e.zip |
| │ │ │ L1c } [ ; $ # Z Q 52自测文档.xls |
| │ │ │ lessob F ( n i j #n12BM q $ j 8 ( D cIV0.2.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─13.1 机器学习与启发式算法E 6 $ = B |
| │G @ J d Y ` [ L │ │ 13-机器学习与启发式算法.mp4 |
| │ │D 8 + t │ L13.zip |
| │ │ │ L1? 4 , ? 0 U s h v3自测文档(1).xls |
| │ │ │ lesson13BIV1.1.pptx |
| │ │ │ 十三优秀作业.o + C 4txt |
| │ │ │ |
| │@ m ) & │ ├─14.1] 7 r w F \ * s h 路径规划PrB 6 \ #oject Lesson-14 |
| │ │ │ 14-路径规划Projectu { ! 8 ~ F Q )LesP m O r % q Q Wson-14.mp4 |
| │ │ │ L14自测文档.xls |
| │ │ │ lI % B N /esson14BIV1.0.pptx |
| │ │ │ movielensflask.zip/ m o v [ – J |
| │ │ │ 思8 q . o维导图.png |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1 挖掘数据中的关联规则 |
| │ │ │ 2-挖掘数据中的关联规则.mp4 |
| │ │1 J H B │ L2-code.zip |
| │ │ │ L2自测文档.xls |
| │ │ │ lesson02BIV2.6.pptx |
| │ │ │^ V ) M n | ( F |
| │ │O ` O 5 b ├y ` 7 k 1─3.1 常用机器学习模型 |
| │ │ │ 3-常用机器学习模型S H : D L s q A.mp4 |
| │ │ │ L3.zip |
| │ │ │ L3自测文: T F档.xls |
| │ │ │ ld k % q R | v 7esson03BIV1.3.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 ALS算法与推荐系统 |
| │ │ │ 4-ALS算法与推荐系统.mp4 |
| │ │ │ L4-code^ t n Q n } k.zip |
| │ │ │ L4自测文档.xls |
| │ │ │ lesson04BIV2.4.pptx |
| │ │ │ pa^ ( 7per.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├% X c )─5.1 因子分解机, libFM与\ t j M { E 4 m基于邻5 e M A J 4域的协同过滤 |
| │ │ │ 5-因子& 5 R _ N分解机,libFM与基于邻域的协同过滤.mp4 |
| │ │ │ L5-code.zip |
| │ │ │ L5自测文档.xls |
| │ │ │ lesson \ ~ c_ 2 = ? Q N W K g =n05BIV2.1.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6.1 预测全家桶与机器学习神器 |
| │ │ │ 6-预测全] J P E { E p C G家桶与机器学习神器-1.mp4 |
| │ │ │ 6-预测全家桶与机器学习神器-2.mp0 $K * 7 w + ^ K a h4 |
| │ │ │ L6-code.zip |
| │ │ │ L6自测文档.xl* ] : h r E = Hs |
| │/ t ! a e │ │ lesson06BIV0.4.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─7.1 神经网络基础与移动推荐系c I & C Q g统 |
| │ │ │ 7-神经网络基础与移5 8 C ^动推荐系9 , 7 n * g统.mp4 |
| │ │ │ L7-code.zip |
| │ │ │ L7自测文档.xls6 # P c ? p |
| │ │ │ lesson07BIV1.3.pptx` E M c j p Q |
| │ │ │ |
| │ │ ├─8.– 9 U ) _ R1 时间序列分w D 1 ; ; / %析 |
| │ │ │ 8J C ) V-时间序列分析.mp4 |
| │ │ │ L8-code.zip |
| │ │ │ L8自测文档.xls |
| │ │ │ lesson08BIV_ J ? * : U E0.8(3).pptx |
| │ │ │ |
| │ │ └─9.1 循环神经网络与预测 |
| │& 1 . } s ( [ k │ 9-循环神经网络与预测.mp4 |
| │ │ L9.zip |
| │ │ L9自测文档.xls |
| │ │ lesson09/ 7 RBIV6 | r ? \ } [ !0.3.pptxT V e |
| │ │ |
| │ ├─02-导师制名企实训班商业智能方向第四期 |
| │ │ ├─1.1 数据采集与实战 |
| │ │ │ 1数据采集与实战.mp4 |
| │ │ │z s @ l L1-2自测文档.xS e 7 $ q ,ls |
| │ │ │ L1-code.zip |
| │\ 9 Q ~ A[ ] m t U 4 j y I │ │ lesson1-2BIV3.8.pptx |
| │ │ │ 名企bi优秀作业分享.docx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─10.1 智能供应链 |
| │ │ │ 10智能供应链.mV D )j r \ { 7 4 f s y +p4 |
| │ │ │ L18.zip |
| │ │ │ L18自测文档.xw ] Y @ Ols |
| │ │ │ les% B 4 [ Lson18BI-2V2.1.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─11.1 智能供n ) / 3 R \ ]= V – E t h L G l应链(二) |
| │ │ │ 1Z J j o 5 |[ ! E & + X + – !1智能供应链(二).mp4 |
| │ │ │ L19.zip |
| │ │ │ L19自测文档: 6 – a.xls |
| │ │ │ lesson19BI-2V0.4.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─12.1 主题模型与文本表征 |
| │ │ │ 12主题模型( g : D )与文本表征$ N % / 1 2.mp4 |
| │ │ │ L2q W d : ~ a 9 K0.zip |
| │ │ │W &/ | N / n 7amp; 1 q K a 1 L20自测文档.xls |
| │ │ │ lesson2Z s } } ) ] w0BI-2V0.7.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─^ W 6 F . E13.1 常见规划问题2 |
| │ │ │ 13常见规划问题2.mp4 |
| │ │ │ L21.zip] _ a y – F d |
| │ │ │ L21自测文档(1).xls |
| │ │ │ lessonl R W ]21BI-2VS s d1.2.pptx |
| │ │ │ 智能供应链第5次优秀作业.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─14.1 Learningl m j to Rank与Airbnb个f m = N h `性化推荐 |
| │ │ │ 1/ c N U $ a4LearningtoRz . ; 9 { =ank与Ai{ d 0 b b _ 6rbnb个性| A ! 6 D % ^ s化推荐.mp4 |
| │ │ │ L22自测文档.xls |
| │ │ │ lesson^ P % T }22Bt h q [ ~I-2V0.8.pptx |
| │ │ │ purchaseredeem.zipN V @ X a |
| │ │ │ |
| │ │ ├─15.1 逻[ A [ ~ 8辑回归与采购决策 |
| │ │ │ 15逻辑回归与采购决策.mp4 |
| │ │ │ L23 自测文档.xls |
| │ │ │ L23 评分卡模型V0.2.E \ j H ,p) Q 8 u % ;ptx |
| │ │ │ scorecard.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─16.1 Prp ; D + tediction is alH r \ c #l you Need |
| │ │ │ 16PredictionisT * v ! d sallyouNeed.mp4 |
| │ │ │ L24 自测文档.xls |
| │ │ │H Z ; C x N l L24.zip |
| │ │ │ lZ – \ 6 B Vesson24BI-2V0.8.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─17.1@ 9 S y k 2 8 Q 时间. 8 \序列分析 |
| │i w % n T K s _ │ │ 1l l E y [ b m7时间序列分析.mp4 |
| │ │ │ L9.zip |
| │ │ │ L9自测文+ I $ u档.xls |
| │ │ │ lesson09BIV1.0.pptx |
| │ │ │ lesson09BIV1.1.pptx |
| │ │ │ Week1.jpg |
| │ │ │ |
| │ │ ├─18.1 时间序g / Y G 7 J 8列实战 |
| │ │ │ 18时间序列实战.mp4A 9 6 |
| │E s S M & 7 0 Y Z │ │ code&data.zipK t S 1 3 @ m |
| │ │ │ lessn A *on10BI-2V0.6.pptx |
| │ │ │k P e S [ F |
| │ │ ├─19.1 资金流入流出预测 |
| │ │ │ 19资金流入流出预测.mp4 |
| │ │ │ L11-2自测文档.xls |
| │ │ │ L1% Z m b1P N w Y , *.zip |
| │ │ │ lesson11BI-2V0.4 (1).pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1 数据可视化及实R L v P J战 |
| │ │ │ 2数据可视化及实战.mp4 |
| │ │ │ L2-2自测文档.xls |
| │] v 5 ! v p \ N # │ │ L2.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─20.1 个性化推荐与金融数据分析 |
| │ │ │ 20个性化推荐与金融数据分析.] \ G | 5 [ W S gmp4 |
| │ │ │ L12-W . y [ M V d2自测文档(1).xls |
| │ │ │ L12.zip |
| │ │ │ ln h ( : 1 W _esson12BIV1.3.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─21.1 淘宝G P v F S A , p $定向广告演化与天猫用户复购预测 |
| │ │ │ 21淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测.mp4 |
| │ │ │ L13 (1).zi. d _p |
| │ │ │ L13-2自测文档.xls |
| │ │ │ lesson13BI-2V2.6.pptx |
| │; ( & A F : │ │ |
| │ │ ├─22.1 强. s G v 2 E h G G化学习与推荐系统 |
| │ │ │ 22强化学习与推荐系K m . F u – z d ~统.mp4 |
| │ │ │ L14-2自测文档.xls |
| │ │ │– s T r S J 7 + lesson14BI-2V0.6.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─23.1 AlphaGo Zero实战 |
| │ │ │ 23AlphaGof B TZero实战.mp4 |
| │ │ │ L15.zip |
| │l l f │ │ L15自测文档.xls |
| │ │ │ lesson15BI-23 t , 4V0.8.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1v } : * g # E H 推荐系统严眼中的你-用户画像 |
| │Q E j P U l @ 5 B │ │ 3推荐系统严眼中的你-用户画像.mp4 |
| │ │ │ L3-2自测文档.xls |
| │ │ │c +a w | ! H ) P U F B L3-code.zip |
| │ │ │ lesson/ g h h H i3-2BIV2.7.pptx? { T ^ – & S m 0 |
| │ │ │ |
| │ │L 1 * X b ├─4.1 SVD矩阵分解与基于内容的推荐 |
| │ │ │ 4SVD矩阵分解与基于内容的推荐6 V L E $.mp4 |
| │ │ │ L4-2自测文档.xl: f d p c Bs |
| │ │ │ L4-coT y ) E B ` sde.zip |
| │ │ │ lesson04-2BIV1.7.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─5.1 CTR预估算法与基于流行度的推荐 |
| │{ # l l @ 5 m P e │ │ 5CTR预估算法与基于流行度的推荐.mp4 |
| │ │ │ L5-21 6 i自测文档.xls |
| │ │ │ L5-code.zip |
| │ │x ; . y P \ 0 ! │ lesson05-2BIV1.b P 7 D t 79.pptx |
| │\ p t : V { * n │ │ |
| │+ e I p | C ( │ ├─6.1 近似最近邻查找与YouTube推荐系统 |
| │ │ │ 6近似最近邻查找N G XN Z / l ( @ O H u =与YouTube推荐系统.mp4 |
| │ │ │ L6-2自测文档.xls |
| │ │ │ L6-code.zip |
| │ │ │ lesson06-2BIV3.2x 7 & %.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─7.1 深度卷积网络与实战 |
| │ │ │ 7深度卷积网络与实战.mp4: I S s M ? – X |
| │ │ │ L7-2\ s N ; Y H自测文档.xls |
| │ │ │ L7-cs { .ode.zip |
| │t & j v / B x j │ │ lesson07-2BIV0.8.pptx |
| │ │ │ |
| │ │ ├─8.1 时s 7 b 5 { I 4 M间序列实战与分布式推荐系统 |
| │ │ │ 8时间序列实战与分布式推荐系统.mp4 |
| │ │ │ L8-2自测文档.xls |
| │ │ │ L8-code(1).zip |
| │ │ │ lesson08BI-2V0.5.ppT * t /tx |
| │ │ │ |
| │ │ └─9.1 模型融合与智能预测 |
| │k d U $ p H 0 w │ 9模型融合与智能预V 4 , k a ) V测.mp4 |
| │ │ L17自测文档.xls |
| │ │ lesso/ 9 ` ` ~ _n17BI-2V1.4.J – Wpptv x :R K ` + : [ 9 Xx |
| │ │ supp! 4 _ # Y xlychain.zip |
| │ │ |
| │ ├─) 4 } 4 Q05-数据分析与Pu V y R 1ython程序设计基础 |
| │` q E 7 F # o ( c │ │ 1.1 Python数据智能编程基础.mp4 |
| │ │ │ 2.1` 9 K 6 u Q c f Python格p Q D x t 4 a G式化数据处理-Pandas.mp7 W h4 |
| │ │ │ 3.1 数据可视化.mp4 |
| │ │ │ 4.1 网络信息分析.mpj e m x d4 |
| │ │ │ 5.1 文本信息自动化处理.mp4 |
| │ │ │ 6Python办公自动化.mp4 |
| │ │ │ 7Python办公自动化.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─1.1 PyP X ; E u O \ 4 Wthon% b + x 7 f O ` C 数据智b , r F P J t v能编程基础 |
| │# 6 p V e { C = │ │ lesson01DAV0.67 y , 6 + L.pptx |
| │ │ │ Week01-BI.pdf |
| │ │ │ Week01-CV.pdf |
| │ │ │ Week01-NLP.pg p K X x m E T Odf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1T _ _ ! L Python 格式化数据处理 – Pandas |
| │ │ │ lesson02DAV1.0.p( { [ # a @ B H rptx |
| │ │ │ Week02-BI.pdf |
| │ │ │ Week02-CV.pdf |
| │ │ │ Wee6 B J [ Fk02-NLP.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1 数据可视化 |
| │ │ │ lesson03DAV0.8.pptx |
| │ │ │ Week03J – 2-BI.pdf |
| │ │ │ Week03-CV.pdf |
| │ │ │ Week03-NLP.pdf |
| │ │ │ |
| │ │u , D ├─4.1 网络信息分析 |
| │ │ │ a; N [ m F jssignm^ } \ G \ ~ent04-1.作业答案参考v ) t k 4 | wpy.zip |
| │ │ │ assignment04-2.作业答案参考py.zK ` _ @ C s f Jip |
| │ │ │6 6 [ U @ { ] 5 M lesson04DAV0.P S @ % o #W ? w O 5 O u k7.pptx |
| │ │ │ Week04-BI.pdf |
| │ │ │ Week] E P I , c04-CV.pdf |
| │ │ │ W) r 4 v J O zeek04-NLP.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─5.1 文本信息自动化处理 |
| │k 7 1 7 w │ │ assignment05.py作业答案参考.zip |
| │ │ │ L5.( V ^ gzip |
| │ │ │ tfidf.zip |
| │ │ │ Week 05.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6.1 Pytw b Q t 8hon 办公自动化 |
| │ │ │ as8 7 0 S X f s [ 4signmentJ Q [ * c O ~ p06autoemail.py作业答案参考.zip |
| │ │ │ assignmee ? J u N 1 C 5nt06dailyrepora i Et.py.作= u H Z { : | M业答案参考.zip |
| │ │ │ code.zip |
| │ │ │ lesson06DAV0.9.pdf |
| │ │ │ Week 06.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ └─7.1 服务器、数据库与分布式系统 |
| │ │ assign! B ` ( F l !ment07.py.作业答案参考zip.zip |
| │ │ L7-code-afterclas8 , I B z r h R ns.zip |
| │ │ les| ` J S i } 9son07DAV0.5.pdf |
| │ │ Week 07.pdf |
| │% B – X i – x │ |
| │ ├─06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程 |
| │ │ │ Git与版本控制、代码风格.mp4 |
| │ │ │ Seq2Sequw Z g K S B Z T ]ence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4 |
| │ │ │ 加课：seq2seq的代码及作5 – A Q业的讲解.mp4 |
| │ │ │ 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4 |
| │ │ │ 搜索树，图算法，T / ( )/ C S p ^ i . C , k深度优化与广度优化，算法Q k J Y 3 : ;的时d i G Y A U s K e间复杂度.mp4 |
| │ │ │ 深度卷积网络与计算机图像.mp4 |
| │ │ │ 深度卷积网络与计算机图像2.mp4 |
| │ │ │ 神经网{ D t ] _络基础，tensorflow和pyN $ so b p f 2 6 6 m ( BG r 3 e ^torch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j G a C | v M / U，深度X c T M P优化与广度? @ & P v B R U优J i J化，算法的时间复杂度 |
| │ │ │ Assignment018 P r J z & @ y :-BI.zip |
| │ │ │ Assignment01-CV.zip |
| │ │ │ As2 ? \ T Nsignment01-NLP.zi6 ^ . kp |
| │ │ │ Assigy + k p wnment01.# * P ^ { =zip |
| │ │ │ Git 与版本控制、代码风格.pptx |
| │ │ │ Git 思维导图.zin u i { Z L rp |
| │ │ │ image-retrieval-master.zip |
| │ │ │ lesson01-cM W w { t v 5 : hourse.z0 L = n Z Wip |
| │ │ │ networkx如2 a _ M何设置中文.zip |
| │ │ │6 U [ 图像检索项目指导书与数据.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─1.2 第一周作业讲解 |
| │ │ │ 参考答案.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─2.1 神经| ( 7 ( Z 1 6 u h网络基础，tensorflow和pyto# E 7 V q =rch框架 |
| │ │ │ Asi $ M L Y ` \signm| F H J X =ent02.zip1 O M v o u s * |
| │ │ │ housep~ ( b Hrice.zip |
| │ │ │ L2.1.zipz q a w |
| │ │ │ 参考答案.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.1 深度卷积网络与计算机图像 |
| │ │ │ ai-core-lesson-03-cnn~ F b o \ V1.1.pdf |
| │ │ │ AT d 7 P o / W ) (ssigc } 5 \ Wnment 03.zip |
| │ │ │% ] a K Q 4 ; 微软P 6 B n qlesson032 F M j j M J K.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─3.2 深度卷积网络与计算机图像2 |
| │ │ │ Assignment 032.pdf |
| │ │ │ Assignment03-refer作业答案参考.py.zip |
| │ │ │ c[ A F 7 i ) f E nnnfeaturemapdeD X ~ 5 bmo.zip |
| │ │ │ L3-codp 0 D 9 w r x I Pe(1)./ ? + mzip |
| │ │ │ lesson03AIV1+ X @ B p ` ;.3.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─4.1 循环神经网络n K r r y h 1 ; (，文本表征，词向量初步，文本自b4 6 ^ @ ) n = [ l H动E ~ k分类 |
| │ │ │ Assignment 04.pdf |
| │ │ │ L4-code.zip |
| │ │ │ lesson04AIV1.7.pdf |
| │ │ │ Refer-Assignment04.zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制 |
| │ │ │ Assignment05.zip |
| │ │ │ cmn-eng.zip |
| │ │ │ Lesson05N \ x | ].zip |
| │ │ │ |
| │ │ ├─6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模] J d m b )型 |
| │ │ │ Assignment06.zip |
| │ │ │ assignment06作业参考答案.D [ w 2py.zipc 3 _ 2 2 z |
| │ │ │ L6.zip |
| │3 V y x J x L s i │k – T │ lesson06AIV0.4.pdf |
| │ │c W / t r ( : j │ lesson06AIV0.8.pptx |
| │ │ │ lesson06AIV0.8（PDw l ] z ) J OF）.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ └─7.1 加课：seq2seq的代码及作业的讲解 |
| │ │ bleu1.py.zip |
| │ │ lesson05Z m _ N : % I 9 ZAIV1.0.pptx |
| │ │ lesson05AIV1.2.pptx |
| │ │ |
| │ ├─07-0基础 Python 入门 |
| │ │ │g p L + o 1 $ python-1-Python基础2 q w e \ D i n Y入门.mp4 |
| │ │ │ python-2-Python编程入a h B Z门.mp45 ^ q v ` Y B ) . |
| │ │ │ python-3-常用模块-numpy.mp4 |
| │ │z = 4 │ python-4-常用模块-pandas.mp4 |
| │ │ │ python-5-数据可视化.mp4 |
| │ │ │ python-6-Python办公自动化.mp4 |
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| │ │ ├─1.1 Python; d | X , ] 基础入门 |
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| │ │ │ wee1 5 \ n 0 2k1-python4 : ^ m \入门基础.x f _ W yzip |
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| │ │ ├─2.1 Python 编程入门 |
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| │ │ ├─3.1 常用模块-numpy |
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| │ │ ├─4.1 常用模块-k I c 3pandas |
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| │ │ ├─5.1 数据可视化 |
| │ │ │ week5-数据可视化: = W i ] g e.zip? A – 0 Z ` % k |
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| │ │ └─6.1 P2 ~ ] mython 办公自$ v : ~ 4动化 |
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| │ │ lessoL F ; I on06DAV0.9.pptx |
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| │ ├S # w }─08-深度学习框架选修课 |
| │ │ │ pg C z Uytorch基础知识.mp4 |
| │, x / b / U I 8 │ │ pytorch神经网络搭建.mp4 |
| │ │ │ tS W h qensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4 |
| │ │N Y e E d ` │ tensorflow` H P w Y { |实践项目“大杂烩”.mp4 |
| │ │ │ 搭建模型和进阶操作.mpm ? =; A 2 b ; f $ 8 # 2 y {4 |
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| │ │ ├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras |
| │ │ │ 学习资料.zip |
| │ │ │ 深度学习B c j O n p #框架.pptx |
| │ │ │ 课堂代码.docx |
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| │ │ ├─2.1 搭建模型和进阶操7 O 6 . [ \ d g作 |
| │ │ │ 2-1搭建模型! e L r和进阶操作课堂代码.docx |
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| │ │] k \ G A 1 ? \G T = b Z 9 a ├─3.1 tv ] ] k ! s + Nensorflow实践项目“大杂烩”j t , s 5 # } k |
| │ │ │ 学习资料.zi( z d \ D p a *p |
| │ │ │ 课堂代码.docx |
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| │ │ ├─4.1 pytorch基础知识 |
| │ │ │ 课堂代码.docxI i i z ? I 4 |
| │ │ │: % K V l T |
| │ │ └─5.1 pytorch神经网络搭: 2 \ z ] Z b C P建 |
| │ │ stn.pdf |
| │ │ 课程m * q @ B代码.docx |
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| │ ├─09-人工智能基础能力提升课 |
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| │ │ ├─1.1 编程基础 |
| │ │ │ Alle~ { v a ; G o \n B. DC + ] C I K bowney – Think Python (2012, O’Reilly Media) – libgen.lc.pdf |
| │ │ │ Lesson-@ S P 6 Z U 2 Q k01学习资料.zi[ n 6 7 g * ` !p |
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| │ │ ├─2.1 数据分析基m I + r U g I J础 |
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| │ │ ├─3.1 机器学习的基本方} _ _ : # K C $ {法 |
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| │ │ ├─4.6 \ ~ \ B % – c +1 机器学习的基本方法（二） |
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| │ │ ├─5.1 神经o n 8{ ~ H 8 m ] + 0 O网络的基本原理与方法（一） |
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| │ │ ├─6/ v A = J B E.1 神经网x [ i 4 q # 1 \ e络的基本b W x ~ 4 X M !原理与方: y x $ j \ I w lP j T l g 8@ 5 ; 0 z – P { ; a法（二） |
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| │t * P X │ │ |
| │ │ ├─7.1 卷积神经网络（一） |
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| │ │ ├─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 |
| │ 公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？-20210127.mp4 |
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