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

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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):

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)

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 @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;
  • 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
│ │ │ 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 by ` 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
│ │ │ 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 ; ; / %
│ │ │ 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
│ │ │ 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 UJ 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 HE ~ 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 )
│ │ │ 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 ik – 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
│ │ │
│ │ ├─1.1 Python; d | X , ] 基础入门
│ │ │ go.zip
│ │ │ wee1 5 \ n 0 2k1-python4 : ^ m \入门基础.x f _ W yzip
│ │ │
│ │ ├─2.1 Python 编程入门
│ │ │ week2-python编程基础1.zip
│ │ │
│ │ ├─3.1 常用模块-numpy
│ │ │ week3-numpy.zip
│ │ │
│ │ ├─4.1 常用模块-k I c 3pandas
│ │ │ week4-pandsa.zip
│ │ │
│ │ ├─5.1 数据可视化
│ │ │ week5-数据可视化: = W i ] g e.zip? A – 0 Z ` % k
│ │ │
│ │ └─6.1 P2 ~ ] mython 办公自$ v : ~ 4动化
│ │ code.zip
│ │ lessoL F ; I on06DAV0.9.pptx
│ │
│ ├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
│ │ │
│ │ ├─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
│ │ │
│ │ ├─2.1 搭建模型和进阶操7 O 6 . [ \ d g
│ │ │ 2-1搭建模型! e L r和进阶操作课堂代码.docx
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