   人工智能趋势 人工智能是当前乃至未来时代热门的技术之一，已在全球范围内掀起了研究与学习热潮。 本课程由传智研究院匠心打造，课程知识体系完备，从简明的python语言开始，到机器学习，再到AI的两大应用方向：计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP），几乎包含了当下AI就业市场的全部需求。同时，课程学习曲线设计平滑，根据学习者对知识的消化吸收情况，循序渐进增强自身的AI技能。 学完收获： 能够熟练掌握Python开发的通用技术和框架，具备人工智能领域内机器学习，深度学习，计算机视觉和自然语言处理业务分析及开发的能力，同时培养学生使用AI算法构建业务流的能力和针对特定算法进行实用化、拓展化的再创新能力，从而足以胜任算法工程师等相关AI职位。 学习本课程是否需要编程基础 本课程内容设计完向0基础的学员设计，不需要编程基础就可以学习，只要求日常的计算机使用能力和经验。 试看链接：https://pan.baidu.com/s/1sbsx2N_vgVb-KqxJ0yCH3w?pwd=v6zb 章节目录： 阶段一 人工智能Python基础 收起 第一章 计算机组成原理 第二章 python基础语法 第三章 判断语句 第四章 循环语句 第五章 字符串 第六章 列表 第七章 元组 第八章 字典 第九章 集合 第十章 公共方法 第十一章 函数 第十二章 函数强化 第十三章 文件操作 第十四章 面向对象 第十五章 异常 第十六章 模块 第十七章 学生管理系统(面向对象版) 阶段二 人工智能Python高级 收起 第一章 Linux基础命令 第二章 Linux高级命令 第三章 多任务编程 第四章 网络编程 第五章 HTTP协议和静态服务器 第六章 闭包,装饰器及python高级语法 第七章 正则表达式 第八章 数据结构与算法 第九章 MySql数据库基本使用 第十章 MySqL数据库高级使用 阶段三 人工智能机器学习 收起 第一章 机器学习概述V2.1 第二章 环境安装和使用V2.1 第三章 matplotlibV2.1 第四章 numpyV2.1 第五章 pandasV2.1 第六章 seabornV2.1 第七章 K近邻算法V2.1 第八章 线性回归V2.1 第九章 逻辑回归V2.1 第十章 决策树V2.1 第十一章 集成学习V2.1 第十二章 聚类算法V2.1 第十三章 朴素贝叶斯V2.1 第十四章 SVM算法V2.1 第十五章 EM算法V2.1 第十六章 HMM算法V2.1 第十七章 集成学习进阶V2.1 阶段四 计算机视觉与图像处理 收起 第一章 课程简介_v2.0 第二章 tensorflow入门_v2.0 第三章 深度神经网络_v2.0 第四章 图像分类_v2.0 第五章 目标检测_v2.0 第六章 图像分割_v2.0 第七章 OpenCV简介_v2.0 第八章 OpenCV基本操作_v.2.0 第九章 OpenCV图像处理_v2.0 第十章 图像特征提取与描述_v2.0 第十一章 视频操作_v2.0 第十二章 案例:人脸案例_v2.0 阶段五 NLP自然语言处理 收起 第一章 Pytorch工具_v2.0 第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0 第三章 文本预处理-v2.0 第四章 RNN架构解析-v2.0 第五章 RNN经典案例-v2.0 第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0 第七章 Transformer背景介绍-v2.0 第八章 Transformer架构解析-v2.0 第九章 fasttext工具的使用-v2.0 第十章 迁移学习-v2.0 第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0 第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0 第十三章 HMM模型-v2.0 第十四章 经典的序列模型-v2.0 阶段六 人工智能项目实战 收起 第一章 智慧交通 第二章 在线医生 第三章 智能文本分类系统 第四章 实时人脸识别检测项目 阶段七 人工智能面试强化（赠送） 收起 第一章 自动编码器 第二章 图像分割应用 第三章 生成对抗学习 第四章 算法进阶迁移学习 第五章 模型可解释 第六章 模型压缩 第七章 终生学习 第八章 算法进阶进化学习 第九章 贝叶斯方法 第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波 第十一章 深度强化学习 来源: 博学谷2022最新-人工智能AI进阶年度钻石会员完结无密 |
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