人工智能是當前乃至未來時代熱門的技術之一，已在全球范圍內(nèi)掀起了研究與學習熱潮。人工智能連續(xù)四年成為大學最熱門專業(yè)�。�！ 課程知識體系完備，從簡明的python語言開始，到機器學習，再到AI的兩大應用方向：計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP），幾乎包含了當下AI就業(yè)市場的全部需求。同時，課程學習曲線設計平滑，根據(jù)學習者對知識的消化吸收情況，循序漸進增強自身的AI技能。
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智能文本分類系統(tǒng)
智能文本分類系統(tǒng)是一款toB類型的應用, 解決泛娛樂領域公司內(nèi)部對文本分類的需求, 用以支持推薦系統(tǒng), 精準營銷系統(tǒng)等, 它能夠?qū)⒏黝惙墙Y構化文本進行精確分類，打上一個或多個適合的標簽.從系統(tǒng)本身角度: 系統(tǒng)內(nèi)包含很多NLP基礎任務的處理，比如分詞任務，命名實體識別任務等，又是機器翻譯，文本生成工作的基礎。因此，智能文本分類任務是學習NLP的必經(jīng)之路。
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項目亮點 1.搭建多模型訓練服務,保證在訓練過程中,進行資源監(jiān)控和分配,得以高效率在有限資源內(nèi)進行模型訓練。
2.搭建多線程并行預測服務,為了滿足性能要求,這里我們將利用多線程的方式,并對每一個獲得結果做最 后綜合處理。
3.圖譜權重更新,隨著模型的預測完成,將使用預測概率更新在該路徑權重,最后根據(jù)權重計算規(guī)則,
獲得最后結果。
4.使用n-gram特征工程,來捕捉詞序?qū)Y果的影響。
5.使用fasttext模型,適應在語料變化大,模型數(shù)量規(guī)模大,模型上下線頻繁的場景。
智慧交通
汽車的日益普及在給人們帶來極大便利的同時，也導致了擁堵的交通路況，以及更為頻發(fā)的交通事故。智能交通技術已成為推動現(xiàn)代技術交通技術發(fā)展的重要力量，智能交通不僅能夠提供實時的交通路況信息，幫助交通管理者規(guī)劃管理策略，而且還能優(yōu)化出行者的出行策略。還可以減輕交通道路的堵塞情況，降低交通事故的發(fā)生概率，提高道路運行的安全系數(shù)。智慧交通項目利用深度學習技術，跟蹤路面實時車輛通行狀況，并逐幀記錄不同行車道車流量數(shù)目。車輛自動計數(shù)系統(tǒng)由計數(shù)系統(tǒng)、圖像抓拍系統(tǒng)、實時監(jiān)控錄像系統(tǒng)組成，可在視頻看出每個車輛的連續(xù)幀路徑。該項目可拓展性強，可根據(jù)企業(yè)業(yè)務，外接計費結算系統(tǒng)、LED顯示系統(tǒng)、語音播報系統(tǒng)、供電防雷系統(tǒng)等
項目展示：智慧交通技術架構圖
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在線醫(yī)生
在線醫(yī)生是一款toC類型的應用, 以微信公眾號為依托, 用戶通過微信掃碼與在線AI醫(yī)生進行交流，通過循序漸進描述自己的癥狀, 在線醫(yī)生將逐步確定病情，同時也支持部分的閑聊功能，提升用戶
項目展示：
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項目亮點:1. 基于醫(yī)療知識圖譜的實體檢索技術。
2. 基于bert遷移學習的命名實體審核技術
3. 基于BiLSTM+CRF的命名實體識別技術
4. 基于微信公眾號和flask的模型部署服務
計算機視覺案例實戰(zhàn)
市場價值:綜合運用計算機視覺及圖像處理相關技術，并將其用于企業(yè)業(yè)務場景及工業(yè)檢測如場景識別，手勢姿態(tài)識別，畫風遷移及生成，人體姿態(tài)估計等多方應用案例，通過案例實踐，能夠熟悉深度學習主要及前沿網(wǎng)絡模型的架構原理及在實際業(yè)務場景中的應用，結合實踐掌握深度學習在計算機視覺中的應用。
學習內(nèi)容:1.視頻中場景識別案例
通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)場景識別，與傳統(tǒng)的人工特征SIFT, HOG形成鮮明對比，通過訓練模型，提取圖片中的特征，組合出更的特征，最終實現(xiàn)場景識別，是前沿的場景識別方法，通過本案例，可牢固掌握Deep Learning的網(wǎng)絡結構、數(shù)據(jù)集增強方法，掌握CNN提取圖像特征和組合特征的特點并學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提高模型容量和降低模型過擬合的方法。
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2.垃圾圖片分類案例
紙巾再濕也是干垃圾？瓜子皮再干也是濕垃圾？你是否傻傻分不清？通過這個案例，你不僅能無障礙分類垃圾，
更能學會一系列深度學習技能，例如:
1,掌握EfficientNet等最新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型;
2,掌握圖片分類問題高分優(yōu)化技巧;
3,學會使用分布式任務隊列Celery構建企業(yè)級應用等。
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3.Flappy Bird的深度強化學習
本案例將完成如下游戲場景：障礙物以一定速度往左前行，小鳥拍打翅膀向上或向下飛翔來避開障礙物，如果碰到障礙物，游戲就GAME OVER！而我們通過強化學習能夠使小鳥能夠自動識別障礙物，做出正確的動作（向上或向下飛翔）。
通過這個案例，你將學會：
1，深度強化學習模型訓練及馬爾科夫決策原理
2，強化學習原理及貝爾曼優(yōu)化
3，將一個游戲決策問題轉(zhuǎn)換成對瞬時多維圖像的分類識別問題并運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來進行策略優(yōu)化
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4.畫風融合和遷移
通過深度學習網(wǎng)絡實現(xiàn)畫風Style與內(nèi)容Content融合，最小化損失函數(shù)根據(jù)迭代最終生成手繪風格圖像，其他案例如建筑物變化為梵高風格，狗狗變成梵高風格圖片等，都是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡自動生成。
通過這個案例，你將學會：
1，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡完成圖像融合重構及畫風遷移
2、通過雙損失函數(shù)調(diào)節(jié)實現(xiàn)風格內(nèi)容的比例制衡
3，神經(jīng)網(wǎng)絡自適應匹配不同風格畫作與寫實畫風融合，真正實現(xiàn)AI的藝術創(chuàng)作
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5.畫風融合及生成
通過生成對抗網(wǎng)絡網(wǎng)絡DCGAN等實現(xiàn)二次元圖片的自動生成，通過這個案例，你將學會：
1，掌握非監(jiān)督圖像的生成技術及風格遷移
2、了解深度卷積生成對抗網(wǎng)絡原理及其變體
3，掌握CycleGAN及特征解耦圖像生成技術
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6.姿態(tài)估計及處理
手勢識別，人體姿態(tài)是人機交互領域一個重要的研究方向，本案例通過預測手勢或姿態(tài)進行人機交互的技術其商用前景廣泛，通過這個案例，你將學會：
1，自底向上的方法：檢測圖像中的所有部件（即所有人的肢體關節(jié)），然后將屬于不同人的部件進行關聯(lián)/分組。
2，自頂向下的方法：加入一個人體檢測器，然后分別估計各個部件，最后再計算每個人的姿態(tài)。
3，OpenPose，DeepCut，動作捕捉和增強現(xiàn)實等相關原理及方法
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自然語言處理(NLP)案例實戰(zhàn)
1.MSCOCO圖像說明生成案例介紹
輸入為一張圖片，輸出該圖片的說明描述文本。使用MSCOCO圖像數(shù)據(jù)集，基于seq2seq的模型架構，編碼器使用InceptionV3的遷移預訓練模型，在此基礎上進行微調(diào)，提取圖像的表征。解碼器使用帶有attention機制的GRU模型，結合圖片表征循環(huán)生成文本，其中包含多個工程技巧。
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2.IMDB影評情感分析案例介紹
輸入為一段影評文本，輸出為該段文本情感傾向。在這個案例中我們將使用多個不同隱層的RNN進行效果對比，以獲得在IMDB標注數(shù)據(jù)集上的最有表現(xiàn)，同時調(diào)節(jié)不同超參數(shù)，印證它們帶來的不同模型效果。
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3.莎士比亞風格的文本生成案例介紹
輸入為任意文本，循環(huán)輸出指定長度的莎士比亞風格的文本。以莎士比亞的劇作為訓練樣本，使用GRU模型直接生成概率分布，通過random categorical進行結果選擇，找到最有可能的生成方案。
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4.西班牙語到英語的機器翻譯案例介紹
輸入為一段西班牙語，輸出為對應同義的英文。以典型的西班牙語到英語的翻譯文本為語料，使用帶有attention機制的RNN模型，對Attention的效果進行可視化分析，并不斷探尋這種機制的原理與改進方案。
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5.模型并行與分布式的實踐案例介紹
如何加快模型的訓練和預測速度，使得在象牙塔中的理想模型能夠應用于實際，促進商業(yè)化發(fā)展，一直是困擾公司技術團隊的關鍵問題。該案例將從模型并行與分布式基本理論開始，闡述這種技術方案如何改善以上問題，并通過一系列實驗對比結果論證方法的可行性。
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6.應用于bert模型的動態(tài)量化技術案例介紹
隨著大型模型的出現(xiàn),各項任務的指標都有了突飛猛進,但是如何將其部署在計算性能有限的場景下,如移動設備,個人終端等,成為阻礙模型應用的瓶頸,因此,模型壓縮技術開始在工業(yè)界普及,尤其以能夠快速操作的動,靜態(tài)量化技術為主,該案例將詳細介紹在大型模型bert上的動態(tài)量化技術,對比量化后模型的性能情況。
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目錄：
- ——/0000黑馬【年度鉆石會員】人工智能AI進階2022年/
├──0000黑馬【年度鉆石會員】人工智能AI進階
├──【 主學習路線】01、階段一 人工智能Python基礎
| ├──1–第一章 計算機組成原理
| | └──1–計算機原理
| ├──10–第十章 公共方法
| | ├──1–公共方法
| | └──2–推導式
| ├──11–第十一章 函數(shù)
| | ├──1–函數(shù)介紹
| | ├──10–函數(shù)參數(shù)二
| | ├──11–拆包, 交換變量
| | ├──12–引用
| | ├──2–函數(shù)參數(shù)一
| | ├──3–函數(shù)返回值一
| | ├──4–函數(shù)文檔說明
| | ├──5–函數(shù)嵌套
| | ├──6–局部變量
| | ├──7–全局變量
| | ├──8–函數(shù)執(zhí)行流程
| | └──9–函數(shù)返回值二
| ├──12–第十二章 函數(shù)強化
| | ├──1–函數(shù)應用學員管理系統(tǒng)
| | ├──2–課后練習(學員管理系統(tǒng))
| | ├──3–遞歸函數(shù)
| | ├──4–匿名函數(shù)
| | └──5–高階函數(shù)
| ├──13–第十三章 文件操作
| | ├──1–文件操作介紹
| | ├──2–文件讀寫操作
| | ├──3–案例文件備份
| | └──4–文件及文件夾的相關操作
| ├──14–第十四章 面向?qū)ο?br />
| | ├──1–面向?qū)ο蠼榻B
| | ├──10–私有屬性和方法
| | ├──11–多態(tài)
| | ├──12–類屬性及相關方法
| | ├──2–類和對象
| | ├──3–對象屬性操作
| | ├──4–魔法方法
| | ├──5–案例烤地瓜
| | ├──6–案例 搬家具
| | ├──7–繼承
| | ├──8–子類重寫父類屬性和方法
| | └──9–super方法使用
| ├──15–第十五章 異常
| | ├──1–異常介紹
| | ├──2–捕獲異常
| | ├──3–異常傳遞
| | └──4–自定義異常
| ├──16–第十六章 模塊
| | ├──1–模塊介紹
| | ├──2–模塊制作
| | └──3–python中的包
| ├──17–第十七章 學生管理系統(tǒng)(面向?qū)ο蟀?
| | └──1–學生管理系統(tǒng)(面向?qū)ο?
| ├──2–第二章 python基礎語法
| | ├──1–課程介紹
| | ├──2–注釋
| | ├──3–變量
| | ├──4–bug認識
| | ├──5–數(shù)據(jù)類型
| | ├──6–輸出
| | ├──7–輸入
| | ├──8–數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
| | └──9–運算符
| ├──3–第三章 判斷語句
| | ├──1–判斷語句介紹
| | ├──2–if基本格式
| | ├──3–if…elif…else格式
| | ├──4–if嵌套
| | └──5–案例猜拳游戲
| ├──4–第四章 循環(huán)語句
| | ├──1–循環(huán)語句介紹
| | ├──2–while循環(huán)
| | ├──3–循環(huán)應用
| | ├──4–break和continue
| | ├──5–while循環(huán)嵌套及應用
| | ├──6–for循環(huán)
| | └──7–循環(huán)else應用
| ├──5–第五章 字符串
| | ├──1–字符串介紹
| | ├──2–輸入輸出
| | ├──3–切片
| | └──4–字符串操作方法
| ├──6–第六章 列表
| | ├──1–列表相關操作
| | ├──2–列表循環(huán)遍歷
| | └──3–列表嵌套
| ├──7–第七章 元組
| | └──1–元組相關操作
| ├──8–第八章 字典
| | ├──1–字典介紹
| | ├──2–字典的常見操作
| | └──3–字典遍歷
| └──9–第九章 集合
| | └──1–集合的相關操作
├──【 主學習路線】02、階段二 人工智能Python高級
| ├──1–第一章 Linux基礎命令
| | ├──1–linux簡介
| | └──2–linux相關命令
| ├──10–第十章 MySqL數(shù)據(jù)庫高級使用
| | ├──1–條件查詢
| | ├──2–實戰(zhàn)操作
| | ├──3–外鍵使用
| | ├──4–視圖
| | ├──5–事務
| | ├──6–索引
| | ├──7–設計范式
| | └──8–PyMySQL的使用
| ├──2–第二章 Linux高級命令
| | ├──1–linux高級操作
| | ├──2–遠程控制
| | └──3–vim介紹
| ├──3–第三章 多任務編程
| | ├──1–多任務介紹
| | ├──2–多進程介紹
| | ├──3–多線程介紹
| | ├──4–鎖的介紹
| | └──5–進程和線程的對比
| ├──4–第四章 網(wǎng)絡編程
| | ├──1–ip和端口介紹
| | ├──2–TCP介紹
| | ├──3–TCP開發(fā)流程
| | └──4–多任務案例
| ├──5–第五章 HTTP協(xié)議和靜態(tài)服務器
| | ├──1–HTTP協(xié)議
| | └──2–靜態(tài)web服務器搭建
| ├──6–第六章 閉包,裝飾器及python高級語法
| | ├──1–閉包
| | ├──2–裝飾器
| | ├──3–property語法
| | ├──4–with語法
| | └──5–python高級語法
| ├──7–第七章 正則表達式
| | └──1–正則表達式
| ├──8–第八章 數(shù)據(jù)結構與算法
| | ├──1–算法概念
| | ├──10–選擇排序
| | ├──11–插入排序
| | ├──12–快速排序
| | ├──13–二分查找
| | ├──14–二叉樹
| | ├──15–二叉樹的遍歷
| | ├──2–時間復雜度
| | ├──3–空間復雜度
| | ├──4–數(shù)據(jù)結構
| | ├──5–順序表
| | ├──6–鏈表
| | ├──7–棧
| | ├──8–隊列
| | └──9–冒泡排序
| └──9–第九章 MySql數(shù)據(jù)庫基本使用
| | ├──1–數(shù)據(jù)庫介紹
| | ├──2–數(shù)據(jù)表的基本操作
| | ├──3–where條件查詢
| | └──4–排序
├──【 主學習路線】03、階段三 人工智能機器學習
| ├──1–第一章 機器學習概述V2.1
| | └──1–機器學習介紹
| ├──10–第十章 決策樹V2.1
| | ├──1–信息增益
| | ├──2–特征提取
| | ├──3–案例泰坦生存預測
| | └──4–回歸決策樹
| ├──11–第十一章 集成學習V2.1
| | ├──1–集成介紹
| | ├──2–隨機森林案例
| | └──3–集成學習
| ├──12–第十二章 聚類算法V2.1
| | └──1–聚類算法
| ├──13–第十三章 樸素貝葉斯V2.1
| | └──1–樸素貝葉斯
| ├──14–第十四章 SVM算法V2.1
| | └──1–SVM算法
| ├──15–第十五章 EM算法V2.1
| | └──1–EM算法
| ├──16–第十六章 HMM算法V2.1
| | └──1–HMM算法
| ├──17–第十七章 集成學習進階V2.1
| | ├──1–XGBoost算法
| | ├──2–otto案例
| | ├──3–lightGBM算法
| | └──4–絕地求生案例
| ├──2–第二章 環(huán)境安裝和使用V2.1
| | └──1–環(huán)境安裝及使用
| ├──3–第三章 matplotlibV2.1
| | └──1–matplotlib使用
| ├──4–第四章 numpyV2.1
| | └──1–numpy使用
| ├──5–第五章 pandasV2.1
| | ├──1–pandas數(shù)據(jù)結構
| | ├──2–pandas基礎使用
| | ├──3–pandas高級使用
| | └──4–電影案例分析
| ├──6–第六章 seabornV2.1
| | ├──1–繪制統(tǒng)計圖
| | ├──2–分類數(shù)據(jù)繪圖
| | ├──3–NBA案例
| | └──4–北京租房數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
| ├──7–第七章 K近鄰算法V2.1
| | ├──1–k近鄰算法介紹
| | ├──2–kd樹
| | ├──3–數(shù)據(jù)集處理
| | ├──4–特征工程
| | ├──5–KNN總結
| | ├──6–交叉驗證, 網(wǎng)格搜索
| | └──7–案例 Facebook位置預測
| ├──8–第八章 線性回歸V2.1
| | ├──1–回歸介紹
| | ├──2–損失優(yōu)化
| | └──3–回歸相關知識
| └──9–第九章 邏輯回歸V2.1
| | └──1–邏輯回歸
├──【 主學習路線】04、階段四 計算機視覺與圖像處理
| ├──1–第一章 課程簡介_v2.0
| | ├──1–深度學習
| | └──2–計算機視覺（CV）
| ├──10–第十章 圖像特征提取與描述_v2.0
| | ├──1–角點特征
| | ├──2–Harris和Shi-Tomas算法
| | ├──3–SIFT
| | ├──4–Fast和ORB算法
| | └──5–LBP和HOG特征算子
| ├──11–第十一章 視頻操作_v2.0
| | ├──1–視頻讀寫
| | └──2–視頻追蹤
| ├──12–第十二章 案例人臉案例_v2.0
| | └──1–案例人臉案例
| ├──2–第二章 tensorflow入門_v2.0
| | ├──1–tensorflow和keras簡介
| | └──2–快速入門模型
| ├──3–第三章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡_v2.0
| | ├──1–神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
| | ├──2–常見的損失函數(shù)
| | ├──3–深度學習的優(yōu)化方法
| | ├──4–深度學習的正則化
| | ├──5–神經(jīng)網(wǎng)絡案例
| | └──6–卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
| ├──4–第四章 圖像分類_v2.0
| | ├──1–圖像分類簡介
| | ├──2–AlexNet
| | ├──3–VGG
| | ├──4–GoogleNet
| | ├──5–ResNet
| | ├──6–圖像增強方法
| | └──7–模型微調(diào)
| ├──5–第五章 目標檢測_v2.0
| | ├──1–目標檢測概述
| | ├──2–R-CNN網(wǎng)絡基礎
| | ├──3–Faster-RCNN原理與實現(xiàn)
| | ├──4–yolo系列算法
| | ├──5–yoloV3案例
| | └──6–SSD模型介紹
| ├──6–第六章 圖像分割_v2.0
| | ├──1–目標分割介紹
| | ├──2–語義分割：FCN與Unet
| | ├──3–Unet-案例
| | └──4–實例分割：MaskRCNN
| ├──7–第七章 OpenCV簡介_v2.0
| | ├──1–圖像處理簡介
| | ├──2–OpenCV簡介及安裝方法
| | └──3–OpenCV的模塊
| ├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
| | ├──1–圖像的基礎操作
| | └──2–算數(shù)操作
| └──9–第九章 OpenCV圖像處理_v2.0
| | ├──1–幾何變換
| | ├──2–形態(tài)學操作
| | ├──3–圖像平滑
| | ├──4–直方圖
| | ├──5–邊緣檢測
| | ├──6–模版匹配和霍夫變換
| | └──7–輪廓檢測
├──【 主學習路線】05、階段五 NLP自然語言處理
| ├──1–第一章 Pytorch工具_v2.0
| | ├──1–認識pytorch
| | ├──2– Pytorch中的autograd
| | ├──3–使用Pytorch構建一個神經(jīng)網(wǎng)絡
| | └──4–使用Pytorch構建一個分類器
| ├──10–第十章 遷移學習-v2.0
| | ├──1–遷移學習理論
| | ├──2–NLP中的標準數(shù)據(jù)集
| | ├──3–NLP中的常用預訓練模型
| | ├──4–加載和使用預訓練模型
| | └──5–遷移學習實踐
| ├──11–第十一章 BERT,Transformer的模型架構與詳解-v2.0
| | ├──1–認識BERT
| | ├──10–BERT模型的優(yōu)點和缺點
| | ├──11–BERT的MLM任務為什么采用80% 10% 10%的策略
| | ├──12–長文本預測任務使用BERT如何構造訓練樣本
| | ├──2–Transformer的結構是什么樣的 各個子模塊各有什么作用
| | ├──3–Transformer結構中的Decoder端具體輸入
| | ├──4–Transformer中的self-attention
| | ├──5–采用Multi-head Attention的原因和計算規(guī)則
| | ├──6–Transformer相比于RNN的優(yōu)勢和原因
| | ├──7–Transformer可以代替seq2seq的原因
| | ├──8–self-attention公式中添加scaled的原因
| | └──9–Transformer架構的并行化是如何進行的
| ├──12–第十二章 ELMo, GPT等經(jīng)典模型的介紹與對比-v2.0
| | ├──1–認識ELMo
| | ├──2–認識GPT
| | ├──3–認識GPT2
| | └──4–請詳述BERT, GPT, ELMo模型的對比和各自的優(yōu)缺點
| ├──13–第十三章 HMM模型-v2.0
| | ├──1–馬爾科夫鏈
| | ├──2–HMM簡介
| | ├──3–HMM模型基礎
| | └──4–維特比算法解碼隱藏狀態(tài)序列
| ├──14–第十四章 經(jīng)典的序列模型-v2.0
| | └──1–認識HMM與CRF模型
| ├──2–第二章 自然語言處理NLP介紹-v2.0
| | └──1–NLP簡介
| ├──3–第三章 文本預處理-v2.0
| | ├──1–認識文本預處理
| | ├──2–文本處理的基本方法
| | ├──3–文本張量表示方法
| | ├──4–文本的數(shù)據(jù)分析
| | ├──5–文本的特征處理
| | └──6–文本數(shù)據(jù)增強
| ├──4–第四章 RNN架構解析-v2.0
| | ├──1–認識RNN模型
| | ├──2–傳統(tǒng)RNN模型
| | ├──3–LSTM模型
| | ├──4–GRU模型
| | └──5–注意力機制
| ├──5–第五章 RNN經(jīng)典案例-v2.0
| | ├──1–使用RNN模型構建人名分類器
| | └──2–使用seq2seq模型架構實現(xiàn)英譯法任務
| ├──6–第六章 莎士比亞風格的文本生成任務-v2.0
| | └──1–莎士比亞風格的文本生成任務
| ├──7–第七章 Transformer背景介紹-v2.0
| | └──1–Transformer背景介紹
| ├──8–第八章 Transformer架構解析-v2.0
| | ├──1–認識Transformer架構
| | ├──10–編碼器
| | ├──11–解碼器層
| | ├──12–解碼器
| | ├──13–輸出部分實現(xiàn)
| | ├──14–模型構建
| | ├──2–輸入部分實現(xiàn)
| | ├──3–掩碼張量
| | ├──4–注意力機制
| | ├──5–多頭注意力機制
| | ├──6–前饋全連接層
| | ├──7–規(guī)范化層
| | ├──8–子層連接結構
| | └──9–編碼器層
| └──9–第九章 fasttext工具的使用-v2.0
| | ├──1–認識fasttext工具
| | ├──2–進行文本分類
| | ├──3–訓練詞向量
| | └──4–詞向量遷移
├──【 主學習路線】06、階段六 人工智能項目實戰(zhàn)
| ├──1–第一章 智慧交通
| | ├──1–項目簡介
| | ├──10–車流量統(tǒng)計
| | ├──11–相機校正
| | ├──12–相機校正和圖像去畸變
| | ├──13–車道線提取
| | ├──14–透視變換
| | ├──15–車道線定位與擬合
| | ├──16–車道曲率與車輛偏離中心線距離
| | ├──17–在視頻中進行車道線檢測
| | ├──18–SIamese網(wǎng)絡系列（選學）
| | ├──19–跟蹤效果（選學）
| | ├──2–算法原理
| | ├──20–數(shù)據(jù)集處理（選學）
| | ├──21–網(wǎng)絡模型搭建（選學）
| | ├──22–網(wǎng)絡模型訓練（選學）
| | ├──23–網(wǎng)絡模型測試（選學）
| | ├──24–網(wǎng)絡模型應用（選學）
| | ├──3–多目標跟蹤
| | ├──4–輔助功能
| | ├──5–卡爾曼濾波
| | ├──6–匈牙利算法
| | ├──7–數(shù)據(jù)關聯(lián)
| | ├──8–SORT
| | └──9–目標檢測
| ├──2–第二章 在線醫(yī)生
| | ├──1–背景介紹
| | ├──10–結構化數(shù)據(jù)流水線
| | ├──11–非結構化數(shù)據(jù)流水線
| | ├──12–任務介紹與模型選用
| | ├──13–訓練數(shù)據(jù)集
| | ├──14–BERT中文預訓練模型
| | ├──15–構建RNN模型
| | ├──16–進行模型訓練
| | ├──17–NE模型使用
| | ├──18–命名實體識別介紹
| | ├──19–BiLSTM介紹
| | ├──2–Unit對話API使用
| | ├──20–CRF介紹
| | ├──21–BiLSTM+CRF模型
| | ├──22–模型訓練
| | ├──23–模型使用
| | ├──24–在線部分簡要分析
| | ├──25–werobot服務構建
| | ├──26–主要邏輯服務
| | ├──27–任務介紹與模型選用及訓練數(shù)據(jù)集
| | ├──28–BERT中文預訓練模型1
| | ├──29–微調(diào)模型
| | ├──3–在線醫(yī)生的總體架構
| | ├──30–進行模型訓練1
| | ├──31–模型部署
| | ├──32–系統(tǒng)聯(lián)調(diào)與測試
| | ├──4–總體架構中的工具介紹
| | ├──5–neo4j簡介
| | ├──6–neo4j圖數(shù)據(jù)庫的安裝
| | ├──7–Cypher介紹與使用
| | ├──8–在Python中使用neo4j
| | └──9–離線部分簡要分析
| ├──3–第三章 智能文本分類系統(tǒng)
| | ├──1–整體系統(tǒng)搭建
| | ├──2–構建標簽詞匯圖譜
| | ├──3–特征工程和fasttext模型訓練
| | ├──4–多模型訓練和預測
| | ├──5–系統(tǒng)聯(lián)調(diào)和測試
| | ├──6–泛娛樂推薦介紹
| | ├──7–召回模塊
| | └──8–排序模塊
| └──4–第四章 實時人臉識別檢測項目
| | ├──1–人臉識別
| | ├──2–口罩檢測
| | ├──3–Dlib模型訓練
| | ├──4–活體檢測
| | └──5–屬性識別
├──【 主學習路線】07、階段七 人工智能面試強化（贈送）
| ├──1–第一章 自動編碼器
| | ├──1–自動編碼器歷史與應用介紹
| | ├──2–構建自動編碼器
| | ├──3–自動編碼器改進技巧
| | └──4–變分自動編碼器
| ├──10–第十章 貝葉斯方法實現(xiàn)及粒子濾波
| | └──1–貝葉斯方法實現(xiàn)及粒子濾波
| ├──11–第十一章 深度強化學習
| | ├──1–強化學習
| | ├──2–Q-learning算法
| | └──3–Deep Q-Network
| ├──2–第二章 圖像分割應用
| | └──1–圖像分割應用介紹
| ├──3–第三章 生成對抗學習
| | └──1–生成對抗學習
| ├──4–第四章 算法進階遷移學習
| | └──1–遷移學習介紹
| ├──5–第五章 模型可解釋
| | └──1–模型可解釋
| ├──6–第六章 模型壓縮
| | └──1–模型壓縮
| ├──7–第七章 終生學習
| | └──1–終生學習
| ├──8–第八章 算法進階進化學習
| | └──1–進化學習
| └──9–第九章 貝葉斯方法
| | └──1–貝葉斯方法
├──【課外拓展】01、階段一 HR面試技巧
| ├──第二章 2-求職篇
| | └──0-1 求職篇
| ├──第三章 3-面試篇
| | └──0-1 面試篇
| ├──第四章 4-試用期篇
| | └──0-1 試用期
| └──第一章 1-HR面試技巧
| | ├──1-眾里尋他千百度，你的簡歷在何處.mp4 170.16M
| | ├──10-應聘企業(yè)早知道.mp4 40.64M
| | ├──11-談錢怎么不傷感情.mp4 55.63M
| | ├──12-工作中的困難，你是如何處理的？.mp4 53.16M
| | ├──13-描述你的個性.mp4 53.88M
| | ├──14-你的應聘優(yōu)勢是什么.mp4 48.98M
| | ├──15-應聘企業(yè)早知道.mp4 43.40M
| | ├──16-生活中的那些愛好，挑一個盤他.mp4 50.93M
| | ├──17-選擇機會重因素，個人心中要有數(shù).mp4 69.24M
| | ├──18-加班，你怎么看？.mp4 64.57M
| | ├──19-處于下風？不存在的，幾招教你定乾坤！.mp4 77.22M
| | ├──2-面試前的那些“坑”.mp4 140.79M
| | ├──20-提問的含金量，你知道嗎？.mp4 83.59M
| | ├──3-了解應聘流程，做個有條不紊的人.mp4 80.36M
| | ├──4-自我介紹，你行嗎？.mp4 129.29M
| | ├──5-你的規(guī)劃你做主!.mp4 145.04M
| | ├──6-如何正視你的小缺點.mp4 85.29M
| | ├──7-談談跳槽那些事.mp4 53.47M
| | ├──8-與領導意見分歧，你是怎么做的？.mp4 54.19M
| | └──9-世界那么大，趨勢知多少？.mp4 37.09M
├──【課外拓展】02、階段二 贈送-人臉支付
| └──第一章 1-人臉支付
| | ├──0-1 項目背景介紹
| | ├──0-2 人臉檢測子任務
| | ├──0-3 人臉姿態(tài)估計
| | ├──0-4 人臉多任務
| | ├──0-5 人臉識別
| | └──0-6 項目集成
├──【課外拓展】03、階段三 贈送-文本摘要項目
| └──第一章 1-文本摘要項目
| | ├──0-1 文本摘要項項目背景介紹
| | ├──0-10 模型的預測
| | ├──0-11 詞向量的單獨訓練
| | ├──0-12 模型的優(yōu)化
| | ├──0-13 PGN架構
| | ├──0-14 數(shù)據(jù)預處理
| | ├──0-15 PGN數(shù)據(jù)特殊性分析
| | ├──0-16 迭代器和類的實現(xiàn)
| | ├──0-17 PGN模型的搭建
| | ├──0-18 PGN模型訓練
| | ├──0-19 PGN模型預測
| | ├──0-2 項目中的數(shù)據(jù)集初探
| | ├──0-20 評估方法介紹
| | ├──0-21 BLEU算法理論
| | ├──0-22 ROUGE算法理論
| | ├──0-23 ROUGE算法實現(xiàn)
| | ├──0-24 coverage機制原理
| | ├──0-25 coverage模型類實現(xiàn)
| | ├──0-26 coverage訓練和預測
| | ├──0-27 Beam-search原理介紹
| | ├──0-28 Beam-search模型類實現(xiàn)
| | ├──0-29 TF-IDF算法原理和實現(xiàn)
| | ├──0-3 TextRank算法理論基礎
| | ├──0-30 單詞替換法的類實現(xiàn)
| | ├──0-31 單詞替換法的訓練和評估
| | ├──0-32 回譯數(shù)據(jù)法實現(xiàn)和評估
| | ├──0-33 半監(jiān)督學習法原理和實現(xiàn)
| | ├──0-34 訓練策略原理和實現(xiàn)
| | ├──0-35 模型轉(zhuǎn)移實現(xiàn)
| | ├──0-36 GPU優(yōu)化原理和實現(xiàn)
| | ├──0-37 CPU優(yōu)化原理和實現(xiàn)
| | ├──0-38 Flask實現(xiàn)模型部署
| | ├──0-4 TextRank算法實現(xiàn)模型
| | ├──0-5 seq2seq架構
| | ├──0-6 seq3seq架構
| | ├──0-7 工具函數(shù)的實現(xiàn)
| | ├──0-8 模型類的搭建
| | └──0-9 模型的訓練
├──【課外拓展】04、階段四 入學第一課
| └──無課程相關內(nèi)容
├──【課外拓展】05、階段五 階段一 python基礎（更新）
| ├──第二章 2-python面向?qū)ο?br />
| | ├──0-1 類定義及類屬性使用
| | ├──0-2 魔法方法
| | ├──0-3 案例-面向?qū)ο?br />
| | ├──0-4 面向?qū)ο蠓庋b與繼承
| | ├──0-5 面向?qū)ο蠖鄳B(tài)
| | └──0-6 類屬性方法
| └──第一章 1-python基礎編程
| | ├──0-1 python開發(fā)環(huán)境搭建
| | ├──0-10 循環(huán)else
| | ├──0-11 字符串定義切片
| | ├──0-12 字符串查找，替換，合并
| | ├──0-13 列表定義及使用
| | ├──0-14 元祖定義及使用
| | ├──0-15 字典定義及使用
| | ├──0-16 案例-學生管理系統(tǒng)（一）
| | ├──0-17 集合定義及使用
| | ├──0-18 公共方法與推導式
| | ├──0-19 函數(shù)基本使用
| | ├──0-2 Python注釋與變量
| | ├──0-20 函數(shù)基本使用替代視頻（04,05,06）
| | ├──0-21 函數(shù)作用域
| | ├──0-22 不定長參數(shù)與組包拆包
| | ├──0-23 案例-學生管理系統(tǒng)（二）
| | ├──0-24 基礎加強練習
| | ├──0-25 可變類型及非可變類型
| | ├──0-26 遞推
| | ├──0-27 遞歸
| | ├──0-28 lambda表達式
| | ├──0-29 文件基本操作
| | ├──0-3 Python數(shù)據(jù)類型
| | ├──0-30 文件操作案例
| | ├──0-31 案例-學生管理系統(tǒng)（三）
| | ├──0-32 python異常處理
| | ├──0-33 python模塊與包
| | ├──0-34 案例-飛機大戰(zhàn)
| | ├──0-4 Python格式化輸出
| | ├──0-5 Python運算符
| | ├──0-6 Python分支語句
| | ├──0-7 while循環(huán)
| | ├──0-8 while循環(huán)案例
| | └──0-9 for循環(huán)及案例
├──【課外拓展】06、階段六 階段二 Python高級（更新）
| ├──第二章 2-SQL基礎
| | ├──0-1 數(shù)據(jù)庫基礎
| | ├──0-2 SQL語言基礎
| | ├──0-3 SQL約束
| | ├──0-4 SQL聚合
| | ├──0-5 SQL多表查詢
| | └──0-6 SQL高階特性
| ├──第三章 3-Python編程進階
| | ├──0-1 函數(shù)的閉包
| | ├──0-10 進程
| | ├──0-11 線程
| | ├──0-12 進程線程對比
| | ├──0-13 With上下文管理器
| | ├──0-14 Python生成器
| | ├──0-15 Python中深淺拷貝
| | ├──0-16 Python中正則表達式
| | ├──0-17 正則表達式擴展
| | ├──0-18 FastAPI搭建Web服務器
| | ├──0-19 Python爬蟲
| | ├──0-2 裝飾器
| | ├──0-3 PyMySQL
| | ├──0-4 HTML基礎
| | ├──0-5 CSS基礎
| | ├──0-6 Socket網(wǎng)絡編程
| | ├──0-7 TCP服務器開發(fā)
| | ├──0-8 靜態(tài)Weeb服務器
| | └──0-9 FastAPI
| └──第一章 1-Linux基礎
| | ├──0-1 Linux基礎
| | ├──0-2 Linux終端基本使用
| | ├──0-3 Linux常用命令(1)
| | └──0-4 Linux常用命令(2)
├──【課外拓展】07、階段七 階段三 機器學習（更新）
| ├──第二章 2-機器學習算法進階
| | ├──0-1 決策樹算法
| | ├──0-2 樸素貝葉斯算法
| | ├──0-3 SVM算法
| | ├──0-4 聚類算法
| | ├──0-5 集成學習算法
| | └──0-6 機器學習算法回顧總結（有需要的同學可以看看）
| └──第一章 1-機器學習基礎算法
| | ├──0-1 人工智能原理基礎
| | ├──0-2 KNN算法
| | ├──0-3 線性回歸
| | └──0-4 邏輯回歸
├──【課外拓展】08、階段八 階段四—深度學習基礎補充視頻
| ├──01-深度學習基礎-TensorFlow和keras入門-張量計算增補-軸axis的意義.mp4 100.88M
| ├──02-深度學習基礎-TensorFlow和keras入門-張量計算增補-軸axis的應用(1).mp4 134.81M
| ├──02-深度學習基礎-TensorFlow和keras入門-張量計算增補-軸axis的應用.mp4 134.81M
| ├──03-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-神經(jīng)網(wǎng)絡介紹-網(wǎng)絡是如何工作的-參數(shù)初始化增補-初始化方式的對比.mp4 132.24M
| ├──04-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法-反向傳播算法增補-數(shù)據(jù)傳輸過程(1).mp4 43.91M
| ├──04-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法-反向傳播算法增補-數(shù)據(jù)傳輸過程.mp4 43.91M
| ├──05-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法-反向傳播算法增補-前向傳播過程（輸入層到隱藏層）(1).mp4 38.46M
| ├──05-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法-反向傳播算法增補-前向傳播過程（輸入層到隱藏層）.mp4 38.46M
| ├──06-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法-反向傳播算法增補-前向傳輸過程（隱藏層到輸出層）(1).mp4 19.99M
| ├──06-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法-反向傳播算法增補-前向傳輸過程（隱藏層到輸出層）.mp4 19.99M
| ├──07-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法-反向傳播算法增補-損失函數(shù)的計算.mp4 49.95M
| ├──08-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法-反向傳播算法增補-輸出層權值的更新.mp4 65.37M
| ├──09-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法-反向傳播算法增補-隱藏層權值的更新.mp4 63.39M
| ├──10-深度學習基礎-深度神經(jīng)網(wǎng)絡-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN增補-網(wǎng)絡參數(shù)量的計算.mp4 155.78M
| ├──11-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(1)-任務介紹.mp4 51.45M
| ├──12-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(2)-數(shù)據(jù)接獲取與可視化.mp4 149.87M
| ├──13-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(3)-圖像增強.mp4 27.15M
| ├──14-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(4)-Xception模型介紹.mp4 107.98M
| ├──15-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(5)-項目網(wǎng)絡介紹.mp4 131.99M
| ├──16-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(6)-網(wǎng)絡構建（輸入流）.mp4 28.44M
| ├──17-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(7)-網(wǎng)絡構建（中間流）.mp4 29.77M
| ├──18-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(8)-網(wǎng)絡構建（輸出流）.mp4 41.05M
| ├──19-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(9)-模型訓練.mp4 121.96M
| ├──20-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(10)-模型訓練的實現(xiàn).mp4 22.20M
| └──21-深度學習基礎-圖像分類-圖像分類案例補充(11)-模型預測.mp4 143.40M
├──【課外拓展】09、階段九 階段五—NLP基礎補充視頻
| ├──第一章 1-階段五—NLP基礎補充視頻
| | ├──0-1 文本預處理階段補充
| | ├──0-2 RNN及其變體階段補充
| | ├──0-3 Transformer階段補充
| | ├──0-4 遷移學習階段補充
| | └──0-5 虛擬機的使用
| ├──01-文本預處理-文本預處理-文本數(shù)據(jù)增強講解.mp4 14.12M
| ├──02-文本預處理-文本預處理-文本數(shù)據(jù)增強代碼實現(xiàn).mp4 14.17M
| ├──03-文本預處理- 新聞主題分類任務-數(shù)據(jù)加載方式的增補代碼解讀.mp4 9.12M
| ├──04-文本預處理-新聞主題分類任務-數(shù)據(jù)加載方式的增補文件補齊.mp4 5.40M
| ├──05-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補內(nèi)容概念.mp4 9.78M
| ├──06-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補流程梳理.mp4 20.46M
| ├──07-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention機制模型.mp4 34.58M
| ├──08-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention公式講解.mp4 21.86M
| ├──09-RNN及其變體-RNN架構解析-注意力機制的增補attention應用場景.mp4 14.74M
| ├──10-Transformer—新增案例機器翻譯模型-1模型的介紹.mp4 57.15M
| ├──11-Transformer—新增案例機器翻譯模型-數(shù)據(jù)的下載和vocab構建.mp4 24.13M
| ├──12-Transformer—新增案例機器翻譯模型-3模型構建.mp4 31.48M
| ├──13-Transformer—新增案例機器翻譯模型-4掩碼的構建.mp4 15.05M
| ├──14-Transformer—新增案例機器翻譯模型-5數(shù)據(jù)批處理.mp4 13.79M
| ├──15-Transformer—新增案例機器翻譯模型-6構建訓練函數(shù)和評估函數(shù).mp4 32.81M
| ├──16-Transformer—新增案例機器翻譯模型-7訓練模型和定義解碼函數(shù).mp4 22.58M
| ├──17-Transformer—新增案例機器翻譯模型-8翻譯函數(shù)的定義和9模型保存.mp4 13.30M
| ├──18-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-1tokenizer加載.mp4 22.91M
| ├──19-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-2加載帶頭和不帶頭的預訓練模型.mp4 39.74M
| ├──20-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-3加載不帶頭的模型輸出結果.mp4 27.98M
| ├──21-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-4加載語言模型頭結果輸出.mp4 25.83M
| ├──22-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-5加載分類模型頭結果輸出.mp4 21.14M
| ├──23-遷移學習—遷移理論—加載和使用預訓練模型全小節(jié)增補-6加載問答模型頭結果輸出.mp4 45.77M
| ├──24-遷移學習—遷移理論—遷移學習實踐增補內(nèi)容-模型上傳.mp4 52.62M
| ├──25-遷移學習—遷移理論—遷移學習實踐增補內(nèi)容-模型上傳后加載使用.mp4 29.35M
| └──26-虛擬機的使用.mp4 14.09M
├──【課外拓展】10、階段十 CV基礎+項目（更新）
| ├──第二章 2-深度學習核心模型與實戰(zhàn)
| | ├──0-1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基礎
| | ├──0-2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡案例
| | ├──0-3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡基礎
| | └──0-4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡案例
| ├──第六章 6-04 – 智慧交通
| | ├──0-1 項目簡介
| | ├──0-10 相機標定
| | ├──0-11 圖像去畸變
| | ├──0-12 車道線提取
| | ├──0-13 透視變換
| | ├──0-14 車道線定位與擬合
| | ├──0-15 車道線曲率計算
| | ├──0-2 算法原理
| | ├──0-3 多目標跟蹤
| | ├──0-4 卡爾曼濾波
| | ├──0-5 匈牙利算法
| | ├──0-6 sort
| | ├──0-7 yolo目標檢測
| | ├──0-8 車流量統(tǒng)計
| | └──0-9 車道線檢測
| ├──第三章 3-01 – 目標檢測
| | ├──0-1 目標檢測概述
| | ├──0-2 FasterRCNN原理與實現(xiàn)
| | ├──0-3 FasterRCNN案例
| | ├──0-4 yolo v1-v3算法介紹
| | ├──0-5 yolo v4算法介紹
| | ├──0-6 yolo v5算法介紹
| | └──0-7 yolo v5案例
| ├──第四章 4-02 – OpenCV
| | ├──0-1 opencv簡介
| | ├──0-2 幾何變換
| | ├──0-3 形態(tài)學操作
| | ├──0-4 圖形平滑
| | ├──0-5 直方圖
| | ├──0-6 邊緣檢測
| | ├──0-7 視頻讀寫
| | └──0-8 視頻追蹤
| ├──第五章 5-03 – 人臉支付
| | ├──0-1 項目背景介紹
| | ├──0-2 人臉檢測子任務
| | ├──0-3 人臉姿態(tài)任務
| | ├──0-4 人臉多任務
| | ├──0-5 人臉識別
| | └──0-6 項目集成
| └──第一章 1-Pytorch與深度學習基礎
| | ├──0-1 Pytorch基礎
| | ├──0-2 Pytorch張量操作
| | ├──0-3 Pytorch高階操作
| | ├──0-4 Pytorch案例實戰(zhàn)
| | ├──0-5 深度學習基礎理論
| | ├──0-6 深度學習優(yōu)化理論
| | └──0-7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡案例
├──人工智能課件
| ├──01-階段1-3（python基礎 、python高級、機器學習）
| | ├──02-虛擬機環(huán)境
| | ├──01-Python+機器學習課程環(huán)境使用說明(1).pdf 3.78M
| | ├──01-階段1-3（python基礎 、python高級、機器學習）.zip 2.22G
| | ├──AI虛擬機使用常見問題匯總(1).pdf 646.33kb
| | └──Azure機器學習模型搭建實驗(1).doc 1.70M
| ├──02-階段4 （計算機視覺CV) 階段6 （CV項目）
| | ├──02-虛擬機環(huán)境
| | └──02-階段4 （計算機視覺CV) 階段6 （CV項目）.zip 439.07M
| ├──03-階段5（自然語言處理NLP）、階段6（NLP項目）
| | ├──02-NLP虛擬機環(huán)境
| | └──03-階段5（自然語言處理NLP）、階段6（NLP項目）.zip 10.50G
| ├──階段測試題
| | ├──階段1—測試
| | ├──階段2—測試
| | ├──階段3—測試
| | ├──階段4—測試
| | ├──階段5—測試
| | └──.DS_Store 6.00kb
| ├──Iris數(shù)據(jù)集
| | ├──iris.csv 4.86kb
| | └──iris.txt 4.85kb
| ├──01-計算機視覺CV課程環(huán)境使用說明文檔.pdf 3.59M
| └──機器學習梳理總結xmind.zip 8.61M
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發(fā)表于 2023-2-4 22:20:01
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