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AI人工智能算法工程师

00 资料
01 快速搞清楚人工智能
02 AI编程基石：Python入门与进阶
03 AI编程基石：Python高级编程
04 人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础
05 机器学习 – 解锁人工智能的核心
06 神经网络 – 处理和学习复杂的数据
07 卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务
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01 课程全面解析
02 人工智能到底是什么
03 人工智能发展背后的历史
04 解锁人工智能各大行业典型应用&就业方向
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01 Python起步：入门与环境搭建
02 Python基础与程序流程控制
03 Python列表、元组、字典和集合
04 Python函数、模块，文件与文件夹操作
05 Python面向对象编程
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01 Python的文件、表格、绘图、视频处理
02 PyQt构建用户界面应用程序
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01 线性代数：人工智能数据基础
02 微积分：数学背后的AI力量
03 概率论：数据科学与AI的关键
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01 机器学习理论&常见任务
02 评估目标与优化目标
03 机器学习模型实践
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01 单层神经网络原理与实践
02 多层神经网络原理与实践
03 序列神经网络
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01 卷积神经网络基础
02 典型卷积神经网络模型
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00 资料
01 快速搞清楚人工智能
02 AI编程基石：Python入门与进阶
03 AI编程基石：Python高级编程
04 人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础
05 机器学习 – 解锁人工智能的核心
06 神经网络 – 处理和学习复杂的数据
07 卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务
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01 【顺序结构】程序逻辑结构
02 【选择结构】程序逻辑结构
03 【循环结构】程序逻辑结构
04 【序列概述】存储一系列数据：序列
05 【列表】存储一系列数据：序列
06 【元组】存储一系列数据：序列
07 【字典】存储一系列数据：序列
08 【集合】存储一系列数据：序列
09 【字符串操作】存储一系列数据：序列
10 函数
11 模块
12 文件与文件夹操作：图片文件筛选器
13 Python面向对象编程
14 文本文件的操作
15 表格数据处理（Pandas）
16 Matplotlib画图
17 影像数据处理（OpenCV)
18 pickle文件处理
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01 【微积分】概念回顾：导数、微分、积分
02 【微积分】链式求导法
03 【微积分】反向传播算法
04 【线性代数】基本概念与数据的表示
05 【线性代数】矩阵基础运算
06 【线性代数】矩阵数学求解
07 【线性代数】特征向量和特征值
08 【概率论】概率的基本概念
09 【概率论】随机变量及其分布
10 【概率论】期望、方差与协方差
11 【概率论】常见的概率分布
12 【概率论】大数定律与中心极限定理
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01 人工智能的新浪潮.html
02 人工智能的早期发展历.html
03 人工智能的典型应用.html
04 什么是人工智能.html
05 第2周课程资源 res.zip
06 第2周全部代码.zip
07 本章介绍.html
08 基本输入输出.html
09 程序逻辑结构.html
10 序列.html
11 文件与文件夹操作_yol.zip
12 函数.html
13 文件与文件夹操作.html
14 python中的类.html
15 第三周课程代码与资.zip
16 课程整体介绍与学习安.html
17 文本文件操作.html
18 excel处理.html
19 matplotlib.html
20 OpenCV.html
21 pickle文件处理：数据.html
22 软件的封装.html
23 线性代数.html
24 微积分.html
25 反向传播算法-代码.zip
26 概率论.html
27 机器学习特征.html
28 机器学习基础.html
29 机器学习模型种类.html
30 机器学习评估指标.html
31 机器学习优化目标.html
32 机器学习-机器学习案.zip
33 机器学习案例实战.html
34 单层感知器模型.zip
35 神经网络基础.html
36 单层神经网络案例实践.html
37 多层感知器异或问题求.zip
38 多层之感知器与反向传.html
39 多层神经网络案例实践.html
40 序列预测问题与RNN模.html
41 长短时记忆网络与门控.html
42 卷积神经网络基础.html
43 卷积与全连接的比较.html
44 卷积与池化反向传播.html
45 典型卷积神经网络模型.html
46 激活函数.html
47 参数初始化.html
48 深度学习标准化.html
49 深度学习泛化与正则化.html
50 深度学习学习率与优化.html
51 Label Studio标注结.zip
52 imgaug.zip
53 安装PyTorch.html
54 TENSORS的操作.html
55 Tensor操作.zip
56 Dataset与Dataloader.html
57 Dataset与Dataloader.zip
58 数据增强与转换.html
59 数据增强与转换代码.zip
60 模型搭建与复现.html
61 模型搭建与复现.zip
62 第11周【代码】.zip
63 优化器【代码】.zip
64 pytorch封装软件【代.zip
65 代码.zip
66 AlexNet与VGGNet（ppt.html
67 从零搭建VGGNet（ppt.html
68 代码.zip
69 1X1卷积与Inception结.html
70 从零搭建GoogLeNet（p.html
71 代码.zip
72 ResNet与DenseNet（pp.html
73 从零搭建ResNet（ppt.html
74 MobileNets代码.zip
75 卷积拆分分组与Xcepti.html
76 MobileNet系列.html
77 从零搭建MobileNet.html
78 ShuffleNets.zip
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