【大课】黑马-人工智能AI进阶年度钻石会员-2022年-价值11980元

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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。人工智能连续四年成为大学最热门专业!!!

 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。 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。百万年薪不是梦!!!

课程目录

├──【 主学习路线】01、阶段一 人工智能Python基础  

|   ├──1–第一章 计算机组成原理  

|   |   └──1–计算机原理  

|   ├──10–第十章 公共方法  

|   |   ├──1–公共方法  

|   |   └──2–推导式  

|   ├──11–第十一章 函数  

|   |   ├──1–函数介绍  

|   |   ├──10–函数参数二  

|   |   ├──11–拆包, 交换变量  

|   |   ├──12–引用  

|   |   ├──2–函数参数一  

|   |   ├──3–函数返回值一  

|   |   ├──4–函数文档说明  

|   |   ├──5–函数嵌套  

|   |   ├──6–局部变量  

|   |   ├──7–全局变量  

|   |   ├──8–函数执行流程  

|   |   └──9–函数返回值二  

|   ├──12–第十二章 函数强化  

|   |   ├──1–函数应用学员管理系统  

|   |   ├──2–课后练习(学员管理系统)  

|   |   ├──3–递归函数  

|   |   ├──4–匿名函数  

|   |   └──5–高阶函数  

|   ├──13–第十三章 文件操作  

|   |   ├──1–文件操作介绍  

|   |   ├──2–文件读写操作  

|   |   ├──3–案例文件备份  

|   |   └──4–文件及文件夹的相关操作  

|   ├──14–第十四章 面向对象  

|   |   ├──1–面向对象介绍  

|   |   ├──10–私有属性和方法  

|   |   ├──11–多态  

|   |   ├──12–类属性及相关方法  

|   |   ├──2–类和对象  

|   |   ├──3–对象属性操作  

|   |   ├──4–魔法方法  

|   |   ├──5–案例烤地瓜  

|   |   ├──6–案例 搬家具  

|   |   ├──7–继承  

|   |   ├──8–子类重写父类属性和方法  

|   |   └──9–super方法使用  

|   ├──15–第十五章 异常  

|   |   ├──1–异常介绍  

|   |   ├──2–捕获异常  

|   |   ├──3–异常传递  

|   |   └──4–自定义异常  

|   ├──16–第十六章 模块  

|   |   ├──1–模块介绍  

|   |   ├──2–模块制作  

|   |   └──3–python中的包  

|   ├──17–第十七章 学生管理系统(面向对象版)  

|   |   └──1–学生管理系统(面向对象)  

|   ├──2–第二章 python基础语法  

|   |   ├──1–课程介绍  

|   |   ├──2–注释  

|   |   ├──3–变量  

|   |   ├──4–bug认识  

|   |   ├──5–数据类型  

|   |   ├──6–输出  

|   |   ├──7–输入  

|   |   ├──8–数据类型转换  

|   |   └──9–运算符  

|   ├──3–第三章 判断语句  

|   |   ├──1–判断语句介绍  

|   |   ├──2–if基本格式  

|   |   ├──3–if…elif…else格式  

|   |   ├──4–if嵌套  

|   |   └──5–案例猜拳游戏  

|   ├──4–第四章 循环语句  

|   |   ├──1–循环语句介绍  

|   |   ├──2–while循环  

|   |   ├──3–循环应用  

|   |   ├──4–breakcontinue  

|   |   ├──5–while循环嵌套及应用  

|   |   ├──6–for循环  

|   |   └──7–循环else应用  

|   ├──5–第五章 字符串  

|   |   ├──1–字符串介绍  

|   |   ├──2–输入输出  

|   |   ├──3–切片  

|   |   └──4–字符串操作方法  

|   ├──6–第六章 列表  

|   |   ├──1–列表相关操作  

|   |   ├──2–列表循环遍历  

|   |   └──3–列表嵌套  

|   ├──7–第七章 元组  

|   |   └──1–元组相关操作  

|   ├──8–第八章 字典  

|   |   ├──1–字典介绍  

|   |   ├──2–字典的常见操作  

|   |   └──3–字典遍历  

|   └──9–第九章 集合  

|   |   └──1–集合的相关操作  

├──【 主学习路线】02、阶段二 人工智能Python高级  

|   ├──1–第一章 Linux基础命令  

|   |   ├──1–linux简介  

|   |   └──2–linux相关命令  

|   ├──10–第十章 MySqL数据库高级使用  

|   |   ├──1–条件查询  

|   |   ├──2–实战操作  

|   |   ├──3–外键使用  

|   |   ├──4–视图  

|   |   ├──5–事务  

|   |   ├──6–索引  

|   |   ├──7–设计范式  

|   |   └──8–PyMySQL的使用  

|   ├──2–第二章 Linux高级命令  

|   |   ├──1–linux高级操作  

|   |   ├──2–远程控制  

|   |   └──3–vim介绍  

|   ├──3–第三章 多任务编程  

|   |   ├──1–多任务介绍  

|   |   ├──2–多进程介绍  

|   |   ├──3–多线程介绍  

|   |   ├──4–锁的介绍  

|   |   └──5–进程和线程的对比  

|   ├──4–第四章 网络编程  

|   |   ├──1–ip和端口介绍  

|   |   ├──2–TCP介绍  

|   |   ├──3–TCP开发流程  

|   |   └──4–多任务案例  

|   ├──5–第五章 HTTP协议和静态服务器  

|   |   ├──1–HTTP协议  

|   |   └──2–静态web服务器搭建  

|   ├──6–第六章 闭包,装饰器及python高级语法  

|   |   ├──1–闭包  

|   |   ├──2–装饰器  

|   |   ├──3–property语法  

|   |   ├──4–with语法  

|   |   └──5–python高级语法  

|   ├──7–第七章 正则表达式  

|   |   └──1–正则表达式  

|   ├──8–第八章 数据结构与算法  

|   |   ├──1–算法概念  

|   |   ├──10–选择排序  

|   |   ├──11–插入排序  

|   |   ├──12–快速排序  

|   |   ├──13–二分查找  

|   |   ├──14–二叉树  

|   |   ├──15–二叉树的遍历  

|   |   ├──2–时间复杂度  

|   |   ├──3–空间复杂度  

|   |   ├──4–数据结构  

|   |   ├──5–顺序表  

|   |   ├──6–链表  

|   |   ├──7–  

|   |   ├──8–队列  

|   |   └──9–冒泡排序  

|   └──9–第九章 MySql数据库基本使用  

|   |   ├──1–数据库介绍  

|   |   ├──2–数据表的基本操作  

|   |   ├──3–where条件查询  

|   |   └──4–排序  

├──【 主学习路线】03、阶段三 人工智能机器学习  

|   ├──1–第一章 机器学习概述V2.1  

|   |   └──1–机器学习介绍  

|   ├──10–第十章 决策树V2.1  

|   |   ├──1–信息增益  

|   |   ├──2–特征提取  

|   |   ├──3–案例泰坦生存预测  

|   |   └──4–回归决策树  

|   ├──11–第十一章 集成学习V2.1  

|   |   ├──1–集成介绍  

|   |   ├──2–随机森林案例  

|   |   └──3–集成学习  

|   ├──12–第十二章 聚类算法V2.1  

|   |   └──1–聚类算法  

|   ├──13–第十三章 朴素贝叶斯V2.1  

|   |   └──1–朴素贝叶斯  

|   ├──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 集成学习进阶V2.1  

|   |   ├──1–XGBoost算法  

|   |   ├──2–otto案例  

|   |   ├──3–lightGBM算法  

|   |   └──4–绝地求生案例  

|   ├──2–第二章 环境安装和使用V2.1  

|   |   └──1–环境安装及使用  

|   ├──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数据结构  

|   |   ├──2–pandas基础使用  

|   |   ├──3–pandas高级使用  

|   |   └──4–电影案例分析  

|   ├──6–第六章 seabornV2.1  

|   |   ├──1–绘制统计图  

|   |   ├──2–分类数据绘图  

|   |   ├──3–NBA案例  

|   |   └──4–北京租房数据统计分析  

|   ├──7–第七章 K近邻算法V2.1  

|   |   ├──1–k近邻算法介绍  

|   |   ├──2–kd  

|   |   ├──3–数据集处理  

|   |   ├──4–特征工程  

|   |   ├──5–KNN总结  

|   |   ├──6–交叉验证, 网格搜索  

|   |   └──7–案例 Facebook位置预测  

|   ├──8–第八章 线性回归V2.1  

|   |   ├──1–回归介绍  

|   |   ├──2–损失优化  

|   |   └──3–回归相关知识  

|   └──9–第九章 逻辑回归V2.1  

|   |   ├──1–逻辑回归  

|   |   ├──解压密码:666java.com  

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|   |   ├──软件下载.txt  0.15kb

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├──【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理  

|   ├──1–第一章 课程简介_v2.0  

|   |   ├──1–深度学习  

|   |   └──2–计算机视觉(CV  

|   ├──10–第十章 图像特征提取与描述_v2.0  

|   |   ├──1–角点特征  

|   |   ├──2–HarrisShi-Tomas算法  

|   |   ├──3–SIFT  

|   |   ├──4–FastORB算法  

|   |   └──5–LBPHOG特征算子  

|   ├──11–第十一章 视频操作_v2.0  

|   |   ├──1–视频读写  

|   |   └──2–视频追踪  

|   ├──12–第十二章 案例人脸案例_v2.0  

|   |   └──1–案例人脸案例  

|   ├──2–第二章 tensorflow入门_v2.0  

|   |   ├──1–tensorflowkeras简介  

|   |   └──2–快速入门模型  

|   ├──3–第三章 深度神经网络_v2.0  

|   |   ├──1–神经网络简介  

|   |   ├──2–常见的损失函数  

|   |   ├──3–深度学习的优化方法  

|   |   ├──4–深度学习的正则化  

|   |   ├──5–神经网络案例  

|   |   └──6–卷积神经网络CNN  

|   ├──4–第四章 图像分类_v2.0  

|   |   ├──1–图像分类简介  

|   |   ├──2–AlexNet  

|   |   ├──3–VGG  

|   |   ├──4–GoogleNet  

|   |   ├──5–ResNet  

|   |   ├──6–图像增强方法  

|   |   └──7–模型微调  

|   ├──5–第五章 目标检测_v2.0  

|   |   ├──1–目标检测概述  

|   |   ├──2–R-CNN网络基础  

|   |   ├──3–Faster-RCNN原理与实现  

|   |   ├──4–yolo系列算法  

|   |   ├──5–yoloV3案例  

|   |   └──6–SSD模型介绍  

|   ├──6–第六章 图像分割_v2.0  

|   |   ├──1–目标分割介绍  

|   |   ├──2–语义分割:FCNUnet  

|   |   ├──3–Unet-案例  

|   |   └──4–实例分割:MaskRCNN  

|   ├──7–第七章 OpenCV简介_v2.0  

|   |   ├──1–图像处理简介  

|   |   ├──2–OpenCV简介及安装方法  

|   |   └──3–OpenCV的模块  

|   ├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0  

|   |   ├──1–图像的基础操作  

|   |   └──2–算数操作  

|   └──9–第九章 OpenCV图像处理_v2.0  

|   |   ├──1–几何变换  

|   |   ├──2–形态学操作  

|   |   ├──3–图像平滑  

|   |   ├──4–直方图  

|   |   ├──5–边缘检测  

|   |   ├──6–模版匹配和霍夫变换  

|   |   └──7–轮廓检测  

├──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理  

|   └──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理.zip  20.86G

├──【 主学习路线】06、阶段六 人工智能项目实战  

|   ├──1–第一章 智慧交通.zip  6.64G

|   ├──2–第二章 在线医生.zip  7.74G

|   ├──3–第三章 智能文本分类系统.zip  2.69G

|   └──4–第四章 实时人脸识别检测项目.zip  6.07G

├──【 主学习路线】07、阶段七 人工智能面试强化(赠送)  

|   ├──1–第一章 自动编码器  

|   |   ├──1–自动编码器历史与应用介绍  

|   |   ├──2–构建自动编码器  

|   |   ├──3–自动编码器改进技巧  

|   |   └──4–变分自动编码器  

|   ├──10–第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波  

|   |   └──1–贝叶斯方法实现及粒子滤波  

|   ├──11–第十一章 深度强化学习  

|   |   ├──1–强化学习  

|   |   ├──2–Q-learning算法  

|   |   └──3–Deep Q-Network  

|   ├──2–第二章 图像分割应用  

|   |   └──1–图像分割应用介绍  

|   ├──3–第三章 生成对抗学习  

|   |   └──1–生成对抗学习  

|   ├──4–第四章 算法进阶迁移学习  

|   |   └──1–迁移学习介绍  

|   ├──5–第五章 模型可解释  

|   |   └──1–模型可解释  

|   ├──6–第六章 模型压缩  

|   |   └──1–模型压缩  

|   ├──7–第七章 终生学习  

|   |   └──1–终生学习  

|   ├──8–第八章 算法进阶进化学习  

|   |   └──1–进化学习  

|   └──9–第九章 贝叶斯方法  

|   |   └──1–贝叶斯方法  

├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧  

|   └──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.zip  1.94G

├──【课外拓展】02、阶段二 赠送人脸支付  

|   └──第一章 1-人脸支付  

|   |   ├──0-1 项目背景介绍  

|   |   ├──0-2 人脸检测子任务  

|   |   ├──0-3 人脸姿态估计  

|   |   ├──0-4 人脸多任务  

|   |   ├──0-5 人脸识别  

|   |   └──0-6 项目集成  

├──【课外拓展】03、阶段三 赠送文本摘要项目  

|   └──第一章 1-文本摘要项目  

|   |   ├──0-1 文本摘要项项目背景介绍  

|   |   ├──0-10 模型的预测  

|   |   ├──0-11 词向量的单独训练  

|   |   ├──0-12 模型的优化  

|   |   ├──0-13 PGN架构  

|   |   ├──0-14 数据预处理  

|   |   ├──0-15 PGN数据特殊性分析  

|   |   ├──0-16 迭代器和类的实现  

|   |   ├──0-17 PGN模型的搭建  

|   |   ├──0-18 PGN模型训练  

|   |   ├──0-19 PGN模型预测  

|   |   ├──0-2 项目中的数据集初探  

|   |   ├──0-20 评估方法介绍  

|   |   ├──0-21 BLEU算法理论  

|   |   ├──0-22 ROUGE算法理论  

|   |   ├──0-23 ROUGE算法实现  

|   |   ├──0-24 coverage机制原理  

|   |   ├──0-25 coverage模型类实现  

|   |   ├──0-26 coverage训练和预测  

|   |   ├──0-27 Beam-search原理介绍  

|   |   ├──0-28 Beam-search模型类实现  

|   |   ├──0-29 TF-IDF算法原理和实现  

|   |   ├──0-3 TextRank算法理论基础  

|   |   ├──0-30 单词替换法的类实现  

|   |   ├──0-31 单词替换法的训练和评估  

|   |   ├──0-32 回译数据法实现和评估  

|   |   ├──0-33 半监督学习法原理和实现  

|   |   ├──0-34 训练策略原理和实现  

|   |   ├──0-35 模型转移实现  

|   |   ├──0-36 GPU优化原理和实现  

|   |   ├──0-37 CPU优化原理和实现  

|   |   ├──0-38 Flask实现模型部署  

|   |   ├──0-4 TextRank算法实现模型  

|   |   ├──0-5 seq2seq架构  

|   |   ├──0-6 seq3seq架构  

|   |   ├──0-7 工具函数的实现  

|   |   ├──0-8 模型类的搭建  

|   |   └──0-9 模型的训练  

├──【课外拓展】04、阶段四 入学第一课  

|   └──无课程相关内容  

├──【课外拓展】05、阶段五 阶段一 python基础(更新)  

|   ├──第二章 2-python面向对象  

|   |   ├──0-1 类定义及类属性使用  

|   |   ├──0-2 魔法方法  

|   |   ├──0-3 案例面向对象  

|   |   ├──0-4 面向对象封装与继承  

|   |   ├──0-5 面向对象多态  

|   |   └──0-6 类属性方法  

|   └──第一章 1-python基础编程  

|   |   ├──0-1 python开发环境搭建  

|   |   ├──0-10 循环else  

|   |   ├──0-11 字符串定义切片  

|   |   ├──0-12 字符串查找,替换,合并  

|   |   ├──0-13 列表定义及使用  

|   |   ├──0-14 元祖定义及使用  

|   |   ├──0-15 字典定义及使用  

|   |   ├──0-16 案例学生管理系统(一)  

|   |   ├──0-17 集合定义及使用  

|   |   ├──0-18 公共方法与推导式  

|   |   ├──0-19 函数基本使用  

|   |   ├──0-2 Python注释与变量  

|   |   ├──0-20 函数基本使用替代视频(04,05,06  

|   |   ├──0-21 函数作用域  

|   |   ├──0-22 不定长参数与组包拆包  

|   |   ├──0-23 案例学生管理系统(二)  

|   |   ├──0-24 基础加强练习  

|   |   ├──0-25 可变类型及非可变类型  

|   |   ├──0-26 递推  

|   |   ├──0-27 递归  

|   |   ├──0-28 lambda表达式  

|   |   ├──0-29 文件基本操作  

|   |   ├──0-3 Python数据类型  

|   |   ├──0-30 文件操作案例  

|   |   ├──0-31 案例学生管理系统(三)  

|   |   ├──0-32 python异常处理  

|   |   ├──0-33 python模块与包  

|   |   ├──0-34 案例飞机大战  

|   |   ├──0-4 Python格式化输出  

|   |   ├──0-5 Python运算符  

|   |   ├──0-6 Python分支语句  

|   |   ├──0-7 while循环  

|   |   ├──0-8 while循环案例  

|   |   └──0-9 for循环及案例  

├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级(更新)  

|   ├──第二章 2-SQL基础  

|   |   ├──0-1 数据库基础  

|   |   ├──0-2 SQL语言基础  

|   |   ├──0-3 SQL约束  

|   |   ├──0-4 SQL聚合  

|   |   ├──0-5 SQL多表查询  

|   |   └──0-6 SQL高阶特性  

|   ├──第三章 3-Python编程进阶  

|   |   ├──0-1 函数的闭包  

|   |   ├──0-10 进程  

|   |   ├──0-11 线程  

|   |   ├──0-12 进程线程对比  

|   |   ├──0-13 With上下文管理器  

|   |   ├──0-14 Python生成器  

|   |   ├──0-15 Python中深浅拷贝  

|   |   ├──0-16 Python中正则表达式  

|   |   ├──0-17 正则表达式扩展  

|   |   ├──0-18 FastAPI搭建Web服务器  

|   |   ├──0-19 Python爬虫  

|   |   ├──0-2 装饰器  

|   |   ├──0-3 PyMySQL  

|   |   ├──0-4 HTML基础  

|   |   ├──0-5 CSS基础  

|   |   ├──0-6 Socket网络编程  

|   |   ├──0-7 TCP服务器开发  

|   |   ├──0-8 静态Weeb服务器  

|   |   └──0-9 FastAPI  

|   └──第一章 1-Linux基础  

|   |   ├──0-1 Linux基础  

|   |   ├──0-2 Linux终端基本使用  

|   |   ├──0-3 Linux常用命令(1)  

|   |   └──0-4 Linux常用命令(2)  

├──【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习(更新)  

|   ├──第二章 2-机器学习算法进阶  

|   |   ├──0-1 决策树算法  

|   |   ├──0-2 朴素贝叶斯算法  

|   |   ├──0-3 SVM算法  

|   |   ├──0-4 聚类算法  

|   |   ├──0-5 集成学习算法  

|   |   └──0-6 机器学习算法回顾总结(有需要的同学可以看看)  

|   └──第一章 1-机器学习基础算法  

|   |   ├──0-1 人工智能原理基础  

|   |   ├──0-2 KNN算法  

|   |   ├──0-3 线性回归  

|   |   └──0-4 逻辑回归  

├──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频  

|   └──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频.zip  1.83G

├──【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频  

|   ├──01-文本预处理文本预处理文本数据增强讲解.mp4  14.12M

|   ├──02-文本预处理文本预处理文本数据增强代码实现.mp4  14.17M

|   ├──03-文本预处理新闻主题分类任务数据加载方式的增补代码解读.mp4  9.12M

|   ├──04-文本预处理新闻主题分类任务数据加载方式的增补文件补齐.mp4  5.40M

|   ├──05-RNN及其变体-RNN架构解析注意力机制的增补内容概念.mp4  9.78M

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|   ├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4  57.15M

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|   ├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4  31.48M

|   ├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4  15.05M

|   ├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4  13.79M

|   ├──15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4  32.81M

|   ├──16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4  22.58M

|   ├──17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4  13.30M

|   ├──18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4  22.91M

|   ├──19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4  39.74M

|   ├──20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4  27.98M

|   ├──21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4  25.83M

|   ├──22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4  21.14M

|   ├──23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4  45.77M

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|   ├──25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容模型上传后加载使用.mp4  29.35M

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├──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目(更新)  

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└──人工智能课件  

|   ├──01-阶段1-3python基础 、python高级、机器学习)  

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|   |   ├──01-阶段1-3python基础 、python高级、机器学习).zip  2.22G

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|   |   ├──02-虚拟机环境  

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|   |   └──03-阶段5(自然语言处理NLP)、阶段6NLP项目).zip  10.50G

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