求 AI人工智能算法工程师 31周 完结

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求 AI人工智能算法工程师 31周 完结


.├──  第1周 快速搞清楚人工智能/│   └──  1-人工智能发展前景与就业方向/│       ├──  第1章 课程全面解析/│       ├──  第2章  人工智能到底是什么？/│       ├──  第3章 人工智能发展背后的历史/│       ├──  第4章  解锁人工智能各大行业典型应用&就业方向/│       └──  附件/├──  第2周 AI编程基石：Python入门与进阶/│   ├──  1-Python起步：入门与环境搭建/│   │   ├──  第1章 周课程整体介绍和安排/│   │   ├──  第2章 Anacond软件：安装、管理python相关包/│   │   ├──  第3章 Jupyter Notbook&Pycharm：Py开发工具/│   │   ├──  第4章 环境配置的优化方案/│   │   └──  附件/│   ├──  2-Python基础与程序流程控制/│   │   ├──  第1章 基础语法与输入出/│   │   ├──  第2章 顺序结构语句/│   │   ├──  第3章 选择结构语句/│   │   ├──  第4章 循环结构语句/│   │   └──  附件/│   ├──  3-Python列表、元组、字典和集合/│   │   ├──  第1章 Python序列与应用/│   │   └──  附件/│   ├──  4-Python函数、模块，文件与文件夹操作/│   │   ├──  第1章 Python函数/│   │   ├──  第2章 python模块/│   │   ├──  第3章 Python文件与文件操作/│   │   └──  附件/│   └──  5-Python面向对象编程/│       ├──  第1章 面向对象的概念/│       ├──  第2章 面向对象的特征/│       ├──  第3章 综合案例/│       └──  附件/├──  第3周 AI编程基石：Python高级编程/│   ├──  1-Python的文件、表格、绘图、视频处理/│   │   ├──  第1章 周课程整体介绍与安排/│   │   ├──  第2章 文本文件操作/│   │   ├──  第3章 pandas 表格数据处理/│   │   ├──  第4章 Matplotlib 常用画图处理/│   │   ├──  第5章 OpenCV 影像数据处理/│   │   ├──  第6章 pickle文件处理：数据序列化处理/│   │   └──  附件/│   └──  2-PyQt构建用户界面应用程序/│       ├──  第1章 PyQt安装与构建用户界面/│       ├──  第2章 优化PyQt构建用户界面应用程序/│       └──  附件/├──  第4周 人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础/│   ├──  1-线性代数：人工智能数据基础/│   │   ├──  第1章 周课程整体介绍与安排/│   │   ├──  第2章 线性代数/│   │   └──  附件/│   ├──  2-微积分： 数学背后的AI力量/│   │   ├──  第1章 概念回顾：导数、微分、积分/│   │   ├──  第2章 链式求导/│   │   ├──  第3章 反向传播算法/│   │   └──  附件/│   └──  3-概率论： 数据科学与AI的关键/│       ├──  第1章 概率论核心概念与案例/│       └──  附件/├──  第5周 机器学习 - 解锁人工智能的核心/│   ├──  1-机器学习理论&常见任务/│   │   ├──  第1章 周介绍和课程安排/│   │   ├──  第2章 机器学习基础/│   │   ├──  第3章 机器学习特征/│   │   ├──  第4章 机器学习常见任务/│   │   └──  附件/│   ├──  2-评估目标与优化目标/│   │   ├──  第1章 机器学习评估指标/│   │   ├──  第2章 机器学习优化目标/│   │   └──  附件/│   └──  3-机器学习模型实践/│       ├──  第1章 逻辑回归模型原理与实战/│       └──  附件/├──  第6周 神经网络 - 处理和学习复杂的数据/│   ├──  1-单层神经网络原理与实践/│   │   ├──  第1章 周课程整体介绍与安排/│   │   ├──  第2章 生物神经网络原理/│   │   ├──  第3章 感知器与梯度反向传播/│   │   └──  附件/│   ├──  2-多层神经网络原理与实践/│   │   ├──  第1章 多层感知器与反向传播算法/│   │   ├──  第2章 多层神经网络案例实践/│   │   └── @优库it资源网ukoou.com│   │   └──  附件/│   └──  3-序列神经网络/│       ├──  第1章 序列预测问题与RNN模型/│       ├──  第2章 长短时记忆网络与门控循环单元/│       └──  附件/├──  第7周 卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务/│   ├──  1-卷积神经网络基础/│   │   ├──  第1章 周课程整体介绍与安排/│   │   ├──  第2章 卷积神经网络基础/│   │   ├──  第3章 卷积与全连接的比较/│   │   └──  附件/│   └──  2-典型卷积神经网络模型/│       ├──  第1章 卷积与池化反向传播/│       ├──  第2章 典型卷积神经网络模型/│       └──  附件/├──  第8周 深度学习优化-使用深层神经网络来解决复杂的任务/│   ├──  1-参数初始化+激活函数/│   │   ├──  第1章 周课程整体介绍与安排/│   │   ├──  第2章 深度学习优化：标准化/│   │   ├──  第3章  深度学习优化：泛化与正则化/│   │   └──  附件/│   ├──  2-标准化方法+正则化/│   │   ├──  第1章 标准化方法/│   │   ├──  第2章 正则化/│   │   └──  附件/│   └──  3-学习率与最优化方法/│       ├──  第1章 学习率与最优化方法/│       └──  附件/├──  第9周 数据获取、整理与应用 - 构建数据之源，驱动智能决策/│   ├──  1-数据获取与整理：构建可靠数据/│   │   ├──  第1章 周课程整体介绍与安排/│   │   ├──  第2章 数据获取：图像和视频数据爬取/│   │   ├──  第3章 数据整理：对数据进行整理、清洗和去噪/│   │   ├──  第4章 数据标注：工具与使用/│   │   └──  附件/│   └──  2-数据增强方法与实践/│       ├──  第1章 数据增强/│       ├──  第2章 数据增强库imgaug实践/│       └──  附件/├──  第10周 PyTorch数据处理与网络模型构建/│   ├──  1-PyTorch入门与应用/│   │   ├──  第1章 周课程整体介绍与安排/│   │   ├──  第2章 安装PyTorch/│   │   ├──  第3章 Tensor的操作/│   │   └──  附件/│   ├──  2-数据集加载与应用/│   │   ├──  第1章 Dataset与Dataloader/│   │   ├──  第2章 数据增强与转换/│   │   └──  附件/│   └──  3-网络模型搭建实战/│       ├──  第1章 网络模型搭建实战/│       └──  附件/├──  第11周 深入PyTorch模型的训练与可视化/│   ├──  1-PyThorch训练基础与数据可视化/│   │   └──  第1章 模型训练与可视化/│   ├──  2-PyThorch训练进阶与性能优化/│   │   ├──  第1章 PyTorch 训练进阶/│   │   ├──  第2章 模型性能提升方法/│   │   └──  附件/│   └──  3-PyThorch软件封装/│       ├──  第1章 PyThorch软件封装/│       └──  附件/├──  第12周 CNN图像处理模型/│   ├── 【认准一手完整 www.ukoou.com】│   ├──  1-简单链式模型理论与实战/│   │   ├──  第1章 简单链式模型理论与实战/│   │   └──  附件/│   ├──  2-多分支模型理论与实战/│   │   ├──  第1章 多分支模型理论与实战/│   │   └──  附件/│   └──  3-残差模型理论与实战/│       ├──  第1章 残差模型理论与实战/│       └──  附件/├──  第13周 移动端AI高效率分组模型/│   ├──  1-mobilenet模型理论与实战/│   │   ├──  第1章 卷积拆分分组与Xception/│   │   ├──  第2章 MobileNet 模型/│   │   ├──  第3章 从零搭建MobileNet模型/│   │   └──  附件/│   └──  2-shufflenet模型理论与实战/│       ├──  第1章 ShuffleNet模型/│       ├──  第2章 从零搭建ShuffleNet模型/│       └──  附件/├──  第14周 卷积注意力模型/│   ├──  1-特征通道注意力/│   │   ├──  第1章 注意力模型基础/│   │   ├──  第2章 特征注意力模型/│   │   ├──  第3章 从零搭建SENet/│   │   └──  附件/│   ├──  2-空间注意力/│   │   ├──  第1章 空间注意力/│   │   └──  附件/│   └──  3-混合注意力模型/│       ├──  第1章 混合注意力模型/│       └──  附件/├──  第15周 Transformer模型/│   └──  1-Transformer 原理与实现/│       ├──  第1章 自注意力机制/│       ├──  第2章 Transformer模型/│       ├──  第3章 从零搭建Transformer/│       └──  附件/├──  第16周 Vision Transformer 模型/│   ├──  1-Vision Transformer模型/│   │   ├──  第1章 基础 ViT模型/│   │   ├──  第2章 从零搭建Vision Transformer/│   │   └──  附件/│   └──  2-轻量级VisionTransformer/│       ├──  第1章 轻量级ViT模型/│       ├──  第2章 从零搭建Mobile ViT模型/│       └──  附件/└──  第17周 【视觉领域】图像分类技术与项目实战/    ├──  1-图像分类基础与实践：安防监控人脸表情识别/    │   ├──  第1章 图像分类基础与模型/    │   ├──  第2章 人脸表情识别实战/    │   └──  附件/    └──  2-多标签分类与实战：生活用品多标签分类/        ├──  第1章 多标签图像分类模型/        └──  第2章 实战：生活用品多标签分类/├──   第18周 【工业领域】目标检测技术与项目实战/│   ├──   1-目标检测基础与YOLO系列模型原理/│   │   ├──   第1章 目标检测基础/│   │   ├──   第2章 YOLO系列模型原理/│   │   └──   附件/│   └──   2-实践：YOLO v5车牌检测实战/│       ├──   第1章 YOLO v5车牌检测实战/│       └──   附件/└──   第19周 【医疗与直播领域】图像分割技术与项目实战/    ├──   1-图像分割基础与模型/    │   ├──   第1章 图像分割基础/    │   ├──   第2章 经典语义分割模型/    │   ├──   第3章 语义分割的关键技术改进/    │   └──   附件/    └──   2-实践：基于UNet的人脸语义分割/        ├──   第1章 基于UNet的人脸语义分割实战/        └──   附件/├──  第20周 【视频分析领域-火热领域】视频分类技术与项目实战/│   ├──  1-视频分类与行为识别基础/│   │   ├──  第1章 视频分类基础/│   │   ├──  第2章 三维卷积模型/│   │   ├──  第3章 双流模型/│   │   └──  附件/│   └──  2-实战：3DCNN视频分类实战/│       ├──  第1章 3DCNN视频分类实战/│       └──  附件/├──  第21周 【自动驾驶领域】自动驾驶感知算法技术与项目实战/│   ├──  1-实践：HRNet可行驶道路分割实战/│   │   ├──  第1章 HRNet可行驶道路分割实战/│   │   └──  附件/│   └──  2-实战：LPRNet车牌识别实战/│       ├──  第1章 LPRNet车牌识别实战/│       └──  附件/├──  第22周 【AIGC领域-火热领域】生成对抗网络GAN技术与项目实战/│   ├──  1-生成对抗网络基础/│   │   ├──  第1章 生成对抗网络基础/│   │   ├──  第2章 GAN的优化目标改进/│   │   └──  附件/│   ├──  2-实战：基于DCGAN的通用图像生成/│   │   ├──  第1章 DCGAN图像生成实战/│   │   └──  附件/│   ├──  3-多尺度与高分辨率图像生成GAN/│   │   ├──  第1章 多尺度图像生成GAN模型/│   │   ├──  第2章 StyleGAN模型/│   │   └──  附件/│   └──  4-实战：StyleGAN人脸图像生成实战/│       ├──  第1章 StyleGAN人脸图像生成实战/│       └──  附件/├──  第23周 【AIGC领域-火热领域】扩散模型技术与项目实践/│   ├──  1-扩散模型与UNet扩散模型图像生成实战/│   │   ├──  第1章 扩散模型基础/│   │   ├──  第2章 基于UNet的扩散模型图像生成实战/│   │   └──  附件/│   └──  2-Stable Diffusion模型/│       ├──  第1章 CLIP 基础/│       ├──  第2章 基于Stable Diffusion的图像生成实战/│       └──  附件/├──  第24周 【AIGC领域-火热领域】扩散模型图像生成与编辑进阶/│   ├──  1-ControlNet原理与实战/│   │   ├── @优库it资源网ukoou.com│   │   ├──  第1章 ControlNet原理/│   │   ├──  第2章 ControlNet实战/│   │   └──  附件/│   └──  2-stable-diffusion工具实战/│       ├──  第1章 AI绘画 stable diffusion webui 实战/│       └──  附件/├──  第25周 探索自然语言处理与词向量/│   ├──  1-自然语言处理介绍/│   │   ├──  第1章 自然语言处理基础/│   │   └──  附件/│   └──  2-分词与词向量原理与实战/│       ├──  第1章 分词与词向量原理与实战/│       └──  附件/├──  第26周 NLP特征提取器：解锁文本数据/│  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└──  第1章 RAG对话机器人实战/└──  第30周 搜索与推荐：NLP在实际场景中的应用/    ├──  1-搜索引擎技术/    │   └──  第1章 搜索引擎技术/    └──  2-推荐系统/        └──  第1章 推荐系统基础/    ├── 3-实战：大模型推荐系统实战    │   ├── 第1章 大模型推荐系统实战    │   └── 附件    └── 4-实战：基于大模型的搜索系统实战        ├── 第1章 基于大模型的搜索系统实战        └── 附件└──  第31周 AI工程师入行&转行&就业&面试指导/    └──  1-就业&面试指导/        └──  第1章 就业&面试指导/│── 资料代码/└── 电子书/

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AI人工智能算法工程师

xuexil

AI人工智能算法工程师mk体系课（31周） https://pan.baidu.com/s/1w11AaButJ4KDRr_VokPc4A 提取码：s225  

（转的：发现有密码）

谢陈义

xuexil 发表于 2025-1-6 22:59

请问解压密码多少

zxc2203

xuexil 发表于 2025-1-6 22:59

同求, 密码是什么呀

hack逃逸

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Sophomores

这个课程确实好, 同求完整版

bigboy909

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