全方位覆盖的900+集百战程序员课程-成为业内顶尖的Ai超级算法工程师终极指南

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课程介绍

课程覆盖了从基础到高级的所有主题，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的知识和技能。这让我有机会了解整个行业的发展和趋势，同时也让我对自己感兴趣的领域有更深入的理解和掌握。

我非常喜欢课程中提供的各种实践项目，这让我可以将课程中学到的理论知识应用到实际中，提升自己的技能和实践经验。我还喜欢课程中提供的在线讨论和互动环节，这让我可以与其他同学交流经验，获得更多的启发和建议。同时这个课程也非常注重就业准备和职业发展。它提供了各种求职技能和职场技巧，让我可以更好地准备求职，同时也为我未来的职业生涯奠定了坚实的基础。

课程章节目录

01、人工智能基础-快速入门
02、人工智能基础-python基础
03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
04、人工智能基础-高等数学知识强化
05、机器学习-线性回归
06、机器学习-线性分类
07、机器学习-无监督学习
08、机器学习-决策树系列
09、机器学习-概率图模型
10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战
13-深度学习-原理和进阶
14-深度学习-图像识别原理
15-深度学习-图像识别项目实战
16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
17-深度学习-语义分割原理和实战
18-深度学习-人脸识别项目实战
19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战
21-深度学习-OCR文本识别
22-深度学习-语音识别
23-深度学习-知识图谱
24-【加课】Pytorch项目实战
25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
26-【加课】Linux环境编程基础
27-【加课】算法与数据结构
29-【加课】计算机图形学机器视觉实战
30-【加课】 ROS智能机器人操作系统
31、【加课】 强化学习【新增】
32-【加课】 图神经网络
【加课】Linux环境编程基础
【加课】算法与数据结构

课程详细目录

(1)\01、人工智能基础-快速入门；目录中文件数:9个
├─1：人工智能就业前景与薪资.mp4
├─2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
├─3：人工智能时代是发展的必然.mp4
├─4：人工智能在各领域的应用.mp4
├─5：人工智能常见流程.mp4
├─6：机器学习不同的学习方式.mp4
├─7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
├─8：有监督机器学习任务与本质.mp4
├─9：无监督机器学习任务与本质.mp4
(2)\02、人工智能基础-Python基础；目录中文件数:0个
(3)\03、人工智能基础-Python科学计算和可视化；目录中文件数:0个
(4)\04、人工智能基础-高等数学知识强化；目录中文件数:55个
├─10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4
├─11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
├─12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
├─13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
├─14：向量的内积_向量运算法则.mp4
├─15：学习向量计算的用途举例.mp4
├─16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4├─17：特殊的向量.mp4
├─18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4
├─19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4
├─1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
├─20：矩阵相乘.mp4
├─21：矩阵的逆矩阵.mp4
├─22：矩阵的行列式.mp4
├─23：多元函数求偏导.mp4
├─24：高阶偏导数_梯度.mp4
├─25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4
├─26：Hessian矩阵.mp4
├─27：二次型.mp4
├─28：补充关于正定负定的理解.mp4
├─29：特征值和特征向量(1).mp4
├─2：线性代数_概率论知识点.mp4
├─30：特征值和特征向量(2).mp4
├─31：特征值分解.mp4
├─32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
├─33：奇异值分解定义.mp4
├─34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4
├─35：奇异值分解性质_数据压缩.mp4
├─36：SVD用于PCA降维.mp4
├─37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
├─38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
├─39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
├─3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
├─40：随机变量.mp4
├─41：数学期望和方差.mp4
├─42：常用随机变量服从的分布.mp4
├─43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
├─44：最大似然估计思想.mp4
├─45：最优化的基本概念.mp4
├─46：迭代求解的原因.mp4
├─47：梯度下降法思路.mp4
├─48：梯度下降法的推导.mp4
├─49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
├─4：导数的定义_左导数和右导数.mp4
├─50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
├─51：凸集.mp4
├─52：凸函数.mp4
├─53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4
├─54：拉格朗日函数.mp4
├─5：导数的几何意义和物理意义.mp4
├─6：常见函数的求导公式.mp4
├─7：导数求解的四则运算法则.mp4
├─8：复合函数求导法则.mp4
├─9：推导激活函数的导函数.mp4
├─数学.pdf
(5)\05、机器学习-线性回归；目录中文件数:0个
(6)\06、机器学习-线性分类；目录中文件数:0个
(7)\07、机器学习-无监督学习；目录中文件数:0个
(8)\08、机器学习-决策树系列；目录中文件数:0个
(9)\09、机器学习-概率图模型；目录中文件数:0个
(10)\10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战；目录中文件数:0个
(11)\11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具；目录中文件数:0个
(12)\12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战；目录中文件数:0个
(13)\13-深度学习-原理和进阶；目录中文件数:0个
(14)\14-深度学习-图像识别原理；目录中文件数:0个
(15)\15-深度学习-图像识别项目实战；目录中文件数:0个
(16)\16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战；目录中文件数:2个
├─keras-yolo3-master.rar
├─资料.rar
(17)\17-深度学习-语义分割原理和实战；目录中文件数:0个
(18)\18-深度学习-人脸识别项目实战；目录中文件数:4个
├─1.txt
├─facenet-master.zip
├─模型.rar
├─资料.rar
(19)\19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶；目录中文件数:0个
(20)\20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战；目录中文件数:0个
(21)\21-深度学习-OCR文本识别；目录中文件数:1个
├─资料.rar
(22)\22-深度学习-语音识别【2021新增 未更新。。。持续更新】；目录中文件数:0个
(23)\23-深度学习-知识图谱【2021新增 未更新。。。持续更新】；目录中文件数:0个
(24)\24-【加课】Pytorch项目实战；目录中文件数:2个
├─代码.rar
├─资料.rar
(25)\25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】；目录中文件数:0个
(26)\26-【加课】Linux环境编程基础；目录中文件数:3个
├─文档.rar
├─软件.rar
├─软件2.rar
(27)\27-【加课】算法与数据结构；目录中文件数:1个
├─资料.zip
(28)\29-【加课】计算机图形学机器视觉实战【2021新增 未更新。。。持续更新】；目录中文件数:0个
(29)\30-【加课】 ROS智能机器人操作系统【2021新增 未更新。。。持续更新】；目录中文件数:0个
(30)\31、【加课】 强化学习【新增】；目录中文件数:0个
(31)\32-【加课】 图神经网络【2021新增 未更新。。。持续更新】；目录中文件数:0个
(32)\【加课】Linux环境编程基础；目录中文件数:0个
(33)\【加课】算法与数据结构；目录中文件数:0个
(34)\02、人工智能基础-Python基础\章节1：Python开发环境搭建；目录中文件数:10个
├─1：下载Miniconda运行环境.mp4
├─2：Miniconda安装和测试.mp4
├─3：Pycharm安装和代码运行.mp4
├─4：Jupyter安装和代码运行.mp4
├─5：Jupyter常用快捷键.mp4
├─6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4
├─7：关联虚拟环境运行代码.mp4
├─人工智能-第1阶段Python基础.pdf
├─人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf
├─代码.rar
(35)\02、人工智能基础-Python基础\章节2：Python基础语法；目录中文件数:32个
├─10：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符.mp4
├─11：Python_控制语句_while循环.mp4
├─12：Python_控制语句_for循环.mp4
├─13：Python_控制语句_嵌套循环.mp4
├─14：Python_控制语句_break_continue.mp4
├─15：Python_切片操作.mp4
├─16：Python_数据类型.mp4
├─17：Python_集合操作_列表.mp4
├─18：Python_集合操作_列表的基本操作.mp4
├─19：Python_集合操作_列表的常用方法.mp4
├─20：Python_集合操作_元组.mp4
├─21：Python_集合操作_字典和常见操作.mp4
├─22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp4
├─23：Python_os模块_shutil模块.mp4
├─24：Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp4
├─25：Python_函数_定义_调用_返回值_注释.mp4
├─26：Python_函数_局部变量_全局变量.mp4
├─27：Python_函数_默认参数_可变参数.mp4
├─28：Python_函数_递归.mp4
├─29：Python_函数式编程_高阶函数.mp4
├─30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数.mp4
├─31：Python_函数_闭包.mp4
├─32：Python_函数_装饰器.mp4
├─33：Python_类对象_定义与实例化对象.mp4
├─34：Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法.mp4
├─35：Python_类对象_内置方法.mp4
├─36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数.mp4
├─37：Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承.mp4
├─38：Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写.mp4
├─8：Python是强类型的动态脚本语言.mp4
├─9：Python_控制语句_单双分支.mp4
├─新建文本文档.txt
(36)\03、人工智能基础-Python科学计算和可视化\章节1：科学计算模型Numpy；目录中文件数:10个
├─1：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状.mp4
├─2：Numpy_array_arange.mp4
├─3：Numpy_random随机数生成.mp4
├─4：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数.mp4
├─5：NumPy_reshape_切片操作_copy函数.mp4
├─6：Numpy_改变数组维度_数组的拼接.mp4
├─7：Numpy_数组的切分和转置.mp4
├─8：Numpy_算术运算_向上向下取整.mp4
├─9：Numpy_聚合函数.mp4
├─新建文本文档.txt
(37)\03、人工智能基础-Python科学计算和可视化\章节2：数据可视化模块；目录中文件数:8个
├─10：Matplotlib_概述_绘制直线图.mp4
├─11：Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例.mp4
├─12：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比.mp4
├─13：Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布.mp4
├─14：Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像.mp4
├─1599293649514137.png
├─人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf
├─新建文本文档.txt
(38)\03、人工智能基础-Python科学计算和可视化\章节3：数据处理分析模块Pandas；目录中文件数:8个
├─15：Python_Pandas_Series对象创建.mp4
├─16：Python_Pandas_DataFrame对象创建.mp4
├─17：Python_Pandas_获取Series对象的值.mp4
├─18：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值.mp4
├─19：Python_Pandas_条件过滤.mp4
├─20：Python_Pandas_空值的删除与填充.mp4
├─21：Python_Pandas_拼接和合并.mp4
├─新建文本文档.txt
(39)\05、机器学习-线性回归\章节1：多元线性回归；目录中文件数:26个
├─10：对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4
├─11：把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4
├─12：推导出目标函数的导函数形式.mp4
├─13：θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4
├─14：Python开发环境版本的选择及下载.mp4
├─15：Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4
├─16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4
├─17：解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4
├─18：解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp4
├─19：解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换.mp4
├─1：理解简单线性回归.mp4
├─20：Scikit-learn模块的介绍.mp4
├─21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4
├─22：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4
├─2：最优解_损失函数_MSE.mp4
├─3：扩展到多元线性回归.mp4
├─4：理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4
├─5：理解维度这个概念.mp4
├─6：理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4
├─7：假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4
├─8：引入正太分布的概率密度函数.mp4
├─9：明确目标通过最大总似然求解θ.mp4
├─代码.rar
├─新建文本文档.txt
├─第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf
├─软件.rar
(40)\05、机器学习-线性回归\章节2：梯度下降法；目录中文件数:18个
├─23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
├─24：梯度下降法公式.mp4
├─25：学习率设置的学问_全局最优解.mp4
├─26：梯度下降法迭代流程总结.mp4
├─27：多元线性回归下的梯度下降法.mp4
├─28：全量梯度下降.mp4
├─29：随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
├─30：对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
├─31：轮次和批次.mp4
├─32：代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4
├─33：代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4
├─34：代码实现随机梯度下降.mp4
├─35：代码实现小批量梯度下降.mp4
├─36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4

后续省略更多目录不再列出



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