黑马-人工智能AI进阶年度钻石会员 2022年【完结】价值11980元

[ 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

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–break和continue

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

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)

[ 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

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–栈

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

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

[ 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

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树

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

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

[ 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）

2–第二章 tensorflow入门_v2.0

1–tensorflow和keras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：FCN与Unet

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

10–第十章 图像特征提取与描述_v2.0

1–角点特征

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 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

[ 主学习路线]05、阶段五 NLP自然语言处理

1–第一章 Pytorch工具_v2.0

1–认识pytorch

2– Pytorch中的autograd

3–使用Pytorch构建一个神经网络

4–使用Pytorch构建一个分类器

2–第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0

1–NLP简介

3–第三章 文本预处理-v2.0

1–认识文本预处理

2–文本处理的基本方法

3–文本张量表示方法

4–文本的数据分析

5–文本的特征处理

6–文本数据增强

4–第四章 RNN架构解析-v2.0

1–认识RNN模型

2–传统RNN模型

3–LSTM模型

4–GRU模型

5–注意力机制

5–第五章 RNN经典案例-v2.0

1–使用RNN模型构建人名分类器

2–使用seq2seq模型架构实现英译法任务

6–第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0

1–莎士比亚风格的文本生成任务

7–第七章 Transformer背景介绍-v2.0

1–Transformer背景介绍

8–第八章 Transformer架构解析-v2.0

1–认识Transformer架构

10–编码器

11–解码器层

12–解码器

13–输出部分实现

14–模型构建

2–输入部分实现

3–掩码张量

4–注意力机制

5–多头注意力机制

6–前馈全连接层

7–规范化层

8–子层连接结构

9–编码器层

9–第九章 fasttext工具的使用-v2.0

1–认识fasttext工具

2–进行文本分类

3–训练词向量

4–词向量迁移

10–第十章 迁移学习-v2.0

1–迁移学习理论

2–NLP中的标准数据集

3–NLP中的常用预训练模型

4–加载和使用预训练模型

5–迁移学习实践

11–第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0

1–认识BERT

10–BERT模型的优点和缺点

11–BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略

12–长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本

2–Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用

3–Transformer结构中的Decoder端具体输入

4–Transformer中的self-attention

5–采用Multi-head Attention的原因和计算规则

6–Transformer相比于RNN的优势和原因

7–Transformer可以代替seq2seq的原因

8–self-attention公式中添加scaled的原因

9–Transformer架构的并行化是如何进行的

12–第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0

1–认识ELMo

2–认识GPT

3–认识GPT2

4–请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点

13–第十三章 HMM模型-v2.0

1–马尔科夫链

2–HMM简介

3–HMM模型基础

4–维特比算法解码隐藏状态序列

14–第十四章 经典的序列模型-v2.0

1–认识HMM与CRF模型

[ 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

1–项目简介

2–算法原理

3–多目标跟踪

4–辅助功能

5–卡尔曼滤波

6–匈牙利算法

7–数据关联

8–SORT

9–目标检测

10–车流量统计

11–相机校正

12–相机校正和图像去畸变

13–车道线提取

14–透视变换

15–车道线定位与拟合

16–车道曲率与车辆偏离中心线距离

17–在视频中进行车道线检测

18–SIamese网络系列（选学）

19–跟踪效果（选学）

20–数据集处理（选学）

21–网络模型搭建（选学）

22–网络模型训练（选学）

23–网络模型测试（选学）

24–网络模型应用（选学）

2–第二章 在线医生

1–背景介绍

2–Unit对话API使用

3–在线医生的总体架构

4–总体架构中的工具介绍

5–neo4j简介

6–neo4j图数据库的安装

7–Cypher介绍与使用

8–在Python中使用neo4j

9–离线部分简要分析

10–结构化数据流水线

11–非结构化数据流水线

12–任务介绍与模型选用

13–训练数据集

14–BERT中文预训练模型

15–构建RNN模型

16–进行模型训练

17–NE模型使用

18–命名实体识别介绍

19–BiLSTM介绍

20–CRF介绍

21–BiLSTM+CRF模型

22–模型训练

23–模型使用

24–在线部分简要分析

25–werobot服务构建

26–主要逻辑服务

27–任务介绍与模型选用及训练数据集

28–BERT中文预训练模型1

29–微调模型

30–进行模型训练1

31–模型部署

32–系统联调与测试

3–第三章 智能文本分类系统

1–整体系统搭建

2–构建标签词汇图谱

3–特征工程和fasttext模型训练

4–多模型训练和预测

5–系统联调和测试

6–泛娱乐推荐介绍

7–召回模块

8–排序模块

4–第四章 实时人脸识别检测项目

1–人脸识别

2–口罩检测

3–Dlib模型训练

4–活体检测

5–属性识别

[ 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

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

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

[课外拓展]01、阶段一 HR面试技巧

第二章 2-求职篇

0-1 求职篇

第三章 3-面试篇

0-1 面试篇

第四章 4-试用期篇

0-1 试用期

第一章 1-HR面试技巧

1-众里寻他千百度，你的简历在何处.mp4 170.16M

10-应聘企业早知道.mp4 40.64M

11-谈钱怎么不伤感情.mp4 55.63M

12-工作中的困难，你是如何处理的？.mp4 53.16M

13-描述你的个性.mp4 53.88M

14-你的应聘优势是什么.mp4 48.98M

15-应聘企业早知道.mp4 43.40M

16-生活中的那些爱好，挑一个盘他.mp4 50.93M

17-选择机会重因素，个人心中要有数.mp4 69.24M

18-加班，你怎么看？.mp4 64.57M

19-处于下风？不存在的，几招教你定乾坤！.mp4 77.22M

2-面试前的那些“坑”.mp4 140.79M

20-提问的含金量，你知道吗？.mp4 83.59M

3-了解应聘流程，做个有条不紊的人.mp4 80.36M

4-自我介绍，你行吗？.mp4 129.29M

5-你的规划你做主!.mp4 145.04M

6-如何正视你的小缺点.mp4 85.29M

7-谈谈跳槽那些事.mp4 53.47M

8-与领导意见分歧，你是怎么做的？.mp4 54.19M

9-世界那么大，趋势知多少？.mp4 37.09M

[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

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

[课外拓展]06、阶段六 阶段二 Python高级（更新）

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)

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

[课外拓展]07、阶段七 阶段三 机器学习（更新）

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

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）

[课外拓展]08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频

01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4 100.88M

02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4 134.81M

02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4 134.81M

03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4 132.24M

04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程(1).mp4 43.91M

04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程.mp4 43.91M

05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）(1).mp4 38.46M

05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）.mp4 38.46M

06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）(1).mp4 19.99M

06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）.mp4 19.99M

07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp4 49.95M

08-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-输出层权值的更新.mp4 65.37M

09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp4 63.39M

10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4 155.78M

11-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(1)-任务介绍.mp4 51.45M

12-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(2)-数据接获取与可视化.mp4 149.87M

13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp4 27.15M

14-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4 107.98M

15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4 131.99M

16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建（输入流）.mp4 28.44M

17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建（中间流）.mp4 29.77M

18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp4 41.05M

19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4 121.96M

20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp4 22.20M

21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4 143.40M

[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

06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4 20.46M

07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4 34.58M

08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4 21.86M

09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4 14.74M

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

11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4 24.13M

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

24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 52.62M

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

26-虚拟机的使用.mp4 14.09M

[课外拓展]10、阶段十 CV基础+项目（更新）

第一章 1-Pytorch与深度学习基础

0-1 Pytorch基础

0-2 Pytorch张量操作

0-3 Pytorch高阶操作

0-4 Pytorch案例实战

0-5 深度学习基础理论

0-6 深度学习优化理论

0-7 BP神经网络案例

第二章 2-深度学习核心模型与实战

0-1 卷积神经网络基础

0-2 卷积神经网络案例

0-3 循环神经网络基础

0-4 循环神经网络案例

第三章 3-01 – 目标检测

0-1 目标检测概述

0-2 FasterRCNN原理与实现

0-3 FasterRCNN案例

0-4 yolo v1-v3算法介绍

0-5 yolo v4算法介绍

0-6 yolo v5算法介绍

0-7 yolo v5案例

第四章 4-02 – OpenCV

0-1 opencv简介

0-2 几何变换

0-3 形态学操作

0-4 图形平滑

0-5 直方图

0-6 边缘检测

0-7 视频读写

0-8 视频追踪

第五章 5-03 – 人脸支付

0-1 项目背景介绍

0-2 人脸检测子任务

0-3 人脸姿态任务

0-4 人脸多任务

0-5 人脸识别

0-6 项目集成

第六章 6-04 – 智慧交通

0-1 项目简介

0-10 相机标定

0-11 图像去畸变

0-12 车道线提取

0-13 透视变换

0-14 车道线定位与拟合

0-15 车道线曲率计算

0-2 算法原理

0-3 多目标跟踪

0-4 卡尔曼滤波

0-5 匈牙利算法

0-6 sort

0-7 yolo目标检测

0-8 车流量统计

0-9 车道线检测

人工智能课件

01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）

02-虚拟机环境

03-python基础

04-python高级

05-机器学习

01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf 3.78M

AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf 646.33kb

Azure机器学习模型搭建实验(1).doc 1.70M

02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）

02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）

02-虚拟机环境

03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）

02-NLP虚拟机环境

03-深度学习与NLP

04-NLP项目

01-自然语言处理NLP课程环境使用说明-v2.1.pdf 2.28M

阶段测试题

阶段1—测试

阶段2—测试

阶段3—测试

阶段4—测试

阶段5—测试

.DS_Store 6.00kb

Iris数据集

iris.csv 4.86kb

iris.txt 4.85kb

01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf 3.59M

机器学习梳理总结xmind.zip 8.61M