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/│ ├──1-LSTM&CNN&Transformer/│ │ ├──第1章 LSTM&CNN&transfomer/│ │ └──附件/│ ├──2-实战LSTM+Attention文本分类/│ │ ├──第1章 LSTM+Attention文本分类/│ │ └──附件/│ └──3-实战：膨胀卷积命名实体识别/│ ├──第1章 IDCNN命名实体识别/│ └──附件/├──第27周 预训练模型：NLP任务的颠覆性力量/│ ├──1-BERT模型理论及实战/│ │ ├──第1章 BERT模型理论及实战/│ │ └──附件/│ └──2-实战：GPT模型理论及对对联模型训练/│ ├──第1章 GPT模型及实战/│ └──附件/├──第28周 AI大语言模型核心技术与实战【火热方向】/│ ├──1-大模型分布式预训练理论/│ │ ├──第1章 大模型分布式预训练理论/│ │ └──附件/│ ├──2-分布式训练框DeepSpeed/│ │ ├──第1章 分布式训练框DeepSpeed/│ │ └──附件/│ ├──3-大模型微调技术/│ │ ├──第1章 大模型微调技术/│ │ └──附件/│ └──4-大模型参数高效微调/│ ├──第1章 大模型参数高效微调/│ └──附件/├──第29周 AI大语言模型进阶与实战【火热方向】/│ ├──1-常见开源大模型/│ │ ├──第1章 常见大模型介绍/│ │ └──附件/│ ├──2-人类反馈式强化学习：RLHF/│ │ └──第1章 人类反馈式强化学习：RLHF/│ ├──3-prompt 提示词和Langchain/│ │ ├──第1章 Prompt Learning和agent机制/│ │ ├──第2章 LangChain 基础/│ │ └──附件/│ └──4-RAG对话机器人实战/│ └──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/66666 :$:D:handshake goooood 强烈支持楼主ing……
强烈支持楼主ing…… 1 2025年了，这课还是没有吗 这个课程还没有资源吗 travelerly 发表于 2025-1-13 21:13
这个课程还没有资源吗
我记得好像是加密课，只有前二十周是无密的
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