rk0632-人工智能学习资料
——/人工智能学习资料/
├──CSDN
| ├──端到端机器学习项目：流失预测
| | ├──Customer-Churn-Project-main.zip1.88M
| | └──链接地址.txt0.21kb
| ├──图神经网络
| | ├──PAGE： 用于图神经网络的参数生成解释器.pdf1.36M
| | ├──大规模图神经网络系统综述.pdf3.57M
| | ├──图神经网络的生成式解释：方法和评估.pdf402.11kb
| | └──图神经网络综述.pdf3.33M
| └──vision_transformer-main.zip136.14kb
├──【模块二】人工智能入门+NLP+深度学习+推荐系统合集
| ├──人工智能基础
| | ├──1 机器学习概述
| | ├──10 逻辑回归
| | ├──11 决策树算法
| | ├──12 集成学习
| | ├──13 聚类算法
| | ├──2 机器学习基础环境库的安装
| | ├──3 matplotlib
| | ├──4 Numpy
| | ├──5 Pandas
| | ├──6 K-近邻算法
| | ├──7 线性回归
| | ├──8 梯度下降
| | └──9 欠拟合过拟合
| ├──深度学习与机器视觉
| | ├──1 深度学习介绍
| | ├──2 神经网络与tf.keras
| | ├──3 卷积神经网络
| | ├──4 商品物体检测项目介绍
| | ├──5 YOLO与SSD
| | ├──6 商品检测数据集训练
| | └──7 模型导出与部署
| ├──头条推荐系统
| | ├──1 框架介绍
| | ├──2 离线计算更新Item画像
| | ├──3 离线用户召回集与排序计算
| | ├──4 实时计算业务
| | ├──5 推荐业务流实现与ABTest
| | ├──6 深度学习与推荐系统
| | ├──7 TensorFlow框架介绍
| | └──8 黑马头条排序模型进阶
| ├──推荐系统基础
| | ├──1 推荐系统简介
| | ├──2 推荐算法
| | ├──3 Hadoop
| | ├──4 Hive 和 HBase
| | ├──5 Spark core
| | ├──6 Spark sql 和 Spark streaming
| | └──7 推荐系统案例
| ├──自然语言处理
| | ├──21-NLP自然语言处理
| | └──阶段9-人工智能NLP项目.rar3.07G
| ├──人工智能NLP项目.rar3.07G
| ├──人工智能经典算法编程.rar3.02G
| ├──人工智能物体检测和分割.rar1.85G
| └──资料人工智能项目.rar1.32G
├──【模块六】李飞飞、吴恩达、李宏毅合集
| ├──2017年春斯坦福李飞飞CS231n计算机视觉课程【完整】
| | ├──CS231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition(Winter 2016)
| | ├──1(1).mp41.87G
| | ├──1.Lecture 1 _ Introduction to Convolutio(Av925292805,P1)(1).mp41.23G
| | ├──1.Lecture 1 _ Introduction to Convolutio(Av925292805,P1).mp41.23G
| | ├──1.mp41.87G
| | ├──10.Lecture 10 _ Recurrent Neural Network(Av925292805,P10)(1).mp41.56G
| | ├──10.Lecture 10 _ Recurrent Neural Network(Av925292805,P10).mp41.56G
| | ├──11.Lecture 11 _ Detection and Segmentati(Av925292805,P11)(1).mp41.58G
| | ├──11.Lecture 11 _ Detection and Segmentati(Av925292805,P11).mp41.58G
| | ├──12.Lecture 12 _ Visualizing and Understa(Av925292805,P12)(1).mp41.61G
| | ├──12.Lecture 12 _ Visualizing and Understa(Av925292805,P12).mp41.61G
| | ├──13.Lecture 13 _ Generative Models(Av925292805,P13)(1).mp41.47G
| | ├──13.Lecture 13 _ Generative Models(Av925292805,P13).mp41.47G
| | ├──14.Lecture 14 _ Deep Reinforcement Learn(Av925292805,P14)(1).mp41.34G
| | ├──14.Lecture 14 _ Deep Reinforcement Learn(Av925292805,P14).mp41.34G
| | ├──15.Lecture 15 _ Efficient Methods and Ha(Av925292805,P15)(1).mp41.64G
| | ├──15.Lecture 15 _ Efficient Methods and Ha(Av925292805,P15).mp41.64G
| | ├──16.Lecture 16 _ Adversarial Examples and(Av925292805,P16)(1).mp41.73G
| | ├──16.Lecture 16 _ Adversarial Examples and(Av925292805,P16).mp41.73G
| | ├──2.Lecture 2 _ Image Classification(Av925292805,P2)(1).mp41.27G
| | ├──2.Lecture 2 _ Image Classification(Av925292805,P2).mp41.27G
| | ├──3.Lecture 3 _ Loss Functions and Optimiz(Av925292805,P3)(1).mp41.59G
| | ├──3.Lecture 3 _ Loss Functions and Optimiz(Av925292805,P3).mp41.59G
| | ├──4.Lecture 4 _ Introduction to Neural Net(Av925292805,P4).mp41.57G
| | ├──5.Lecture 5 _ Convolutional Neural Netwo(Av925292805,P5).mp41.46G
| | ├──6.Lecture 6 _ Training Neural Networks I(Av925292805,P6).mp41.70G
| | ├──7.Lecture 7 _ Training Neural Networks I(Av925292805,P7).mp41.60G
| | ├──8.Lecture 8 _ Deep Learning Software(Av925292805,P8).mp41.66G
| | └──9.Lecture 9 _ CNN Architectures(Av925292805,P9).mp41.64G
| ├──李宏毅
| | ├──l李宏毅深度学习课程
| | ├──【李宏毅】强化学习
| | ├──李宏毅-NLP
| | └──台大-李宏毅-B站机器学习视频-课件.rar80.27M
| └──吴恩达
| | ├──吴恩达 CS230 课程资料
| | ├──吴恩达 deeplearning.ai 28张知识图谱
| | ├──吴恩达 Machine Learning 课程总结思维导图
| | ├──吴恩达MLY
| | ├──吴恩达《Machine Learning Yearning》完整中文版
| | ├──吴恩达笔记
| | ├──吴恩达的 CS229 中文速查表！
| | ├──吴恩达机器学习
| | ├──吴恩达机器学习课后作业源码及笔记
| | ├──吴恩达机器学习中英文字幕
| | ├──吴恩达深度学习及资料
| | └──DeepLearning.吴恩达.zip286.93M
├──【模块七】神经网络和深度学习、知识图谱、自动驾驶资料
| ├──【深度学习】《python深度学习》教程
| | ├──1. 【第一章-什么是深度学习】1.1 人工智能、机器学习与深度学习.flv75.79M
| | ├──10. 【第三章-神经网络入门】3.1神经网络剖析.flv107.14M
| | ├──11. 3.2-3.3 Keras简介与建立深度学习工作站.flv76.98M
| | ├──12. 3.4 电影评论分类：二分类问题1.flv114.25M
| | ├──13. 3.4 电影评论分类：二分类问题2.flv84.80M
| | ├──14. 3.4 电影评论分类：二分类问题3.flv95.22M
| | ├──15. 3.5 新闻分类：多分类问题.flv118.84M
| | ├──16. 3.6 预测房价：回归问题1.flv103.58M
| | ├──17. 3.6 预测房价：回归问题2.flv124.84M
| | ├──18. 【第四章-机器学习基础】 4.1-4.2机器学习的四个分支评估机器学习模型.flv103.07M
| | ├──19. 4.3-4.4 数据预处理、特征工程、过拟合欠拟合1.flv161.64M
| | ├──2. 1.2 机器学习简史1.flv103.85M
| | ├──20. 4.4 过拟合欠拟合2.flv105.47M
| | ├──21. 4.5 机器学习的通用工作流程.flv122.95M
| | ├──22. 【第五章-深度学习用于计算机视觉】 5.1卷积神经网络简介1.flv112.52M
| | ├──23. 5.1 卷积神经网络简介2.flv130.47M
| | ├──24. 5.2 在小型数据集上从头开始训练卷积1.flv113.47M
| | ├──25. 5.2 在小型数据集上从头开始训练卷积2.flv87.05M
| | ├──26. 5.2 在小型数据集上从头开始训练卷积3.flv96.97M
| | ├──27. 5.3 使用预训练的卷积神经网络1.flv93.09M
| | ├──28. 5.3 使用预训练的卷积神经网络2.flv130.51M
| | ├──29. 5.3 使用预训练的卷积神经网络3.flv95.22M
| | ├──3. 1.2 机器学习简史2.flv49.41M
| | ├──30. 5.4 卷积神经网络的可视化1.flv141.14M
| | ├──31. 5.4 卷积神经网络的可视化2.flv121.84M
| | ├──32. 5.4 卷积神经网络的可视化3.flv155.72M
| | ├──33. 【第六章-深度学习用于文本和序列】 6.1 处理文本数据1.flv118.38M
| | ├──34. 6.1 处理文本数据2.flv96.90M
| | ├──35. 6.1 处理文本数据3.flv103.71M
| | ├──36. 6.1 处理文本数据4.flv173.89M
| | ├──37. 6.2 理解循环神经网络1.flv91.18M
| | ├──38. 6.2 理解循环神经网络2.flv128.93M
| | ├──39. 6.3 循环神经网络的高级用法1.flv109.24M
| | ├──4. 1.2 机器学习简史3.flv77.48M
| | ├──40. 6.3 循环神经网络的高级用法2.flv114.20M
| | ├──41. 6.3 循环神经网络的高级用法3.flv153.19M
| | ├──42. 6.3 循环神经网络的高级用法4.flv96.16M
| | ├──43. 6.3 循环神经网络的高级用法5.flv148.26M
| | ├──44. 6.3 循环神经网络的高级用法6.flv163.19M
| | ├──45. 6.4 用卷积神经网络处理序列1.flv105.89M
| | ├──46. 6.4 用卷积神经网络处理序列2.flv105.85M
| | ├──47. 【第七章-高级深度学习最佳实践】 7.1 Keras函数式API1.flv98.08M
| | ├──48. 7.1 Keras函数式API2.flv97.73M
| | ├──49. 7.1 Keras函数式API3.flv110.09M
| | ├──5. 1.3 为什么是深度学习，为什么是现在.flv134.38M
| | ├──50. 7.1 Keras函数式API4.flv178.62M
| | ├──51. 7.1 Keras函数式API5.flv121.69M
| | ├──52. 7.2 使用Keras回调函数和TensorBoard.flv154.72M
| | ├──53. 7.3 让模型发挥到极致1.flv202.01M
| | ├──54. 7.3 让模型发挥到极致2.flv148.07M
| | ├──55. 【第八章-生成式深度学习】 8.1 使用LSTM生成文本1.flv89.05M
| | ├──56. 8.1 使用LSTM生成文本2.flv138.41M
| | ├──57. 8.1 使用LSTM生成文本3.flv148.54M
| | ├──58. 8.2 DeepDream1.flv152.55M
| | ├──59. 8.2 DeepDream2.flv150.28M
| | ├──6. 【第二章-神经网络数学基础】2.1 初识神经网络.flv160.74M
| | ├──60. 8.3 神经风格迁移1.flv127.39M
| | ├──61. 8.3 神经风格迁移2.flv195.25M
| | ├──62. 8.4 用变分编码器生成图像1.flv158.52M
| | ├──63. 8.4 用变分编码器生成图像2.flv148.18M
| | ├──64. 8.4 用变分编码器生成图像3.flv173.45M
| | ├──65. 8.5 生成式对抗网络简介1.flv133.61M
| | ├──66. 8.5 生成式对抗网络简介2.flv130.00M
| | ├──67. 8.5 生成式对抗网络简介3.flv161.46M
| | ├──68. 【第九章-总结】 9.1 重点内容回顾.flv154.90M
| | ├──69. 9.2-9.3 深度学习局限性与未来.flv152.03M
| | ├──7. 2.2 神经网络的数据表示.flv130.69M
| | ├──8. 2.3 神经网络的齿轮：张量运算.flv110.05M
| | ├──9. 2.4 神经网络的引擎：基于梯度的优化.flv120.68M
| | └──《python深度学习》（高清、源码）.rar29.90M
| ├──深度学习论文
| | └──deeplearning_paper-master.zip20.32M
| ├──深度学习书籍
| | ├──1天入门深度学习.pdf9.37M
| | ├──How to Build a Real-time Hand-Detector using Neural Networks (SSD) on Tensorflow.pdf8.49M
| | ├──谷歌第二代深度学习系统TensorFlow（英文版）.pdf2.92M
| | ├──深度学习21天实战Caffe高清 电子书 下载pdf [赵永科著][]sample.pdf7.43M
| | └──深度学习 代码工具 caffe 20150531-贾扬清-DIY Deep Learning for Vision-a Hands-On Tutorial with Caffe.pdf14.21M
| ├──唐宇迪-Tensorflow课程(1)
| | ├──imagenet-vgg-verydeep-19.mat549.36M
| | ├──mnist.zip11.06M
| | ├──tensorflow.pptx792.83kb
| | ├──tensorflow代码.zip2.09M
| | └──验证码识别.zip156.92M
| ├──知识图谱学习资料
| | ├──知识图谱论文资源
| | ├──ai-engineer-roadmap-main.zip3.09M
| | ├──Greg Kamradt RetrievalTutorials-main.zip17.08M
| | ├──Transformer-from-scratch-master.zip441.32kb
| | ├──知识图谱h1.zip23.25M
| | └──知识图谱H2.zip42.14M
| ├──自动驾驶
| | ├──【MIT】 深度学习 (双语字幕) Deep Learning
| | ├──机器学习车辆安全规划
| | ├──基于深度学习的车道线检测算法
| | ├──卡尔曼滤波资料
| | ├──路径行进规划
| | └──自动驾驶技术】为进华为花大价钱买的无人驾驶课程，从入门到提升的自动驾驶算法
| └──神经网络、深度学习方向.zip455.75M
├──【模块三】人工智能论文学术大礼包
| ├──CNN
| | ├──1311.2524v5_R_CNN.pdf6.23M
| | ├──1311.2901v3_Visualizing and Understanding Convolutional Networks.pdf34.56M
| | ├──1406.2661v1_Generative Adversarial Nets.pdf518.05kb
| | ├──1409.1556v6_VERY DEEP CONVOLUTIONAL Networks.pdf195.32kb
| | ├──1412.2306v2_Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions.pdf5.21M
| | ├──1504.08083_Fast R-CNN.pdf713.99kb
| | ├──1506.01497v3_Faster R-CNN.pdf6.59M
| | ├──1506.02025_Spatial Transformer Networks.pdf7.89M
| | ├──1512.03385v1_Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf800.18kb
| | ├──4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf1.35M
| | └──Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf1.24M
| ├──CVPR2022基于Transformer进行高质量实例分割的Mask Transfiner
| | ├──202204181149.mp485.18M
| | ├──2111.13673.pdf26.20M
| | └──transfiner-main.zip35.37M
| ├──GAN经典论文
| | ├──00-【入门】GAN公式简明原理之铁甲小宝篇.pdf1.27M
| | ├──ACGAN.pdf7.80M
| | ├──cGAN.pdf785.45kb
| | ├──CycleGAN.pdf7.65M
| | ├──DCGAN.pdf7.11M
| | ├──GAN.pdf518.05kb
| | ├──GAWWN.pdf5.28M
| | ├──iGAN.pdf6.56M
| | ├──InfoGAN.pdf3.43M
| | ├──LAPGAN.pdf4.99M
| | ├──LSGAN.pdf3.47M
| | ├──Pix2Pix.pdf8.89M
| | ├──SGAN.pdf266.04kb
| | ├──stackGAN.pdf42.26M
| | ├──starGAN.pdf985.40kb
| | ├──text2iamge.pdf2.44M
| | └──WGAN.pdf8.43M
| ├──SCI论文写作保姆级指导资料
| | ├──【0】SCI套餐
| | ├──【10】药理学思维导图
| | ├──【1】SCI修改助手
| | ├──【2】SCI投稿
| | ├──【3】SCI写作
| | ├──【4】研究生必读
| | ├──【5】SCI 写作套路化模板：1000高大上句型汇总
| | ├──【6】SCI写作模板
| | ├──【7】SCI插图规范
| | ├──【8】写论文必备书籍
| | └──【9】科技论文写作
| ├──当Transformer遇见语义分割！SegFormer：性能更强的语义分割网络！
| | ├──1.202107151602(Av376648587,P1).mp431.50M
| | ├──202112281110.mp4156.77M
| | ├──SegFormer-master.zip3.17M
| | └──论文.pdf5.51M
| ├──53份人工智能行业报告.zip129.49M
| ├──论文合集.zip180.57M
| ├──人工智能+论文.rar24.84M
| └──人工智能核心550篇论文汇总压缩包.7z10.17G
├──【模块四】人工智能电子书（花书、CV、深度学习、机器学习等））
| ├──花书
| | ├──《深度学习》花书精炼笔记
| | ├──花书-深度学习-Eng.pdf15.91M
| | └──花书-中文版.pdf30.77M
| ├──机器学习
| | ├──机器学习_周志华.pdf37.53M
| | ├──机器学习〔中文版〕.pdf9.91M
| | ├──机器学习导论 原书 第2版.pdf77.76M
| | ├──机器学习个人笔记完整版2.5.pdf7.75M
| | ├──机器学习实践指南++案例应用解析+麦好.pdf59.27M
| | ├──机器学习实战.pdf13.41M
| | ├──机器学习在量化投资中的应用研究_汤凌冰著_北京：电子工业出版社_2014.11_13662591_P157.pdf25.58M
| | ├──凸优化.pdf5.73M
| | └──图解机器学习.pdf59.40M
| ├──计算机视觉数字图像
| | ├──计算机视觉.zip15.27M
| | ├──数字图像处理与机器视觉：VISUAL_C++与MATLAB实现.pdf121.73M
| | └──图像处理、分析与机器视觉（第三版）_12753459_北京市：清华大学出版社_2011.01_（美）桑卡，（美）赫拉瓦卡，（美）博伊尔著_Pg613.pdf79.33M
| ├──深度学习书籍
| | ├──1天入门深度学习.pdf9.37M
| | ├──How to Build a Real-time Hand-Detector using Neural Networks (SSD) on Tensorflow.pdf8.49M
| | ├──谷歌第二代深度学习系统TensorFlow（英文版）.pdf2.92M
| | ├──深度学习21天实战Caffe高清 电子书 下载pdf [赵永科著][]sample.pdf7.43M
| | └──深度学习 代码工具 caffe 20150531-贾扬清-DIY Deep Learning for Vision-a Hands-On Tutorial with Caffe.pdf14.21M
| ├──西瓜书+南瓜书
| | ├──机器学习_周志华.pdf37.53M
| | └──南瓜书PumpkinBook.pdf1021.21kb
| ├──周志华西瓜书自学笔记
| | ├──mindmaster7_cn_setup_full5587.zip612.43kb
| | └──机器学习笔记（需下载相关软件）.emmx2.76M
| ├──超详细的计算机视觉书籍.zip1.03G
| └──西瓜书资料.rar519.64M
├──【模块五】计算机视觉OpenCV
| ├──OpenCV资料
| | ├──Opencv计算机视觉实战
| | ├──OpenCV教程 基础篇.pdf51.19M
| | ├──OpenCV视频教程.zip1.57G
| | ├──基于OpenCV的多视角视觉测量系统标定.pdf383.30kb
| | ├──基于OpenCV的视频应用程序的开发方法.pdf169.86kb
| | ├──学习OpenCV(中文版).pdf13.21M
| | └──学习opencv书——源代码.zip20.23M
| └──有代码 高级计算机视觉与Python课程
| | ├──代码
| | ├──1. 高级计算机视觉与Python课程.flv14.06M
| | ├──10. 09 项目5 AI虚拟鼠标.flv91.07M
| | ├──2. 01 手部跟踪.flv115.53M
| | ├──3. 02 最新人体姿态识别.mp4125.04M
| | ├──4. 03 最新人脸识别.flv141.64M
| | ├──5. 04 实时检测468个人脸特征.flv115.69M
| | ├──6. 05 项目1 手势音量控制.flv87.81M
| | ├──7. 06 项目2 使用手部追踪实现手指计数器.flv97.35M
| | ├──8. 07 项目3 定制私人AI训练师.flv113.28M
| | └──9. 08 项目4 AI虚拟画笔.flv166.76M
└──【模块一】零基础AI学习路线图
| ├──机器学习.png372.42kb
| ├──机器学习路线.png65.49kb
| ├──人工智能大纲升级版本.pdf20.32M
| ├──人工智能学习路线.xmind362.14kb
| └──如何学人工智能.pdf472.17kb
:):(:D 强烈支持楼主ing…… 2222222222222222222222 人工智能学习资料 [ 感谢分享。。 感谢分享 :) rk0632-人工智能学习资料 ─基于OpenCV的视频应用程序的开发方法.pdf169.86kb
| | ├──学习OpenCV(中文版).pdf13.21M