rk0632-人工智能学习资料

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——/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.zip  1.88M
|   |   └──链接地址.txt  0.21kb
|   ├──图神经网络  
|   |   ├──PAGE： 用于图神经网络的参数生成解释器.pdf  1.36M
|   |   ├──大规模图神经网络系统综述.pdf  3.57M
|   |   ├──图神经网络的生成式解释：方法和评估.pdf  402.11kb
|   |   └──图神经网络综述.pdf  3.33M
|   └──vision_transformer-main.zip  136.14kb
├──【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.rar  3.07G
|   ├──人工智能NLP项目.rar  3.07G
|   ├──人工智能经典算法编程.rar  3.02G
|   ├──人工智能物体检测和分割.rar  1.85G
|   └──资料人工智能项目.rar  1.32G
├──【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).mp4  1.87G
|   |   ├──1.Lecture 1 _ Introduction to Convolutio(Av925292805,P1)(1).mp4  1.23G
|   |   ├──1.Lecture 1 _ Introduction to Convolutio(Av925292805,P1).mp4  1.23G
|   |   ├──1.mp4  1.87G
|   |   ├──10.Lecture 10 _ Recurrent Neural Network(Av925292805,P10)(1).mp4  1.56G
|   |   ├──10.Lecture 10 _ Recurrent Neural Network(Av925292805,P10).mp4  1.56G
|   |   ├──11.Lecture 11 _ Detection and Segmentati(Av925292805,P11)(1).mp4  1.58G
|   |   ├──11.Lecture 11 _ Detection and Segmentati(Av925292805,P11).mp4  1.58G
|   |   ├──12.Lecture 12 _ Visualizing and Understa(Av925292805,P12)(1).mp4  1.61G
|   |   ├──12.Lecture 12 _ Visualizing and Understa(Av925292805,P12).mp4  1.61G
|   |   ├──13.Lecture 13 _ Generative Models(Av925292805,P13)(1).mp4  1.47G
|   |   ├──13.Lecture 13 _ Generative Models(Av925292805,P13).mp4  1.47G
|   |   ├──14.Lecture 14 _ Deep Reinforcement Learn(Av925292805,P14)(1).mp4  1.34G
|   |   ├──14.Lecture 14 _ Deep Reinforcement Learn(Av925292805,P14).mp4  1.34G
|   |   ├──15.Lecture 15 _ Efficient Methods and Ha(Av925292805,P15)(1).mp4  1.64G
|   |   ├──15.Lecture 15 _ Efficient Methods and Ha(Av925292805,P15).mp4  1.64G
|   |   ├──16.Lecture 16 _ Adversarial Examples and(Av925292805,P16)(1).mp4  1.73G
|   |   ├──16.Lecture 16 _ Adversarial Examples and(Av925292805,P16).mp4  1.73G
|   |   ├──2.Lecture 2 _ Image Classification(Av925292805,P2)(1).mp4  1.27G
|   |   ├──2.Lecture 2 _ Image Classification(Av925292805,P2).mp4  1.27G
|   |   ├──3.Lecture 3 _ Loss Functions and Optimiz(Av925292805,P3)(1).mp4  1.59G
|   |   ├──3.Lecture 3 _ Loss Functions and Optimiz(Av925292805,P3).mp4  1.59G
|   |   ├──4.Lecture 4 _ Introduction to Neural Net(Av925292805,P4).mp4  1.57G
|   |   ├──5.Lecture 5 _ Convolutional Neural Netwo(Av925292805,P5).mp4  1.46G
|   |   ├──6.Lecture 6 _ Training Neural Networks I(Av925292805,P6).mp4  1.70G
|   |   ├──7.Lecture 7 _ Training Neural Networks I(Av925292805,P7).mp4  1.60G
|   |   ├──8.Lecture 8 _ Deep Learning Software(Av925292805,P8).mp4  1.66G
|   |   └──9.Lecture 9 _ CNN Architectures(Av925292805,P9).mp4  1.64G
|   ├──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.rar  80.27M
|   └──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.zip  286.93M
├──【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.flv  75.79M
|   |   ├──10. 【第三章-神经网络入门】3.1神经网络剖析.flv  107.14M
|   |   ├──11. 3.2-3.3 Keras简介与建立深度学习工作站.flv  76.98M
|   |   ├──12. 3.4 电影评论分类：二分类问题1.flv  114.25M
|   |   ├──13. 3.4 电影评论分类：二分类问题2.flv  84.80M
|   |   ├──14. 3.4 电影评论分类：二分类问题3.flv  95.22M
|   |   ├──15. 3.5 新闻分类：多分类问题.flv  118.84M
|   |   ├──16. 3.6 预测房价：回归问题1.flv  103.58M
|   |   ├──17. 3.6 预测房价：回归问题2.flv  124.84M
|   |   ├──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.flv  103.07M
|   |   ├──19. 4.3-4.4 数据预处理、特征工程、过拟合欠拟合1.flv  161.64M
|   |   ├──2. 1.2 机器学习简史1.flv  103.85M
|   |   ├──20. 4.4 过拟合欠拟合2.flv  105.47M
|   |   ├──21. 4.5 机器学习的通用工作流程.flv  122.95M
|   |   ├──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.flv  112.52M
|   |   ├──23. 5.1 卷积神经网络简介2.flv  130.47M
|   |   ├──24. 5.2 在小型数据集上从头开始训练卷积1.flv  113.47M
|   |   ├──25. 5.2 在小型数据集上从头开始训练卷积2.flv  87.05M
|   |   ├──26. 5.2 在小型数据集上从头开始训练卷积3.flv  96.97M
|   |   ├──27. 5.3 使用预训练的卷积神经网络1.flv  93.09M
|   |   ├──28. 5.3 使用预训练的卷积神经网络2.flv  130.51M
|   |   ├──29. 5.3 使用预训练的卷积神经网络3.flv  95.22M
|   |   ├──3. 1.2 机器学习简史2.flv  49.41M
|   |   ├──30. 5.4 卷积神经网络的可视化1.flv  141.14M
|   |   ├──31. 5.4 卷积神经网络的可视化2.flv  121.84M
|   |   ├──32. 5.4 卷积神经网络的可视化3.flv  155.72M
|   |   ├──33. 【第六章-深度学习用于文本和序列】 6.1 处理文本数据1.flv  118.38M
|   |   ├──34. 6.1 处理文本数据2.flv  96.90M
|   |   ├──35. 6.1 处理文本数据3.flv  103.71M
|   |   ├──36. 6.1 处理文本数据4.flv  173.89M
|   |   ├──37. 6.2 理解循环神经网络1.flv  91.18M
|   |   ├──38. 6.2 理解循环神经网络2.flv  128.93M
|   |   ├──39. 6.3 循环神经网络的高级用法1.flv  109.24M
|   |   ├──4. 1.2 机器学习简史3.flv  77.48M
|   |   ├──40. 6.3 循环神经网络的高级用法2.flv  114.20M
|   |   ├──41. 6.3 循环神经网络的高级用法3.flv  153.19M
|   |   ├──42. 6.3 循环神经网络的高级用法4.flv  96.16M
|   |   ├──43. 6.3 循环神经网络的高级用法5.flv  148.26M
|   |   ├──44. 6.3 循环神经网络的高级用法6.flv  163.19M
|   |   ├──45. 6.4 用卷积神经网络处理序列1.flv  105.89M
|   |   ├──46. 6.4 用卷积神经网络处理序列2.flv  105.85M
|   |   ├──47. 【第七章-高级深度学习最佳实践】 7.1 Keras函数式API1.flv  98.08M
|   |   ├──48. 7.1 Keras函数式API2.flv  97.73M
|   |   ├──49. 7.1 Keras函数式API3.flv  110.09M
|   |   ├──5. 1.3 为什么是深度学习，为什么是现在.flv  134.38M
|   |   ├──50. 7.1 Keras函数式API4.flv  178.62M
|   |   ├──51. 7.1 Keras函数式API5.flv  121.69M
|   |   ├──52. 7.2 使用Keras回调函数和TensorBoard.flv  154.72M
|   |   ├──53. 7.3 让模型发挥到极致1.flv  202.01M
|   |   ├──54. 7.3 让模型发挥到极致2.flv  148.07M
|   |   ├──55. 【第八章-生成式深度学习】 8.1 使用LSTM生成文本1.flv  89.05M
|   |   ├──56. 8.1 使用LSTM生成文本2.flv  138.41M
|   |   ├──57. 8.1 使用LSTM生成文本3.flv  148.54M
|   |   ├──58. 8.2 DeepDream1.flv  152.55M
|   |   ├──59. 8.2 DeepDream2.flv  150.28M
|   |   ├──6. 【第二章-神经网络数学基础】2.1 初识神经网络.flv  160.74M
|   |   ├──60. 8.3 神经风格迁移1.flv  127.39M
|   |   ├──61. 8.3 神经风格迁移2.flv  195.25M
|   |   ├──62. 8.4 用变分编码器生成图像1.flv  158.52M
|   |   ├──63. 8.4 用变分编码器生成图像2.flv  148.18M
|   |   ├──64. 8.4 用变分编码器生成图像3.flv  173.45M
|   |   ├──65. 8.5 生成式对抗网络简介1.flv  133.61M
|   |   ├──66. 8.5 生成式对抗网络简介2.flv  130.00M
|   |   ├──67. 8.5 生成式对抗网络简介3.flv  161.46M
|   |   ├──68. 【第九章-总结】 9.1 重点内容回顾.flv  154.90M
|   |   ├──69. 9.2-9.3 深度学习局限性与未来.flv  152.03M
|   |   ├──7. 2.2 神经网络的数据表示.flv  130.69M
|   |   ├──8. 2.3 神经网络的齿轮：张量运算.flv  110.05M
|   |   ├──9. 2.4 神经网络的引擎：基于梯度的优化.flv  120.68M
|   |   └──《python深度学习》（高清、源码）.rar  29.90M
|   ├──深度学习论文  
|   |   └──deeplearning_paper-master.zip  20.32M
|   ├──深度学习书籍  
|   |   ├──1天入门深度学习.pdf  9.37M
|   |   ├──How to Build a Real-time Hand-Detector using Neural Networks (SSD) on Tensorflow.pdf  8.49M
|   |   ├──谷歌第二代深度学习系统TensorFlow（英文版）.pdf  2.92M
|   |   ├──深度学习  21天实战Caffe  高清 电子书 下载  pdf [赵永科著][][2016.07][373页]sample.pdf  7.43M
|   |   └──深度学习 代码工具 caffe 20150531-贾扬清-DIY Deep Learning for Vision-  a Hands-On Tutorial with Caffe.pdf  14.21M
|   ├──唐宇迪-Tensorflow课程(1)  
|   |   ├──imagenet-vgg-verydeep-19.mat  549.36M
|   |   ├──mnist.zip  11.06M
|   |   ├──tensorflow.pptx  792.83kb
|   |   ├──tensorflow代码.zip  2.09M
|   |   └──验证码识别.zip  156.92M
|   ├──知识图谱学习资料  
|   |   ├──知识图谱论文资源  
|   |   ├──ai-engineer-roadmap-main.zip  3.09M
|   |   ├──Greg Kamradt RetrievalTutorials-main.zip  17.08M
|   |   ├──Transformer-from-scratch-master.zip  441.32kb
|   |   ├──知识图谱h1.zip  23.25M
|   |   └──知识图谱H2.zip  42.14M
|   ├──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.zip  455.75M
├──【模块三】人工智能论文学术大礼包  
|   ├──CNN  
|   |   ├──1311.2524v5_R_CNN.pdf  6.23M
|   |   ├──1311.2901v3_Visualizing and Understanding Convolutional Networks.pdf  34.56M
|   |   ├──1406.2661v1_Generative Adversarial Nets.pdf  518.05kb
|   |   ├──1409.1556v6_VERY DEEP CONVOLUTIONAL Networks.pdf  195.32kb
|   |   ├──1412.2306v2_Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions.pdf  5.21M
|   |   ├──1504.08083_Fast R-CNN.pdf  713.99kb
|   |   ├──1506.01497v3_Faster R-CNN.pdf  6.59M
|   |   ├──1506.02025_Spatial Transformer Networks.pdf  7.89M
|   |   ├──1512.03385v1_Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf  800.18kb
|   |   ├──4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf  1.35M
|   |   └──Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf  1.24M
|   ├──CVPR2022  基于Transformer进行高质量实例分割的Mask Transfiner  
|   |   ├──202204181149.mp4  85.18M
|   |   ├──2111.13673.pdf  26.20M
|   |   └──transfiner-main.zip  35.37M
|   ├──GAN经典论文  
|   |   ├──00-【入门】GAN公式简明原理之铁甲小宝篇.pdf  1.27M
|   |   ├──ACGAN.pdf  7.80M
|   |   ├──cGAN.pdf  785.45kb
|   |   ├──CycleGAN.pdf  7.65M
|   |   ├──DCGAN.pdf  7.11M
|   |   ├──GAN.pdf  518.05kb
|   |   ├──GAWWN.pdf  5.28M
|   |   ├──iGAN.pdf  6.56M
|   |   ├──InfoGAN.pdf  3.43M
|   |   ├──LAPGAN.pdf  4.99M
|   |   ├──LSGAN.pdf  3.47M
|   |   ├──Pix2Pix.pdf  8.89M
|   |   ├──SGAN.pdf  266.04kb
|   |   ├──stackGAN.pdf  42.26M
|   |   ├──starGAN.pdf  985.40kb
|   |   ├──text2iamge.pdf  2.44M
|   |   └──WGAN.pdf  8.43M
|   ├──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).mp4  31.50M
|   |   ├──202112281110.mp4  156.77M
|   |   ├──SegFormer-master.zip  3.17M
|   |   └──论文.pdf  5.51M
|   ├──53份人工智能行业报告.zip  129.49M
|   ├──论文合集.zip  180.57M
|   ├──人工智能+论文.rar  24.84M
|   └──人工智能核心550篇论文汇总压缩包.7z  10.17G
├──【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.pdf  15.91M
|   |   └──花书-中文版.pdf  30.77M
|   ├──机器学习  
|   |   ├──机器学习_周志华.pdf  37.53M
|   |   ├──机器学习〔中文版〕.pdf  9.91M
|   |   ├──机器学习导论 原书 第2版.pdf  77.76M
|   |   ├──机器学习个人笔记完整版2.5.pdf  7.75M
|   |   ├──机器学习实践指南++案例应用解析+麦好.pdf  59.27M
|   |   ├──机器学习实战.pdf  13.41M
|   |   ├──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.pdf  25.58M
|   |   ├──凸优化.pdf  5.73M
|   |   └──图解机器学习.pdf  59.40M
|   ├──计算机视觉数字图像  
|   |   ├──计算机视觉.zip  15.27M
|   |   ├──数字图像处理与机器视觉：VISUAL_C++与MATLAB实现.pdf  121.73M
|   |   └──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.pdf  79.33M
|   ├──深度学习书籍  
|   |   ├──1天入门深度学习.pdf  9.37M
|   |   ├──How to Build a Real-time Hand-Detector using Neural Networks (SSD) on Tensorflow.pdf  8.49M
|   |   ├──谷歌第二代深度学习系统TensorFlow（英文版）.pdf  2.92M
|   |   ├──深度学习  21天实战Caffe  高清 电子书 下载  pdf [赵永科著][][2016.07][373页]sample.pdf  7.43M
|   |   └──深度学习 代码工具 caffe 20150531-贾扬清-DIY Deep Learning for Vision-  a Hands-On Tutorial with Caffe.pdf  14.21M
|   ├──西瓜书+南瓜书  
|   |   ├──机器学习_周志华.pdf  37.53M
|   |   └──南瓜书PumpkinBook.pdf  1021.21kb
|   ├──周志华西瓜书自学笔记  
|   |   ├──mindmaster7_cn_setup_full5587.zip  612.43kb
|   |   └──机器学习笔记（需下载相关软件）.emmx  2.76M
|   ├──超详细的计算机视觉书籍.zip  1.03G
|   └──西瓜书资料.rar  519.64M
├──【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.pdf  51.19M
|   |   ├──OpenCV视频教程.zip  1.57G
|   |   ├──基于OpenCV的多视角视觉测量系统标定.pdf  383.30kb
|   |   ├──基于OpenCV的视频应用程序的开发方法.pdf  169.86kb
|   |   ├──学习OpenCV(中文版).pdf  13.21M
|   |   └──学习opencv书——源代码.zip  20.23M
|   └──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.flv  14.06M
|   |   ├──10. 09 项目5 AI虚拟鼠标.flv  91.07M
|   |   ├──2. 01 手部跟踪.flv  115.53M
|   |   ├──3. 02 最新人体姿态识别.mp4  125.04M
|   |   ├──4. 03 最新人脸识别.flv  141.64M
|   |   ├──5. 04 实时检测468个人脸特征.flv  115.69M
|   |   ├──6. 05 项目1 手势音量控制.flv  87.81M
|   |   ├──7. 06 项目2 使用手部追踪实现手指计数器.flv  97.35M
|   |   ├──8. 07 项目3 定制私人AI训练师.flv  113.28M
|   |   └──9. 08 项目4 AI虚拟画笔.flv  166.76M
└──【模块一】零基础AI学习路线图  
|   ├──机器学习.png  372.42kb
|   ├──机器学习路线.png  65.49kb
|   ├──人工智能大纲升级版本.pdf  20.32M
|   ├──人工智能学习路线.xmind  362.14kb
|   └──如何学人工智能.pdf  472.17kb

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─基于OpenCV的视频应用程序的开发方法.pdf  169.86kb
|   |   ├──学习OpenCV(中文版).pdf  13.21M