人工智能顶级实战工程师就业课程 人工智能基础到实战全套教程下载

课程目录：

1、数学基础（1）

2、python基础（1）

2、数学基础（2）

3、python高级应用

4、python高级应用（2）

5、机器学习（1）

6、机器学习（2）

7、机器学习（3）

8、机器学习（4）

9、机器学习（5）

10、数据挖掘与项目实战（1）

10、自然语言处理（1）

11、企业项目实战

11、数据挖掘与项目实战（2）

12、深度学习（1）

13、深度学习（2）

14、深度学习（3）

15、自然语言处理

16、图像处理（1）

17、图像处理（2）

18、企业项目实战

详细课程目录

│  

├─10、数据挖掘与项目实战（1）

│  │  malkov.py

│  │  [20180401]_隐马尔科夫算法模型.zip

│  │  周日讲解项目_垃圾邮件拦截过滤系统.pdf

│  │  金融反欺诈模型.pdf

│  │  音乐系统文件分类.pdf

│  │  

│  ├─第十周01

│  │      01主题模型.mp4

│  │      02主题模型坐标轴下降.mp4

│  │      03lda.mp4

│  │      04数据清洗.mp4

│  │      05二值化.mp4

│  │      06特征选择.mp4

│  │      07lda数据清洗.mp4

│  │      

│  └─第十周02

│          01.mp4

│          02.mp4

│          03.mp4

│          04.mp4

│          

├─10、自然语言处理（1）

│  ├─聊天机器人（3）

│  │      第1课 聊天机器人的基础模型与综述.mp4

│  │      第2课 NLP基础及扫盲.mp4

│  │      第3课 后半部分.mp4

│  │      第3课 用基础机器学习方法制作聊天机器人（后30min有遮挡后续补录下）.mp4

│  │      第4课 深度学习基础及扫盲.mp4

│  │      第5课 深度学习聊天机器人原理.mp4

│  │      第6课 用深度学习方法制作聊天机器人 – 七月在线.mp4

│  │      第7课 图像与文本的完美结合：看图回答VQA.mp4

│  │      第8课 简单易用的聊天机器人开发平台与展望.mp4

│  │      课件+资料.rar

│  │      

│  ├─自然语言处理班（2）

│  │  │  1 NLP基础技能.mp4

│  │  │  2 从语言模型到朴素贝叶斯.mp4

│  │  │  3.LDA主题模型.mp4

│  │  │  4.基于统计的翻译系统.mp4

│  │  │  5.隐马尔科夫模型及其应用.mp4

│  │  │  6.深度学习与NLP简单应用.mp4

│  │  │  自然语言第五讲后20分钟补充.mp4

│  │  │  

│  │  ├─7.词向量表示与文本分类

│  │  │      第7课 词向量与相关应用 – 七月在线.ts

│  │  │      词向量、word2vec、sense2vec与相关应用.pdf

│  │  │      

│  │  ├─8.条件随机场与应用

│  │  │      crf.zip

│  │  │      CRF分词.pdf

│  │  │      从最大熵看LR.pdf

│  │  │      最大熵模型.pdf

│  │  │      条件随机场(公式版).pdf

│  │  │      条件随机场(初学版).pdf

│  │  │      第8课 条件随机场与应用 – 七月在线.ts

│  │  │      

│  │  └─课件资料

│  │          DLinNLP.zip

│  │          Lecture_1.zip

│  │          Lecture_2.zip

│  │          statiscal_machine_translation.zip

│  │          主题模型课件与资料.zip

│  │          课件：HMM.zip

│  │          

│  └─自然语言处理（1）

│      │  第1课 NLP理论基础.mp4

│      │  第2课 Word2Vec理论基础.mp4

│      │  第3课 Word2Vec实战案例课Kaggle竞赛案例.mp4

│      │  第4课 从Word2Vec到FastText的新发展+案例.mp4

│      │  课件资料.rar

│      │  

│      └─配套软件

│              kaggle-data.rar

│              kaggle-word2vec-ipynb.zip

│              lastfm-dataset-1K(3).tar.gz

│              

├─11、企业项目实战

│  └─AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)

│          4.6、学员分布情况数据展示_tableau.7z

│          

├─11、数据挖掘与项目实战（2）

│      01.mp4

│      垃圾邮件拦截过滤系统.pdf

│      金融01.mp4

│      金融02.mp4

│      金融03.mp4

│      金融04.mp4

│      金融05.mp4

│      金融反欺诈模型.pdf

│      音乐02.mp4

│      音乐03.mp4

│      音乐系统文件分类.pdf

│      

├─12、深度学习（1）

│      01.mp4

│      02.mp4

│      03.mp4

│      03人工智能数学基础之概率论和数理统计（置信区间和假设检验）（5.4）.pdf

│      04.mp4

│      05.mp4

│      05_随堂代码.zip

│      06.mp4

│      07.mp4

│      1_TensorFlow基础.pdf

│      AI03&AI04周末授课课件.zip

│      [20180505]_TensorFlow介绍.zip

│      笔记-0505.txt

│      

├─13、深度学习（2）

│  └─十三周

│          01.mp4

│          02.mp4

│          03.mp4

│          04.mp4

│          05.mp4

│          06.mp4

│          07.mp4

│          08.mp4

│          2_深度学习概述.pdf

│          3_卷积神经网络(CNN) .pdf

│          

├─14、深度学习（3）

│  └─十四周

│          01.mp4

│          02.mp4

│          03.mp4

│          04.mp4

│          05.mp4

│          06.mp4

│          [20180513]_CNN一.zip

│          [20180519]_CNN二.zip

│          

├─15、自然语言处理

│      01.mp4

│      02.mp4

│      03.mp4

│      04.mp4

│      05.mp4

│      06.mp4

│      07.mp4

│      08.mp4

│      09.mp4

│      1 目标检测.pdf

│      10.mp4

│      11.mp4

│      12.mp4

│      13.mp4

│      

├─16、图像处理（1）

│      01.mp4

│      02.mp4

│      03.mp4

│      04.mp4

│      05.mp4

│      06.mp4

│      07.mp4

│      08.mp4

│      1 目标检测.pdf

│      目标检测.pptx

│      目标检测备课.pdf

│      

├─17、图像处理（2）

│      01.mp4

│      02.mp4

│      03.mp4

│      04.mp4

│      05.mp4

│      06.mp4

│      07.mp4

│      5Seq2Seq (1).pptx

│      

├─18、企业项目实战

│  ├─AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）

│  │      AI大数据互联网电影智能推荐.mp4

│  │      

│  └─AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)

│          AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季).mp4

│          

├─1、数学基础（1）

│      01人工智能数学基础之数据分析1.13.pdf

│      01函数.avi

│      02人工智能数学基础之矩阵和线性代数1.14.pdf

│      02极限.avi

│      03函数极限.avi

│      04函数极限性质和两个极限.avi

│      05导数49分11s后重复不要看.avi

│      06导数应用.avi

│      07泰勒公式.avi

│      08多元函数极限.avi

│      09多元函数偏导.avi

│      10线性代数向量运算.avi

│      11方向导数梯度.avi

│      12常见矩阵变换和计算.avi

│      13行列式和矩阵的逆.avi

│      14矩阵初等变换计算.avi

│      

├─2、python基础（1）

│      学习PPT.rar

│      第01节课-软件安装.rar

│      第02节课-变量数据类型.rar

│      第03节课-数据类型02.rar

│      第04节课-字符串、字典、列表.rar

│      第05节课-if.rar

│      第06节课-while循环.rar

│      第07节课-跳转语句-for循环.rar

│      第08课-循环练习题讲解.rar

│      第09课-函数（一）.rar

│      第10课-函数（二）.rar

│      第11课-函数（三）.rar

│      第12课-函数（四）.rar

│      第13课-面向对象.rar

│      第14课-面向对象（二）.rar

│      第15课-模块和包.rar

│      第16课.rar

│      第17课-异常与time模块.rar

│      第18课-进程线程.rar

│      第19节课-numpy与pandas.rar

│      第20节课-matpotlib.rar

│      课外阅读资料.rar

│      

├─2、数学基础（2）

│      03人工智能数学基础之概率论和数理统计1.19.pdf

│      10数字特征.avi

│      11中心距，峰度，最大似然.avi

│      1矩阵等价变换.avi

│      2线性方程组的解.avi

│      3特征值特征向量，奇异矩阵，矩阵分解.avi

│      4古典概率条件概率.avi

│      5贝叶斯公式.avi

│      6随机变量.avi

│      7离散变量分布.avi

│      8连续变量分布.avi

│      9连续型随机分布.avi

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│      

├─3、python高级应用

│      3、python高级应用.rar

│      

├─4、python高级应用（2）

│      00正则表达式.avi

│      01正则练习.avi

│      02爬虫.avi

│      03爬虫.avi

│      04爬虫案例.avi

│      04爬虫案例2.avi

│      05爬虫.avi

│      06爬虫.avi

│      07知识点回顾.avi

│      08案例1.avi

│      08案例2.avi

│      09智联招聘案例.avi

│      10智联招聘.avi

│      11智联招聘.avi

│      12QQ音乐.avi

│      20180205_QQ音乐第一弹.txt

│      cn-blogs.py

│      qq_music.py

│      zhilian.py

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│      

├─5、机器学习（1）

│  ├─机器学习

│  │      01最大似然.avi

│  │      02哑编码.avi

│  │      0301.avi

│  │      03线性回归.avi

│  │      04家用电量预测.avi

│  │      05.avi

│  │      05_随堂代码.zip

│  │      06.avi

│  │      07.avi

│  │      08.avi

│  │      091.avi

│  │      KNN.pdf

│  │      [20180303]_回归算法03_随堂笔记.zip

│  │      [20180303]_回归算法05_随堂代码.zip

│  │      决策树.pdf

│  │      回归算法.pdf

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│  │      版权说明.txt

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│  │      

│  └─概述

│      │  01基础回顾.avi

│      │  02基础回顾.avi

│      │  03机器学习概述.avi

│      │  04机器学习概述.avi

│      │  05机器学习概述.avi

│      │  06机器学习概述.avi

│      │  07机器学习概述.avi

│      │  数学基础python回顾.pdf

│      │  更多免费IT教程.url

│      │  版权说明.txt

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│      │  课件.pdf

│      │  

│      ├─03_随堂笔记

│      │      |-+|–|-++?|-|G-++?-0225.png

│      │      |-+|-0225.txt

│      │      

│      └─05_随堂代码

│              01_|||+–+|+?ú|-++?|-||+?-+-±.ipynb

│              02_|||+–+|+?ú||=+G+e+++G+e+++G.ipynb

│              

├─6、机器学习（2）

│      01回顾.mp4

│      02softmax.mp4

│      03比特化.mp4

│      04决策树.mp4

│      05.mp4

│      06.mp4

│      09.mp4

│      10.mp4

│      11.mp4

│      12.mp4

│      7.mp4

│      8.mp4

│      [20180310]_决策树、集成学习.zip

│      [20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_课件PPT.zip

│      [20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂代码.zip

│      [20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂笔记.zip

│      知识回顾.png

│      

├─7、机器学习（3）

│      01回顾.mp4

│      02kmeans算法.mp4

│      03kmeans.mp4

│      04birch.mp4

│      05回顾.mp4

│      06聚类.mp4

│      07回顾.mp4

│      08svm.mp4

│      09svm.mp4

│      [20180317]_聚类算法_随堂代码.zip

│      [20180317]_聚类算法_随堂笔记.zip

│      [20180317]_聚类算法_随堂课件.zip

│      [20180318]_聚类算法&SVM.zip

│      [20180319]_机器学习答疑05.zip

│      

├─8、机器学习（4）

│      01回顾.mp4

│      02svm.mp4

│      03svm.mp4

│      04多分类.mp4

│      05回顾.mp4

│      06高斯朴素贝叶斯.mp4

│      07贝叶斯网络.mp4

│      08EM算法.mp4

│      09EM.mp4

│      [20180324]_SVM、多分类及多标签分类算法.zip

│      [20180325]_贝叶斯算法、EM算法.zip

│      多分类及多标签分类算法.pdf

│      

└─9、机器学习（5）

        01马尔科夫.mp4

        02马尔科夫.mp4

        03HMM.mp4

        04HMM后向算法.mp4

        05HMM案例.mp4

        06HMM案例.mp4

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