百战 Ai算法工程师就业班课程介绍:
人工智能时代刚刚开启,正是红利期,算法工程师岗位很稀缺且待遇很高,大厂急需。待遇通常在30万-100万.这门Ai工程师课程编程零基础的也可以学习,课程从python基础和高数强化讲起,专为在职开发者和高数专业人才定制.
真的人工智能算法课必须包含下面四个属性:
1. 真的人工智能算法课:python占比不能超10%。本课程一共132天课程,python只有12天,占比仅有9%
2. 真正的人工智能算法课必须从数学讲起
3. 算法讲解全。本课程讲解了60+个算法模型,完全覆盖了AI的方方面面
4. 企业项目案例多。55个项目案例,10个企业项目,这就是高薪的保证!
课程目录:
——/百战程序员-AI算法工程师就业班2022/ ├──01、人工智能基础-快速入门 | ├──1:人工智能就业前景与薪资.mp4 | ├──2:人工智能适合人群与必备技能.mp4 | ├──3:人工智能时代是发展的必然.mp4 | ├──4:人工智能在各领域的应用.mp4 | ├──5:人工智能常见流程.mp4 | ├──6:机器学习不同的学习方式.mp4 | ├──7:深度学习比传统机器学习有优势.mp4 | ├──8:有监督机器学习任务与本质.mp4 | └──9:无监督机器学习任务与本质.mp4 ├──02、人工智能基础-Python基础 | ├──章节1:Python开发环境搭建 | └──章节2:Python基础语法 ├──03、人工智能基础-Python科学计算和可视化 | ├──章节1:科学计算模型Numpy | ├──章节2:数据可视化模块 | └──章节3:数据处理分析模块Pandas ├──04、人工智能基础-高等数学知识强化 | ├──10:高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4 | ├──11:导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4 | ├──12:向量的意义_n维欧式空间空间.mp4 | ├──13:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4 | ├──14:向量的内积_向量运算法则.mp4 | ├──15:学习向量计算的用途举例.mp4 | ├──16:向量的范数_范数与正则项的关系.mp4 | ├──17:特殊的向量.mp4 | ├──18:矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4 | ├──19:矩阵的运算_加减法_转置.mp4 | ├──1:人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4 | ├──20:矩阵相乘.mp4 | ├──21:矩阵的逆矩阵.mp4 | ├──22:矩阵的行列式.mp4 | ├──23:多元函数求偏导.mp4 | ├──24:高阶偏导数_梯度.mp4 | ├──25:雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4 | ├──26:Hessian矩阵.mp4 | ├──27:二次型.mp4 | ├──28:补充关于正定负定的理解.mp4 | ├──29:特征值和特征向量(1).mp4 | ├──2:线性代数_概率论知识点.mp4 | ├──30:特征值和特征向量(2).mp4 | ├──31:特征值分解.mp4 | ├──32:多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4 | ├──33:奇异值分解定义.mp4 | ├──34:求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4 | ├──35:奇异值分解性质_数据压缩.mp4 | ├──36:SVD用于PCA降维.mp4 | ├──37:SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4 | ├──38:概率论_随机事件与随机事件概率.mp4 | ├──39:条件概率_贝叶斯公式.mp4 | ├──3:最优化知识_数学内容学习重点.mp4 | ├──40:随机变量.mp4 | ├──41:数学期望和方差.mp4 | ├──42:常用随机变量服从的分布.mp4 | ├──43:随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4 | ├──44:最大似然估计思想.mp4 | ├──45:最优化的基本概念.mp4 | ├──46:迭代求解的原因.mp4 | ├──47:梯度下降法思路.mp4 | ├──48:梯度下降法的推导.mp4 | ├──49:牛顿法公式推导以及优缺点.mp4 | ├──4:导数的定义_左导数和右导数.mp4 | ├──50:坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4 | ├──51:凸集.mp4 | ├──52:凸函数.mp4 | ├──53:凸优化的性质_一般表达形式.mp4 | ├──54:拉格朗日函数.mp4 | ├──5:导数的几何意义和物理意义.mp4 | ├──6:常见函数的求导公式.mp4 | ├──7:导数求解的四则运算法则.mp4 | ├──8:复合函数求导法则.mp4 | ├──9:推导激活函数的导函数.mp4 | └──数学.pdf ├──05、机器学习-线性回归 | ├──章节1:多元线性回归 | ├──章节2:梯度下降法 | ├──章节3:归一化 | ├──章节4:正则化 | └──章节5:Lasso回归_Ridge回归_多项式回归 ├──06、机器学习-线性分类 | ├──章节1:逻辑回归 | ├──章节2:Softmax回归 | ├──章节3:SVM支持向量机算法 | └──章节4:SMO优化算法 ├──07、机器学习-无监督学习 | ├──章节1:聚类系列算法 | ├──章节2:EM算法和GMM高斯混合模型 | └──章节3:PCA降维算法 ├──08、机器学习-决策树系列 | ├──章节1:决策树 | ├──章节2:集成学习和随机森林 | ├──章节3:GBDT | └──章节4:XGBoost ├──09、机器学习-概率图模型 | ├──章节1:贝叶斯分类 | ├──章节2:HMM算法 | └──章节3:CRF算法 ├──10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战 | ├──章节1:药店销量预测案例 | └──章节2:网页分类案例 ├──11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具 | ├──章节1:Spark计算框架基础 | ├──章节2:Spark计算框架深入 | └──章节3:Spark机器学习MLlib和ML模块 ├──12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战 | ├──章节1:推荐系统--流程与架构 | ├──章节2:推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战 | └──章节3:推荐系统--模型使用和推荐服务 ├──13-深度学习-原理和进阶 | ├──章节1:神经网络算法 | ├──章节2:TensorFlow深度学习工具 | └──章节3:反向传播推导_Python代码实现神经网络 ├──14-深度学习-图像识别原理 | ├──章节1:卷积神经网络原理 | ├──章节2:卷积神经网络优化 | ├──章节3:经典卷积网络算法 | ├──章节4:古典目标检测 | └──章节5:现代目标检测之FasterRCNN ├──15-深度学习-图像识别项目实战 | ├──章节1:车牌识别 | ├──章节2:自然场景下的目标检测及源码分析 | └──章节3:图像风格迁移 ├──16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战 | ├──章节1:YOLOv1详解 | ├──章节2:YOLOv2详解 | ├──章节3:YOLOv3详解 | ├──章节4:YOLOv3代码实战 | ├──章节5:YOLOv4详解 | ├──keras-yolo3-master.rar | └──资料.rar ├──17-深度学习-语义分割原理和实战 | ├──章节1:上采样_双线性插值_转置卷积 | ├──章节2:医疗图像UNet语义分割 | └──章节3:蒙版弹幕MaskRCNN语义分割 ├──18-深度学习-人脸识别项目实战 | ├──章节1:人脸识别 | ├──1.txt | ├──facenet-master.zip | ├──模型.rar | └──资料.rar ├──19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶 | ├──章节1:词向量与词嵌入 | ├──章节2:循环神经网络原理与优化 | ├──章节3:从Attention机制到Transformer | └──章节4:ELMO_BERT_GPT ├──20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战 | ├──章节1:词向量 | ├──章节2:自然语言处理--情感分析 | ├──章节3:AI写唐诗 | ├──章节4:Seq2Seq聊天机器人 | ├──章节5:实战NER命名实体识别项目 | ├──章节6:BERT新浪新闻10分类项目 | └──章节7:GPT2聊天机器人 ├──21-深度学习-OCR文本识别 | ├──章节1:深度学习-OCR文本识别 | └──资料.rar ├──22-深度学习-语音识别- | └──官方未更新。。。持续更新 ├──23-深度学习-知识图谱- | └──官方未更新。。。持续更新 ├──24-【加课】Pytorch项目实战 | ├──章节1:PyTorch运行环境安装_运行环境测试 | ├──章节2:PyTorch基础_Tensor张量运算 | ├──章节3:PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10 | ├──章节4:PyTorch循环神经网络_词性标注 | ├──章节5:PyTorch编码器解码器_机器翻译 | ├──代码.rar | └──资料.rar ├──25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】 | ├──章节1:PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测 | ├──章节2:PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别 | ├──章节3:PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测 | ├──章节4:PaddleOCR工具_车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss) | ├──章节5:PaddleNLP模块_物流信息提取(BiGRU+CRF) | └──章节6:PaddleNLP模块_物流信息提取(ERNIE版) ├──26-【加课】Linux环境编程基础 | ├──章节1:Linux | ├──软件.rar | ├──软件2.rar | └──文档.rar ├──27-【加课】算法与数据结构 | ├──章节1:算法与数据结构 | └──资料.zip ├──29-【加课】计算机图形学机器视觉实战 | └──官方未更新。。。持续更新 ├──30-【加课】 ROS智能机器人操作系统 | └──未更新。。。持续更新 ├──31、【加课】 强化学习【新增】 | ├──章节1:Q-Learning与SARSA算法 | ├──章节2:Deep Q-Learning Network | ├──章节3:Policy Gradient 策略梯度 | ├──章节4:Actor Critic (A3C) | └──章节5:DDPG、PPO、DPPO算法 ├──32-【加课】 图神经网络- | └──未更新。。。持续更新 ├──【加课】Linux环境编程基础 | └──章节1:Linux └──【加课】算法与数据结构 | └──章节1:算法与数据结构
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