AI人工智能算法工程师

AI人工智能算法工程师资源介绍:

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从AI零基础入门，打通视觉，NLP，机器学习，深度学习，推荐搜索，AIGC，大模型;引领行业的知识体系+工业级多领域综合项目+资深专业讲师团+全方位贴心服务;助力你平滑递进式快速成为新时代抢手人才，多领域灵活就业

资源目录:

├── 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/
│   │   └── @独角兽资源网itdjs.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/
│   ├── 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/