【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶 - 带源码课件

发布时间：2024-11-16

发布者：

紫袖红弦

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资源介绍

【黑马程序员】年度钻石会员资源集锦，涵盖人工智能AI进阶全程课程，附带源码课件。课程内容丰富，从Pyh基础到高级特性，再到机器学习、深度学习、计算机视觉以及NLP自然语言处理，全方位打造AI技术高手。课外拓展包括HR面试技巧、文本摘要项目、人脸支付等实用技能。此外，还赠送人工智能面试强化课程，助你职场无忧。适合有志于深入人工智能领域的学员，帮助你在学习路上少走弯路，快速提升技能。

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【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶 - 带源码课件88.42 GB

【课外拓展】06、阶段六阶段二 Python高级（更新）

第三章 3-Python编程进阶

第二章 2-SQL基础

第一章 -Linux基础

【课外拓展】05、阶段五阶段一 python基础（更新）

第一章 -python基础编程

第二章 2-python面向对象

【课外拓展】07、阶段七阶段三机器学习（更新）

第二章 2-机器学习算法进阶

第一章 -机器学习基础算法

【课外拓展】04、阶段四入学第一课

无课程相关内容

【课外拓展】09、阶段九阶段五—NLP基础补充视频633.94 MB

22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp421.14 MB

20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp427.98 MB

24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp452.62 MB

23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp445.77 MB

2-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp425.83 MB

25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp429.35 MB

26-虚拟机的使用.mp414.09 MB

-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp424.13 MB

5-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp432.81 MB

4-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp413.79 MB

6-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp422.58 MB

2-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp431.48 MB

3-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp415.05 MB

9-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp439.74 MB

8-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-tokenizer加载.mp422.91 MB

7-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp413.30 MB

03-文本预处理- 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp49.12 MB

04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp45.40 MB

06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp420.46 MB

02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp414.17 MB

05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp49.78 MB

09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp414.74 MB

08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp421.86 MB

0-Transformer—新增案例机器翻译模型-模型的介绍.mp457.15 MB

07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp434.58 MB

0-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp414.12 MB

【课外拓展】08、阶段八阶段四—深度学习基础补充视频1.85 GB

7-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建（中间流）.mp429.77 MB

5-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4131.99 MB

4-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4107.98 MB

8-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp441.05 MB

6-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建（输入流）.mp428.44 MB

20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(0)-模型训练的实现.mp422.20 MB

2-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充()-模型预测.mp4143.40 MB

9-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4121.96 MB

06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）.mp419.99 MB

06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）().mp419.99 MB

05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）.mp438.46 MB

08-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-输出层权值的更新.mp465.37 MB

07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp449.95 MB

0-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4155.78 MB

09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp463.39 MB

2-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(2)-数据接与可视化.mp4149.87 MB

3-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp427.15 MB

-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充()-任务介绍.mp451.45 MB

0-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4100.88 MB

02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4134.81 MB

04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程.mp443.91 MB

02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用().mp4134.81 MB

05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）().mp438.46 MB

04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程().mp443.91 MB

03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4132.24 MB

【课外拓展】0、阶段十 CV基础+项目（更新）

第二章 2-深度学习核心模型与实战

第六章 6-04 - 智慧交通

第一章 -Pytorch与深度学习基础

第五章 5-03 - 人脸支付

第三章 3-0 - 目标检测

第四章 4-02 - OpenCV

人工智能课件85.95 GB

关于压缩文件解压说明.txt107.00 B

0-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf3.59 MB

Iris数据集.exe411.53 KB

机器学习梳理总结xmind.exe7.89 MB

阶段测试题.exe1.41 MB

03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.e20.exe407.07 MB

03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.exe2.00 GB

03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.e08.exe2.00 GB

03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.e09.exe2.00 GB

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03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.e2.exe2.00 GB

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03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.e4.exe2.00 GB

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03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.e6.exe2.00 GB

03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.e7.exe2.00 GB

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03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.e9.exe2.00 GB

02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.e3.exe2.00 GB

02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.e4.exe2.00 GB

02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.e5.exe2.00 GB

02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.e6.exe724.67 MB

02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.exe2.00 GB

03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.e0.exe2.00 GB

03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.e02.exe2.00 GB

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0-阶段-3（python基础、python高级、机器学习）.exe2.00 GB

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0-阶段-3（python基础、python高级、机器学习）.e02.exe2.00 GB

0-阶段-3（python基础、python高级、机器学习）.e03.exe2.00 GB

0-阶段-3（python基础、python高级、机器学习）.e0.exe2.00 GB

0-阶段-3（python基础、python高级、机器学习）.e04.exe2.00 GB

0-阶段-3（python基础、python高级、机器学习）.e05.exe2.00 GB

0-阶段-3（python基础、python高级、机器学习）.e06.exe848.02 MB

【主学习路线】02、阶段二人工智能Python高级

3--第三章多任务编程

4--第四章网络编程

0--第十章 MySqL数据库高级使用

8--第八章数据结构与算法

6--第六章闭包,装饰器及python高级语法

7--第七章正则表达式

9--第九章 MySql数据库基本使用

2--第二章 Linux高级命令

5--第五章 HTTP协议和静态服务器

--第一章 Linux基础命令

【主学习路线】03、阶段三人工智能机器学习

7--第七章 K近邻算法V2.

8--第八章线性回归V2.

9--第九章逻辑回归V2.

3--第十三章朴素贝叶斯V2.

5--第十五章 EM算法V2.

2--第二章环境安装和使用V2.

4--第十四章 SVM算法V2.

4--第四章 numpyV2.

6--第十六章 HMM算法V2.

7--第十七章集成学习进阶V2.

6--第六章 seabornV2.

3--第三章 matplotlibV2.

5--第五章 pandasV2.

--第一章机器学习概述V2.

--第十一章集成学习V2.

2--第十二章聚类算法V2.

0--第十章决策树V2.

【主学习路线】04、阶段四计算机视觉与图像处理

【主学习路线】06、阶段六人工智能项目实战

【主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理

【主学习路线】07、阶段七人工智能面试强化（赠送）

【课外拓展】0、阶段一 HR面试技巧

【课外拓展】03、阶段三赠送-文本摘要项目

【课外拓展】02、阶段二赠送-人脸支付

【主学习路线】0、阶段一人工智能Python基础

关于压缩文件解压说明.txt107.00 B

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