2022年博学谷最新-人工智能AI进步年度钻石会员版

人工智能趋势

人工智能是当前乃至未来流行的技术之一，在全球范围内掀起了研究和学习的热潮。 本课程由传智研究所创建，课程知识体系完善，从简洁的python语言到机器学习，再到人工智能的两个应用方向：计算机视觉（CV）处理自然语言（NLP），它几乎包含了当前人工智能就业市场的所有需求。同时，课程学习曲线设计顺畅，根据学习者对知识的消化吸收，逐步提高人工智能技能。

学完收获：

熟练掌握Python开发的一般技术和框架，具备人工智能领域机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理业务分析和开发的能力，培养学生使用人工智能算法构建业务流的能力，实用扩展特定算法的再创新能力，足以胜任算法工程师等相关人工智能职位。

学习这门课程需要编程基础吗？

本课程内容设计为0基础学生，只需要日常计算机使用能力和经验，无需编程基础即可学习。

试看链接：https://pan.baidu.com/s/1sbsx2N_vgVb-KqxJ0yCH3w?pwd=v6zb

章节目录：

阶段一 Python基础人工智能
收起
第一章 计算机组成原理
第二章 python基础语法语法
第三章 判断语句
第四章 循环语句
第五章 字符串
第六章 列表
第七章 元组
第八章 字典
第九章 集合
第十章 公共方法
第十一章 函数
第十二章 函数强化
第十三章 文件操作
第十四章 面向对象
第十五章 异常
第十六章 模块
第十七章 学生管理系统(面向对象版)
阶段二 Python高级人工智能
收起
第一章 Linux基本命令
第二章 Linux高级命令
第三章 多任务编程
第四章 网络编程
第五章 HTTP协议和静态服务器
第六章 封闭包装，装饰器和python高级语法
第七章 正则表达式
第八章 数据结构与算法
第九章 基本使用MySql数据库
第十章 MySQL数据库高级使用
阶段三 人工智能机器学习
收起
第一章 V2.11.1机器学习概述V2.1
第二章 V2.11.1
第三章 matplotlibv2.1
第四章 numpyV2.1
第五章 pandasV2.1
第六章 seabornV2.1
第七章 K近邻算法V2.1
第八章 V2.1线性回归
第九章 V2.1的逻辑回归
第十章 决策树V2.1
第十一章 V2.1集成学习
第十二章 V2.1聚类算法
第十三章 V2.1简单贝叶斯
第十四章 V2.1SVM算法
第十五章 V2.1EM算法
第十六章 V2.1HMM算法
第十七章 高级V2.1集成学习
阶段四 计算机视觉和图像处理
收起
第一章 课程简介_v2.0
第二章 tensorflow入门_v2.0
第三章 深度神经网络_v2.0
第四章 图像分类_v2.0
第五章 目标检测_v2.0
第六章 图像分割_v2.0
第七章 OpenCV简介_v2.0
第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
第九章 OpenCV图像处理_v2.0
第十章 图像特征提取与描述_v2.0
第十一章 视频操作_v2.0
第十二章 案例:人脸案例_v2.0
阶段五 NLP自然语言处理
收起
第一章 Pytorch工具_v2.0
第二章 NLP自然语言处理介绍-v2.0
第三章 文本预处理-v2.0
第四章 -v2NN架构分析-.0
第五章 经典RNN案例-v2.0
第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0
第七章 transformer背景介绍-v2.0
第八章 Transformer架构分析-v2.0
第九章 使用fastext工具-v2.0
第十章 迁移学习-v2.0
第十一章 BERT,Transformer的模型架构和详解-v2.0
第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0
第十三章 HMM模型-v2.0
第十四章 经典的序列模型-v2.0
阶段六 实战人工智能项目
收起
第一章 智慧交通
第二章 在线医生
第三章 智能文本分类系统
第四章 实时人脸识别检测项目
阶段七 加强人工智能面试(赠送)
收起
第一章 自动编码器
第二章 图像分割应用
第三章 对抗学习的生成
第四章 高级迁移学习算法
第五章 模型可解释
第六章 模型压缩
第七章 终生学习
第八章 算法进化学习
第九章 贝叶斯方法
第十章 实现贝叶斯方法和粒子滤波
第十一章 深度加强学习