【资源目录】：
├──1、主课程阶段
| ├──01、阶段一 人工智能Python基础
| | ├──1–第一章 计算机组成原理
| | | └──1–计算机原理
| | ├──10–第十章 公共方法
| | | ├──1–公共方法
| | | └──2–推导式
| | ├──11–第十一章 函数
| | | ├──1–函数介绍
| | | ├──10–函数参数二
| | | ├──11–拆包, 交换变量
| | | ├──12–引用
| | | ├──2–函数参数一
| | | ├──3–函数返回值一
| | | ├──4–函数文档说明
| | | ├──5–函数嵌套
| | | ├──6–局部变量
| | | ├──7–全局变量
| | | ├──8–函数执行流程
| | | └──9–函数返回值二
| | ├──12–第十二章 函数强化
| | | ├──1–函数应用学员管理系统
| | | ├──2–课后练习(学员管理系统)
| | | ├──3–递归函数
| | | ├──4–匿名函数
| | | └──5–高阶函数
| | ├──13–第十三章 文件操作
| | | ├──1–文件操作介绍
| | | ├──2–文件读写操作
| | | ├──3–案例文件备份
| | | └──4–文件及文件夹的相关操作
| | ├──14–第十四章 面向对象
| | | ├──1–面向对象介绍
| | | ├──10–私有属性和方法
| | | ├──11–多态
| | | ├──12–类属性及相关方法
| | | ├──2–类和对象
| | | ├──3–对象属性操作
| | | ├──4–魔法方法
| | | ├──5–案例烤地瓜
| | | ├──6–案例 搬家具
| | | ├──7–继承
| | | ├──8–子类重写父类属性和方法
| | | └──9–super方法使用
| | ├──15–第十五章 异常
| | | ├──1–异常介绍
| | | ├──2–捕获异常
| | | ├──3–异常传递
| | | └──4–自定义异常
| | ├──16–第十六章 模块
| | | ├──1–模块介绍
| | | ├──2–模块制作
| | | └──3–python中的包
| | ├──17–第十七章 学生管理系统(面向对象版)
| | | └──1–学生管理系统(面向对象)
| | ├──2–第二章 python基础语法
| | | ├──1–课程介绍
| | | ├──2–注释
| | | ├──3–变量
| | | ├──4–bug认识
| | | ├──5–数据类型
| | | ├──6–输出
| | | ├──7–输入
| | | ├──8–数据类型转换
| | | └──9–运算符
| | ├──3–第三章 判断语句
| | | ├──1–判断语句介绍
| | | ├──2–if基本格式
| | | ├──3–if…elif…else格式
| | | ├──4–if嵌套
| | | └──5–案例猜拳游戏
| | ├──4–第四章 循环语句
| | | ├──1–循环语句介绍
| | | ├──2–while循环
| | | ├──3–循环应用
| | | ├──4–break和continue
| | | ├──5–while循环嵌套及应用
| | | ├──6–for循环
| | | └──7–循环else应用
| | ├──5–第五章 字符串
| | | ├──1–字符串介绍
| | | ├──2–输入输出
| | | ├──3–切片
| | | └──4–字符串操作方法
| | ├──6–第六章 列表
| | | ├──1–列表相关操作
| | | ├──2–列表循环遍历
| | | └──3–列表嵌套
| | ├──7–第七章 元组
| | | └──1–元组相关操作
| | ├──8–第八章 字典
| | | ├──1–字典介绍
| | | ├──2–字典的常见操作
| | | └──3–字典遍历
| | └──9–第九章 集合
| | | └──1–集合的相关操作
| ├──02、阶段二 人工智能Python高级
| | ├──1–第一章 Linux基础命令
| | | ├──1–linux简介
| | | └──2–linux相关命令
| | ├──10–第十章 MySqL数据库高级使用
| | | ├──1–条件查询
| | | ├──2–实战操作
| | | ├──3–外键使用
| | | ├──4–视图
| | | ├──5–事务
| | | ├──6–索引
| | | ├──7–设计范式
| | | └──8–PyMySQL的使用
| | ├──2–第二章 Linux高级命令
| | | ├──1–linux高级操作
| | | ├──2–远程控制
| | | └──3–vim介绍
| | ├──3–第三章 多任务编程
| | | ├──1–多任务介绍
| | | ├──2–多进程介绍
| | | ├──3–多线程介绍
| | | ├──4–锁的介绍
| | | └──5–进程和线程的对比
| | ├──4–第四章 网络编程
| | | ├──1–ip和端口介绍
| | | ├──2–TCP介绍
| | | ├──3–TCP开发流程
| | | └──4–多任务案例
| | ├──5–第五章 HTTP协议和静态服务器
| | | ├──1–HTTP协议
| | | └──2–静态web服务器搭建
| | ├──6–第六章 闭包,装饰器及python高级语法
| | | ├──1–闭包
| | | ├──2–装饰器
| | | ├──3–property语法
| | | ├──4–with语法
| | | └──5–python高级语法
| | ├──7–第七章 正则表达式
| | | └──1–正则表达式
| | ├──8–第八章 数据结构与算法
| | | ├──1–算法概念
| | | ├──10–选择排序
| | | ├──11–插入排序
| | | ├──12–快速排序
| | | ├──13–二分查找
| | | ├──14–二叉树
| | | ├──15–二叉树的遍历
| | | ├──2–时间复杂度
| | | ├──3–空间复杂度
| | | ├──4–数据结构
| | | ├──5–顺序表
| | | ├──6–链表
| | | ├──7–栈
| | | ├──8–队列
| | | └──9–冒泡排序
| | └──9–第九章 MySql数据库基本使用
| | | ├──1–数据库介绍
| | | ├──2–数据表的基本操作
| | | ├──3–where条件查询
| | | └──4–排序
| ├──03、阶段三 人工智能机器学习
| | ├──1–第一章 机器学习概述V2.1
| | | └──1–机器学习介绍
| | ├──10–第十章 决策树V2.1
| | | ├──1–信息增益
| | | ├──2–特征提取
| | | ├──3–案例泰坦生存预测
| | | └──4–回归决策树
| | ├──11–第十一章 集成学习V2.1
| | | ├──1–集成介绍
| | | ├──2–随机森林案例
| | | └──3–集成学习
| | ├──12–第十二章 聚类算法V2.1
| | | └──1–聚类算法
| | ├──13–第十三章 朴素贝叶斯V2.1
| | | └──1–朴素贝叶斯
| | ├──14–第十四章 SVM算法V2.1
| | | └──1–SVM算法
| | ├──15–第十五章 EM算法V2.1
| | | └──1–EM算法
| | ├──16–第十六章 HMM算法V2.1
| | | └──1–HMM算法
| | ├──17–第十七章 集成学习进阶V2.1
| | | ├──1–XGBoost算法
| | | ├──2–otto案例
| | | ├──3–lightGBM算法
| | | └──4–绝地求生案例
| | ├──2–第二章 环境安装和使用V2.1
| | | └──1–环境安装及使用
| | ├──3–第三章 matplotlibV2.1
| | | └──1–matplotlib使用
| | ├──4–第四章 numpyV2.1
| | | └──1–numpy使用
| | ├──5–第五章 pandasV2.1
| | | ├──1–pandas数据结构
| | | ├──2–pandas基础使用
| | | ├──3–pandas高级使用
| | | └──4–电影案例分析
| | ├──6–第六章 seabornV2.1
| | | ├──1–绘制统计图
| | | ├──2–分类数据绘图
| | | ├──3–NBA案例
| | | └──4–北京租房数据统计分析
| | ├──7–第七章 K近邻算法V2.1
| | | ├──1–k近邻算法介绍
| | | ├──2–kd树
| | | ├──3–数据集处理
| | | ├──4–特征工程
| | | ├──5–KNN总结
| | | ├──6–交叉验证, 网格搜索
| | | └──7–案例 Facebook位置预测
| | ├──8–第八章 线性回归V2.1
| | | ├──1–回归介绍
| | | ├──2–损失优化
| | | └──3–回归相关知识
| | └──9–第九章 逻辑回归V2.1
| | | ├──1–逻辑回归
| | | ├──看看我.zip 14.66M
| | | ├──课程总结.mp4 14.73M
| | | ├──面试合集.txt 0.18kb
| | | ├──软件下载.txt 0.15kb
| | | ├──下载必看.txt 0.16kb
| | | └──资料2.zip 14.66M
| ├──04、阶段四 计算机视觉与图像处理
| | ├──1–第一章 课程简介_v2.0
| | | ├──1–深度学习
| | | └──2–计算机视觉（CV）
| | ├──10–第十章 图像特征提取与描述_v2.0
| | | ├──1–角点特征
| | | ├──2–Harris和Shi-Tomas算法
| | | ├──3–SIFT
| | | ├──4–Fast和ORB算法
| | | └──5–LBP和HOG特征算子
| | ├──11–第十一章 视频操作_v2.0
| | | ├──1–视频读写
| | | └──2–视频追踪
| | ├──12–第十二章 案例人脸案例_v2.0
| | | └──1–案例人脸案例
| | ├──2–第二章 tensorflow入门_v2.0
| | | ├──1–tensorflow和keras简介
| | | └──2–快速入门模型
| | ├──3–第三章 深度神经网络_v2.0
| | | ├──1–神经网络简介
| | | ├──2–常见的损失函数
| | | ├──3–深度学习的优化方法
| | | ├──4–深度学习的正则化
| | | ├──5–神经网络案例
| | | └──6–卷积神经网络CNN
| | ├──4–第四章 图像分类_v2.0
| | | ├──1–图像分类简介
| | | ├──2–AlexNet
| | | ├──3–VGG
| | | ├──4–GoogleNet
| | | ├──5–ResNet
| | | ├──6–图像增强方法
| | | └──7–模型微调
| | ├──5–第五章 目标检测_v2.0
| | | ├──1–目标检测概述
| | | ├──2–R-CNN网络基础
| | | ├──3–Faster-RCNN原理与实现
| | | ├──4–yolo系列算法
| | | ├──5–yoloV3案例
| | | └──6–SSD模型介绍
| | ├──6–第六章 图像分割_v2.0
| | | ├──1–目标分割介绍
| | | ├──2–语义分割：FCN与Unet
| | | ├──3–Unet-案例
| | | └──4–实例分割：MaskRCNN
| | ├──7–第七章 OpenCV简介_v2.0
| | | ├──1–图像处理简介
| | | ├──2–OpenCV简介及安装方法
| | | └──3–OpenCV的模块
| | ├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
| | | ├──1–图像的基础操作
| | | └──2–算数操作
| | └──9–第九章 OpenCV图像处理_v2.0
| | | ├──1–几何变换
| | | ├──2–形态学操作
| | | ├──3–图像平滑
| | | ├──4–直方图
| | | ├──5–边缘检测
| | | ├──6–模版匹配和霍夫变换
| | | └──7–轮廓检测
| ├──05、阶段五 NLP自然语言处理
| | └──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理.zip 20.86G
| ├──06、阶段六 人工智能项目实战
| | ├──1–第一章 智慧交通.zip 6.64G
| | ├──2–第二章 在线医生.zip 7.74G
| | ├──3–第三章 智能文本分类系统.zip 2.69G
| | └──4–第四章 实时人脸识别检测项目.zip 6.07G
| ├──07、阶段七 人工智能面试强化（赠送）
| | ├──1–第一章 自动编码器
| | | ├──1–自动编码器历史与应用介绍
| | | ├──2–构建自动编码器
| | | ├──3–自动编码器改进技巧
| | | └──4–变分自动编码器
| | ├──10–第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波
| | | └──1–贝叶斯方法实现及粒子滤波
| | ├──11–第十一章 深度强化学习
| | | ├──1–强化学习
| | | ├──2–Q-learning算法
| | | └──3–Deep Q-Network
| | ├──2–第二章 图像分割应用
| | | └──1–图像分割应用介绍
| | ├──3–第三章 生成对抗学习
| | | └──1–生成对抗学习
| | ├──4–第四章 算法进阶迁移学习
| | | └──1–迁移学习介绍
| | ├──5–第五章 模型可解释
| | | └──1–模型可解释
| | ├──6–第六章 模型压缩
| | | └──1–模型压缩
| | ├──7–第七章 终生学习
| | | └──1–终生学习
| | ├──8–第八章 算法进阶进化学习
| | | └──1–进化学习
| | └──9–第九章 贝叶斯方法
| | | └──1–贝叶斯方法
| └──08、人工智能资料课件
| | ├──AI基础班常用软件
| | | ├──10_WPS(office办公)
| | | ├──11_FileZilla
| | | ├──12_虚拟机
| | | ├──1_pycharm
| | | ├──2_python解释器
| | | ├──3_typora
| | | ├──4_编辑器（适合查看阅读代码）
| | | ├──5_google
| | | ├──6_文件共享
| | | ├──7_共屏软件
| | | ├──8_飞秋（聊天软件）
| | | ├──9_Xmind(思维导图)
| | | ├──13_cz播放器.zip 53.18M
| | | └──graphviz-install-2.44.1-win64.exe 4.39M
| | ├──VMware及Ubuntu安装
| | | ├──Mac OS
| | | └──windows
| | ├──更新后的文件
| | | ├──阶段3-人工智能机器学习
| | | └──阶段4-计算机视觉与图像处理
| | ├──阶段1-人工智能python基础
| | | ├──00_AI基础班常用软件
| | | ├──阶段1—测试
| | | ├──.DS_Store 6.00kb
| | | ├──day01-python环境搭建与输出.zip 157.62M
| | | ├──day02-运算符与判断.zip 3.21M
| | | ├──day03-循环与字符串输入输出.zip 5.36M
| | | ├──day04-字符串、列表、元组.zip 6.38M
| | | ├──day05-字典、集合与推导式.zip 4.37M
| | | ├──day06-函数.zip 5.38M
| | | ├──day07-函数进阶.zip 2.92M
| | | ├──day08-文件操作与类.zip 13.00M
| | | ├──day09-类进阶.zip 6.26M
| | | ├──day10-面向对象与异常处理.zip 3.85M
| | | ├──day11-模块和包.zip 3.04M
| | | ├──pycharm安装.zip 10.84M
| | | └──面向对象版学员管理系统.pdf 133.16kb
| | ├──阶段2-人工智能python高级
| | | ├──阶段2—测试
| | | ├──.DS_Store 6.00kb
| | | ├──01_Linux系统day01.zip 87.71M
| | | ├──01_Linux系统day02.zip 7.76M
| | | ├──02_网络和系统应用开发day03.zip 4.91M
| | | ├──02_网络和系统应用开发day04.zip 31.47M
| | | ├──02_网络和系统应用开发day05.zip 16.70M
| | | ├──03_python高级day06.zip 2.27M
| | | ├──03_python高级day07.zip 1.21M
| | | ├──04_数据结构day08.zip 130.51M
| | | ├──04_数据结构day09.zip 15.39M
| | | ├──04_数据结构day10.zip 16.49M
| | | ├──05_mysql数据库day11.zip 100.20M
| | | ├──05_mysql数据库day12.zip 2.95M
| | | └──05_mysql数据库day13.zip 6.69M
| | ├──阶段3-人工智能机器学习
| | | ├──阶段3—测试
| | | ├──.DS_Store 6.00kb
| | | ├──01_科学计算库day01.zip 35.36M
| | | ├──01_科学计算库day02.zip 60.81M
| | | ├──01_科学计算库day03.zip 125.50M
| | | ├──01_科学计算库day04.zip 15.34M
| | | ├──02.课件.zip 189.55M
| | | ├──02_机器学习算法day05.zip 165.48M
| | | ├──02_机器学习算法day06.zip 668.65M
| | | ├──02_机器学习算法day07.zip 32.54M
| | | ├──02_机器学习算法day08.zip 36.07M
| | | ├──02_机器学习算法day09.zip 205.68M
| | | ├──02_机器学习算法day10.zip 32.23M
| | | ├──02_机器学习算法day11.zip 28.00M
| | | ├──02_机器学习算法day12.zip 34.38M
| | | └──02_机器学习算法day13.zip 709.64M
| | ├──阶段4-计算机视觉与图像处理
| | | ├──01_深度学习与CVday07—KITTI
| | | ├──阶段4—测试
| | | ├──.DS_Store 6.00kb
| | | ├──01_深度学习与CVday01.zip 165.96M
| | | ├──01_深度学习与CVday02.zip 170.63M
| | | ├──01_深度学习与CVday03.zip 171.52M
| | | ├──01_深度学习与CVday04.zip 654.92M
| | | ├──01_深度学习与CVday05.zip 774.72M
| | | ├──01_深度学习与CVday06.zip 1.37M
| | | ├──01_深度学习与CVday07.zip 1.28G
| | | ├──01_深度学习与CVday08.zip 180.58kb
| | | ├──01_深度学习与CVday09.zip 274.20M
| | | ├──01_深度学习与CVday10.zip 180.58kb
| | | ├──02_深度学习与CVday11.zip 460.68M
| | | ├──02_深度学习与CVday12.zip 180.58kb
| | | ├──02_深度学习与CVday13.zip 180.58kb
| | | └──深度学习与CV.zip 173.64M
| | ├──阶段5：自然语言处理与NLP
| | | ├──阶段5—测试
| | | ├──作业题目
| | | ├──pytorch-master.zip 19.04M
| | | ├──阶段五线上课件链接（不含pytorch）.txt 0.17kb
| | | ├──线下版-pytorch-master.zip 19.04M
| | | └──自然语言处理与NLP.zip 813.61M
| | ├──阶段6-人工智能项目实战
| | | ├──智慧交通项目
| | | ├──AI医生.zip 169.28M
| | | ├──人脸识别项目.zip 7.87G
| | | └──智能文本分类.zip 5.25G
| | ├──阶段7-算法强化
| | | └──算法强化.zip 5.43G
| | ├──人工智能课件补充（找不到的这里面拿）
| | | ├──01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）
| | | ├──02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）
| | | ├──03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）
| | | ├──阶段测试题
| | | ├──Iris数据集
| | | ├──01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf 3.59M
| | | ├──AI医生（NLP方向）.zip 169.28M
| | | ├──机器学习梳理总结xmind.zip 8.61M
| | | └──解压密码.txt 0.01kb
| | ├──深度学习与CV讲义（讲义1-7）
| | | ├──chapter1
| | | ├──chapter2
| | | ├──chapter3
| | | ├──chapter4
| | | ├──chapter5
| | | ├──chapter6
| | | ├──chapter7
| | | ├──gitbook
| | | ├──images
| | | ├──index.html 27.82kb
| | | └──search_index.json 13.64M
| | ├──虚拟机
| | | ├──Mac OS
| | | ├──ubuntu
| | | ├──.DS_Store 6.00kb
| | | └──密钥.txt 0.30kb
| | ├──05-ssh的安装和使用.zip 39.31M
| | └──garbage_classify_data(课程所有的数据集）.zip 542.03M
├──2、课外拓展阶段
| ├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧
| | └──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.zip 1.94G
| ├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧(1)
| | └──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.zip 1.94G
| ├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付
| | └──第一章 1-人脸支付
| | | ├──0-1 项目背景介绍
| | | ├──0-2 人脸检测子任务
| | | ├──0-3 人脸姿态估计
| | | ├──0-4 人脸多任务
| | | ├──0-5 人脸识别
| | | └──0-6 项目集成
| ├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付(1)
| | └──第一章 1-人脸支付
| | | ├──0-1 项目背景介绍
| | | ├──0-2 人脸检测子任务
| | | ├──0-3 人脸姿态估计
| | | ├──0-4 人脸多任务
| | | ├──0-5 人脸识别
| | | └──0-6 项目集成
| ├──【课外拓展】05、阶段五 阶段一 python基础（更新）
| | ├──第二章 2-python面向对象
| | | ├──0-1 类定义及类属性使用
| | | ├──0-2 魔法方法
| | | ├──0-3 案例-面向对象
| | | ├──0-4 面向对象封装与继承
| | | ├──0-5 面向对象多态
| | | └──0-6 类属性方法
| | └──第一章 1-python基础编程
| | | ├──0-1 python开发环境搭建
| | | ├──0-10 循环else
| | | ├──0-11 字符串定义切片
| | | ├──0-12 字符串查找，替换，合并
| | | ├──0-13 列表定义及使用
| | | ├──0-14 元祖定义及使用
| | | ├──0-15 字典定义及使用
| | | ├──0-16 案例-学生管理系统（一）
| | | ├──0-17 集合定义及使用
| | | ├──0-18 公共方法与推导式
| | | ├──0-19 函数基本使用
| | | ├──0-2 Python注释与变量
| | | ├──0-20 函数基本使用替代视频（04,05,06）
| | | ├──0-21 函数作用域
| | | ├──0-22 不定长参数与组包拆包
| | | ├──0-23 案例-学生管理系统（二）
| | | ├──0-24 基础加强练习
| | | ├──0-25 可变类型及非可变类型
| | | ├──0-26 递推
| | | ├──0-27 递归
| | | ├──0-28 lambda表达式
| | | ├──0-29 文件基本操作
| | | ├──0-3 Python数据类型
| | | ├──0-30 文件操作案例
| | | ├──0-31 案例-学生管理系统（三）
| | | ├──0-32 python异常处理
| | | ├──0-33 python模块与包
| | | ├──0-34 案例-飞机大战
| | | ├──0-4 Python格式化输出
| | | ├──0-5 Python运算符
| | | ├──0-6 Python分支语句
| | | ├──0-7 while循环
| | | ├──0-8 while循环案例
| | | └──0-9 for循环及案例
| ├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级（更新）
| | ├──第二章 2-SQL基础
| | | ├──0-1 数据库基础
| | | ├──0-2 SQL语言基础
| | | ├──0-3 SQL约束
| | | ├──0-4 SQL聚合
| | | ├──0-5 SQL多表查询
| | | └──0-6 SQL高阶特性
| | ├──第三章 3-Python编程进阶
| | | ├──0-1 函数的闭包
| | | ├──0-10 进程
| | | ├──0-11 线程
| | | ├──0-12 进程线程对比
| | | ├──0-13 With上下文管理器
| | | ├──0-14 Python生成器
| | | ├──0-15 Python中深浅拷贝
| | | ├──0-16 Python中正则表达式
| | | ├──0-17 正则表达式扩展
| | | ├──0-18 FastAPI搭建Web服务器
| | | ├──0-19 Python爬虫
| | | ├──0-2 装饰器
| | | ├──0-3 PyMySQL
| | | ├──0-4 HTML基础
| | | ├──0-5 CSS基础
| | | ├──0-6 Socket网络编程
| | | ├──0-7 TCP服务器开发
| | | ├──0-8 静态Weeb服务器
| | | └──0-9 FastAPI
| | └──第一章 1-Linux基础
| | | ├──0-1 Linux基础
| | | ├──0-2 Linux终端基本使用
| | | ├──0-3 Linux常用命令(1)
| | | └──0-4 Linux常用命令(2)
| ├──【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
| | | ├──0-1 决策树算法
| | | ├──0-2 朴素贝叶斯算法
| | | ├──0-3 SVM算法
| | | ├──0-4 聚类算法
| | | ├──0-5 集成学习算法
| | | └──0-6 机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看）
| | └──第一章 1-机器学习基础算法
| | | ├──0-1 人工智能原理基础
| | | ├──0-2 KNN算法
| | | ├──0-3 线性回归
| | | └──0-4 逻辑回归
| ├──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频
| | └──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频.zip 1.83G
| ├──【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频
| | ├──01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4 14.12M
| | ├──02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4 14.17M
| | ├──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.mp4 9.12M
| | ├──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.mp4 5.40M
| | ├──05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4 9.78M
| | ├──06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4 20.46M
| | ├──07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4 34.58M
| | ├──08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4 21.86M
| | ├──09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4 14.74M
| | ├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4 57.15M
| | ├──11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4 24.13M
| | ├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4 31.48M
| | ├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 15.05M
| | ├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4 13.79M
| | ├──15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4 32.81M
| | ├──16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4 22.58M
| | ├──17-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.mp4 13.30M
| | ├──18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4 22.91M
| | ├──19-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.mp4 39.74M
| | ├──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.mp4 27.98M
| | ├──21-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.mp4 25.83M
| | ├──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.mp4 21.14M
| | ├──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.mp4 45.77M
| | ├──24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 52.62M
| | ├──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.mp4 29.35M
| | └──26-虚拟机的使用.mp4 14.09M
| └──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）
| | └──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）.zip 20.49G
└──4、【更新至2024】人工智能AI【黑m】_文件目录.txt 228.54kb