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[大数据/AI实战/云计算] Ai人工智能高阶毕业班课程-人工智能必修课与选修课完美结合 Ai领域架构师必须课程

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发表于 2020-10-27 07:31:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
Ai人工智能高阶毕业班课程-人工智能必修课与选修课完美结合 Ai领域架构师必须课程


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          Ai人工智能高阶毕业班课程,打造了选修课程与必修课程不同领域,适合不同阶段的同学们进行学习。如果同学们对于Ai人工智能算法领域也感兴趣的的话,建议可以完成选修课程的学习,虽然数学对于很多同学来说非常头痛,但这方面的知识可以增加自己的内功修炼,可以在算法与人工智能方向走的更远。课程内容包括了选修一的准备课程,选修二线性代数基础,选修三概率论基础,选修四Visual Studio Code使用,必修五机器学习,那么在必修五部分又集中进行了多个选修与必修课程,同学们可以进行学习参考。

===============课程目录===============

33.JPG

(选修)第一部分:开始之前
(选修)第二部分:线性代数基础
(选修)第三部分:概率论基础
(选修)   第四部分:Visual Studio Code使用
(必修)第五部分:机器学习
(必修)第一部分:机器学习简介
(必修)第二部分:模型评估与选择
(必修)第三部分:线性模型
(必修)第四部分:决策树
(必修)第五部分:数据预处理
(必修)第六部分:支持向量机
(必修)第七部分:神经网络
必修第八部分:DL
(必修)第九部分:贝叶斯分类器
(必修)第十部分:集成学习
(必修)第一十一部分:聚类
(必修)第一十二部分:降维与度量

(1)\(选修)第四部分:Visual Studio Code使用
├─第一十一讲:Visual Studio Code使用(一).mp4
(2)\(必修)第五部分:机器学习
(3)\(选修)第一部分:开始之前
├─0.课程简介与机器学习发展史.pptx
├─课程视频 _ 第一讲:课程简介与机器学习发展史.mp4
(4)\(选修)第三部分:概率论基础
(5)\(选修)第二部分:线性代数基础
(6)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量
(7)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL
├─第三十九讲:自然语言处理3.mp4
├─第三十八讲:自然语言处理2.mp4
(8)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器
(9)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十一部分:聚类
├─第五十三讲:层次聚类.mp4
(10)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一部分:机器学习简介
(11)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第七部分:神经网络
(12)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型
(13)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第二部分:模型评估与选择
(14)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第五部分:数据预处理
├─第一十九讲:特征选择.mp4
(15)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第六部分:支持向量机
(16)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第十部分:集成学习
├─第五十一讲:xgboost2.mp4
├─第四十八讲:Bagging, Boosting, Stacking-1 .mp4
(17)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第四部分:决策树
(18)\(选修)第三部分:概率论基础\第七讲:概率论(一)
├─1.6 概率论1.pptx
├─课程视频  第七讲:概率论(一).mp4
(19)\(选修)第三部分:概率论基础\第九讲:概率论(三)
├─1.8 概率论3.pptx
├─第九讲:概率论(三).mov
(20)\(选修)第三部分:概率论基础\第八讲:概率论(二)
├─1.7 概率论2.pptx
├─课程视频  第八讲:概率论(二) .mp4
(21)\(选修)第三部分:概率论基础\第十讲:概率论(四)
├─第十讲:概率论(四).mov
(22)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础
(23)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量\第五十七讲:主成分分析2
├─12_DimReduct.rar
├─第五十七讲:主成分分析2.mp4
(24)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量\第五十八讲:LDA降维1
├─12_DimReduct.rar
├─第五十八讲:LDA降维1.mp4
(25)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量\第五十六讲:主成分分析
├─12.降维.pptx
├─第五十六讲:主成分分析.mp4
(26)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量\第六十一讲:非线性PCA,流形学习,度量学习2
├─12_DimReduct.rar
├─第六十一讲:非线性PCA,流形学习,度量学习2.mp4
(27)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量\第六十讲:非线性PCA,流形学习,度量学习
├─12_DimReduct.rar
├─第六十讲:非线性PCA,流形学习,度量学习.mp4
(28)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十一讲:回归
├─basic_regression.rar
├─第三十一讲:回归.mp4
(29)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十七讲:自然语言处理
├─Natural Language Processing with Word Embeddings-zh.ipynb
├─第三十七讲:自然语言处理.mp4
(30)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十三讲:模型的保存与恢复
├─模型.rar
├─第三十三讲:模型的保存与恢复 .mp4
(31)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十二讲:过拟合与欠拟合
├─第三十二讲:过拟合与欠拟合.mp4
├─过拟合.rar
(32)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十五讲:使用CNN识别图像2
├─第三十五讲:使用CNN识别图像2.mp4
(33)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十六讲:循环神经网络
├─8.10.RNN.ppt
├─第三十六讲:循环神经网络.mp4
(34)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十四讲: 使用CNN图像识别
├─9_CNN.rar
├─第三十四讲: 使用CNN图像识别.mp4
(35)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十讲:文本分类
├─basic_text_classification.rar
├─第三十讲:文本分类.mp4
(36)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第二十七讲:开源深度学习框架与常见卷积网络模型
├─8.2 深度学习框架与网络模型.ppt
├─第二十七讲:开源深度学习框架与常见卷积网络模型.mp4
(37)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第二十九讲:基本分类(二)
├─第二十九讲:基本分类(二).mp4
(38)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第二十八讲:基本分类(一)
├─classifiction.rar
├─第二十八讲:基本分类(一).mp4
(39)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第二十六讲:卷积神经网络CNN基本原理
├─8.1 卷积神经网络.pptx
├─第二十六讲:卷积神经网络CNN基本原理.mp4
(40)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第四十讲:LSTM例子
├─lstm.rar
├─第四十讲:LSTM例子.mp4
(41)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十一讲:极大似然估计
├─9-1.rar
├─第四十一讲:极大似然估计.mp4
(42)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十三讲:朴素贝叶斯2
├─第四十三讲:朴素贝叶斯2.mp4
(43)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十二讲:朴素贝叶斯分类器
├─native-bay.rar
├─第四十二讲:朴素贝叶斯分类器.mp4
(44)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十五讲:朴素贝叶斯4
├─c4a362742f-hd.mp4
(45)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十六讲:EM算法
├─8aa5e0c985e-hd.mp4
├─9.3 EM期望值最大化.pptx
(46)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十四讲:朴素贝叶斯3
├─9_Baiyes.rar
├─743167deb-hd.mp4
(47)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十一部分:聚类\第五十二讲:k-means聚类
├─11_cluster.rar
├─第五十二讲:k-means聚类.mp4
(48)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一部分:机器学习简介\第一讲:引言、基本术语、假设空间
├─机器学习1.1.pptx
├─第一讲:引言、基本术语、假设空间.mov
(49)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一部分:机器学习简介\第二讲:归纳偏好、发展历程、应用现状
├─机器学习1.2.pptx
├─第二讲:归纳偏好、发展历程、应用现状.mov
(50)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第七部分:神经网络\第二十三讲:神经网络基础知识(
├─第二十三讲:神经网络基础知识 .mp4
(51)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第七部分:神经网络\第二十五讲:神经网络(二)
├─efe0eba55ec64932b565ce99d9f604b2-ff1d271d5c9177d0643854e9b1a94459-hd.mp4
(52)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第七部分:神经网络\第二十四讲:神经网络(一)
├─6712bb01b8744ebea37f58f614a9926d-530dad4b1f5796f30401d4f01cf1055f-sd.mp4
(53)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第一十一讲:逻辑回归(一)
├─第一十一讲:逻辑回归(一).mp4
(54)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第一十二讲:逻辑回归(二)
├─机器学习1.11-逻辑回归1.zip
├─第一十二讲:逻辑回归(二).mp4
(55)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第七讲:线性回归(一)
├─第七讲:线性回归(一).mp4
├─线性回归(一).pptx
(56)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第九讲:线性回归(三)
├─mcxy_ml2_20181030_0.zip.zip
├─第九讲:线性回归(三).mp4
(57)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第八讲:线性回归(二)
├─第八讲:线性回归(二).mp4
├─线性回归(二).zip
(58)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第十讲:线性回归(四)
├─mcxy_ml2_20181030_1.zip
├─第十讲:线性回归(四).mp4
(59)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第二部分:模型评估与选择\第三讲:经验误差与过拟合
├─机器学习1.3.pptx
├─第三讲:经验误差与过拟合.mp4
(60)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第二部分:模型评估与选择\第五讲:评估法代码分析
├─机器学习1.4-1.5-评估方法.pptx
├─第五讲:评估法代码分析.mp4
(61)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第二部分:模型评估与选择\第六讲:性能度量(混淆矩阵 ,准确率,精确度,敏感度,特异度,F1 score)
├─mcxy_ml2_20181016_1.zip
├─第六讲:性能度量(混淆矩阵 ,准确率,精确度,敏感度,特异度,F1 score).mp4
(62)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第二部分:模型评估与选择\第四讲:评估方法(留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型)
├─第四讲:评估方法(留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型).mp4
├─第四讲:评估方法(留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型).zip
(63)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第五部分:数据预处理\第一十七讲:处理缺失数据,处理类别数据(
├─第一十七讲:处理缺失数据,处理类别数据 .mp4
(64)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第五部分:数据预处理\第一十八讲:数据标准化与归一化(
├─机器学习5.1 数据预处理.zip
├─第一十八讲:数据标准化与归一化 .mp4
(65)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第五部分:数据预处理\第二十讲:特征排序,plot_decision_regions函数讲解
├─机器学习5.2 plot_decision_regions.zip
├─第二十讲:特征排序,plot_decision_regions函数讲解 .mp4
(66)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第六部分:支持向量机\第二十一讲:使用支持向量机最大化分类间隔
├─第二十一讲:使用支持向量机最大化分类间隔.mp4
(67)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第六部分:支持向量机\第二十二讲:SVM非线性分类
├─第二十二讲:SVM非线性分类.mp4
(68)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第十部分:集成学习\第五十讲:xgboost例子
├─7_xgboost.py
├─第五十讲:xgboost例子.mp4
(69)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第十部分:集成学习\第四十七讲:集成学习概述
├─9443e356b9c648da94c17d8d55b6d86a-702ed3e2aed75ecf316d2b16f3543a79-hd.mp4
├─ensembling.rar
(70)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第十部分:集成学习\第四十九讲:Bagging, Boosting, Stacking-2
├─10_ensembling.rar
├─第四十九讲:Bagging, Boosting, Stacking-2.mp4
(71)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第四部分:决策树\第一十三讲:划分选择与算法基本思想(一)
├─第一十三讲:划分选择与算法基本思想(一).mp4
(72)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第四部分:决策树\第一十五讲:代码分析与KNN
├─第一十五讲:代码分析与KNN.mp4
(73)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第四部分:决策树\第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述
├─第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述.mp4
├─第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述.zip
(74)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第四部分:决策树\第一十四讲:划分选择与算法基本思想(二)
├─决策树.zip
├─第一十四讲:划分选择与算法基本思想(二).mp4
(75)\(选修)第三部分:概率论基础\第十讲:概率论(四)\概率论4
├─1.9 概率论4.pptx
├─bino.py
├─norm.py
(76)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础\第三讲:线性代数(二)
├─1.2 线性代数2.pptx
├─课程视频 _ 第三讲:线性代数(二).mp4
(77)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础\第二讲:线性代数(一)
├─1.1 线性代数1.pptx
├─课程视频 _ 第二讲:线性代数(一) .mp4
(78)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础\第五讲:线性代数(四)
├─mcxy_ml2_20180911_0.zip
├─课程视频  第五讲:线性代数(四).mp4
(79)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础\第六讲:线性代数(五)
├─mcxy_ml2_20180911_1.zip
├─课程视频  第六讲:线性代数(五).mp4
(80)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础\第四讲:线性代数(三)
├─1.3 线性代数3.pptx
├─课程视频 _ 第四讲:线性代数(三) .mp4



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