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斗学院AI实战教程-专门对就业的课程2021

斗学院AI实战教程-专门对就业的课程2021

资源大小:27.5GB
资源发放:百度网盘
发布日期:19/04/2022
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斗学院AI实战教程-专门对就业的课程2021-1

2021八斗学院AI教程

├─01、最新保姆级计算机视觉学习路线
│    ├─【1】初入人工智能
│    │    ├─PPT
│    │    │            【01】开学典礼.pdf
│    │    │            【02】计算机视觉简介.pdf
│    │    │
│    │    └─视频
│    │                    【1.1】开学典礼.mp4
│    │                    【1.2】初入人工智能.mp4
│    │                    【1.3】机器学习&深度学习.mp4
│    │                    【1.4】计算机视觉.mp4
│    │
│    ├─【2】数学基础&数字图像
│    │    ├─PPT
│    │    │            【03】机器学习涉及的数学基础.pdf
│    │    │            【04】数字图像.pdf
│    │    │
│    │    ├─代码
│    │    │            bilinear  interpolation.py
│    │    │            lenna.png
│    │    │            nearest  interp.py
│    │    │            test_image_gray.py
│    │    │
│    │    └─视频
│    │                    【2.1】数学基础1.mp4
│    │                    【2.2】数学基础2.mp4
│    │                    【2.3】数字图像.mp4
│    │                    【2.4】插值算法.mp4
│    │
│    ├─【3】数字图像&特征提取
│    │    ├─PPT
│    │    │            【05】特征选择与特征提取.pdf
│    │    │
│    │    ├─代码
│    │    │            Histogram  Equalization.py
│    │    │            histogram.py
│    │    │            PCA.py
│    │    │            PCA_numpy.py
│    │    │            PCA_numpy_detail.py
│    │    │            PCA_sklearn.py
│    │    │
│    │    └─视频
│    │                    【3.1】直方图均衡化.mp4
│    │                    【3.2】卷积&滤波.mp4
│    │                    【3.3】特征选择.mp4
│    │                    【3.4】PCA.mp4
│    │
│    ├─【4】边缘检测&相机模型
│    │    ├─PPT
│    │    │            【06】边缘提取.pdf
│    │    │            【07】相机模型.pdf
│    │    │
│    │    ├─代码
│    │    │            canny.py
│    │    │            canny_detail.py
│    │    │            canny_track.py
│    │    │            photo1.jpg
│    │    │            sobel_laplace_canny.py
│    │    │            warpMatrix.py
│    │    │            透视变换.py
│    │    │
│    │    └─视频
│    │                    【4.1】边缘检测.mp4
│    │                    【4.2】canny.mp4
│    │                    【4.3】相机模型.mp4
│    │                    【4.4】透视变换.downloading
│    │
│    ├─【5】立体视觉&图像聚类
│    │    ├─PPT
│    │    │            【08】立体视觉.pdf
│    │    │            【09】点云模型.pdf
│    │    │            【10】图像聚类算法.pdf
│    │    │
│    │    ├─代码
│    │    │            K-Means.py
│    │    │            K-Means_athlete.py
│    │    │            K-Means_RGB.py
│    │    │            密度聚类.py
│    │    │            层次聚类.py
│    │    │
│    │    └─视频
│    │                    【5.1】立体视觉-双目系统.mp4
│    │                    【5.2】点云模型.mp4
│    │                    【5.3】Kmeans.mp4
│    │                    【5.4】层次聚类&密度聚类.mp4
│    │
│    ├─【6】图像滤波&SIFT
│    │    ├─PPT
│    │    │            【11】图像滤波器.pdf
│    │    │            【12】尺度不变特征变换-SIFT.pdf
│    │    │
│    │    ├─代码
│    │    │            iphone1.png
│    │    │            iphone2.png
│    │    │            SIFT_关键点.py
│    │    │            SIFT_特征匹配.py
│    │    │            噪声.py
│    │    │            椒盐噪声.py
│    │    │            高斯噪声.py
│    │    │
│    │    └─视频
│    │                    【6.1】图像噪声.mp4
│    │                    【6.2】图像增强.mp4
│    │                    【6.3】SIFT1.mp4
│    │                    【6.4】SIFT2.mp4
│    │
│    └─【7】OpenCV&深度学习
│            ├─PPT
│            │            【13】OpenCV算法解析.pdf
│            │            【14】深度学习与神经网络.pdf
│            │
│            ├─代码
│            │    │    Hash.py
│            │    │    lenna.png
│            │    │    lenna_noise.png
│            │    │    ransac.py
│            │    │
│            │    └─最小二乘法
│            │                    Least  squares.py
│            │                    train_data.csv
│            │
│            └─视频
│                            【7.1】OpenCV&最小二乘法.mp4
│                            【7.2】Ransac.mp4
│                            【7.3】哈希算法.mp4
│                            【7.4】神经网络.mp4

├─【实战】主流深度学习框架
│    ├─【PPT】随堂课程
│    │            从零开始训练网络.pptx
│    │            卷积神经网络.pptx
│    │            深度学习开源框架.pptx
│    │
│    ├─【代码】配套案例
│    │            代码(解压密码:badouai)深度学习.zip
│    │            代码(解压密码:badouai)(卷积神经网络).zip
│    │
│    └─【视频】深度学习框架
│                    从零开始训练网络01.mp4
│                    从零开始训练网络02.mp4
│                    从零开始训练网络03.mp4
│                    从零开始训练网络04.mp4
│                    卷积神经网络04.mp4
│                    推理和训练.mp4
│                    深度学习开源框架.mp4
│                    深度学习开源框架01.mp4
│                    深度学习开源框架02.mp4
│                    深度学习开源框架03.mp4

├─【实战】入门图像识别
│    ├─【PPT】随堂课程
│    │    │    【13】OpenCV算法解析.pptx
│    │    │    【14】深度学习与神经网络.pptx
│    │    │
│    │    ├─图像识别-01  PPT  01-2
│    │    │            【19】图像识别.pptx
│    │    │
│    │    └─图像识别0203-PPT0203-2
│    │                    【19】图像识别.pdf
│    │                    【20】物体检测.pdf
│    │
│    ├─【代码】配套案例
│    │    │    DCT.py
│    │    │    Hash.py
│    │    │    Hash_all.py
│    │    │    Hash_素材生成.py
│    │    │    lenna_noise.png
│    │    │    PHash.py
│    │    │    ransac.py
│    │    │
│    │    ├─图像识别-01代码01-1
│    │    │    │    AlexNet-Keras-master.rar
│    │    │    │    train.zip
│    │    │    │
│    │    │    ├─Cifar
│    │    │    │            cifar-10.py
│    │    │    │            Cifar10_data.py
│    │    │    │
│    │    │    └─VGG16-tensorflow
│    │    │                    demo.py
│    │    │                    synset.txt
│    │    │                    utils.py
│    │    │
│    │    ├─图像识别0203-代码0203-1
│    │    │    ├─inceptionV3_tf
│    │    │    │            elephant.jpg
│    │    │    │            inceptionV3.py
│    │    │    │            inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
│    │    │    │
│    │    │    ├─mobilenet
│    │    │    │            elephant.jpg
│    │    │    │            mobilenet.py
│    │    │    │            mobilenet_1_0_224_tf.h5
│    │    │    │
│    │    │    └─resnet50_tf
│    │    │                    bike.jpg
│    │    │                    elephant.jpg
│    │    │                    resnet50.py
│    │    │                    resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
│    │    │
│    │    └─最小二乘法
│    │                    Least  squares.py
│    │                    train_data.csv
│    │
│    └─【视频】图像识别
│                    CNN图像识别01.mp4
│                    CNN图像识别02.mp4
│                    CNN图像识别03.mp4
│                    OpenCV  .mp4
│                    RANSAC.mp4
│                    哈希算法.mp4
│                    最小二乘法  .mp4
│                    深度学习与神经网络.mp4

├─【实战】最火的行人目标检测
│            yolo3-tensorflow-master.rar
│            公开课-yolo.pdf
│            最火的车辆行人检测.mp4

├─【必备】AI电子书籍
│            2019人工智能发展报告.pdf
│            LDA漫游指南.pdf
│            Learning  From  Data_低配版.pdf
│            OpenCV-contrib  modules中文教程抢鲜版.pdf
│            Python视觉实战项目52讲.pdf
│            Pytorch常用函数手册.pdf
│            《统计学习方法》第2版课件.zip
│            动手学深度学习.pdf
│            南瓜书.pdf
│            吴恩达资料.txt
│            推荐系统实践.pdf
│            支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)LaTeX最新版_2015.1.9.pdf
│            数学之美第2版.zip
│            机器人建模和控制@www.java1234.com.pdf
│            机器学习[西瓜书].zip
│            机器学习实战.pdf
│            深度学习(花书).pdf
│            百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf
│            科来网络通讯协议图.pdf
│            程序员的数学1.pdf
│            程序员的数学2-概率统计  ,平冈和幸,(日)堀玄著  ,P406.pdf
│            程序员的数学3-线性代数.pdf
│            算法新解-刘新宇.pdf
│            统计学习方法.zip
│            统计学习方法(李航).pdf
│            西瓜书.pdf
│            项亮-推荐系统实践.pdf

├─【讲座  】  最落地的图像识别实践案例
│    │    公开课-卷积神经网络.pdf
│    │    最落地的图像识别案例.mp4
│    │
│    └─代码
│                    AlexNet-Keras-master.zip
│                    last1.h5
│                    readme.txt
│                    train.zip

├─【讲座】BERT大家族讲解(论文、代码、PPT)
│    │    BERT大家族讲解讲座回放.mp4
│    │
│    └─公开课-论文&代码&课件
│                    albert.pdf
│                    bert  family.pptx
│                    BERT.pdf
│                    diy_bert.py
│                    elmo.pdf
│                    ernie-baidu.pdf
│                    ernie-qinghua.pdf
│                    gpt.pdf
│                    gpt2.pdf
│                    gpt3.pdf
│                    nezha.pdf
│                    roberta.pdf
│                    spanBert.pdf
│                    t5.pdf
│                    transformer-xl.pdf
│                    unilm.pdf
│                    xlnet.pdf

├─【讲座】NLP少样本困境破局之道–文本增强
│    │    文本增强.mp4
│    │
│    └─论文&课程PPT
│                    cbert.pdf
│                    Contextual  augment.pdf
│                    EDA.pdf
│                    LAMBADA.pdf
│                    UDA.pdf
│                    文本增强公开课.pptx

├─【讲座】从0到1带你构建知识图谱
│    │    kgqa_base_on_sentence_match.rar
│    │    从0到1带你构建知识图谱.mp4
│    │    知识图谱公开课.pptx
│    │
│    └─知识图谱论文资源
│                    0643.pdf
│                    12484-55980-1-PB  (1).pdf
│                    12484-55980-1-PB.pdf
│                    1606.04422.pdf
│                    1709.05453.pdf
│                    1711.04071.pdf
│                    1804.08217.pdf
│                    1811.00146.pdf
│                    1902.10197.pdf
│                    1904.09223.pdf
│                    1905.07129.pdf
│                    1906.05317.pdf
│                    1907.12412.pdf
│                    1909.01066.pdf
│                    1909.04164.pdf
│                    1909.05311.pdf
│                    1909.05855.pdf
│                    1909.08402.pdf
│                    1911.06136.pdf
│                    1911.07132.pdf
│                    1911.12753.pdf
│                    1912.00147.pdf
│                    1912.07491.pdf
│                    1912.09637.pdf
│                    2001.00461.pdf
│                    2002.00388  .pdf
│                    2002.00388.pdf
│                    2003.02320.pdf
│                    2005.00206.pdf
│                    2009.02252v1.pdf
│                    2107.13349.pdf
│                    2107.13715.pdf
│                    3394486.3403323.pdf
│                    C16-1062.pdf
│                    cikm_2020_sun.pdf
│                    D16-1245.pdf
│                    D17-1123.pdf
│                    EMNLP-TACL5.pdf
│                    N18-2108.pdf
│                    P19-1226.pdf
│                    query2box_reasoning_over_knowl  (1).pdf
│                    query2box_reasoning_over_knowl.pdf
│                    scarlini_etal_aaai2020.pdf
│                    知识图谱表示学习综述.pptx

├─【讲座】彻底搞懂  Google  bert  模型
│            attention  is  all  you  need.pdf
│            BERT.pdf
│            bert介绍.pptx
│            diy_bert.py
│            R-bert关系抽取.pdf
│            sentence  bert.pdf
│            彻底搞懂  Google  bert  模型.mp4

└─【讲座】无中生有,fake图像!
├─【PPT】随堂课程
│            公开课-生成模型.pdf

├─【代码】配套案例
│            「随堂代码」GAN_minist.py

└─【视频】生成模型
无中生有,fake图像.mp4

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发布日期:19/04/2022

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