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人工智能方向名企NLP第4期,视频+资料百度云 价值10800元(更新第7期)

人工智能方向名企NLP第4期,视频+资料百度云 价值10800元(更新第7期)

资源大小:68.9GB
资源发放:百度网盘
更新时间:28/10/2022
发布日期:28/10/2022
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人工智能方向名企NLP第4期,视频+资料百度云 价值10800元(更新第7期)-1
本套课程(开课吧+后厂理工学院)人工智能方向名企NLP第004期,人工只能核心能力培养计划,课程官方售价10800元,课程主要知识点包括基于大规模预训练模型的机器阅读理解、企业级任务型对话机器人、数据分析与Python程序设计基础、数据分析与Python程序设计基础等,改变以往传统式单一知识点的授课模式,除讲授理论知识的强化学习外,结合实战项目,确保提升学员真正的产业实践能力,达到一线企业核心岗位要求,课程文件大小共计52.90G,文章底部附下载地址。

2022-7-23更新人工智能核心能力培养计划007期,本次更新共分为14个大的章节,文件大小共计14.65G。

人工智能方向名企NLP第4期,视频+资料百度云 价值10800元(更新第7期)-2

人工智能方向名企NLP第004期 视频截图

人工智能方向名企NLP第4期,视频+资料百度云 价值10800元(更新第7期)-3

人工智能方向名企NLP第004期 视频截图

第004期第007期
V-3520:开课吧人工智能方向名企NLP第004期2021年1月
    ├─01-核心能力提升班自然语言处理方向004期
    │  ├─1.1 语言模型与语法树
    │  │  │  1-语言模型与语法树.mp4
    │  │  │  assignment-01-optional-pattern-match.ipynb
    │  │  │  Assignment-01.ipynb
    │  │  │  Lecture-1.pptx
    │  │  │  lesson_1class.ipynb
    │  │  │  sqlResult_1558435.zip
    │  │  │  优秀作业推荐-核心lesson01-吴20200829.rar
    │  │  │  数据集二.txt
    │  │  │  
    │  │  └─作业数据集
    │  │          movie_comments.csv
    │  │          train.txt.gz
    │  │          
    │  ├─10.1 CNN卷积神经网络
    │  │  │  10-CNN卷积神经网络.mp4
    │  │  │  lecture-10.pdf
    │  │  │  
    │  │  └─homework
    │  │          1_LeNet.ipynb
    │  │          2_AlexNet.ipynb
    │  │          3_Pairwise_test.ipynb
    │  │          
    │  ├─11.1 RNN循环神经网络
    │  │  │  11-RNN循环神经网络.mp4
    │  │  │  lecture-11.pdf
    │  │  │  
    │  │  └─homework11
    │  │          11_lesson.ipynb
    │  │          
    │  ├─12.1 Transformer与BERT,大规模预训练问题
    │  │      12-Transformer与BERT,大规模预训练问题.mp4
    │  │      lecture-12.pdf
    │  │      
    │  ├─13.1 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成
    │  │      13-面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.mp4
    │  │      lecture-13.pptx
    │  │      seq2seq_chatbot.ipynb
    │  │      
    │  ├─14.1 高级人工智能知识
    │  │  │  14-高级人工智能知识.mp4
    │  │  │  lecture-14.pptx
    │  │  │  
    │  │  └─Assignment14
    │  │      │  Assignment14.ipynb
    │  │      │  debug.log
    │  │      │  result.txt
    │  │      │  tang.npz
    │  │      │  
    │  │      ├─.ipynb_checkpoints
    │  │      │      Assignment14-checkpoint.ipynb
    │  │      │      result-checkpoint.txt
    │  │      │      
    │  │      └─checkpoints
    │  ├─2.1 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策
    │  │      2-爬虫、搜索引擎与自动路径决策.mp4
    │  │      Assignment_02.ipynb
    │  │      Lecture_02.ipynb
    │  │      Lecture_2 copy.pptx
    │  │      Lecture_2.pptx
    │  │      优秀作业.docx
    │  │      
    │  ├─3.1 动态规划与编辑距离
    │  │      3-动态规划与编辑距离.mp4
    │  │      article_9k.txt
    │  │      Assignment_3.ipynb
    │  │      Lecture_3.ipynb
    │  │      Lecture_3_new.pptx
    │  │      核心课lesson03优秀作业-吴.rar
    │  │      
    │  ├─4.1 自然语言理解初步
    │  │      4-自然语言理解初步.mp4
    │  │      Assignment_4.ipynb
    │  │      Lecture_3.ipynb
    │  │      核心Lesson04优秀作业_wu20200923.rar
    │  │      第四课 copy.pptx
    │  │      第四课.pptx
    │  │      
    │  ├─5.1 经典机器学习一
    │  │      5-经典机器学习一.mp4
    │  │      lecture5-zhang(1).pdf
    │  │      核心优秀作业5-15642734133.zip
    │  │      核心优秀作业5-18511858245.zip
    │  │      
    │  ├─6.1 深度学习
    │  │      6-深度学习.mp4
    │  │      lecture6.pptx
    │  │      
    │  ├─7.1 经典机器学习二
    │  │      7-经典机器学习二.mp4
    │  │      lecture7.pdf
    │  │      神经网络工具代码的github地址.docx
    │  │      
    │  ├─8.1 经典机器学习三:非监督、 半监督、主动学习
    │  │      8-经典机器学习三:非监督、半监督、主动学习.mp4
    │  │      lecture-8-课后.pptx
    │  │      lecture-8.pptx
    │  │      
    │  └─9.1 word2vec
    │      │  9-word2vec.mp4
    │      │  lecture-9(1).pptx
    │      │  lecture-9(2).pptx
    │      │  
    │      └─lesson9
    │              homework.ipynb
    │              
    ├─02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目一
    │  ├─1.1 项目导论与中文 词向量实践
    │  │  │  名企lesson01优秀作业推荐-吴.rar
    │  │  │  导师班4期lecture-week1.pdf
    │  │  │  导师班4期week1课后有笔记.pdf
    │  │  │  课上代码Lecture1(1).ipynb
    │  │  │  项目导论与中文词向量实践.mp4
    │  │  │  
    │  │  └─week1-homework
    │  │      │  .DS_Store
    │  │      │  homework-week1要求.md
    │  │      │  
    │  │      └─utils
    │  │              build_w2v.py
    │  │              dataset_split.py
    │  │              data_reader.py
    │  │              data_utils.py
    │  │              preprocess.py
    │  │              tokenizer.py
    │  │              __init__.py
    │  │              
    │  ├─2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建
    │  │  │  2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建.mp4
    │  │  │  Lecture2(1).ipynb
    │  │  │  导师4期lecture-week2-课前.pdf
    │  │  │  导师4期lecture-week2-课后有笔记.pdf
    │  │  │  朱毅优秀作业1.zip
    │  │  │  李玉俊.zip
    │  │  │  王浩然.zip
    │  │  │  
    │  │  └─homework-week2
    │  │      │  .DS_Store
    │  │      │  homework-week2要求.md
    │  │      │  
    │  │      └─seq2seq_tf2
    │  │          │  .DS_Store
    │  │          │  batcher.py
    │  │          │  train_eval_test.py
    │  │          │  train_helper.py
    │  │          │  __init__.py
    │  │          │  
    │  │          ├─bin
    │  │          │      main.py
    │  │          │      __init__.py
    │  │          │      
    │  │          ├─decoders
    │  │          │      rnn_decoder.py
    │  │          │      __init__.py
    │  │          │      
    │  │          ├─encoders
    │  │          │      rnn_encoder.py
    │  │          │      __init__.py
    │  │          │      
    │  │          └─models
    │  │                  sequence_to_sequence.py
    │  │                  __init__.py
    │  │                  
    │  ├─3.1 NLG过程的优化与项目Inference
    │  │  │  3.1 NLG过程的优化与项目Inference.mp4
    │  │  │  lecture-3(1).ipynb
    │  │  │  名企Lesson03优秀作业_wu20200923.rar
    │  │  │  导师班4期week3课前.pdf
    │  │  │  导师班4期week3课后有笔记.pdf
    │  │  │  
    │  │  └─homework-3
    │  │      │  .DS_Store
    │  │      │  homework-week3要求.md
    │  │      │  
    │  │      ├─seq2seq_tf2
    │  │      │  │  .DS_Store
    │  │      │  │  batcher.py
    │  │      │  │  eval.py
    │  │      │  │  test_helper.py
    │  │      │  │  train_eval_test.py
    │  │      │  │  train_helper.py
    │  │      │  │  __init__.py
    │  │      │  │  
    │  │      │  ├─bin
    │  │      │  │      main.py
    │  │      │  │      __init__.py
    │  │      │  │      
    │  │      │  ├─decoders
    │  │      │  │      .DS_Store
    │  │      │  │      rnn_decoder.py
    │  │      │  │      __init__.py
    │  │      │  │      
    │  │      │  ├─encoders
    │  │      │  │      .DS_Store
    │  │      │  │      rnn_encoder.py
    │  │      │  │      __init__.py
    │  │      │  │      
    │  │      │  └─models
    │  │      │          .DS_Store
    │  │      │          sequence_to_sequence.py
    │  │      │          __init__.py
    │  │      │          
    │  │      └─utils
    │  │              .DS_Store
    │  │              build_w2v.py
    │  │              dataset_split.py
    │  │              data_reader.py
    │  │              data_utils.py
    │  │              io_utils.py
    │  │              log_utils.py
    │  │              new.py
    │  │              preprocess.py
    │  │              tokenizer.py
    │  │              __init__.py
    │  │              
    │  ├─4.1 OOV和Word-repetition问题的改进
    │  │  │  4.1 OOV和Word-repetition问题的改进.mp4
    │  │  │  lecture-4(1).ipynb
    │  │  │  名企Lesson04优秀作业_wu20200923.rar
    │  │  │  导师班4期week4课前.pdf
    │  │  │  导师班4期week4课后有笔记.pdf
    │  │  │  
    │  │  └─homework-4
    │  │      │  .DS_Store
    │  │      │  homework-week4要求.md
    │  │      │  
    │  │      ├─seq2seq_pgn_tf2
    │  │      │  │  .DS_Store
    │  │      │  │  batcher.py
    │  │      │  │  eval.py
    │  │      │  │  test_helper.py
    │  │      │  │  train_eval_test.py
    │  │      │  │  train_helper.py
    │  │      │  │  __init__.py
    │  │      │  │  
    │  │      │  ├─bin
    │  │      │  │      main.py
    │  │      │  │      __init__.py
    │  │      │  │      
    │  │      │  ├─decoders
    │  │      │  │      .DS_Store
    │  │      │  │      rnn_decoder.py
    │  │      │  │      __init__.py
    │  │      │  │      
    │  │      │  ├─encoders
    │  │      │  │      .DS_Store
    │  │      │  │      rnn_encoder.py
    │  │      │  │      __init__.py
    │  │      │  │      
    │  │      │  ├─models
    │  │      │  │      .DS_Store
    │  │      │  │      pgn.py
    │  │      │  │      __init__.py
    │  │      │  │      
    │  │      │  └─utils
    │  │      │      │  decoding.py
    │  │      │      │  losses.py
    │  │      │      │  
    │  │      │      └─__pycache__
    │  │      │              decoding.cpython-36.pyc
    │  │      │              decoding.cpython-37.pyc
    │  │      │              losses.cpython-36.pyc
    │  │      │              losses.cpython-37.pyc
    │  │      │              
    │  │      └─utils
    │  │              .DS_Store
    │  │              build_w2v.py
    │  │              dataset_split.py
    │  │              data_reader.py
    │  │              data_utils.py
    │  │              io_utils.py
    │  │              log_utils.py
    │  │              new.py
    │  │              preprocess.py
    │  │              tokenizer.py
    │  │              __init__.py
    │  │              
    │  ├─5.1 基于Transformer特征提取器的改进
    │  │      5.1 基于Transformer特征提取器的改进.mp4
    │  │      homework-week5(1).md
    │  │      lecture5课上代码.ipynb
    │  │      名企Lesson05优秀作业_wu20201009.rar
    │  │      导师班4期week5课前.pdf
    │  │      导师班4期week5课后有笔记.pdf
    │  │      
    │  ├─6.1 BERT在抽取式任务中的效果
    │  │      6.1 BERT在抽取式任务中的效果.mp4
    │  │      homework-week6(1).md
    │  │      sentiment_bert_pytorch(1).ipynb
    │  │      名企Lesson06优秀作业_wu20201013.rar
    │  │      导师4期lecture-week6课前.pdf
    │  │      导师4期lecture-week6课后有笔记.pdf
    │  │      
    │  ├─7.1 预训练模型在摘要任务中的改进
    │  │      7.1 预训练模型在摘要任务中的改进.mp4
    │  │      homework-week7(1).md
    │  │      优秀作业.rar
    │  │      导师班4期week7课前.pdf
    │  │      导师班4期week7课后有笔记.pdf
    │  │      
    │  └─8.1 项目总结与回顾
    │          8.1 项目总结与回顾.mp4
    │          homework-week8(1).md
    │          名企Lesson08优秀作业.rar
    │          导师班4期week8课前.pdf
    │          导师班4期week8课后有笔记.pdf
    │          
    ├─03-基于大规模预训练模型的机器阅读理解-项目二
    │  ├─1.1 机器阅读理解发展及任务解析
    │  │  │  1-机器阅读理解发展及任务解析.mp4
    │  │  │  dureader.txt
    │  │  │  homework1.ipynb
    │  │  │  homework_01_说明.txt
    │  │  │  ingetrated_stopwords.txt
    │  │  │  lesson_01_mark.pptx
    │  │  │  squad.txt
    │  │  │  
    │  │  ├─datas
    │  │  │      dev-v1.1.json
    │  │  │      dev-v2.0.json
    │  │  │      dureader_robust-data.tar.gz
    │  │  │      dureader_robust-test1.tar.gz
    │  │  │      dureader_robust-test2.tar.gz
    │  │  │      sampledata.tar.gz
    │  │  │      train-v1.1.json
    │  │  │      train-v2.0.json
    │  │  │      
    │  │  └─tfidf_practice
    │  │      │  README.md
    │  │      │  tffidf_practice.py
    │  │      │  
    │  │      ├─datas
    │  │      │  ├─input
    │  │      │  │  ├─dureader_robust
    │  │      │  │  │      test1.json
    │  │      │  │  │      train.json
    │  │      │  │  │      
    │  │      │  │  └─SQuAD
    │  │      │  │          dev-v1.1.json
    │  │      │  │          dev-v2.0.json
    │  │      │  │          train-v1.1.json
    │  │      │  │          train-v2.0.json
    │  │      │  │          
    │  │      │  └─output
    │  │      │      ├─dureader_robust
    │  │      │      │      dr_tf.json
    │  │      │      │      dr_tfidf.json
    │  │      │      │      
    │  │      │      └─SQuAD
    │  │      │              SQuAD_tf.json
    │  │      │              SQuAD_tfidf.json
    │  │      │              
    │  │      └─nlp_source
    │  │              baidu_stopwords.txt
    │  │              
    │  ├─2.1 常见机器阅读理解模型(一)
    │  │  │  2-常见机器阅读理解模型(一).mp4
    │  │  │  homework_02_说明.txt
    │  │  │  lesson_02_mark.pptx
    │  │  │  main.py
    │  │  │  preprocess.py
    │  │  │  
    │  │  └─homework_02_code
    │  │      └─homework_02_code
    │  │          └─BiDAF_tf2
    │  │              │  data_io.py
    │  │              │  main.py
    │  │              │  preprocess.py
    │  │              │  
    │  │              ├─data
    │  │              │  └─squad
    │  │              │          dev-v1.1.json
    │  │              │          train-v1.1.json
    │  │              │          
    │  │              ├─layers
    │  │              │  │  attention.py
    │  │              │  │  highway.py
    │  │              │  │  merge.py
    │  │              │  │  similarity.py
    │  │              │  │  span.py
    │  │              │  │  __init__.py
    │  │              │  │  
    │  │              │  └─__pycache__
    │  │              │          attention.cpython-36.pyc
    │  │              │          attention.cpython-37.pyc
    │  │              │          highway.cpython-36.pyc
    │  │              │          highway.cpython-37.pyc
    │  │              │          merge.cpython-36.pyc
    │  │              │          merge.cpython-37.pyc
    │  │              │          similarity.cpython-36.pyc
    │  │              │          similarity.cpython-37.pyc
    │  │              │          span.cpython-36.pyc
    │  │              │          span.cpython-37.pyc
    │  │              │          __init__.cpython-36.pyc
    │  │              │          __init__.cpython-37.pyc
    │  │              │          
    │  │              └─__pycache__
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    │  │                      data_io.cpython-37.pyc
    │  │                      preprocess.cpython-36.pyc
    │  │                      preprocess.cpython-37.pyc
    │  │                      
    │  ├─3.1 常见机器阅读理解模型(二)
    │  │  │  3-常见机器阅读理解模型(二).mp4
    │  │  │  BiDAF_pytorch参考代码.rar
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    │  │  │  BiDAF_torch.ipynb
    │  │  │  data_io.py
    │  │  │  homework_03_说明.txt
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    │  │  │  main.py
    │  │  │  preprocess.py
    │  │  │  运行截图.png
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    │  │  └─layers
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    │  │      │  
    │  │      └─__pycache__
    │  │              attention.cpython-37.pyc
    │  │              highway.cpython-37.pyc
    │  │              merge.cpython-37.pyc
    │  │              similarity.cpython-37.pyc
    │  │              span.cpython-37.pyc
    │  │              __init__.cpython-37.pyc
    │  │              
    │  ├─4.1 BERT与机器阅读理解
    │  │  │  4-BERT与机器阅读理解.mp4
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    │  │  │  bert-start.png
    │  │  │  data_io.py
    │  │  │  extract_features.py
    │  │  │  homework_04_说明.txt
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    │  │  │  main.py
    │  │  │  practice.py
    │  │  │  preprocess.py
    │  │  │  README.md
    │  │  │  word_embedding_1.png
    │  │  │  word_embedding_2.png
    │  │  │  word_embedding_3.png
    │  │  │  word_embedding_4.png
    │  │  │  word_embedding_5.png
    │  │  │  阅读理解项目lesson04优秀作业.rar
    │  │  │  
    │  │  └─layers
    │  │      │  attention.py
    │  │      │  attention_teacher.py
    │  │      │  highway.py
    │  │      │  merge.py
    │  │      │  similarity.py
    │  │      │  span.py
    │  │      │  __init__.py
    │  │      │  
    │  │      └─__pycache__
    │  │              attention.cpython-36.pyc
    │  │              attention.cpython-37.pyc
    │  │              highway.cpython-36.pyc
    │  │              highway.cpython-37.pyc
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    │  │              merge.cpython-37.pyc
    │  │              similarity.cpython-36.pyc
    │  │              similarity.cpython-37.pyc
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    │  │              span.cpython-37.pyc
    │  │              __init__.cpython-36.pyc
    │  │              __init__.cpython-37.pyc
    │  │              
    │  ├─5.1 BERT的模型变体
    │  │      5-BERT的模型变体.mp4
    │  │      homework_05.txt
    │  │      lesson_05.pptx
    │  │      modeling.py
    │  │      XLNET分析.docx
    │  │      阅读理解项目lesson05优秀作业.rar
    │  │      
    │  ├─6.1 其它阅读理解相关模型
    │  │      6-其它阅读理解相关模型.mp4
    │  │      6作业讲解.pdf
    │  │      lesson_06.pptx
    │  │      lesson_06_codes.rar
    │  │      lesson_06_homework.txt
    │  │      简答题.docx
    │  │      罗建军_机器阅读理解week6作业.docx
    │  │      
    │  ├─7.1 模型集成与部署
    │  │  │  7-模型集成与部署.mp4
    │  │  │  7作业讲解.pdf
    │  │  │  ensemble.py
    │  │  │  lesson_07.pptx
    │  │  │  lesson_07_code.rar
    │  │  │  lesson_07_homework.txt
    │  │  │  week7_笔记_田子敬.docx
    │  │  │  第七章笔记-黄苛.docx
    │  │  │  
    │  │  └─mq_week7_杜宇鹏
    │  │          ensemble.py
    │  │          
    │  └─8.1 项目总结
    │      │  6作业讲解.pdf
    │      │  7作业讲解.pdf
    │      │  8-项目总结.mp4
    │      │  homework_lesson_08.txt
    │      │  lesson_08_mark.pptx
    │      │  名企班-week8-潘维维(学习笔记).pdf
    │      │  名企班-司德谭-week8.txt
    │      │  截屏2020-12-27下午5.35.10.png
    │      │  截屏2020-12-27下午9.08.51.png
    │      │  机器阅读理解总结_Lesson8_王皓.pdf
    │      │  
    │      ├─homework08
    │      │      dureader robust训练过程1.png
    │      │      dureader robust训练过程2.png
    │      │      homework08简答题.docx
    │      │      
    │      └─风老师项目总结资料
    │              requirements.txt
    │              作业报错解决.txt
    │              简历里项目怎么写.txt
    │              阅读理解应用流程.pptx
    │              
    ├─04-企业级任务型对话机器人-项目三
    │  ├─1.1 智能对话系统导论
    │  │      1-Conversational-AI-Overview(1).pdf
    │  │      1-智能对话系统导论.mp4
    │  │      Course 1 - HW - Black.pdf
    │  │      week 1 作业.docx
    │  │      
    │  ├─10.1 端到端的对话系统和智能对话系统在工业中
    │  │  │  10-端到端的对话系统和智能对话系统在工业中.mp4
    │  │  │  8-Conversational-AI-in-Industry-and-Interview.pdf
    │  │  │  AI面试内参.pdf
    │  │  │  张佶-多语言阿里小蜜.pdf
    │  │  │  
    │  │  └─paper
    │  │          .DS_Store
    │  │          02_pd_env_17oct2018_module_1_tool_for_change_181016cs.pdf
    │  │          Multi-lingual Intent Detection and Slot Filling in a Joint BERT-based Model.pdf
    │  │          MultiWOZ - A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset for Task-Oriented Dialogue Modelling.pdf
    │  │          Neural Approaches to Conversational AI.pdf
    │  │          SCALABLE MULTI-DOMAIN DIALOGUE STATE TRACKING.pdf
    │  │          Slot-Gated Modeling for Joint Slot Filling and Intent Prediction.pdf
    │  │          Stylistic Control for Neural Natural Language Generation.pdf
    │  │          Template Guided Text Generation for Task-Oriented Dialogue.pdf
    │  │          The Design and Implementation of XiaoIce-an Empathetic Social Chatbot.pdf
    │  │          TRADE.pdf
    │  │          [0]Recent-Advances-and-Challenges-in-Task-oriented-Dialog-Systems.pdf
    │  │          [10] The dialog state tracking challenge.pdf
    │  │          [11] Learning end-to-end goal-oriented dialog..pdf
    │  │          [12] Building a conversational agent overnight with dialogue self-play.pdf
    │  │          [14] Convolutional neural network based triangular crf for joint intent detection and slot filling..pdf
    │  │          [15] A bi-model based rnn semantic frame parsing model for intent detection and slot filling..pdf
    │  │          [16] The second dialog state tracking challenge. .pdf
    │  │          [17] Towards an automatic turing test Learning to evaluate dialogue responses.pdf
    │  │          [18] Ruber- An unsupervised method for automatic evaluation of open-domain dialog systems.pdf
    │  │          [19] MultiWOZ - A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset for Task-Oriented Dialogue Modelling.pdf
    │  │          [1] Docchat- An information retrieval approach for chatbot engines using unstructured documents.pdf
    │  │          [20] Deep reinforcement learning for dialogue generation.pdf
    │  │          [21] Partially observable Markov decision processes for spoken dialog systems.pdf
    │  │          [22] Coqa- A conversational question answering challenge.pdf
    │  │          [23] Learning discourse-level diversity for neural dialog models using conditional variational autoencoders.pdf
    │  │          [24] Mojitalk Generating emotional responses at scale.pdf
    │  │          [25] Assigning Personality_Profile to a Chatting Machine for Coherent Conversation Generation..pdf
    │  │          [26] Personalizing Dialogue Agents I have a dog, do you have pets too.pdf
    │  │          [27] Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention..pdf
    │  │          [28] Global-to-local Memory Pointer Networks for Task-Oriented Dialogue..pdf
    │  │          [2] An Information Retrieval Approach to Short Text Conversation.pdf
    │  │          [31] BBQ-networks- Efficient exploration in deep reinforcement learning for task-oriented dialogue systems.pdf
    │  │          [32] A network-based end-to-end trainable task-oriented dialogue system..pdf
    │  │          [33] Sequicity- Simplifying task-oriented dialogue systems with single sequence-to-sequence architectures.pdf
    │  │          [34] Towards End-to-End Learning for Dialog State Tracking and Management using Deep Reinforcement Learning.pdf
    │  │          [35] Deep dyna-q Integrating planning for task-completion dialogue policy learning.pdf
    │  │          [36] Towards end-to-end reinforcement learning of dialogue agents for information access..pdf
    │  │          [37] Curate and Generate A Corpus and Method for Joint Control of Semantics and Style in Neural NLG.pdf
    │  │          [38] Few-Shot Text Classification with Induction Network.pdf
    │  │          [39] Diverse few-shot text classification with multiple metrics..pdf
    │  │          [3] An Ensemble of Retrieval-Based and Generation-Based Human-Computer Conversation Systems..pdf
    │  │          [40] Deep recurrent q-learning for partially observable mdps.pdf
    │  │          [41]A Fast and Robust BERT-based Dialogue State Tracker for Schema-Guided Dialogue Dataset.pdf
    │  │          [42]A SIMPLE BUT EFFECTIVE BERT MODEL FOR DIALOG STATE TRACKING ON RESOURCE-LIMITED SYSTEMS.pdf
    │  │          [43]A User Simulator for Task-Completion Dialogues.pdf
    │  │          [44]Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling.pdf
    │  │          [45]BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling.pdf
    │  │          [46]BERT-DST- Scalable End-to-End Dialogue State Tracking with Bidirectional Encoder Representations from Transformer.pdf
    │  │          [47]CrossWOZ.pdf
    │  │          [48]Dialog State Tracking.pdf
    │  │          [49]dst-overview.pdf
    │  │          [4] Exemplar encoder-decoder for neural conversation generation.pdf
    │  │          [50]How to Build User Simulators to Train RL-based Dialog Systems.pdf
    │  │          [5]  chat- A sequence to sequence and rerank based chatbot engine[C]__Proceedings of the 55th Ann.pdf
    │  │          [7] Multi-view response selection for human-computer conversation.pdf
    │  │          [8] Multi-turn response selection for chatbots with deep attention matching network.pdf
    │  │          
    │  ├─2.1 使用 RASA 制作你的第一个对话机器人
    │  │      2-RASA-ChatBot-Framework (1).pdf
    │  │      2-RASA-ChatBot-Framework(1).pdf
    │  │      2-使用RASA制作你的第一个对话机器人.mp4
    │  │      week 2 (1).docx
    │  │      week 2.docx
    │  │      名企班-week2-陈国旗–rasa总结.pdf
    │  │      对话项目lesson02优秀作业.rar
    │  │      
    │  ├─3.1 深入 RASA 源码和定制化你的对话机器人
    │  │      3-Dive-Into-RASA-and-Customerize-Your-ChatBot (1).pdf
    │  │      3-Dive-Into-RASA-and-Customerize-Your-ChatBot.pdf
    │  │      3-深入RASA源码和定制化你的对话机器人.mp4
    │  │      截屏2021-01-08 上午11.28.27.png
    │  │      
    │  ├─4.1 代码课-基于 rasa 做 KBQA
    │  │  │  4-代码课-基于rasa做KBQA.mp4
    │  │  │  
    │  │  ├─cdss
    │  │  │  │  actions.py
    │  │  │  │  chatito.md
    │  │  │  │  config.yml
    │  │  │  │  credentials.yml
    │  │  │  │  domain.yml
    │  │  │  │  endpoints.yml
    │  │  │  │  rasa常用命令.md
    │  │  │  │  readme.docx
    │  │  │  │  __init__.py
    │  │  │  │  
    │  │  │  ├─data
    │  │  │  │  │  nlu.md
    │  │  │  │  │  stories.md
    │  │  │  │  │  
    │  │  │  │  ├─jieba_userdict
    │  │  │  │  │      Departments_dic.txt
    │  │  │  │  │      Diseases_dic.txt
    │  │  │  │  │      Drugs_dic.txt
    │  │  │  │  │      Foods_dic.txt
    │  │  │  │  │      Symptoms_dic.txt
    │  │  │  │  │      
    │  │  │  │  └─medical
    │  │  │  │      └─lookup
    │  │  │  │              Departments.txt
    │  │  │  │              Diseases.txt
    │  │  │  │              Drugs.txt
    │  │  │  │              Foods.txt
    │  │  │  │              Symptoms.txt
    │  │  │  │              
    │  │  │  ├─graph_database
    │  │  │  ├─models
    │  │  │  └─tests
    │  │  └─process_data
    │  │          create_graph.py
    │  │          drugs.csv
    │  │          medical.json
    │  │          producers.csv
    │  │          rels_drug_producer.csv
    │  │          __init__.py
    │  │          
    │  ├─5.1 自然语言理解(NLU)
    │  │      4-Natural-Language-Understanding(1).pdf
    │  │      5-自然语言理解(NLU).mp4
    │  │      
    │  ├─6.1 HuggingFace’s Transformer和基于规则的对话状态跟踪
    │  │      5-Further NLU and Dialogue State Tracking.pdf
    │  │      6-HuggingFacesTransformer和基于规则的对话状态跟踪.mp4
    │  │      
    │  ├─7.1 基于模型的对话跟踪和基于规则的Dialogue Policy
    │  │      6-Model-based-DST-and-Rule-based-Dialogue-Policy.pdf
    │  │      7-基于模型的对话跟踪和基于规则的DialoguePolicy.mp4
    │  │      B34A7FD9-38E6-4B45-B517-FFABD2D15F6A.png
    │  │      
    │  ├─8.1 代码课-NLU 和 DST 联合建模方法
    │  │      8-代码课-NLU和DST联合建模方法.mp4
    │  │      
    │  └─9.1 基于模版的对话生成和有限状态机(FSM)
    │          7-Model-based-DP-and-Template-based-NLG.pdf
    │          9-基于模版的对话生成和有限状态机(FSM).mp4
    │          微信图片_20210314081233.jpg
    │          
    ├─05-数据分析与Python程序设计基础
    │  ├─1.1 Python 数据智能编程基础
    │  │      1.1 Python数据智能编程基础.mp4
    │  │      lesson01DAV0.6.pptx
    │  │      Week01-BI.pdf
    │  │      Week01-CV.pdf
    │  │      Week01-NLP.pdf
    │  │      
    │  ├─2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas
    │  │      2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4
    │  │      lesson02DAV1.0.pptx
    │  │      Week02-BI.pdf
    │  │      Week02-CV.pdf
    │  │      Week02-NLP.pdf
    │  │      
    │  ├─3.1 数据可视化
    │  │      lesson03DAV0.8.pptx
    │  │      Week03-BI.pdf
    │  │      Week03-CV.pdf
    │  │      Week03-NLP.pdf
    │  │      
    │  ├─4.1 网络信息分析
    │  │      4.1 网络信息分析.mp4
    │  │      assignment04-1.py
    │  │      assignment04-2.py
    │  │      lesson04DAV0.7.pptx
    │  │      Week04-BI.pdf
    │  │      Week04-CV.pdf
    │  │      Week04-NLP.pdf
    │  │      
    │  ├─5.1 文本信息自动化处理
    │  │  │  5.1 文本信息自动化处理.mp4
    │  │  │  assignment05.py
    │  │  │  lesson05DAV1.0.pptx
    │  │  │  Week 05.pdf
    │  │  │  
    │  │  ├─code
    │  │  │  ├─emails
    │  │  │  │      Emails.csv
    │  │  │  │      email_lda.py
    │  │  │  │      email_re_clean.py
    │  │  │  │      
    │  │  │  ├─hotel_recommendation
    │  │  │  │      hotel_rec.py
    │  │  │  │      Seattle_Hotels.csv
    │  │  │  │      
    │  │  │  ├─jieba
    │  │  │  │      jieba1.py
    │  │  │  │      
    │  │  │  ├─news
    │  │  │  ├─re
    │  │  │  │      re1.py
    │  │  │  │      re2.py
    │  │  │  │      re_is_email.py
    │  │  │  │      re_is_phone.py
    │  │  │  │      
    │  │  │  ├─textrank
    │  │  │  │      news.txt
    │  │  │  │      news_textrank.py
    │  │  │  │      news_textrank_snownlp.py
    │  │  │  │      sentence_textrank.py
    │  │  │  │      
    │  │  │  └─tfidf
    │  │  └─tfidf
    │  │          lda_gensim.py
    │  │          tfidf_gensim.py
    │  │          tfidf_sklearn.py
    │  │          
    │  ├─6.1 Python 办公自动化
    │  │  │  6 Python办公自动化.mp4
    │  │  │  assignment06_auto_email.py
    │  │  │  assignment06_daily_report.py
    │  │  │  lesson06DAV0.9.pdf
    │  │  │  Week 06.pdf
    │  │  │  
    │  │  └─code
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    │  │      ├─ppt
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    │  │              
    │  └─7.1 服务器、数据库与分布式系统
    │      │  7 Python办公自动化.mp4
    │      │  assignment07.py
    │      │  lesson07DAV0.5.pdf
    │      │  Week 07.pdf
    │      │  
    │      └─code
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    │          ├─hotel_recommendation
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    │          │      Seattle_Hotels.csv
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    │          ├─kpl_data
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    │          │      
    │          └─pyspark
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    │                  pyspark_dataframe.py
    │                  pyspark_wordcount.py
    │                  
    ├─06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
    │  ├─1.1 搜索树,图算法,深度优化与广度优化,算法的时间复杂度
    │  │  │  Assignment01.ipynb
    │  │  │  Git 与版本控制、代码风格.pptx
    │  │  │  Git 思维导图.xmind
    │  │  │  Git与版本控制、代码风格.mp4
    │  │  │  networkx如何设置中文.ipynb
    │  │  │  SimHei.ttf
    │  │  │  
    │  │  ├─image-retrieval-master
    │  │  │  │  data.json
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    │  │  │  ├─.idea
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    │  │  │  │  └─inspectionProfiles
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    │  │  │  ├─static
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    │  │  │  │  ├─img
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    │  │  ├─lesson01-course
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    │  │  │          lesson_1-checkpoint.ipynb
    │  │  │          
    │  │  └─图像检索项目指导书与数据
    │  │          .DS_Store
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    │  │          glove.6B.zip
    │  │          ukbench.zip
    │  │          图像检索项目指导书.pptx
    │  │          
    │  ├─1.2 第一周作业讲解
    │  │      Assignment_01.ipynb
    │  │      第一周作业讲解.mp4
    │  │      
    │  ├─2.1 神经网络基础,tensorflow和pytorch框架
    │  │  │  Assignment02.pdf
    │  │  │  Assignment02.py
    │  │  │  Assignment02_numpy_boston.py
    │  │  │  lesson02AIV1.4.pptx
    │  │  │  神经网络基础,tensorflow和pytorch框架.mp4
    │  │  │  
    │  │  ├─code
    │  │  │  │  is_similarity.py
    │  │  │  │  make_moons_pytorch.py
    │  │  │  │  numpy_model.py
    │  │  │  │  
    │  │  │  ├─activation_function
    │  │  │  │      relu1.py
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    │  │  │  │      tanh1.py
    │  │  │  │      
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    │  │  └─house_price
    │  │          linear_prediction1.py
    │  │          linear_prediction2.py
    │  │          
    │  ├─3.1 深度卷积网络与计算机图像1
    │  │  │  ai-core-lesson-03-cnn V1.1.pdf
    │  │  │  基于CNN模型的物体识别.ipynb
    │  │  │  深度卷积网络与计算机图像1.mp4
    │  │  │  
    │  │  └─微软_lesson03
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    │  │      │  inception.jpg
    │  │      │  lesson_3.ipynb
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    │  │      │  vgg_FLOPs.jpg
    │  │      │  故宫.jpg
    │  │      │  
    │  │      └─.ipynb_checkpoints
    │  │              lesson_3-checkpoint.ipynb
    │  │              基于CNN模型的物体识别-checkpoint.ipynb
    │  │              
    │  ├─3.2 深度卷积网络与计算机图像2
    │  │  │  Assignment 03_2.pdf
    │  │  │  Assignment03-refer.py
    │  │  │  cnn_feature_map_demo.py
    │  │  │  lesson03AIV1.3.pdf
    │  │  │  深度卷积网络与计算机图像2.mp4
    │  │  │  
    │  │  └─code
    │  │          alexnet1.py
    │  │          Assignment03-refer.py
    │  │          cifar10_resnet.py
    │  │          cnn_feature_map_demo.py
    │  │          cnn_viz.py
    │  │          dog.jpg
    │  │          mnist_alexnet.py
    │  │          stanford_car_dataset.py
    │  │          stanford_car_resnet.py
    │  │          
    │  ├─4.1 循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自动分类
    │  │  │  Assignment 04.pdf
    │  │  │  lesson04AIV1.7.pdf
    │  │  │  循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自动分类.mp4
    │  │  │  搜索树,图算法,深度优化与广度优化,算法的时间复杂度.mp4
    │  │  │  
    │  │  ├─cnews
    │  │  │      cnews_loader.py
    │  │  │      model.py
    │  │  │      test.py
    │  │  │      train.py
    │  │  │      train_sampling.py
    │  │  │      
    │  │  └─code
    │  │      ├─cnews
    │  │      │      cnews.test.txt
    │  │      │      cnews.train.txt
    │  │      │      cnews.val.txt
    │  │      │      cnews.vocab.txt
    │  │      │      cnews_loader.py
    │  │      │      data_batch.py
    │  │      │      model.py
    │  │      │      test.py
    │  │      │      train_sampling.py
    │  │      │      
    │  │      ├─flights
    │  │      │      flights.csv
    │  │      │      flight_linear.py
    │  │      │      flight_rnn.py
    │  │      │      
    │  │      └─mnist
    │  │              mnist_rnn.py
    │  │              
    │  ├─5.1 Seq2Sequence,机器自动翻译, Image Caption, Attention机制
    │  │      Assignment_05.ipynb
    │  │      cmn.txt
    │  │      Lesson_05.pdf
    │  │      lesson_05_code.ipynb
    │  │      Seq2Sequence,机器自动翻译,ImageCaption,Attention机制.mp4
    │  │      _about.txt
    │  │      
    │  ├─6.1 贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型
    │  │  │  assignment06作业参考答案.py
    │  │  │  lesson06AIV0.4.pdf
    │  │  │  lesson06AIV0.8.pptx
    │  │  │  lesson06AIV0.8(PDF).pdf
    │  │  │  贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型.mp4
    │  │  │  
    │  │  ├─Assignment06
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    │  └─7.1 加课:seq2seq的代码及作业的讲解
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    │          lesson05AIV1.2.pptx
    │          加课:seq2seq的代码及作业的讲解.mp4
    │          
    ├─07-0基础 Python 入门
    │  ├─1.1 Python 基础入门
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    │  │      
    │  ├─2.1 Python 编程入门
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    │  │              爬取空气质量-理解爬虫原理-checkpoint.ipynb
    │  │              
    │  ├─4.1 常用模块-pandas
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    │  │      │  
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    │  │              
    │  ├─5.1 数据可视化
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    │  │      
    │  └─6.1 Python 办公自动化
    │      │  lesson06DAV0.9.pptx
    │      │  python-6-Python办公自动化.mp4
    │      │  
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    │          ├─ppt
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    ├─08-深度学习框架选修课
    │  ├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
    │  │  │  tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
    │  │  │  深度学习框架.pptx
    │  │  │  课堂代码.docx
    │  │  │  
    │  │  └─学习资料
    │  │          CNN-Alexnet.pdf
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    │  │          LSTM.pdf
    │  │          RNN.pdf
    │  │          
    │  ├─2.1 搭建模型和进阶操作
    │  │      2-1搭建模型和进阶操作课堂代码.docx
    │  │      搭建模型和进阶操作.mp4
    │  │      
    │  ├─3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
    │  │  │  tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4
    │  │  │  课堂代码.docx
    │  │  │  
    │  │  └─学习资料
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    │  │          
    │  ├─4.1 pytorch基础知识
    │  │      pytorch基础知识.mp4
    │  │      课堂代码.docx
    │  │      
    │  └─5.1 pytorch神经网络搭建
    │          pytorch神经网络搭建.mp4
    │          stn.pdf
    │          课程代码.docx
    │          
    ├─09-人工智能基础能力提升课
    │  ├─1.1 编程基础
    │  │  │  Allen B. Downey - Think Python (2012, O’Reilly Media) - libgen.lc.pdf
    │  │  │  week1-编程基础.mp4
    │  │  │  
    │  │  └─Lesson-01学习资料
    │  │          article_9k.txt
    │  │          Lesson-01-course-code-running.ipynb
    │  │          Lesson-01-Playground.ipynb
    │  │          Lesson-01-Practice-News-Analysis 答案.zip
    │  │          Lesson-01-Practice-News-Analysis.ipynb
    │  │          Lesson-01.pptx
    │  │          Lesson-1-Course-Source-Code.ipynb
    │  │          
    │  ├─2.1  数据分析基础
    │  │  │  week2-数据分析基础.mp4
    │  │  │  
    │  │  └─Lesson-02学习资料
    │  │          Lesson-02-Online-Course-Code.ipynb
    │  │          Lesson-02-Playground.ipynb
    │  │          Lesson-02-text-visuzalization-and-kmeans.ipynb
    │  │          
    │  ├─3.1 机器学习的基本方法
    │  │  │  lesson03AIV0.5(2).pptx
    │  │  │  week3机器学习的基本方法.mp4
    │  │  │  
    │  │  └─Lesson-03学习资料
    │  │          jobs_4k.xls
    │  │          job_analysis.py
    │  │          L3-code.zip
    │  │          lesson03AIV0.6.pptx
    │  │          mnist_clf.py
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    │  │          pagerank_simulation.py
    │  │          random_sample_demo.py
    │  │          
    │  ├─4.1 机器学习的基本方法(二)
    │  │      Lecture-04-Assignment-Word2vec-Beginning.ipynb
    │  │      Lesson-04-Numerical-Categorical-and-One-hot-Embedding.ipynb
    │  │      Lesson-04-word2vec-one-hot.pptx
    │  │      lesson-04-词向量的过程.ipynb
    │  │      week4机器学习的基本方法(二).mp4
    │  │      
    │  ├─5.1 神经网络的基本原理与方法(一)
    │  │  │  lesson05AIVV1.1.pptx
    │  │  │  week5神经网络的基本原理与方法(一).mp4
    │  │  │  
    │  │  └─L5
    │  │      ├─cnn
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    │  │  │  └─tools
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    │  │  │          
    │  │  └─ImageDemo
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    │  │          test.py
    │  │          
    │  └─9.1 图像目标检测
    │      │  lesson09AIV2.1.pptx
    │      │  week9图像目标检测.mp4
    │      │  
    │      └─Object_Detection_Mask
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    │          │      
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    │          │  │      
    │          │  └─samples
    │          │          face6.jpg
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    │          │          masks_0039.jpg
    │          │          masks_0057.jpg
    │          │          masks_0059.jpg
    │          │          
    │          ├─output
    │          │      face6.jpg
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    │          │      face7.jpg
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    │          │      
    │          ├─project
    │          │      datasets.py
    │          │      gcp.sh
    │          │      parse_config.py
    │          │      torch_utils.py
    │          │      utils.py
    │          │      
    │          └─weights
    │                  best.pt
    │                  download_yolov3_weights.sh
    │                  latest.pt
    │                  yolov3-tiny.conv.15
    │                  yolov3-tiny.weights
    │                  
    └─10-公开课
            公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么?-20210127.mp4
            
目录
│  
├─01、第一章 人工智能导论
│      Github简明教程.pdf
│      人工智能导论–课程代码.zip
│      人工智能导论.pptx
│      第一章第1节: 人工智能导论.mp4
│      
├─02、第二章 机器学习初探
│      abcnews-date-text(1).zip
│      k-means-clustering-of-1-million-headlines.zip
│      Lecture-02(1).pptx
│      lecture-02.zip
│      机器学习初探–课程代码.zip
│      第二章第1节: 机器学习初探.mp4
│      
├─03、第三章 机器学习一
│      机器学习一.pptx
│      第三章第1节: 机器学习一.mp4
│      课堂代码.zip
│      
├─04、第四章 机器学习二
│      heart.zip
│      Lecture-04(1).pptx
│      第四章-逻辑回归诊断心脏病 (1).zip
│      第四章-逻辑回归诊断心脏病.zip
│      第四章第1节: 机器学习二.mp4
│      课程代码.zip
│      
├─05、第五章 机器学习三
│      ccf_offline_stage1_train.zip
│      机器学习3.pptx
│      第五章–决策树.zip
│      第五章第1节: 机器学习三.mp4
│      课堂代码(1).zip
│      
├─06、第六章 深度学习初步
│      Lecture-06.pptx
│      Lecture-06.zip
│      mnist_test.zip
│      mnist_train.zip
│      第六章 – ensemble.zip
│      第六章第1节: 深度学习初步.mp4
│      
├─07、第七章 深度学习进阶
│      Lecture-07(2).zip
│      Lecture-07.pptx
│      第七章–深度学习进阶.zip
│      第七章第1节: 深度学习进阶.mp4
│      
├─08、第八章 RNN
│      Lecture-08(1).pptx
│      RNN课堂代码.zip
│      第八章–LSTM结构.zip
│      第八章第1节: RNN.mp4
│      
├─09、第九章 CNN
│      Lecture-09.pptx
│      lecture-09.zip
│      数据文件.zip
│      第九章 – 验证码识别.zip
│      第九章第1节: CNN.mp4
│      
├─10、第十章 自然语言处理
│      Lecture-10.pptx
│      lecture-10.zip
│      作业.docx
│      第一十章第1节: 自然语言处理.mp4
│      
├─11、第十一章 计算机视觉CV
│      week11作业文档.docx
│      开课吧AI核心课CV概论资料包.zip
│      第一十一章第1节: 计算机视觉CV.mp4
│      
├─12、第十二章 商业智能BI
│      BI预习资料0401.pdf
│      第一十二章第1节: 商业智能BI.mp4
│      
├─13、第十三章 作业讲解
│      第一十三章第1节: 作业讲解.mp4
│      课堂代码(1).zip
│      
└─14、第十四章 新增视频
        1.pptx
        2020-神经网络框架原理训练营资料.zip
        Build-neural-network-from-scrach-Lesson-02.zip
        Lesson-01-代码复现与参考答案.zip
        Lesson-03.zip
        第一十四章第1节: 新增视频(一).mp4
        第一十四章第2节: 新增视频(二).mp4
        第一十四章第3节: 新增视频(三).mp4
        
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更新时间:28/10/2022
发布日期:28/10/2022

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