百战程序员 AI算法工程师就业班2022年

资源简介

传算法是计算数学中用于解决最佳化的,是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种模拟。对于一个最优化问题,一定数量的候选解(称为个体)的抽象表示(称为染色体)的种群向更好的解进化。传统上,解用表示(即0和1的串),但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始,之后一代一代发生。在每一代中,整个种群的适应度被评价,从当前种群中随机地选择多个个体(基于它们的适应度),通过自然选择和突变产生新的生命种群,该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。

《百战程序员 AI算法工程师就业班2022年》

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——/计算机教程/09其他/164-百战程序员-AI算法工程师就业班2022/
├──01、人工智能基础-快速入门  
|   ├──1:人工智能就业前景与薪资.mp4  33.78M
|   ├──2:人工智能适合人群与必备技能.mp4  21.04M
|   ├──3:人工智能时代是发展的必然.mp4  16.72M
|   ├──4:人工智能在各领域的应用.mp4  41.82M
|   ├──5:人工智能常见流程.mp4  36.38M
|   ├──6:机器学习不同的学习方式.mp4  31.23M
|   ├──7:深度学习比传统机器学习有优势.mp4  33.52M
|   ├──8:有监督机器学习任务与本质.mp4  23.25M
|   └──9:无监督机器学习任务与本质.mp4  31.13M
├──02、人工智能基础-Python基础  
|   ├──章节1:Python开发环境搭建  
|   └──章节2:Python基础语法  
├──03、人工智能基础-Python科学计算和可视化  
|   ├──章节1:科学计算模型Numpy  
|   ├──章节2:数据可视化模块  
|   └──章节3:数据处理分析模块Pandas  
├──04、人工智能基础-高等数学知识强化  
|   ├──10:高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4  15.30M
|   ├──11:导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4  31.49M
|   ├──12:向量的意义_n维欧式空间空间.mp4  15.35M
|   ├──13:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4  14.17M
|   ├──14:向量的内积_向量运算法则.mp4  14.38M
|   ├──15:学习向量计算的用途举例.mp4  16.84M
|   ├──16:向量的范数_范数与正则项的关系.mp4  23.52M
|   ├──17:特殊的向量.mp4  19.38M
|   ├──18:矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4  13.47M
|   ├──19:矩阵的运算_加减法_转置.mp4  17.35M
|   ├──1:人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4  18.97M
|   ├──20:矩阵相乘.mp4  14.36M
|   ├──21:矩阵的逆矩阵.mp4  27.58M
|   ├──22:矩阵的行列式.mp4  14.61M
|   ├──23:多元函数求偏导.mp4  16.34M
|   ├──24:高阶偏导数_梯度.mp4  19.74M
|   ├──25:雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4  26.04M
|   ├──26:Hessian矩阵.mp4  22.55M
|   ├──27:二次型.mp4  18.55M
|   ├──28:补充关于正定负定的理解.mp4  13.06M
|   ├──29:特征值和特征向量(1).mp4  19.45M
|   ├──2:线性代数_概率论知识点.mp4  17.26M
|   ├──30:特征值和特征向量(2).mp4  18.01M
|   ├──31:特征值分解.mp4  26.18M
|   ├──32:多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4  30.50M
|   ├──33:奇异值分解定义.mp4  16.37M
|   ├──34:求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4  34.04M
|   ├──35:奇异值分解性质_数据压缩.mp4  23.36M
|   ├──36:SVD用于PCA降维.mp4  17.58M
|   ├──37:SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4  23.76M
|   ├──38:概率论_随机事件与随机事件概率.mp4  14.04M
|   ├──39:条件概率_贝叶斯公式.mp4  21.97M
|   ├──3:最优化知识_数学内容学习重点.mp4  25.90M
|   ├──40:随机变量.mp4  17.17M
|   ├──41:数学期望和方差.mp4  16.18M
|   ├──42:常用随机变量服从的分布.mp4  14.64M
|   ├──43:随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4  22.95M
|   ├──44:最大似然估计思想.mp4  16.62M
|   ├──45:最优化的基本概念.mp4  23.95M
|   ├──46:迭代求解的原因.mp4  12.99M
|   ├──47:梯度下降法思路.mp4  19.41M
|   ├──48:梯度下降法的推导.mp4  31.39M
|   ├──49:牛顿法公式推导以及优缺点.mp4  30.04M
|   ├──4:导数的定义_左导数和右导数.mp4  20.10M
|   ├──50:坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4  17.05M
|   ├──51:凸集.mp4  14.02M
|   ├──52:凸函数.mp4  12.35M
|   ├──53:凸优化的性质_一般表达形式.mp4  14.81M
|   ├──54:拉格朗日函数.mp4  19.74M
|   ├──5:导数的几何意义和物理意义.mp4  10.21M
|   ├──6:常见函数的求导公式.mp4  15.80M
|   ├──7:导数求解的四则运算法则.mp4  18.96M
|   ├──8:复合函数求导法则.mp4  11.79M
|   ├──9:推导激活函数的导函数.mp4  23.54M
|   └──数学.pdf  1.50M
├──05、机器学习-线性回归  
|   ├──章节1:多元线性回归  
|   ├──章节2:梯度下降法  
|   ├──章节3:归一化  
|   ├──章节4:正则化  
|   └──章节5:Lasso回归_Ridge回归_多项式回归  
├──06、机器学习-线性分类  
|   ├──章节1:逻辑回归  
|   ├──章节2:Softmax回归  
|   ├──章节3:SVM支持向量机算法  
|   └──章节4:SMO优化算法  
├──07、机器学习-无监督学习  
|   ├──章节1:聚类系列算法  
|   ├──章节2:EM算法和GMM高斯混合模型  
|   └──章节3:PCA降维算法  
├──08、机器学习-决策树系列  
|   ├──章节1:决策树  
|   ├──章节2:集成学习和随机森林  
|   ├──章节3:GBDT  
|   └──章节4:XGBoost  
├──09、机器学习-概率图模型  
|   ├──章节1:贝叶斯分类  
|   ├──章节2:HMM算法  
|   └──章节3:CRF算法  
├──10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战  
|   ├──章节1:药店销量预测案例  
|   └──章节2:网页分类案例  
├──11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具  
|   ├──章节1:Spark计算框架基础  
|   ├──章节2:Spark计算框架深入  
|   └──章节3:Spark机器学习MLlib和ML模块  
├──12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战  
|   ├──章节1:推荐系统--流程与架构  
|   ├──章节2:推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战  
|   └──章节3:推荐系统--模型使用和推荐服务  
├──13-深度学习-原理和进阶  
|   ├──章节1:神经网络算法  
|   ├──章节2:TensorFlow深度学习工具  
|   └──章节3:反向传播推导_Python代码实现神经网络  
├──14-深度学习-图像识别原理  
|   ├──章节1:卷积神经网络原理  
|   ├──章节2:卷积神经网络优化  
|   ├──章节3:经典卷积网络算法  
|   ├──章节4:古典目标检测  
|   └──章节5:现代目标检测之FasterRCNN  
├──15-深度学习-图像识别项目实战  
|   ├──章节1:车牌识别  
|   ├──章节2:自然场景下的目标检测及源码分析  
|   └──章节3:图像风格迁移  
├──16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战  
|   ├──章节1:YOLOv1详解  
|   ├──章节2:YOLOv2详解  
|   ├──章节3:YOLOv3详解  
|   ├──章节4:YOLOv3代码实战  
|   ├──章节5:YOLOv4详解  
|   ├──keras-yolo3-master.rar  443.97M
|   └──资料.rar  25.37M
├──17-深度学习-语义分割原理和实战  
|   ├──章节1:上采样_双线性插值_转置卷积  
|   ├──章节2:医疗图像UNet语义分割  
|   └──章节3:蒙版弹幕MaskRCNN语义分割  
├──18-深度学习-人脸识别项目实战  
|   ├──章节1:人脸识别  
|   ├──1.txt  0.50kb
|   ├──facenet-master.zip  823.10M
|   ├──模型.rar  186.42M
|   └──资料.rar  7.47M
├──19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶  
|   ├──章节1:词向量与词嵌入  
|   ├──章节2:循环神经网络原理与优化  
|   ├──章节3:从Attention机制到Transformer  
|   └──章节4:ELMO_BERT_GPT  
├──20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战  
|   ├──章节1:词向量  
|   ├──章节2:自然语言处理--情感分析  
|   ├──章节3:AI写唐诗  
|   ├──章节4:Seq2Seq聊天机器人  
|   ├──章节5:实战NER命名实体识别项目  
|   ├──章节6:BERT新浪新闻10分类项目  
|   └──章节7:GPT2聊天机器人  
├──21-深度学习-OCR文本识别  
|   ├──章节1:深度学习-OCR文本识别  
|   └──资料.rar  478.63kb
├──22-深度学习-语音识别- 
|   └──官方未更新。。。持续更新  
├──23-深度学习-知识图谱- 
|   └──官方未更新。。。持续更新  
├──24-【加课】Pytorch项目实战  
|   ├──章节1:PyTorch运行环境安装_运行环境测试  
|   ├──章节2:PyTorch基础_Tensor张量运算  
|   ├──章节3:PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10  
|   ├──章节4:PyTorch循环神经网络_词性标注  
|   ├──章节5:PyTorch编码器解码器_机器翻译  
|   ├──代码.rar  307.66M
|   └──资料.rar  1.77M
├──25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】  
|   ├──章节1:PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测  
|   ├──章节2:PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别  
|   ├──章节3:PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测  
|   ├──章节4:PaddleOCR工具_车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss)  
|   ├──章节5:PaddleNLP模块_物流信息提取(BiGRU+CRF)  
|   └──章节6:PaddleNLP模块_物流信息提取(ERNIE版)  
├──26-【加课】Linux环境编程基础  
|   ├──章节1:Linux  
|   ├──软件.rar  2.18G
|   ├──软件2.rar  6.33G
|   └──文档.rar  2.78M
├──27-【加课】算法与数据结构  
|   ├──章节1:算法与数据结构  
|   └──资料.zip  4.80M
├──29-【加课】计算机图形学机器视觉实战
|   └──官方未更新。。。持续更新  
├──30-【加课】 ROS智能机器人操作系统 
|   └──未更新。。。持续更新  
├──31、【加课】 强化学习【新增】  
|   ├──章节1:Q-Learning与SARSA算法  
|   ├──章节2:Deep Q-Learning Network  
|   ├──章节3:Policy Gradient 策略梯度  
|   ├──章节4:Actor Critic (A3C)  
|   └──章节5:DDPG、PPO、DPPO算法  
├──32-【加课】 图神经网络- 
|   └──未更新。。。持续更新  
├──【加课】Linux环境编程基础  
|   └──章节1:Linux  
└──【加课】算法与数据结构  
|   └──章节1:算法与数据结构 

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