HM程序员人工智能AI进阶2022年（396G）

2022年7月30日 179条评论 7,911次阅读

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人工智能是当前乃至未来时代热门的技术之一，已在全球范围内掀起了研究与学习热潮。人工智能连续四年成为大学最热门专业！！！课程知识体系完备，从简明的python语言开始，到机器学习，再到AI的两大应用方向：计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP），几乎包含了当下AI就业市场的全部需求。

同时，课程学习曲线设计平滑，根据学习者对知识的消化吸收情况，循序渐进增强自身的AI技能。能够熟练掌握Python开发的通用技术和框架，具备人工智能领域内机器学习，深度学习，计算机视觉和自然语言处理业务分析及开发的能力，同时培养学生使用AI算法构建业务流的能力和针对特定算法进行实用化、拓展化的再创新能力，从而足以胜任算法工程师等相关AI职位。百万年薪不是梦！！！

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——/计算机教程/05-黑马/045-【年度钻石会员】人工智能AI进阶2022年（396G）/
├──【 主学习路线】01、阶段一 人工智能Python基础  
|   ├──1--第一章 计算机组成原理  
|   ├──10--第十章 公共方法  
|   ├──11--第十一章 函数  
|   ├──12--第十二章 函数强化  
|   ├──13--第十三章 文件操作  
|   ├──14--第十四章 面向对象  
|   ├──15--第十五章 异常  
|   ├──16--第十六章 模块  
|   ├──17--第十七章 学生管理系统(面向对象版)  
|   ├──2--第二章 python基础语法  
|   ├──3--第三章 判断语句  
|   ├──4--第四章 循环语句  
|   ├──5--第五章 字符串  
|   ├──6--第六章 列表  
|   ├──7--第七章 元组  
|   ├──8--第八章 字典  
|   └──9--第九章 集合  
├──【 主学习路线】02、阶段二 人工智能Python高级  
|   ├──1--第一章 Linux基础命令  
|   ├──10--第十章 MySqL数据库高级使用  
|   ├──2--第二章 Linux高级命令  
|   ├──3--第三章 多任务编程  
|   ├──4--第四章 网络编程  
|   ├──5--第五章 HTTP协议和静态服务器  
|   ├──6--第六章 闭包,装饰器及python高级语法  
|   ├──7--第七章 正则表达式  
|   ├──8--第八章 数据结构与算法  
|   └──9--第九章 MySql数据库基本使用  
├──【 主学习路线】03、阶段三 人工智能机器学习  
|   ├──1--第一章 机器学习概述V2.1  
|   ├──10--第十章 决策树V2.1  
|   ├──11--第十一章 集成学习V2.1  
|   ├──12--第十二章 聚类算法V2.1  
|   ├──13--第十三章 朴素贝叶斯V2.1  
|   ├──14--第十四章 SVM算法V2.1  
|   ├──15--第十五章 EM算法V2.1  
|   ├──16--第十六章 HMM算法V2.1  
|   ├──17--第十七章 集成学习进阶V2.1  
|   ├──2--第二章 环境安装和使用V2.1  
|   ├──3--第三章 matplotlibV2.1  
|   ├──4--第四章 numpyV2.1  
|   ├──5--第五章 pandasV2.1  
|   ├──6--第六章 seabornV2.1  
|   ├──7--第七章 K近邻算法V2.1  
|   ├──8--第八章 线性回归V2.1  
|   └──9--第九章 逻辑回归V2.1  
├──【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理  
|   ├──1--第一章 课程简介_v2.0  
|   ├──10--第十章 图像特征提取与描述_v2.0  
|   ├──11--第十一章 视频操作_v2.0  
|   ├──12--第十二章 案例人脸案例_v2.0  
|   ├──2--第二章 tensorflow入门_v2.0  
|   ├──3--第三章 深度神经网络_v2.0  
|   ├──4--第四章 图像分类_v2.0  
|   ├──5--第五章 目标检测_v2.0  
|   ├──6--第六章 图像分割_v2.0  
|   ├──7--第七章 OpenCV简介_v2.0  
|   ├──8--第八章 OpenCV基本操作_v.2.0  
|   └──9--第九章 OpenCV图像处理_v2.0  
├──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理  
|   ├──1--第一章 Pytorch工具_v2.0  
|   ├──10--第十章 迁移学习-v2.0  
|   ├──11--第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0  
|   ├──12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0  
|   ├──13--第十三章 HMM模型-v2.0  
|   ├──14--第十四章 经典的序列模型-v2.0  
|   ├──2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0  
|   ├──3--第三章 文本预处理-v2.0  
|   ├──4--第四章 RNN架构解析-v2.0  
|   ├──5--第五章 RNN经典案例-v2.0  
|   ├──6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0  
|   ├──7--第七章 Transformer背景介绍-v2.0  
|   ├──8--第八章 Transformer架构解析-v2.0  
|   └──9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0  
├──【 主学习路线】06、阶段六 人工智能项目实战  
|   ├──1--第一章 智慧交通  
|   ├──2--第二章 在线医生  
|   ├──3--第三章 智能文本分类系统  
|   └──4--第四章 实时人脸识别检测项目  
├──【 主学习路线】07、阶段七 人工智能面试强化（赠送）  
|   ├──1--第一章 自动编码器  
|   ├──10--第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波  
|   ├──11--第十一章 深度强化学习  
|   ├──2--第二章 图像分割应用  
|   ├──3--第三章 生成对抗学习  
|   ├──4--第四章 算法进阶迁移学习  
|   ├──5--第五章 模型可解释  
|   ├──6--第六章 模型压缩  
|   ├──7--第七章 终生学习  
|   ├──8--第八章 算法进阶进化学习  
|   └──9--第九章 贝叶斯方法  
├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧  
|   ├──第二章 2-求职篇  
|   ├──第三章 3-面试篇  
|   ├──第四章 4-试用期篇  
|   └──第一章 1-HR面试技巧  
├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-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】03、阶段三 赠送-文本摘要项目  
|   ├──0-1 文本摘要项项目背景介绍  
|   ├──0-10 模型的预测  
|   ├──0-11 词向量的单独训练  
|   ├──0-12 模型的优化  
|   ├──0-13 PGN架构  
|   ├──0-14 数据预处理  
|   ├──0-15 PGN数据特殊性分析  
|   ├──0-16 迭代器和类的实现  
|   ├──0-17 PGN模型的搭建  
|   ├──0-18 PGN模型训练  
|   ├──0-19 PGN模型预测  
|   ├──0-2 项目中的数据集初探  
|   ├──0-20 评估方法介绍  
|   ├──0-21 BLEU算法理论  
|   ├──0-22 ROUGE算法理论  
|   ├──0-23 ROUGE算法实现  
|   ├──0-24 coverage机制原理  
|   ├──0-25 coverage模型类实现  
|   ├──0-26 coverage训练和预测  
|   ├──0-27 Beam-search原理介绍  
|   ├──0-28 Beam-search模型类实现  
|   ├──0-29 TF-IDF算法原理和实现  
|   ├──0-3 TextRank算法理论基础  
|   ├──0-30 单词替换法的类实现  
|   ├──0-31 单词替换法的训练和评估  
|   ├──0-32 回译数据法实现和评估  
|   ├──0-33 半监督学习法原理和实现  
|   ├──0-34 训练策略原理和实现  
|   ├──0-35 模型转移实现  
|   ├──0-36 GPU优化原理和实现  
|   ├──0-37 CPU优化原理和实现  
|   ├──0-38 Flask实现模型部署  
|   ├──0-4 TextRank算法实现模型  
|   ├──0-5 seq2seq架构  
|   ├──0-6 seq3seq架构  
|   ├──0-7 工具函数的实现  
|   ├──0-8 模型类的搭建  
|   └──0-9 模型的训练  
├──【课外拓展】04、阶段四 入学第一课  
|   └──无课程相关内容  
├──【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  
|   └──第一章 1-python基础编程  
├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级（更新）  
|   ├──第二章 2-SQL基础  
|   ├──第三章 3-Python编程进阶  
|   └──第一章 1-Linux基础  
├──【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  
|   └──第一章 1-机器学习基础算法  
├──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频  
|   ├──01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4  100.88M
|   ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4  134.81M
|   ├──02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4  134.81M
|   ├──03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4  132.24M
|   ├──04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程(1).mp4  43.91M
|   ├──04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程.mp4  43.91M
|   ├──05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）(1).mp4  38.46M
|   ├──05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）.mp4  38.46M
|   ├──06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）(1).mp4  19.99M
|   ├──06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）.mp4  19.99M
|   ├──07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp4  49.95M
|   ├──08-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-输出层权值的更新.mp4  65.37M
|   ├──09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp4  63.39M
|   ├──10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4  155.78M
|   ├──11-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(1)-任务介绍.mp4  51.45M
|   ├──12-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(2)-数据接获取与可视化.mp4  149.87M
|   ├──13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp4  27.15M
|   ├──14-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4  107.98M
|   ├──15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4  131.99M
|   ├──16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建（输入流）.mp4  28.44M
|   ├──17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建（中间流）.mp4  29.77M
|   ├──18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp4  41.05M
|   ├──19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4  121.96M
|   ├──20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp4  22.20M
|   └──21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4  143.40M
├──【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[天下无鱼][shikey.com].mp4  14.12M
|   ├──02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].mp4  14.74M
|   ├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍[天下无鱼][shikey.com].mp4  57.15M
|   ├──11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建[天下无鱼][shikey.com].mp4  24.13M
|   ├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建[天下无鱼][shikey.com].mp4  31.48M
|   ├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建[天下无鱼][shikey.com].mp4  15.05M
|   ├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].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[天下无鱼][shikey.com].mp4  29.35M
|   └──26-虚拟机的使用[天下无鱼][shikey.com].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）  
└──人工智能课件  
|   ├──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
|   └──机器学习梳理总结xmind.zip  8.61M