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微专业:AI工程师一计算机视觉,人工智能CV领域,2019年最新AI课程(24.4G) 价值3800元

从入门到进阶,攻破人工智能CV领域

本套课程《AI工程师一计算机视觉》从入门到进阶,攻破人工智能CV领域,由来自城市数据团+硅谷的8位金牌讲师主讲,从零开始学Python,巩固数学基础,掌握深度学习算法,150课时+15个项目实战,3个月啃完AI计算机视觉核心技术。该课程是2019年11月份最新课程。共有9个章节,包含无加密课程培训视频,以及相关课件,共计24.4G,课程官方售价3800元,文章底部附下载地址。

课程介绍:

《AI工程师一计算机视觉》微专业
课程特点:
1.可落地的零基础课程:
以主流的语言Python为主简单易学,从零开始;
2.直达就业需求痛点的知识体系:
满足人工智能计算机视觉方向的企业岗位需求,从理论知识到技术操作;
3.数学理论与代码实现:
从数学基础开始讲,并带着大家用Python实现理论公式,加深理解;
4.深度学习算法理解:
手把手教大家用Python编写基本算法,结合Tensorflow、Keras进阶搭建算法框架;
5.多场景项目实战:
15个场景的Al技术运用通过实战积攒经验,加深行业理解。
人工智能与计算机视觉
面向人群:
·在校学生:人工智能、计算机、数学等相关专业的在读学生人群;
·职场小白:已经步入职场,技能需要补充且自学吃力的职场人员;
·转行人员:想从传统行业转型人工智能方向的从业人员;
·企业管理者:企业内希望深入了解人工智能计算机视觉方向的团队管理者。
课程官方地址:https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001457001.htm

课程文件目录:AI工程师(计算机视觉) [26.1G]

01.人工智能与计算机视觉:课程导论

课程导论 (1).mp4

02.python快速掌握

项目01_电影数据处理及分析实战

爱奇艺视频数据.csv

项目01_要求.docx

CLASSDATA_第二门_Python快速掌握

CH01_Python语言基础

综合练习_基于Python的算法函数创建.ipynb

c0102_变量及数据类型.ipynb

c0103_序列及通用操作.ipynb

c0104_字典映射.ipynb

c0105_条件及循环语句.ipynb

c0106_函数.ipynb

c0107_模块与包.ipynb

CH02_科学计算库numpy

c0202_Numpy基础数据结构.ipynb

c0203_Numpy索引及切片.ipynb

c0204_Numpy随机数.ipynb

c0205_Numpy通用函数.ipynb

numpy课程作业.docx

CH03_数据分析库pandas

地市级党委书记数据库(2000-10).xlsx

c0302_Pandas数据结构Series:基本概念及创建.ipynb

c0303_Pandas数据结构Dataframe:基本概念及创建.ipynb

c0304_索引与切片.ipynb

c0305_基本技巧.ipynb

c0306_数值计算和统计基础.ipynb

c0307_文本数据.ipynb

c0308_合并、连接、去重、替换.ipynb

c0309_数据分组.ipynb

c0310_数据读取.ipynb

data1.txt

pandas课程作业.docx

CH04_图表绘制库matplotlib

颜色参数.docx

c0401_Matplotlib简介及图表窗口.ipynb

c0402_图表的基本元素.ipynb

c0403_图表的样式参数.ipynb

c0404_子图.ipynb

c0405_基本图表绘制.ipynb

matplotlib各类图表参考文档.txt

python快速掌握

python快速掌握1.mp4

python快速掌握2.mp4

项目答案_项目01电影数据处理及分析实战.ipynb

python快速掌握3.mp4

03.计算机视觉库opencv

第二章opencv.zip

opencv1.mp4

opencv2.mp4

04.深度学习基础

项目_05葡萄酒分类问题资料

wine_data.csv

wine.names.txt

CLASSDATA_第五门_深度学习基础

单层感知器应用案例.ipynb

线性神经网络-异或问题.ipynb

线性神经网络.ipynb

BP神经网络-异或问题.ipynb

BP神经网络实现手写数字识别.ipynb

sklearn-神经网络-手写数字识别.ipynb

深度学习1.mp4

深度学习2.mp4

05.深度学习框架1tensorflow

CLASSDATA_第六门_深度学习框架I:TensorFlow

3.创建会话,启动会话.ipynb

4.变量.ipynb

5.Fetch_Feed.ipynb

6.线性回归.ipynb

7.非线性回归.ipynb

10.MNIST数据集分类简单版本.ipynb

12.交叉熵.ipynb

14.Dropout.ipynb

15.正则化.ipynb

17.优化器.ipynb

深度学习 2.mp4

深度学习1.mp4

05.深度学习框架1tensorflow(第二周)

深度学习 2.mp4

深度学习.mp4

CLASSDATA_第六门(第二周)_深度学习框架I:TensorFlow-.zip

05.深度学习框架1tensorflow(第三周))

深度学习框架1tensorflow(第三周)

TensorFlow第三周内容.mp4

项目08_场景分类项目

场景分类.zip

先看说明.txt

retrain.py

CLASSDATA_第六门_深度学习框架I(第三周):TensorFlow-.zip

06.深度学习框架二keras

深度学习框架keras(第一周)

项目09_汪星人识别项目.zip

CLASSDATA_第七门_keras.zip

keras.mp4

07.计算机视觉应用实战

1-15.mp4

31-35.mp4

36-51.mp4

52-58.mp4

58-59.mp4

61-73.mp4

神经网络优化.mp4

08.人脸检测与识别专题

人脸识别部分

人脸检测与识别专题.mp4

09.硅谷实战:对抗样例及DL模型弱点

硅谷实战:对抗样例及DL模型弱点.mp4

数学理论基础与python代码实现

项目03_统计数学模型构建(1)

项目03_要求.docx

项目03统计数学模型构建(1).ipynb

1.mp4

2.mp4

3.1(后17分钟声音未录上).mp4

3.2(补充后17分钟问题).mp4

4.mp4

5.mp4

CLASSDATA_第四门_数学理论基础&Python代码实现.zip

项目答案1

01电影数据处理以及项目实战

项目01_电影数据处理及分析实战

爱奇艺视频数据.csv

项目01_要求.docx

电影数据处理以及分析实战.mp4

项目答案_项目01电影数据处理及分析实战.ipynb

02人脸识别项目实战

人脸识别项目实战.mp4

项目02_人脸识别项目实战(同步更新的9.3视频读取存储ipynb).zip

项目02答案_人脸识别项目实战.rar

03统计数学模型构建(1)

03统计数学模型构建(1).mp4

项目03_统计数学模型构建(1).rar

04统计数学模型构建(2)

统计数学模型构建(2).mp4

项目04_统计数学模型构建(2).rar

05神经网络葡萄酒分类

葡萄酒分类.mp4

项目_05葡萄酒分类问题答案.zip

项目_05葡萄酒分类问题资料.zip

06mnist分类程序优化

神经网络优化.mp4

07cifar10解答

项目07_cifar10分类问题 (答案).zip

项目07_cifar10分类问题.zip

cifar10.mp4

08场景分类模型训练和测试

场景分类模型预测.mp4

项目08_场景分类答案讲解.rar

项目08_场景分类项目.rar

09识别汪星人品种

识别汪星人.mp4

项目09_汪星人识别项目.zip

项目09_汪星人识别项目答案.rar

项目答案2

__MACOSX

人脸关键点MTCNN代码

人脸检测SSD相关资料代码

程序(1)

train_object_detection_voc.zip

windows_v1.8.1.zip

项目11_目标分割参考答案

参考资料

说明.txt

frozen_inference_graph.pb

label_map.pbtxt

项目12_图像风格转换项目&图像生成项目

项目12_图像风格转换项目&图像生成项目答案

生成式对抗网络GAN-FashionMNIST.ipynb

项目答案目录

所有项目答案目录.png

所有项目答案目录2.png

CLASSDATA_第八门_第三周目标分割课程资料素材

train_object_segmentation.zip

人脸关键点MTCNN代码.zip

人脸检测SSD相关资料代码.zip

项目08_场景分类答案讲解.zip

CLASSDATA_第八门_第四周图像风格转换和生成对抗网络.zip

train_object_detection_Pedestrian-Detection.zip

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