微专业-AI工程师|从入门到进阶，攻破人工智能CV领域【价值2198元】课程资源下载

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微专业-AI工程师|从入门到进阶，攻破人工智能CV领域【价值2198元】课程介绍(A000170)：

• • 从入门到进阶，攻破人工智能CV领域
  • – 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 –

课程目录：

• 人工智能与计算机视觉：课程导论
• Python快速掌握
• 计算机视觉库OpenCV
• 深度学习基础
• 深度学习框架I：Tensorflow
• 深度学习框架II：Keras
• 计算机视觉应用实战
• 拓展课程:网易人脸检测与识别
• 拓展课程:硅谷对抗样例及DL模型

文件目录：

├─网易云课堂-从入门到进阶，攻破人工智能CV领域

│ ├─01-课程导论

│ │ 课程导论.mp4

│ │

│ ├─02-python快速掌握

│ │ │ python快速掌握1.mp4

│ │ │ python快速掌握2.mp4

│ │ │

│ │ ├─CLASSDATA_第二门_Python快速掌握

│ │ │ ├─CH01_Python语言基础

│ │ │ │ c0102_变量及数据类型.ipynb

│ │ │ │ c0103_序列及通用操作_20190819_210233.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

│ │ │ │ 综合练习_基于Python的算法函数创建.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

│ │ │ │ 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.ipyn5 Y t ` w D j Zb

│ │ │ │ c0305_基本技巧.ipynb

│ │ │ │ c0306_数值计算和统计基础.ipynb

│ │ │ │ c0307_文本数据.ipynb

│ │ │ │ c0308_j d } 3 ) + A ^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

│ │ │ │ 地市级党委书记数据库（2000-10）.xlsx

│ │ │ │

│ │ │ └─CH04_图表绘制库matplotlib

│ │ │ c0401_Matpl_ K P $ A o [otlib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

│ │@ L h │ c0404_子图.ipynb

│ │ │ c0405_基本图表绘制.ipynb

│ │ │ matplotlib各类图表参考文档.txt

│ │ │ 颜色参数.docx

│ │ │

│ │ └─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

│ │ 项目答案_项目01电影数据处理及分析实战.ipynb

│ │

│ ├─03-计算机视觉库opencv

│ │ opencv1.mp4

│ │ opencv2.mp4

│ │ 资料.rar

│ │

│ ├─04–数学理论基础与python代码实现

│ │ └─第三章数学理论基础与python代码实现

│ │ │ 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

│ │ │ │ matplotlib2.1.2更新方法.docx

│ │ │ │

│ │ │ ├─第一章_高等数学

│ │ │ ├─第三章_概率论与数理统计

│ │ │ └─第二章_线性代数

│ │ └─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

│ │

│ ├─04-深度学习基础

│ │ │ 深度学习1.mp4

│ │ │ 深度学习2.mp4

│ │ │

│ │ ├─CLASSDATA_第五门_深度学习基础

│ │ │ 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

│ │ │ 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

│ │ │

│ │ └─项目_05葡萄酒分类问题资料

│ │ wine.names.txt

│ │ wine_data.csv

│ │

│ ├─05-深度学习框架1tensorflow(第三周))

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

│ │ │

│ │ ├─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

│ │ │ retrain.py

│ │ │ 先看说明.txt

│ │ │ 场景分类.zip

│ │ │

│ │ └─images

│ │ 停机坪.jpg

│ │ 冰场.jpg

│ │ 机舱(1).jpg

│ │ 棒球场(1).jpg

│ │ 橄榄球场.jpg

│ │ 流水线(1).jpg

│ │ 游乐场(1).jpg

│ │ 舞台.jpg

│ │ 航站楼p * V n 2 m g M.jpg

│ │ 艺术室.jpg

│ │

│ ├─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-

│ │ │ 3.4.Tensorboard网络结构.ipynb

│ │ │ 3.5.tensorboard记录数据.ipynb

│ │ │ 4.4.卷积神经网络应用于MNIST数据集分类.ipynb

│ │ │ 5.5.LH 8 k B N t – tSTM手写数字识别.ipynb

│ │ │

│ │ ├─MNIST_data

│ │ │ t10k-images-idx3-ubyte.gz

│ │ │ t10k-labels-idx1-ubyte.gz

│ │ │ train-images-idx3-ubyte.gz

│ │ │ train-labels-idx1-ubyte.gz

│ │ │

│ │ └─模型保存

│ │ │ Checkpoint_restore1.ipynb

│ │ │ Checkpoint_restore2.ipynb

│ │ │ Checkpoint_save.ipynb

│ │ │ Protocol_buffer_restore.ipynb

│ │ │ Protocol_buffer_save.ipynb

│ │ │

│ │ ├─.ipynb_checkpoints

│ │ ├─MNIST_data

│ │ ├─models

│ │ └─pb_models

│ ├─05-深度学习框架1tensorflow

│ │ │ 深度学习 1_.mpo w ; % @ 0 %4

│ │ │ 深度学习 2.mp4

│ │ │

│ │ └─CLASSDATA_第六门_深度学习框架I：TensorFlow

│ │ 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

│ │ 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

│ │

│ ├─06-深度学习框架二keras

│ │ CLASSDATA_第七门_keras.rar

│ │ keras.mp4

│ │ 项目09_汪星人识别项目.rar

│ │

│ ├─07-计算机视觉应用实战

│ │ 1-15.mp4

│ │ 15-30.mp4

│ │ 31-35.mp4

│ │ 36-51.mp4

│ │ 52-58.mp4

│ │ 58-59.mp4

│ │ 61-73.mp4

│ │

│ ├─08-人脸检测与识别专题

│ │ 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

│ │

│ ├─项目答案1

│ │ └─所有项目解答以及视频

│ │ ├─01电影数据处理以及项目实战

│ │ │ │ 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

│ │ │ │

│ │ │ └─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

│ │ │

│ │ ├─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.zip

│ │ │

│ │ ├─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

│ │ │

│ │ ├─08场景分类模型训练和测试

│ │ │ 场景分类模型b ? + & o q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

│ │ 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

│ │ 人脸检测与关键点相关代码与脚本.zip

│ │ 项目11_目标分割参考答案.rar

│ │ 项目12_图像风格转换项目&图像生成项目答案.zip

│ │

│ ├─CLASSDATA_第八门_第三周目标分割课程资料素材

│ │ train_object_segmentation.zip

│ │

│ ├─程序

│ │ train_object_detection_voc.zip

│ │ windows_v1.8.1.zip

│ │

│ ├─项目12_图像风格转换项目&图像生成项目

│ │ │ fashion-mnist1(1).png

│ │ │ fashion-mnist2.png

│ │ │ FashionMNIST.ipynb

│ │ │

│ │ └─fashioB R H p x qn-mnist

│ │ t10k-images-idx3-ubyte(1).gz

│ │ t10k-labels-idx1-ubyte.gz

│ │ train-images-idx3-ubyte.gz

│ │ train-labels-idx1-ubyte.gz

│ │

│ └─项目答案目录

│ 所有项目答案目录2.png

│ 所有项目答案目录.png

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