本套课程为网易云课堂微专业：AI工程师，课程官方售价12000元。
适合人群：
1、目前工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员；
2、计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生；
3、对数学、编程具有一定的热情，喜欢微积分、概率论等学科，能够感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员；
4、对人工智能具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；
5、生物、物理、化学、材料等数学英语能力较好，希望转行的学生或工作人员；
6、具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员，尤其是从事无人驾驶，生物信息，图像处理，数据分析等工作的相关人员。
课程介绍：
资源目录：
|– {0}–延伸学习
|– 【必需】课程必备软件 Python 3.7.4及SublimeText
【32位系统】python+Sublime.zip
【64位系统】Sublime Text +Python.zip
【MAC系统】Sublime Text +Python.zip
`– 安装过程中可能出现的问题参考
【安装问题】api-ms-win-crt-process-l1-1-0.dll文件缺失问题解决方法.zip
没有装上pip的解决方法.zip
|– {1}–专题一：Python基础语法
|– {1}–基础操作
#1.3#–课件下载.pdf
[1.1]–开班直播.mp4
[1.2]–Python配置与运行.mp4
【水印】Python基础语法.pdf
|– {2}–第一章变量和数据类型
[2.1]–变量.mp4
[2.2]–初识数据类型.mp4
|– {3}–第二章初识数字型和字符串
[3.1]–数字型.mp4
[3.2]–字符串.mp4
|– {4}–第三章条件判断
[4.1]–布尔表达式.mp4
[4.2]–if条件判断.mp4
|– {5}–第四章初识列表和字典
[5.1]–列表.mp4
[5.2]–字典.mp4
|– {6}–第五章数据类型进阶
[6.1]–数字及字符串进阶.mp4
[6.2]–列表及字典进阶.mp4
[6.3]–元组及集合.mp4
|– {7}–第六章while循环
[7.1]–while循环.mp4
|– {8}–第七章for循环
[8.1]–for循环.mp4
|– {9}–第八章函数
[9.1]–计算机的函数概念.mp4
[9.2]–函数的定义和调用-1.mp4
`– {10}–第九章面向对象编程基础
[10.1]–类的概念.mp4
[10.2]–类的创建和调用.mp4
[10.3]–self的使用.mp4
[10.4]–类的实例应用1-1.mp4
[10.5]–类的实例应用2-1.mp4
[10.7]–课程总结&答疑直播.mp4
|– {2}–专题二：数学基础
|– {1}–第一章线性代数
#1.2#–1.1线性代数基础知识课件下载.pdf
#1.4#–1.2矩阵分解课件下载.pdf
#1.6#–1.3线性方程组课件下载.pdf
3-线性代数基础知识.pdf
4-线性代数之矩阵分解-1.pdf
[1.1]–1.1线性代数基础知识.mp4
[1.3]–1.2线性代数矩阵分解.mp4
[1.5]–1.3线性方程组与线性变换.mp4
线性方程组与线性变换.pdf
|– {2}–第二章微积分
#2.2#–2.1课件下载.pdf
#2.4#–2.2课件下载.pdf
[2.1]–2.1极限与导数.mp4
[2.3]–2.2微分和积分.mp4
极限与导数.pdf
微分和积分.pdf
`– {3}–第三章概率论与数理统计
#3.2#–3.1统计学课件下载.pdf
#3.4#–3.2概率论课件下载.pdf
#3.8#–课件下载.pdf
1-统计学基础.pdf
2-概率论基础知识.pdf
[3.1]–3.1统计学.mp4
[3.3]–3.2概率论.mp4
[3.5]–3.3参数估计.mp4
[3.6]–3.4假设检验.mp4
[3.7]–3.5回归分析与方差分析.mp4
数理统计.pptx
|– {3}–专题三：机器学习基础
|– 1-14
{1}–Python机器学习模块使用
#1.2#–rating数据文件.pdf
#1.4#–任务一任务二资料下载.pdf
#1.7#–豆瓣数据下载.pdf
[1.1]–1.Numpy基础及基本应用.mp4
[1.3]–2.Pandas基础及基本应用.mp4
[1.5]–3.Pyecharts基础及基本应用.mp4
[1.6]–4.电影评论关键词与评分的辩证关系.mp4
[1.8]–5.数据就该这么玩——机器学习小试牛刀.mp4
[1.9]–6.数据就该这么玩——文本及财经数据处理~1.mp4
{2}–【以下为Joshua老师的机器学习部分】第一章
#2.1#–资料汇总.pdf
#2.2#–课程代码及资料下载.pdf
#2.7#–课程资料下载.pdf
[2.3]–Part1导读篇.mp4
[2.4]–Part2-分类.mp4
[2.5]–Part3-回归分析.mp4
[2.6]–Part4-无监督学习.mp4
{3}–第二章
#3.5#–课程资料下载.pdf
[3.1]–Part1-线性回归介绍.mp4
[3.2]–Part2-损失函数和最佳参数.mp4
[3.3]–Part3-平均绝对损失和Huber损失函数.mp4
[3.4]–Part4-多重线性回归.mp4
{4}–第三章
#4.6#–作业资料.pdf
#4.7#–作业答案.pdf
[4.1]–Part1-线性回归模型作业回顾.mp4
[4.2]–Part2-特征函数.mp4
[4.3]–Part3-多项式模型拟合.mp4
[4.4]–Part4-为什么过拟合不好.mp4
[4.5]–Part5-训练数据和验证数据.mp4
{5}–第四章
#5.5#–课程代码下载.pdf
#5.6#–课程资料下载.pdf
[5.1]–Part1-验证集和测试集训练.mp4
[5.2]–Part2-正则化.mp4
[5.3]–Part3-正则化的原理-LASSO.mp4
[5.4]–Part4-交叉验证.mp4
{6}–第五章
#6.6#–课程资料下载.pdf
[6.1]–Part-1-介绍.mp4
[6.2]–Part-2-分类问题回顾.mp4
[6.3]–Part-3-线性回归分类.mp4
[6.4]–Part-4-逻辑回归方程.mp4
[6.5]–Part-5-训练逻辑回归模型.mp4
{7}–第六章
[7.1]–Part1-正则化逻辑回归模型介绍.mp4
[7.2]–Part2-交叉验证回顾.mp4
[7.3]–Part3-交叉熵损失.mp4
[7.4]–Part4-常数项正则化.mp4
{8}–第七章
[8.1]–Part1决策树介绍.mp4
[8.2]–Part-2-SKlearn中的决策树.mp4
[8.3]–Part3-基尼不纯度.mp4
[8.4]–Part4-控制复杂度和避免过拟合.mp4
[8.5]–Part5-随机森林.mp4
{9}–第八章
[9.1]–Part1模型评估.mp4
[9.2]–Part2混淆矩阵.mp4
[9.3]–Part3如何提高召回率.mp4
[9.4]–Part4本章课程总结+可解释性AI.mp4
{10}–第九章
[10.1]–Part1-特征函数介绍.mp4
[10.2]–Part2-字母计数法.mp4
[10.3]–Part3-词袋模型.mp4
[10.4]–Part4-创建模型时容易遇到的陷阱.mp4
[10.5]–Part5-图片数据.mp4
{11}–第十章
[11.1]–Part1-降维问题和聚类问题介绍.mp4
[11.2]–Part2-聚类问题详解.mp4
[11.3]–Part3-聚合聚类.mp4
[11.4]–Part4-如何选取K.mp4
{12}–第十一章
[12.1]–Part1-感知器决策.mp4
[12.2]–Part2-感知器训练及实现.mp4
[12.3]–Part3-感知器的局限.mp4
{13}–第十二章
[13.1]–Part1-svm介绍.mp4
[13.2]–Part2-硬间隔SVM.mp4
[13.3]–Part3-软间隔SVM.mp4
[13.4]–Part4-SVM核技巧及总结.mp4
{14}–第十三章
[14.1]–Part1-神经网络介绍.mp4
[14.2]–Part2-神经网络决策.mp4
[14.3]–Part3-用neural-network-playground.mp4
[14.4]–Part4-sklearn中的神经网络.mp4
[14.5]–Part5-神经网络与其它模型的比较.mp4
[14.6]–Part6-总结.mp4
|– {1}–Python机器学习模块使用
#1.2#–rating数据文件.pdf
#1.4#–任务一任务二资料下载.pdf
#1.7#–豆瓣数据下载.pdf
[1.1]–1.Numpy基础及基本应用.mp4
[1.3]–2.Pandas基础及基本应用.mp4
[1.5]–3.Pyecharts基础及基本应用.mp4
[1.6]–4.电影评论关键词与评分的辩证关系.mp4
[1.8]–5.数据就该这么玩——机器学习小试牛刀.mp4
[1.9]–6.数据就该这么玩——文本及财经数据处理~1.mp4
pandas任务一二资料 (2).zip
rating (3).zip
豆瓣数据 (2).zip
|– {2}–【以下为Joshua老师的机器学习部分】第一章
#2.1#–资料汇总.pdf
#2.2#–课程代码及资料下载.pdf
#2.7#–课程资料下载.pdf
[2.3]–Part1导读篇.mp4
[2.4]–Part2-分类.mp4
[2.5]–Part3-回归分析.mp4
[2.6]–Part4-无监督学习.mp4
lec1课程资料.zip
youdao_ai-master (2)(2).zip
youdao_ai-master.zip
|– {3}–第二章
#3.5#–课程资料下载.pdf
[3.1]–Part1-线性回归介绍.mp4
[3.2]–Part2-损失函数和最佳参数.mp4
[3.3]–Part3-平均绝对损失和Huber损失函数.mp4
[3.4]–Part4-多重线性回归.mp4
lec2材料.zip
|– {4}–第三章
#4.6#–作业资料.pdf
#4.7#–作业答案.pdf
[4.1]–Part1-线性回归模型作业回顾.mp4
[4.2]–Part2-特征函数.mp4
[4.3]–Part3-多项式模型拟合.mp4
[4.4]–Part4-为什么过拟合不好.mp4
[4.5]–Part5-训练数据和验证数据.mp4
lec3-作业答案.rar
lec3-作业相关.zip
|– {5}–第四章
#5.5#–课程代码下载.pdf
#5.6#–课程资料下载.pdf
[5.1]–Part1-验证集和测试集训练.mp4
[5.2]–Part2-正则化.mp4
[5.3]–Part3-正则化的原理-LASSO.mp4
[5.4]–Part4-交叉验证.mp4
lec4-测试集、正则化及交叉验证.ipynb
数据资料.rar
|– {6}–第五章
#6.6#–课程资料下载.pdf
[6.1]–Part-1-介绍.mp4
[6.2]–Part-2-分类问题回顾.mp4
[6.3]–Part-3-线性回归分类.mp4
[6.4]–Part-4-逻辑回归方程.mp4
[6.5]–Part-5-训练逻辑回归模型.mp4
lec5资料.zip
|– {7}–第六章
[7.1]–Part1-正则化逻辑回归模型介绍.mp4
[7.2]–Part2-交叉验证回顾.mp4
[7.3]–Part3-交叉熵损失.mp4
[7.4]–Part4-常数项正则化.mp4
|– {8}–第七章
[8.1]–Part1决策树介绍.mp4
[8.2]–Part-2-SKlearn中的决策树.mp4
[8.3]–Part3-基尼不纯度.mp4
[8.4]–Part4-控制复杂度和避免过拟合.mp4
[8.5]–Part5-随机森林.mp4
|– {9}–第八章
[9.1]–Part1模型评估.mp4
[9.2]–Part2混淆矩阵.mp4
[9.3]–Part3如何提高召回率.mp4
[9.4]–Part4本章课程总结+可解释性AI.mp4
|– {10}–第九章
[10.1]–Part1-特征函数介绍.mp4
[10.2]–Part2-字母计数法.mp4
[10.3]–Part3-词袋模型.mp4
[10.4]–Part4-创建模型时容易遇到的陷阱.mp4
[10.5]–Part5-图片数据.mp4
|– {11}–第十章
[11.1]–Part1-降维问题和聚类问题介绍.mp4
[11.2]–Part2-聚类问题详解.mp4
[11.3]–Part3-聚合聚类.mp4
[11.4]–Part4-如何选取K.mp4
|– {12}–第十一章
[12.1]–Part1-感知器决策.mp4
[12.2]–Part2-感知器训练及实现.mp4
[12.3]–Part3-感知器的局限.mp4
|– {13}–第十二章
[13.1]–Part1-svm介绍.mp4
[13.2]–Part2-硬间隔SVM.mp4
[13.3]–Part3-软间隔SVM.mp4
[13.4]–Part4-SVM核技巧及总结.mp4
`– {14}–第十三章
[14.1]–Part1-神经网络介绍.mp4
[14.2]–Part2-神经网络决策.mp4
[14.3]–Part3-用neural-network-playground.mp4
[14.4]–Part4-sklearn中的神经网络.mp4
[14.5]–Part5-神经网络与其它模型的比较.mp4
[14.6]–Part6-总结.mp4
|– {4}–专题四：深度学习基础
|– {1}–第一章神经网络基础
#1.1#–代码下载.pdf
#1.2#–资料下载.pdf
#1.3#–模型下载.pdf
[1.4]–1-神经网络概述.mp4
[1.5]–2-梯度下降.mp4
[1.6]–3-反向传播.mp4
[1.7]–4.深度学习框架.mp4
[1.8]–5-阶段总结.mp4
code.rar
模型-网盘资料.docx
数据资料合集.docx
|– {2}–第二章卷积神经网络
[2.1]–1-卷积神经网络-理论.mp4
[2.2]–2-卷积神经网络-实战.mp4
`– {3}–第三章循环神经网络及LSTM
[3.1]–1-循环神经网络-理论.mp4
[3.2]–2-循环神经网络-实战.mp4
[3.3]–3-长短时记忆网络LSTM.mp4
|– {5}–专题五：计算机视觉
|– {1}–计算机视觉基础知识
[1.1]–1-计算机视觉与OpenCV.mp4
[1.2]–2-特征提取.mp4
`– {2}–深度学习与计算机视觉实战
#2.5#–6-语义分割数据集下载.pdf
#2.6#–代码下载.pdf
#2.7#–数据下载.pdf
#2.8#–课件下载.pdf
#2.9#–模型下载.pdf
[2.1]–3-图像分类.mp4
[2.2]–4-目标检测-原理.mp4
[2.3]–5-目标检测-实战.mp4
[2.4]–6-语义分割.mp4
code.rar
isbi_data.zip
计算机视觉-模型网盘资料.docx
计算机视觉-数据资料网盘.docx
计算机视觉.pdf
|– {6}–专题六：自然语言处理概述
|– {1}–第一章：贝叶斯算法
#1.1#–代码下载.pdf
#1.2#–课件下载.pdf
5-贝叶斯算法.pdf
[1.3]–1-贝叶斯算法概述.mp4
[1.4]–2-贝叶斯推导实例.mp4
[1.5]–3-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
[1.6]–4-垃圾邮件过滤实例.mp4
[1.7]–5-贝叶斯实现拼写检查器.mp4
贝叶斯-拼写检查器.zip
|– {2}–第二章：新闻分类任务实战
#2.1#–代码下载.pdf
[2.2]–1-文本分析与关键词提取.mp4
[2.3]–2-相似度计算.mp4
[2.4]–3-新闻数据与任务简介.mp4
[2.5]–4-TF-IDF关键词提取.mp4
[2.6]–5-LDA建模.mp4
[2.7]–6-基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
贝叶斯-新闻分类.zip
|– {3}–第三章：HMM隐马尔科夫模型
[3.1]–1-马尔科夫模型.mp4
[3.2]–2-隐马尔科夫模型基本出发点.mp4
[3.3]–3-组成与要解决的问题.mp4
[3.4]–4-暴力求解方法.mp4
[3.5]–5-复杂度计算.mp4
[3.6]–6-前向算法.mp4
[3.7]–7-前向算法求解实例.mp4
[3.8]–8-Baum-Welch算法.mp4
[3.9]–9-参数求解.mp4
[3.10]–10-维特比算法.mp4
|– {4}–第四章：HMM工具包实战
[4.1]–1-hmmlearn工具包.mp4
[4.2]–2-工具包使用方法.mp4
[4.3]–3-中文分词任务.mp4
[4.4]–4-实现中文分词.mp4
|– {5}–第五章：语言模型
[5.1]–1-词向量模型通俗解释.mp4
[5.2]–2-模型整体框架.mp4
[5.3]–3-训练数据构建.mp4
[5.4]–4-CBOW与Skip-gram模型.mp4
[5.5]–5-负采样方案.mp4
`– 专题六资料汇总.docx
|– {7}–专题七：情感分析应用
|– {1}–第一章使用Gemsim构建词向量
[1.1]–1-使用Gensim库构造词向量.mp4
[1.2]–2-维基百科中文数据处理.mp4
[1.3]–3-Gensim构造word2vec模型.mp4
[1.4]–4-测试模型相似度结果.mp4
|– {2}–第二章基于word2vec的分类任务
[2.1]–1-影评情感分类.mp4
[2.2]–2-基于词袋模型训练分类器.mp4
[2.3]–3-准备word2vec输入数据.mp4
[2.4]–4-使用gensim构建word2vec词向量（新）.mp4
|– {3}–第三章NLP-文本特征方法对比
[3.1]–1-任务概述.mp4
[3.2]–2-词袋模型.mp4
[3.3]–3-词袋模型分析.mp4
[3.4]–4-TFIDF模型.mp4
[3.5]–5-word2vec词向量模型.mp4
[3.6]–6-深度学习模型.mp4
|– {4}–第四章递归神经网络模型与LSTM情感分析
[4.1]–0-RNN网络模型解读.mp4
[4.2]–1-NLP应用领域与任务简介.mp4
[4.3]–2-项目流程解读.mp4
[4.4]–3-加载词向量特征.mp4
[4.5]–4-正负样本数据读取.mp4
[4.6]–5-构建LSTM网络模型.mp4
[4.7]–6-训练与测试效果.mp4
|– {5}–第五章NLP-相似度模型
[5.1]–1-任务概述.mp4
[5.2]–2-数据展示.mp4
[5.3]–3-正负样本制作.mp4
[5.4]–4-数据预处理.mp4
[5.5]–5-网络模型定义.mp4
[5.6]–6-基于字符的训练.mp4
[5.7]–7-基于句子的相似度训练.mp4
`– 专题七资料汇总.docx
|– {8}–专题八：RNN模型变体及其应用
|– {1}–第一章Seq2Seq网络架构
[1.1]–1-Seq2Seq网络基本架构.mp4
[1.2]–2-Seq2Seq网络应用.mp4
[1.3]–3-Seq2Seq基本模型.mp4
[1.4]–4-Attention机制.mp4
|– {2}–第二章对话机器人
[2.1]–1-效果演示.mp4
[2.2]–2-参数配置与数据加载.mp4
[2.3]–3-数据处理.mp4
[2.4]–4-词向量与投影.mp4
[2.5]–5-seq网络.mp4
[2.6]–6-网络训练.mp4
|– {3}–第三章动手打造自己的输入法
[3.1]–1-数据准备.mp4
[3.2]–2-网络结构概述.mp4
[3.3]–3-加载数据.mp4
[3.4]–4-训练测试模型.mp4
|– {4}–第四章机器人写唐诗
#4.1#–课件下载.pdf
#4.2#–代码下载.pdf
[4.3]–1-任务概述与环境配置.mp4
[4.4]–2-参数配置.mp4
[4.5]–3-数据预处理模块.mp4
[4.6]–4-batch数据制作.mp4
[4.7]–5-RNN模型定义.mp4
[4.8]–6-完成训练模块.mp4
[4.9]–7-训练唐诗生成模型.mp4
[4.10]–8-测试唐诗生成效果.mp4
课件PPT.rar
唐诗机器人代码.docx
|– {5}–第五章NMT机器翻译
[5.1]–1-机器翻译框架概述.mp4
[5.2]–2-参数设置.mp4
[5.3]–3-数据加载.mp4
[5.4]–4-网络结构定义.mp4
[5.5]–5-训练模型.mp4
|– {6}–第六章LSTM时间序列预测任务
[6.1]–1-时间序列模型.mp4
[6.2]–2-网络结构与参数定义.mp4
[6.3]–3-构建LSTM模型.mp4
[6.4]–4-训练模型与效果展示.mp4
[6.5]–5-多序列预测结果.mp4
[6.6]–6-股票数据预测.mp4
[6.7]–7-数据预处理.mp4
[6.8]–8-预测结果展示.mp4
`– 专题八资料汇总.docx
|– {9}–专题九：BERT原理及实践
|– {1}–第一章自然语言处理通用框架BERT原理解读
[1.1]–0-BERT课程简介.mp4
[1.2]–1-BERT任务目标概述.mp4
[1.3]–2-传统解决方案遇到的问题.mp4
[1.4]–3-注意力机制的作用.mp4
[1.5]–4-self-attention计算方法.mp4
[1.6]–5-特征分配与softmax机制.mp4
[1.7]–6-Multi-head的作用.mp4
[1.8]–7-位置编码与多层堆叠.mp4
[1.9]–8-transformer整体架构梳理.mp4
[1.10]–9-BERT模型训练方法.mp4
[1.11]–10-训练实例.mp4
|– {2}–第二章谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
[2.1]–1-BERT开源项目简介.mp4
[2.2]–2-项目参数配置.mp4
[2.3]–3-数据读取模块.mp4
[2.4]–4-数据预处理模块.mp4
[2.5]–5-tfrecord制作.mp4
[2.6]–6-Embedding层的作用.mp4
[2.7]–7-加入额外编码特征.mp4
[2.8]–8-加入位置编码特征.mp4
[2.9]–9-mask机制.mp4
[2.10]–10-构建QKV矩阵.mp4
[2.11]–11-完成Transformer模块构建.mp4
[2.12]–12-训练BERT模型.mp4
|– {3}–第三章项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
[3.1]–1-中文分类数据与任务概述.mp4
[3.2]–2-读取处理自己的数据集.mp4
[3.3]–3-训练BERT中文分类模型.mp4
|– {4}–第四章项目实战-基于BERT的中文命名实体识别实战
[4.1]–1-命名实体识别数据分析与任务目标.mp4
[4.2]–2-NER标注数据处理与读取.mp4
[4.3]–3-构建BERT与CRF模型.mp4
`– 专题九资料汇总.docx
`– {10}–专题十：人工智能项目实战专题
{1}–语音识别在有道中的使用
[1.1]–麦克风阵列语音信号处理.mp4
[1.2]–语音合成技术和落地经验分享.mp4
[1.3]–语音识别简介.mp4
{2}–机器翻译在有道中的使用
[2.1]–低资源语种机器翻译技术.mp4
[2.2]–机器翻译基础.mp4
[2.3]–领域适应.mp4
{3}–无人驾驶车软硬件开发
[3.1]–树莓派介绍及配置.mp4
[3.2]–树莓派的使用方法.mp4
[3.3]–无人车车体改造.mp4
[3.4]–L298N控制下的电机.mp4
[3.5]–RasperryPi摄像头.mp4
[3.6]–遥控树莓派小车采集道路数据.mp4
[3.7]–深度学习神经网络基础.mp4
[3.8]–Keras搭建深度学习神经网络.mp4
[3.9]–神经网络参数调试.mp4
[3.10]–自动驾驶模型真实道路模拟行驶.mp4
[3.11]–无人车各项参数最终调试.mp4
代码.zip
所需软件压缩包网盘.docx
⭐⭐提示：课程仅提供加密版
加密版：课程所有视频均已 加密、一机一码策略，指定播放器（仅支持 windows客户端）。⭐⭐课程视频+资料
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