黑马程序员人工智能AI课程，本课程共394.3GB，VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“黑马程序员人工智能AI进阶年度钻石会员（2022年）”课程由千年教育收集整理。

　　


　　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！！！

　　课程目录

　　├──【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  

　　|  |  └──1--计算机原理  

　　|  ├──10--第十章公共方法  

　　|  |  ├──1--公共方法  

　　|  |  └──2--推导式  

　　|  ├──11--第十一章函数  

　　|  |  ├──1--函数介绍  

　　|  |  ├──10--函数参数二  

　　|  |  ├──11--拆包,交换变量  

　　|  |  ├──12--引用  

　　|  |  ├──2--函数参数一  

　　|  |  ├──3--函数返回值一  

　　|  |  ├──4--函数文档说明  

　　|  |  ├──5--函数嵌套  

　　|  |  ├──6--局部变量  

　　|  |  ├──7--全局变量  

　　|  |  ├──8--函数执行流程  

　　|  |  └──9--函数返回值二  

　　|  ├──12--第十二章函数强化  

　　|  |  ├──1--函数应用学员管理系统  

　　|  |  ├──2--课后练习(学员管理系统)  

　　|  |  ├──3--递归函数  

　　|  |  ├──4--匿名函数  

　　|  |  └──5--高阶函数  

　　|  ├──13--第十三章文件操作  

　　|  |  ├──1--文件操作介绍  

　　|  |  ├──2--文件读写操作  

　　|  |  ├──3--案例文件备份  

　　|  |  └──4--文件及文件夹的相关操作  

　　|  ├──14--第十四章面向对象  

　　|  |  ├──1--面向对象介绍  

　　|  |  ├──10--私有属性和方法  

　　|  |  ├──11--多态  

　　|  |  ├──12--类属性及相关方法  

　　|  |  ├──2--类和对象  

　　|  |  ├──3--对象属性操作  

　　|  |  ├──4--魔法方法  

　　|  |  ├──5--案例烤地瓜  

　　|  |  ├──6--案例搬家具  

　　|  |  ├──7--继承  

　　|  |  ├──8--子类重写父类属性和方法  

　　|  |  └──9--super方法使用  

　　|  ├──15--第十五章异常  

　　|  |  ├──1--异常介绍  

　　|  |  ├──2--捕获异常  

　　|  |  ├──3--异常传递  

　　|  |  └──4--自定义异常  

　　|  ├──16--第十六章模块  

　　|  |  ├──1--模块介绍  

　　|  |  ├──2--模块制作  

　　|  |  └──3--python中的包  

　　|  ├──17--第十七章学生管理系统(面向对象版)  

　　|  |  └──1--学生管理系统(面向对象)  

　　|  ├──2--第二章python基础语法  

　　|  |  ├──1--课程介绍  

　　|  |  ├──2--注释  

　　|  |  ├──3--变量  

　　|  |  ├──4--bug认识  

　　|  |  ├──5--数据类型  

　　|  |  ├──6--输出  

　　|  |  ├──7--输入  

　　|  |  ├──8--数据类型转换  

　　|  |  └──9--运算符  

　　|  ├──3--第三章判断语句  

　　|  |  ├──1--判断语句介绍  

　　|  |  ├──2--if基本格式  

　　|  |  ├──3--if...elif...else格式  

　　|  |  ├──4--if嵌套  

　　|  |  └──5--案例猜拳游戏  

　　|  ├──4--第四章循环语句  

　　|  |  ├──1--循环语句介绍  

　　|  |  ├──2--while循环  

　　|  |  ├──3--循环应用  

　　|  |  ├──4--break和continue  

　　|  |  ├──5--while循环嵌套及应用  

　　|  |  ├──6--for循环  

　　|  |  └──7--循环else应用  

　　|  ├──5--第五章字符串  

　　|  |  ├──1--字符串介绍  

　　|  |  ├──2--输入输出  

　　|  |  ├──3--切片  

　　|  |  └──4--字符串操作方法  

　　|  ├──6--第六章列表  

　　|  |  ├──1--列表相关操作  

　　|  |  ├──2--列表循环遍历  

　　|  |  └──3--列表嵌套  

　　|  ├──7--第七章元组  

　　|  |  └──1--元组相关操作  

　　|  ├──8--第八章字典  

　　|  |  ├──1--字典介绍  

　　|  |  ├──2--字典的常见操作  

　　|  |  └──3--字典遍历  

　　|  └──9--第九章集合  

　　|  |  └──1--集合的相关操作  

　　├──【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  

　　|  |  ├──1--linux简介  

　　|  |  └──2--linux相关命令  

　　|  ├──10--第十章MySqL数据库高级使用  

　　|  |  ├──1--条件查询  

　　|  |  ├──2--实战操作  

　　|  |  ├──3--外键使用  

　　|  |  ├──4--视图  

　　|  |  ├──5--事务  

　　|  |  ├──6--索引  

　　|  |  ├──7--设计范式  

　　|  |  └──8--PyMySQL的使用  

　　|  ├──2--第二章Linux高级命令  

　　|  |  ├──1--linux高级操作  

　　|  |  ├──2--远程控制  

　　|  |  └──3--vim介绍  

　　|  ├──3--第三章多任务编程  

　　|  |  ├──1--多任务介绍  

　　|  |  ├──2--多进程介绍  

　　|  |  ├──3--多线程介绍  

　　|  |  ├──4--锁的介绍  

　　|  |  └──5--进程和线程的对比  

　　|  ├──4--第四章网络编程  

　　|  |  ├──1--ip和端口介绍  

　　|  |  ├──2--TCP介绍  

　　|  |  ├──3--TCP开发流程  

　　|  |  └──4--多任务案例  

　　|  ├──5--第五章HTTP协议和静态服务器  

　　|  |  ├──1--HTTP协议  

　　|  |  └──2--静态web服务器搭建  

　　|  ├──6--第六章闭包,装饰器及python高级语法  

　　|  |  ├──1--闭包  

　　|  |  ├──2--装饰器  

　　|  |  ├──3--property语法  

　　|  |  ├──4--with语法  

　　|  |  └──5--python高级语法  

　　|  ├──7--第七章正则表达式  

　　|  |  └──1--正则表达式  

　　|  ├──8--第八章数据结构与算法  

　　|  |  ├──1--算法概念  

　　|  |  ├──10--选择排序  

　　|  |  ├──11--插入排序  

　　|  |  ├──12--快速排序  

　　|  |  ├──13--二分查找  

　　|  |  ├──14--二叉树  

　　|  |  ├──15--二叉树的遍历  

　　|  |  ├──2--时间复杂度  

　　|  |  ├──3--空间复杂度  

　　|  |  ├──4--数据结构  

　　|  |  ├──5--顺序表  

　　|  |  ├──6--链表  

　　|  |  ├──7--栈  

　　|  |  ├──8--队列  

　　|  |  └──9--冒泡排序  

　　|  └──9--第九章MySql数据库基本使用  

　　|  |  ├──1--数据库介绍  

　　|  |  ├──2--数据表的基本操作  

　　|  |  ├──3--where条件查询  

　　|  |  └──4--排序  

　　├──【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  

　　|  |  └──1--机器学习介绍  

　　|  ├──10--第十章决策树V2.1  

　　|  |  ├──1--信息增益  

　　|  |  ├──2--特征提取  

　　|  |  ├──3--案例泰坦生存预测  

　　|  |  └──4--回归决策树  

　　|  ├──11--第十一章集成学习V2.1  

　　|  |  ├──1--集成介绍  

　　|  |  ├──2--随机森林案例  

　　|  |  └──3--集成学习  

　　|  ├──12--第十二章聚类算法V2.1  

　　|  |  └──1--聚类算法  

　　|  ├──13--第十三章朴素贝叶斯V2.1  

　　|  |  └──1--朴素贝叶斯  

　　|  ├──14--第十四章SVM算法V2.1  

　　|  |  └──1--SVM算法  

　　|  ├──15--第十五章EM算法V2.1  

　　|  |  └──1--EM算法  

　　|  ├──16--第十六章HMM算法V2.1  

　　|  |  └──1--HMM算法  

　　|  ├──17--第十七章集成学习进阶V2.1  

　　|  |  ├──1--XGBoost算法  

　　|  |  ├──2--otto案例  

　　|  |  ├──3--lightGBM算法  

　　|  |  └──4--绝地求生案例  

　　|  ├──2--第二章环境安装和使用V2.1  

　　|  |  └──1--环境安装及使用  

　　|  ├──3--第三章matplotlibV2.1  

　　|  |  └──1--matplotlib使用  

　　|  ├──4--第四章numpyV2.1  

　　|  |  └──1--numpy使用  

　　|  ├──5--第五章pandasV2.1  

　　|  |  ├──1--pandas数据结构  

　　|  |  ├──2--pandas基础使用  

　　|  |  ├──3--pandas高级使用  

　　|  |  └──4--电影案例分析  

　　|  ├──6--第六章seabornV2.1  

　　|  |  ├──1--绘制统计图  

　　|  |  ├──2--分类数据绘图  

　　|  |  ├──3--NBA案例  

　　|  |  └──4--北京租房数据统计分析  

　　|  ├──7--第七章K近邻算法V2.1  

　　|  |  ├──1--k近邻算法介绍  

　　|  |  ├──2--kd树  

　　|  |  ├──3--数据集处理  

　　|  |  ├──4--特征工程  

　　|  |  ├──5--KNN总结  

　　|  |  ├──6--交叉验证,网格搜索  

　　|  |  └──7--案例Facebook位置预测  

　　|  ├──8--第八章线性回归V2.1  

　　|  |  ├──1--回归介绍  

　　|  |  ├──2--损失优化  

　　|  |  └──3--回归相关知识  

　　|  └──9--第九章逻辑回归V2.1  

　　|  |  ├──1--逻辑回归  

　　|  |  ├──解压密码：666java.com  

　　|  |  ├──高薪学习it网.url 0.05kb

　　|  |  ├──海量优质it资源.url 0.05kb

　　|  |  ├──看看我.zip 14.66M

　　|  |  ├──课程总结.mp4 14.73M

　　|  |  ├──面试合集.txt 0.18kb

　　|  |  ├──软件下载.txt 0.15kb

　　|  |  ├──下载必看.txt 0.16kb

　　|  |  └──资料2.zip 14.66M

　　├──【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  

　　|  |  ├──1--深度学习  

　　|  |  └──2--计算机视觉（CV）  

　　|  ├──10--第十章图像特征提取与描述_v2.0  

　　|  |  ├──1--角点特征  

　　|  |  ├──2--Harris和Shi-Tomas算法  

　　|  |  ├──3--SIFT  

　　|  |  ├──4--Fast和ORB算法  

　　|  |  └──5--LBP和HOG特征算子  

　　|  ├──11--第十一章视频操作_v2.0  

　　|  |  ├──1--视频读写  

　　|  |  └──2--视频追踪  

　　|  ├──12--第十二章案例人脸案例_v2.0  

　　|  |  └──1--案例人脸案例  

　　|  ├──2--第二章tensorflow入门_v2.0  

　　|  |  ├──1--tensorflow和keras简介  

　　|  |  └──2--快速入门模型  

　　|  ├──3--第三章深度神经网络_v2.0  

　　|  |  ├──1--神经网络简介  

　　|  |  ├──2--常见的损失函数  

　　|  |  ├──3--深度学习的优化方法  

　　|  |  ├──4--深度学习的正则化  

　　|  |  ├──5--神经网络案例  

　　|  |  └──6--卷积神经网络CNN  

　　|  ├──4--第四章图像分类_v2.0  

　　|  |  ├──1--图像分类简介  

　　|  |  ├──2--AlexNet  

　　|  |  ├──3--VGG  

　　|  |  ├──4--GoogleNet  

　　|  |  ├──5--ResNet  

　　|  |  ├──6--图像增强方法  

　　|  |  └──7--模型微调  

　　|  ├──5--第五章目标检测_v2.0  

　　|  |  ├──1--目标检测概述  

　　|  |  ├──2--R-CNN网络基础  

　　|  |  ├──3--Faster-RCNN原理与实现  

　　|  |  ├──4--yolo系列算法  

　　|  |  ├──5--yoloV3案例  

　　|  |  └──6--SSD模型介绍  

　　|  ├──6--第六章图像分割_v2.0  

　　|  |  ├──1--目标分割介绍  

　　|  |  ├──2--语义分割：FCN与Unet  

　　|  |  ├──3--Unet-案例  

　　|  |  └──4--实例分割：MaskRCNN  

　　|  ├──7--第七章OpenCV简介_v2.0  

　　|  |  ├──1--图像处理简介  

　　|  |  ├──2--OpenCV简介及安装方法  

　　|  |  └──3--OpenCV的模块  

　　|  ├──8--第八章OpenCV基本操作_v.2.0  

　　|  |  ├──1--图像的基础操作  

　　|  |  └──2--算数操作  

　　|  └──9--第九章OpenCV图像处理_v2.0  

　　|  |  ├──1--几何变换  

　　|  |  ├──2--形态学操作  

　　|  |  ├──3--图像平滑  

　　|  |  ├──4--直方图  

　　|  |  ├──5--边缘检测  

　　|  |  ├──6--模版匹配和霍夫变换  

　　|  |  └──7--轮廓检测  

　　├──【主学习路线】05、阶段五NLP自然语言处理  

　　|  └──【主学习路线】05、阶段五NLP自然语言处理.zip 20.86G

　　├──【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.zip 6.64G

　　|  ├──2--第二章在线医生.zip 7.74G

　　|  ├──3--第三章智能文本分类系统.zip 2.69G

　　|  └──4--第四章实时人脸识别检测项目.zip 6.07G

　　├──【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  

　　|  |  ├──1--自动编码器历史与应用介绍  

　　|  |  ├──2--构建自动编码器  

　　|  |  ├──3--自动编码器改进技巧  

　　|  |  └──4--变分自动编码器  

　　|  ├──10--第十章贝叶斯方法实现及粒子滤波  

　　|  |  └──1--贝叶斯方法实现及粒子滤波  

　　|  ├──11--第十一章深度强化学习  

　　|  |  ├──1--强化学习  

　　|  |  ├──2--Q-learning算法  

　　|  |  └──3--DeepQ-Network  

　　|  ├──2--第二章图像分割应用  

　　|  |  └──1--图像分割应用介绍  

　　|  ├──3--第三章生成对抗学习  

　　|  |  └──1--生成对抗学习  

　　|  ├──4--第四章算法进阶迁移学习  

　　|  |  └──1--迁移学习介绍  

　　|  ├──5--第五章模型可解释  

　　|  |  └──1--模型可解释  

　　|  ├──6--第六章模型压缩  

　　|  |  └──1--模型压缩  

　　|  ├──7--第七章终生学习  

　　|  |  └──1--终生学习  

　　|  ├──8--第八章算法进阶进化学习  

　　|  |  └──1--进化学习  

　　|  └──9--第九章贝叶斯方法  

　　|  |  └──1--贝叶斯方法  

　　├──【课外拓展】01、阶段一HR面试技巧  

　　|  └──【课外拓展】01、阶段一HR面试技巧.zip 1.94G

　　├──【课外拓展】02、阶段二赠送-人脸支付  

　　|  └──第一章1-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  

　　|  └──第一章1-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  

　　|  |  ├──0-13PGN架构  

　　|  |  ├──0-14数据预处理  

　　|  |  ├──0-15PGN数据特殊性分析  

　　|  |  ├──0-16迭代器和类的实现  

　　|  |  ├──0-17PGN模型的搭建  

　　|  |  ├──0-18PGN模型训练  

　　|  |  ├──0-19PGN模型预测  

　　|  |  ├──0-2项目中的数据集初探  

　　|  |  ├──0-20评估方法介绍  

　　|  |  ├──0-21BLEU算法理论  

　　|  |  ├──0-22ROUGE算法理论  

　　|  |  ├──0-23ROUGE算法实现  

　　|  |  ├──0-24coverage机制原理  

　　|  |  ├──0-25coverage模型类实现  

　　|  |  ├──0-26coverage训练和预测  

　　|  |  ├──0-27Beam-search原理介绍  

　　|  |  ├──0-28Beam-search模型类实现  

　　|  |  ├──0-29TF-IDF算法原理和实现  

　　|  |  ├──0-3TextRank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  

　　|  |  ├──0-36GPU优化原理和实现  

　　|  |  ├──0-37CPU优化原理和实现  

　　|  |  ├──0-38Flask实现模型部署  

　　|  |  ├──0-4TextRank算法实现模型  

　　|  |  ├──0-5seq2seq架构  

　　|  |  ├──0-6seq3seq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  

　　|  |  ├──0-1类定义及类属性使用  

　　|  |  ├──0-2魔法方法  

　　|  |  ├──0-3案例-面向对象  

　　|  |  ├──0-4面向对象封装与继承  

　　|  |  ├──0-5面向对象多态  

　　|  |  └──0-6类属性方法  

　　|  └──第一章1-python基础编程  

　　|  |  ├──0-1python开发环境搭建  

　　|  |  ├──0-10循环else  

　　|  |  ├──0-11字符串定义切片  

　　|  |  ├──0-12字符串查找，替换，合并  

　　|  |  ├──0-13列表定义及使用  

　　|  |  ├──0-14元祖定义及使用  

　　|  |  ├──0-15字典定义及使用  

　　|  |  ├──0-16案例-学生管理系统（一）  

　　|  |  ├──0-17集合定义及使用  

　　|  |  ├──0-18公共方法与推导式  

　　|  |  ├──0-19函数基本使用  

　　|  |  ├──0-2Python注释与变量  

　　|  |  ├──0-20函数基本使用替代视频（04,05,06）  

　　|  |  ├──0-21函数作用域  

　　|  |  ├──0-22不定长参数与组包拆包  

　　|  |  ├──0-23案例-学生管理系统（二）  

　　|  |  ├──0-24基础加强练习  

　　|  |  ├──0-25可变类型及非可变类型  

　　|  |  ├──0-26递推  

　　|  |  ├──0-27递归  

　　|  |  ├──0-28lambda表达式  

　　|  |  ├──0-29文件基本操作  

　　|  |  ├──0-3Python数据类型  

　　|  |  ├──0-30文件操作案例  

　　|  |  ├──0-31案例-学生管理系统（三）  

　　|  |  ├──0-32python异常处理  

　　|  |  ├──0-33python模块与包  

　　|  |  ├──0-34案例-飞机大战  

　　|  |  ├──0-4Python格式化输出  

　　|  |  ├──0-5Python运算符  

　　|  |  ├──0-6Python分支语句  

　　|  |  ├──0-7while循环  

　　|  |  ├──0-8while循环案例  

　　|  |  └──0-9for循环及案例  

　　├──【课外拓展】06、阶段六阶段二Python高级（更新）  

　　|  ├──第二章2-SQL基础  

　　|  |  ├──0-1数据库基础  

　　|  |  ├──0-2SQL语言基础  

　　|  |  ├──0-3SQL约束  

　　|  |  ├──0-4SQL聚合  

　　|  |  ├──0-5SQL多表查询  

　　|  |  └──0-6SQL高阶特性  

　　|  ├──第三章3-Python编程进阶  

　　|  |  ├──0-1函数的闭包  

　　|  |  ├──0-10进程  

　　|  |  ├──0-11线程  

　　|  |  ├──0-12进程线程对比  

　　|  |  ├──0-13With上下文管理器  

　　|  |  ├──0-14Python生成器  

　　|  |  ├──0-15Python中深浅拷贝  

　　|  |  ├──0-16Python中正则表达式  

　　|  |  ├──0-17正则表达式扩展  

　　|  |  ├──0-18FastAPI搭建Web服务器  

　　|  |  ├──0-19Python爬虫  

　　|  |  ├──0-2装饰器  

　　|  |  ├──0-3PyMySQL  

　　|  |  ├──0-4HTML基础  

　　|  |  ├──0-5CSS基础  

　　|  |  ├──0-6Socket网络编程  

　　|  |  ├──0-7TCP服务器开发  

　　|  |  ├──0-8静态Weeb服务器  

　　|  |  └──0-9FastAPI  

　　|  └──第一章1-Linux基础  

　　|  |  ├──0-1Linux基础  

　　|  |  ├──0-2Linux终端基本使用  

　　|  |  ├──0-3Linux常用命令(1)  

　　|  |  └──0-4Linux常用命令(2)  

　　├──【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  

　　|  |  ├──0-1决策树算法  

　　|  |  ├──0-2朴素贝叶斯算法  

　　|  |  ├──0-3SVM算法  

　　|  |  ├──0-4聚类算法  

　　|  |  ├──0-5集成学习算法  

　　|  |  └──0-6机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看）  

　　|  └──第一章1-机器学习基础算法  

　　|  |  ├──0-1人工智能原理基础  

　　|  |  ├──0-2KNN算法  

　　|  |  ├──0-3线性回归  

　　|  |  └──0-4逻辑回归  

　　├──【课外拓展】08、阶段八阶段四—深度学习基础补充视频  

　　|  └──【课外拓展】08、阶段八阶段四—深度学习基础补充视频.zip 1.83G

　　├──【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.mp4 14.12M

　　|  ├──02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.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.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.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.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.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.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.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.mp4 14.74M

　　|  ├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4 57.15M

　　|  ├──11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4 24.13M

　　|  ├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4 31.48M

　　|  ├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 15.05M

　　|  ├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.mp4 29.35M

　　|  └──26-虚拟机的使用.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）.zip 20.49G

　　└──人工智能课件  

　　|  ├──01-阶段1-3（python基础、python高级、机器学习）  

　　|  |  ├──02-虚拟机环境  

　　|  |  ├──01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf 3.78M

　　|  |  ├──01-阶段1-3（python基础、python高级、机器学习）.zip 2.22G

　　|  |  ├──AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf 646.33kb

　　|  |  └──Azure机器学习模型搭建实验(1).doc 1.70M

　　|  ├──02-阶段4（计算机视觉CV)阶段6（CV项目）  

　　|  |  ├──02-虚拟机环境  

　　|  |  └──02-阶段4（计算机视觉CV)阶段6（CV项目）.zip 439.07M

　　|  ├──03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）  

　　|  |  ├──02-NLP虚拟机环境  

　　|  |  └──03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.zip 10.50G

　　|  ├──?阶段测试题  

　　|  |  ├──阶段1—测试  

　　|  |  ├──阶段2—测试  

　　|  |  ├──阶段3—测试  

　　|  |  ├──阶段4—测试  

　　|  |  ├──阶段5—测试  

　　|  |  └──.DS_Store 6.00kb

　　|  ├──Iris数据集  

　　|  |  ├──iris.csv 4.86kb

　　|  |  └──iris.txt 4.85kb

　　|  ├──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