AI人工智能算法工程师--更新20周

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                                                                                           AI人工智能算法工程师--更新20周

〖课程目录〗:
AI人工智能算法工程师--更新20周
├──【0】源码+PDF课件+电子书  
|   ├──电子书（mhtml格式，浏览器打开即可）.zip  78.13M
|   └──源码+PDF课件.zip  4.57G
├──【第10周】 PyTorch数据处理与网络模型构建  
|   ├──10-1 PyTorch入门与应用  
|   ├──10-2 数据集加载与应用  
|   └──10-3 网络模型搭建实战  
├──【第11周】 深入PyTorch模型的训练与可视化  
|   ├──11-1 PyThorch训练基础与数据可视化  
|   ├──11-2 PyThorch训练进阶与性能优化  
|   └──11-3 PyThorch软件封装  
├──【第12周】 CNN图像处理模型  
|   ├──12-1 简单链式模型理论与实战  
|   ├──12-2 多分支模型理论与实战  
|   └──12-3 残差模型理论与实战  
├──【第13周】 移动端AI高效率分组模型  
|   ├──13-1 mobilenet模型理论与实战  
|   └──13-2 shufflenet模型理论与实战  
├──【第14周】 卷积注意力模型  
|   ├──14-1 特征通道注意力  
|   ├──14-2 空间注意力  
|   └──14-3 混合注意力模型  
├──【第15周】 Transformer模型  
|   └──15-1 Transformer 原理与实现  
├──【第16周】 Vision Transformer 模型  
|   ├──16-1 Vision Transformer模型  
|   └──16-2 轻量级VisionTransformer  
├──【第17周】【视觉领域】图像分类技术与项目实战  
|   ├──17-1 图像分类基础与实践：安防监控人脸表情识别  
|   └──17-2 多标签分类与实战：生活用品多标签分类  
├──【第18周】 【工业领域】目标检测技术与项目实战  
|   ├──18-1 目标检测基础与YOLO系列模型原理  
|   └──18-2 实践：YOLO v5车牌检测实战  
├──【第19周】 【医疗与直播领域】图像分割技术与项目实战  
|   ├──19-1 图像分割基础与模型  
|   └──19-2 实践：基于UNet的人脸语义分割  
├──【第1周】 快速搞清楚人工智能  
|   └──1-1 人工智能发展前景与就业方向  
├──【第20周 】【视频分析领域-火热领域】视频分类技术与项目实战  
|   ├──20-1 视频分类与行为识别基础  
|   └──20-2 实战：3DCNN视频分类实战  
├──【第2周】 AI编程基石：Python入门与进阶  
|   ├──2-1 Python起步：入门与环境搭建  
|   ├──2-2 Python基础与程序流程控制  
|   ├──2-3 Python列表、元组、字典和集合  
|   ├──2-4 Python函数、模块，文件与文件夹操作  
|   └──2-5 Python面向对象编程  
├──【第3周】 AI编程基石：Python高级编程  
|   ├──3-1 Python的文件、表格、绘图、视频处理  
|   └──3-2 PyQt构建用户界面应用程序  
├──【第4周】 人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础  
|   ├──4-1 线性代数：人工智能数据基础  
|   ├──4-2 微积分： 数学背后的AI力量  
|   └──4-3 概率论： 数据科学与AI的关键  
├──【第5周】 机器学习 - 解锁人工智能的核心  
|   ├──5-1 机器学习理论&常见任务  
|   ├──5-2 评估目标与优化目标  
|   └──5-3 机器学习模型实践  
├──【第6周】 神经网络 - 处理和学习复杂的数据  
|   ├──6-1 单层神经网络原理与实践  
|   ├──6-2 多层神经网络原理与实践  
|   └──6-3 序列神经网络  
├──【第7周】 卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务  
|   ├──7-1 卷积神经网络基础  
|   └──7-2 典型卷积神经网络模型  
├──【第8周】 深度学习优化-使用深层神经网络来解决复杂的任务  
|   ├──8-1 参数初始化+激活函数  
|   ├──8-2 标准化方法+正则化  
|   └──8-3 学习率与最优化方法  
└──【第9周】 数据获取、整理与应用 - 构建数据之源，驱动智能决策  
|   ├──9-1 数据获取与整理：构建可靠数据  
|   └──9-2 数据增强方法与实践  


                                                                                                 〖百度网盘下载地址〗:

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