人工智能AI深度学习就业班入门到精通机器学习项目实战深入学习视频课程

📁 第01阶段：人工智能基础-快速入门
  1：人工智能就业前景与薪资.mp4
  2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
  3：人工智能时代.mp4
  4：人工智能在各领域的应用.mp4
  5：人工智能常见流程.mp4
  6：机器学习不同的学习方式.mp4
  7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
  8：有监督机器学习任务与本质.mp4
  9：无监督机器学习任务与本质.mp4
📁 第02阶段：人工智能基础-Python基础
  📁 章节1：Python开发环境搭建
  📁 章节2：Python基础语法
📁 第03阶段：人工智能基础-Python科学计算和可视化
  📁 章节1：科学计算模型Numpy
  📁 章节2：数据可视化模块
  📁 章节3：数据处理分析模块Pandas
📁 第04阶段：人工智能基础-高等数学知识强化
  【 】数学.pdf
  1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
  2：线性代数_概率论知识点.mp4
  3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
  4：导数的定义_左导数和右导数.mp4
  5：导数的几何意义和物理意义.mp4
  6：常见函数的求导公式.mp4
  7：导数求解的四则运算法则.mp4
  8：复合函数求导法则.mp4
  9：推导激活函数的导函数.mp4
  10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4
  11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
  12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
  13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
  14：向量的内积_向量运算法则.mp4
  15：学习向量计算的用途举例.mp4
  16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
  17：特殊的向量.mp4
  18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4
  19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4
  20：矩阵相乘.mp4
  21：矩阵的逆矩阵.mp4
  22：矩阵的行列式.mp4
  23：多元函数求偏导.mp4
  24：高阶偏导数_梯度.mp4
  25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4
  26：Hessian矩阵.mp4
  27：二次型.mp4
  28：补充关于正定负定的理解.mp4
  29：特征值和特征向量(1).mp4
  30：特征值和特征向量(2).mp4
  31：特征值分解.mp4
  32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
  33：奇异值分解定义.mp4
  34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4
  35：奇异值分解性质_数据压缩.mp4
  36：SVD用于PCA降维.mp4
  37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
  38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
  39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
  40：随机变量.mp4
  41：数学期望和方差.mp4
  42：常用随机变量服从的分布.mp4
  43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
  44：最大似然估计思想.mp4
  45：最优化的基本概念.mp4
  46：迭代求解的原因.mp4
  47：梯度下降法思路.mp4
  48：梯度下降法的推导.mp4
  49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
  50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
  51：凸集.mp4
  52：凸函数.mp4
  53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4
  54：拉格朗日函数.mp4
📁 第05阶段：机器学习-线性回归
📁 第06阶段：机器学习-线性分类
📁 第07阶段：机器学习-无监督学习
📁 第08阶段：机器学习-决策树系列
📁 第09阶段：机器学习-概率图模型
📁 第10阶段：机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
📁 第11阶段：机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
📁 第12阶段：机器学习与大数据-推荐系统项目实战
📁 第13阶段：深度学习-原理和进阶
📁 第14阶段：深度学习-图像识别原理
📁 第15阶段：深度学习-图像识别项目实战
📁 第16阶段：深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
📁 第17阶段：深度学习-语义分割原理和实战
📁 第18阶段：深度学习-人脸识别项目实战
📁 第19阶段：深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
📁 第20阶段：深度学习-NLP自然语言处理项目实战
📁 第21阶段：深度学习-OCR文本识别
📁 第22阶段：Pytorch项目实战
📁 第23阶段：百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
📁 第24阶段：Linux环境编程基础
📁 第25阶段：算法与数据结构
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