百战 Ai算法工程师就业班课程介绍:
团队成员来自人工智能研发名企，来自世界级名校。并将继续以全职、兼职的方式，引进BATJ等名企、国内外知名大学人工智能专家，继续打造集研发、实业为一体的团队。
该课程一共16阶段，从零开始，步步提升。一共6个月时间，业余时间学习，132个学习日，每天学2-3小时。课程具有完整的学习计划，让学员只要一步一步跟着走完，就能拿到满意的offer。
课程目录:
——/百战程序员-AI算法工程师就业班2022/ ├──01、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：人工智能时代是发展的必然.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 ├──02、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 ├──03、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 ├──04、人工智能基础-高等数学知识强化 | ├──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 | ├──1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.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 | ├──2：线性代数_概率论知识点.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 | ├──3：最优化知识_数学内容学习重点.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 | ├──4：导数的定义_左导数和右导数.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 | ├──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 | └──数学.pdf ├──05、机器学习-线性回归 | ├──章节1：多元线性回归 | ├──章节2：梯度下降法 | ├──章节3：归一化 | ├──章节4：正则化 | └──章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归 ├──06、机器学习-线性分类 | ├──章节1：逻辑回归 | ├──章节2：Softmax回归 | ├──章节3：SVM支持向量机算法 | └──章节4：SMO优化算法 ├──07、机器学习-无监督学习 | ├──章节1：聚类系列算法 | ├──章节2：EM算法和GMM高斯混合模型 | └──章节3：PCA降维算法 ├──08、机器学习-决策树系列 | ├──章节1：决策树 | ├──章节2：集成学习和随机森林 | ├──章节3：GBDT | └──章节4：XGBoost ├──09、机器学习-概率图模型 | ├──章节1：贝叶斯分类 | ├──章节2：HMM算法 | └──章节3：CRF算法 ├──10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战 | ├──章节1：药店销量预测案例 | └──章节2：网页分类案例 ├──11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具 | ├──章节1：Spark计算框架基础 | ├──章节2：Spark计算框架深入 | └──章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块 ├──12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战 | ├──章节1：推荐系统--流程与架构 | ├──章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战 | └──章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务 ├──13-深度学习-原理和进阶 | ├──章节1：神经网络算法 | ├──章节2：TensorFlow深度学习工具 | └──章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络 ├──14-深度学习-图像识别原理 | ├──章节1：卷积神经网络原理 | ├──章节2：卷积神经网络优化 | ├──章节3：经典卷积网络算法 | ├──章节4：古典目标检测 | └──章节5：现代目标检测之FasterRCNN ├──15-深度学习-图像识别项目实战 | ├──章节1：车牌识别 | ├──章节2：自然场景下的目标检测及源码分析 | └──章节3：图像风格迁移 ├──16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战 | ├──章节1：YOLOv1详解 | ├──章节2：YOLOv2详解 | ├──章节3：YOLOv3详解 | ├──章节4：YOLOv3代码实战 | ├──章节5：YOLOv4详解 | ├──keras-yolo3-master.rar | └──资料.rar ├──17-深度学习-语义分割原理和实战 | ├──章节1：上采样_双线性插值_转置卷积 | ├──章节2：医疗图像UNet语义分割 | └──章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割 ├──18-深度学习-人脸识别项目实战 | ├──章节1：人脸识别 | ├──1.txt | ├──facenet-master.zip | ├──模型.rar | └──资料.rar ├──19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶 | ├──章节1：词向量与词嵌入 | ├──章节2：循环神经网络原理与优化 | ├──章节3：从Attention机制到Transformer | └──章节4：ELMO_BERT_GPT ├──20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战 | ├──章节1：词向量 | ├──章节2：自然语言处理--情感分析 | ├──章节3：AI写唐诗 | ├──章节4：Seq2Seq聊天机器人 | ├──章节5：实战NER命名实体识别项目 | ├──章节6：BERT新浪新闻10分类项目 | └──章节7：GPT2聊天机器人 ├──21-深度学习-OCR文本识别 | ├──章节1：深度学习-OCR文本识别 | └──资料.rar ├──22-深度学习-语音识别- | └──官方未更新。。。持续更新 ├──23-深度学习-知识图谱- | └──官方未更新。。。持续更新 ├──24-【加课】Pytorch项目实战 | ├──章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试 | ├──章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算 | ├──章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10 | ├──章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注 | ├──章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译 | ├──代码.rar | └──资料.rar ├──25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】 | ├──章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测 | ├──章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别 | ├──章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测 | ├──章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss) | ├──章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF） | └──章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版） ├──26-【加课】Linux环境编程基础 | ├──章节1：Linux | ├──软件.rar | ├──软件2.rar | └──文档.rar ├──27-【加课】算法与数据结构 | ├──章节1：算法与数据结构 | └──资料.zip ├──29-【加课】计算机图形学机器视觉实战 | └──官方未更新。。。持续更新 ├──30-【加课】 ROS智能机器人操作系统 | └──未更新。。。持续更新 ├──31、【加课】 强化学习【新增】 | ├──章节1：Q-Learning与SARSA算法 | ├──章节2：Deep Q-Learning Network | ├──章节3：Policy Gradient 策略梯度 | ├──章节4：Actor Critic (A3C) | └──章节5：DDPG、PPO、DPPO算法 ├──32-【加课】 图神经网络- | └──未更新。。。持续更新 ├──【加课】Linux环境编程基础 | └──章节1：Linux └──【加课】算法与数据结构 | └──章节1：算法与数据结构
