1.开营直播 · 2.第一阶段 直播回放 · 3.第二阶段 前置预科 · 4.第三阶段 测试考试 · 5.第四阶段 拓展学习 · 课件资料

*   01 1.开营直播/

  *   01 AIE49期直播课程 (新)

*   02 2.第一阶段 直播回放/

  *   00 资料/

    *   01 第一章 :直播课后资料/

      *   01 49期直播安排.pdf

      *   02 01-.1.5.zip

      *   03 02-.1.7.zip

      *   04 03-.1.10.zip

      *   05 04-.1.12.zip

      *   06 05-.1.14.zip

      *   07 06-.1.17.zip

      *   08 07-.1.19.zip

      *   09 08-.1.21.zip

      *   10 09-.1.24.zip

      *   11 10-.1.26.zip

      *   12 11-.1.31.zip

      *   13 12-.2.2.zip

      *   14 Git使用基本操作与演示.pdf

      *   15 13-.2.22.zip

      *   16 ultralytics.zip

      *   17 14-.2.25.zip

      *   18 15-.2.28.zip

      *   19 16-.3.3.zip

      *   20 17-.3.6.zip

      *   21 18-.3.10.zip

      *   22 docker_demo.rar

      *   23 Docker概念及基本操作.pdf

      *   24 19-.3.14.zip

      *   25 20-.3.17.zip

      *   26 21-.3.20.zip

      *   27 22-.3.24.zip

      *   28 23-.3.27.zip

      *   29 24-.3.31.zip

      *   30 25-.4.4.zip

      *   31 Seq2Seq项目.zip

      *   32 26-.4.10.zip

      *   33 27-.4.14.zip

      *   34 28-.4.17.zip

      *   35 29-.4.21.zip

      *   36 AIE49-5.26结业立项启动会.4.24.pdf

      *   37 30-.4.24.zip

      *   38 31-.4.26.zip

    *   02 第二章 :机器学习算法资料/

      *   01 机器学习算法数学相关资料.rar

      *   02 概率论与数理统计(浙大四版).zip

      *   03 高等数学 第7版 上册 同济大学.zip

      *   04 线性代数同济第六版.zip

      *   05 高等数学 第7版 下册 同济大学.zip

    *   03 第三章 :学员优秀作业/

      *   01 2作业吴玉婕.pdf

      *   02 Day2作业-马金朋.pdf

      *   03 03作业+杨毅.pdf

      *   04 Day3作业+林子晴.pdf

      *   05 Day5作业_张鸣博.pdf

      *   06 5-作业-曾锟-高斯朴素贝叶斯.pdf

    *   04 第四章 :机器学习项目答辩资料/

      *   01 1组-用户评论情感分析.zip

      *   02 2组-财务舞弊识别.rar

      *   03 3组-交警手势识别.zip

      *   04 4组:“你看我像谁”图片识别.zip

      *   05 5组-面部情绪识别.zip

      *   06 6组-用户评论情感分析.zip

      *   07 7组-红酒数据分类集.zip

    *   05 第五章 :CV小组项目答辩资料/

      *   01 7组-无人船障碍物检测挑战赛.zip

      *   02 6组-疲劳驾驶检测系统.zip

      *   03 5组CV答辩资料.zip

      *   04 4组-人体多特征目标检测.zip

      *   05 3组-钢铁表面缺陷检测.zip

      *   06 2组-番茄叶疾病点检测.zip

      *   07 1组-人车目标检测.zip

  *   01 第一章:开班典礼/

    *   01 第1小节:开班典礼/

      *   01 1月3日开班典礼

  *   02 第二章:机器学习/

    *   01 第1节:机器学习(展开有课程)/

      *   01 1.5Day1-人工智能核心理念、项目流程,体验

      *   02 1.7Day2上午-线性代数与科学计算

      *   03 1.7Day2下午-矩阵,KNN算法

      *   04 1.10Day3-KNN回归器,概率相关知识

      *   05 1.12Day4-条件概率,朴素贝叶斯

      *   06 1.14Day5上午-高斯朴素贝叶斯、数据采集与预处理

      *   07 1.14Day5下午-数据集的划分、数据的特征选择何特征降维

      *   08 1.17Day6-PCA降维算法,无监督学习,Kmeans聚类算法,信息论相关

      *   09 1.19Day7-开发习惯,决策树

      *   10 1.21Day8上午-线性回归,求函数最小值,深度学习框架

      *   11 1.21Day8下午-逻辑回归,支持向量机,集成学习

      *   12 1.24Day9-机器学习项目实战,pytorch框架安装

  *   03 第三章:深度学习+计算机视觉/

    *   01 第1节:深度学习/

      *   01 1.26Day10-Pytorch的基本使用,损失函数

      *   02 1.31Day11-深度学习编程写法、pytorch深度学习流程

      *   03 2.2Day12-全连接网络分类任务,回归任务

      *   04 2.3学友Git使用分享

    *   02 第2节:计算机视觉CV/

      *   01 2.21Day13-计算机视觉概论

      *   02 光环2.23机器学习项目答辩+3.30AI考试宣讲

      *   03 2.25Day14上午-池化,Lenet5

      *   04 2.25Day14下午-图像分类网络

      *   05 2.28Day15-手写ResNet分类算法,VGG

      *   06 3.3Day16上午-目标检测,人脸识别MTCNN

      *   07 3.3Day16下午-人脸识别,训练数据

      *   08 3.6Day17-YOLO网络架构解读,源代码解读

      *   09 3.10Day18上午-.YOLOv8训练mp4

      *   10 3.10Day18下午-YoloV8目标检测任务,CV中的生成任务

      *   11 3.13Day19-YOLOv8源码分析和效果展示

      *   12 光环3.14学员Docker分享

      *   13 3.17Day20上午-目标检测,框的回归分类

      *   14 3.17Day20下午-YOLOv8源码分析和图像生成算法

      *   15 3.20Day21-计算机处理stream式数据

      *   16 3.24Day22上午-图像生成算法GAN

  *   04 第四章:NLP自然语言处理/

    *   01 第1节:NLP自然语言处理/

      *   01 3.27Day23-自然语言处理基础

      *   02 3.31D24上午-RNN,循环神经网络

      *   03 3.31Day24下午-文本生成,NLP基本流程

      *   04 4.4Day25-文本生成算法

      *   05 4.10Day26-Seq2Seq输入输出Transformer三部曲

      *   06 4.14Day27上午-注意力机制

      *   07 4.14Day27下午-Transformer架构解析

      *   08 4.16趋动云技术培训

      *   09 4.17Day28-Transformer源码

      *   10 4.19日49期CV小组项目答辩(上)

      *   11 49期CV项目答辩(下)

      *   12 4.21Day29上午-Transformer 数据流向

      *   13 4.21Day29下午-大模型三大架构

      *   14 49期5.26结业项目启动会

      *   15 4.24Day30-大模型三大架构和基本应用

      *   16 4.26Day31-大模型训练与微调原理

*   03 3.第二阶段 前置预科/

  *   01 AI延展学习部分/

    *   01 第一章:Python-必学部分/

      *   01 第一节:01-环境安装+基础语法/

        *   01 01-Python入门

        *   02 02-环境安装

        *   03 03-Python基本语法

      *   02 第二节:02-运算符+字符串/

        *   01 04-数据类型+运算符

        *   02 05-数据类型-字符串

      *   03 第三节:03-流程控制-分支-循环/

        *   01 06-流程控制-分支

        *   02 07-流程控制-循环

      *   04 第四节:04-数据类型-列表-深浅拷贝/

        *   01 08-数据类型-列表

        *   02 09-数据类型-列表2-深浅拷贝

      *   05 第五节:05-数据类型-元组-集合-字典/

        *   01 10-数据类型-元组

        *   02 11-数据类型-集合

        *   03 12-数据类型-字典

      *   06 第六节:06-函数-匿名-递归/

        *   01 13-函数

        *   02 14-函数-匿名-递归

        *   03 15-高阶函数

      *   07 第七节:07-面向对象/

        *   01 16-面向对象

        *   02 17-面向对象2

      *   08 第八节:08-错误-异常-迭代器-生成器/

        *   01 18-错误与异常

        *   02 19-异常处理

        *   03 20-迭代器

        *   04 21-生成器

      *   09 第九节:09-文件/

        *   01 22-文件1

        *   02 23-文件2

        *   03 24-文件3

        *   04 25-上下文管理器

      *   10 第十节:10-包和模块/

        *   01 26-包和模块

        *   02 27-包和模块的安装

        *   03 28-OS

        *   04 29-sys

        *   05 30-logging

      *   11 第十一节:11-numpy/

        *   01 31-numpy

        *   02 32-numpy2

        *   03 33-numpy3

      *   12 第十二节:12-matplotlib+pandas/

        *   01 34-matplotilb

        *   02 35-pandas

        *   03 36-pandas2

    *   02 第二章:爬虫-延展部分/

      *   01 第一节:爬虫/

        *   01 爬虫学习-01

        *   02 爬虫学习-02

        *   03 爬虫学习-03

        *   04 爬虫学习-04

    *   03 第三章:备份/

      *   01 第一节:Python基础-备份/

        *   01 1-平台登陆及使用方法

        *   02 2-基本数据类型-整型

        *   03 3-基本数据类型-浮点型

        *   04 4-基本数据类型-布尔类型

        *   05 5-基本数据类型-字符串

        *   06 6-字符串处理函数

        *   07 7-顺序分支结构 if-else

        *   08 8-while

        *   09 9-for 循环

        *   10 10-break

        *   11 11-continue

        *   12 12-列表1

        *   13 13-列表2

        *   14 14-类1(tuple)

        *   15 15-类2(tuple)

        *   16 16-集合1

        *   17 17-集合2

        *   18 18-集合3

        *   19 19-字典1

        *   20 20-字典2

        *   21 21-字典3

        *   22 22-函数1

        *   23 23-函数 2

        *   24 24-函数3

        *   25 25-文件处理1

        *   26 26-文件处理2

        *   27 27-文件处理3

        *   28 28-文件处理4

        *   29 29-异常处理1

        *   30 30-异常处理2

        *   31 31-包和模块

        *   32 32-包和模块2

        *   33 33-包和模块3

    *   04 第四章:SQL/

      *   01 第一节:01-软件安装/

        *   01 01_数据库基础

        *   02 02_MySQL安装

      *   02 第二节:02-增删改/

        *   01 03_数据的增删改

      *   03 第三节:03-查询/

        *   01 04_查询_where

      *   04 第四节:04-函数/

        *   01 05_数学函数

        *   02 06_字符串函数

        *   03 07_日期时间函数

        *   04 08_聚合函数

      *   05 第五节:05-if_casegroup byhaving排序/

        *   01 09_if_case

        *   02 10_group_by

        *   03 11_having

        *   04 12_排序

      *   06 第六节:高级查询(1)/

        *   01 13_高级查询_join

        *   02 14_高级查询_外连接

      *   07 第七节:高级查询(2)/

        *   01 15_高级查询_union

        *   02 16_高级查询_子查询

        *   03 17_表子查询

        *   04 18_exists

  *   02 Python(同AI延展学习部分中的Python)/

    *   01 第一章:Python必学/

      *   01 第一节:01-环境安装+基础语法/

        *   01 01-环境安装

        *   02 02-Python入门

        *   03 03-Python基本语法

      *   02 第二节:02/

        *   01 04-数据类型+运算符

        *   02 05-数据类型-字符串

      *   03 第三节:03/

        *   01 07-流程控制-循环

        *   02 06-流程控制-分支

      *   04 第四节:04/

        *   01 08-数据类型-列表

        *   02 09-数据类型-列表2-深浅拷贝

      *   05 第五节:05/

        *   01 10-数据类型-元组

        *   02 11-数据类型-集合

        *   03 12-数据类型-字典

      *   06 第六节:06/

        *   01 13-函数

        *   02 14-函数-匿名-递归

        *   03 15-高阶函数

      *   07 第七节:07/

        *   01 16-面向对象

        *   02 17-面向对象2

      *   08 第八节:08/

        *   01 18_异常处理

        *   02 19-异常处理

        *   03 20-迭代器

        *   04 21-生成器

      *   09 第九节:09/

        *   01 22-文件1

        *   02 23-文件2

        *   03 24-文件3

        *   04 25-上下文管理器

      *   10 第十节:10/

        *   01 26-包和模块

        *   02 27-包和模块的安装

        *   03 28-OS

        *   04 29-sys

        *   05 30-logging

      *   11 第十一节:11/

        *   01 31-numpy

        *   02 32-numpy2

        *   03 33-numpy3

      *   12 第十二节:12/

        *   01 34-matplotilb

        *   02 35-pandas

        *   03 36-pandas2

  *   03 Python核心编程-5.5h/

    *   01 第一章:Python核心编程/

      *   01 第一小节:课程说明/

        *   01 课程说明

      *   02 第二小节:正式课程/

        *   01 【第01章】环境搭建

        *   02 【第02章】int整型

        *   03 【第03章】float浮点数

        *   04 【第04章】bool布尔类型

        *   05 【第05章】str字符串

        *   06 【第06章】list列表

        *   07 【第07章】tuple元组

        *   08 【第08章】set集合

        *   09 【第09章】dict字典

        *   10 【第10章】分支结构和三元表达

        *   11 【第11章】循环和遍历

        *   12 【第12章】目录和路径

        *   13 【第13章】文件操作

        *   14 【第14章】函数

        *   15 【第15章】类

        *   16 【第16章】异常处理

        *   17 【第17章】包和模块

        *   18 【第18章】随机数

        *   19 【第19章】生成器

        *   20 【第20章】高阶函数

*   04 4.第三阶段 测试考试/

  *   01 h5人工智能题库h5.txt

*   05 5.第四阶段 拓展学习/

  *   01 Transformer三天实战与业务应用/

    *   01 第一章:Transformer三天实战与业务应用/

      *   01 第一节:Transformer三天实战与业务应用/

        *   01 【Day1】自然语言处理&深度学习基础及职业发展

        *   02 【Day2】Transformer基础概念与结构+实战

        *   03 【Day3】Transformer实战与ChatGPT新机遇

  *   02 AI大模型引发的新一轮产业创新/

    *   01 第一章:AI大模型引发的新一轮产业创新/

      *   01 第一小节:AI大模型引发的新一轮产业创新/

        *   01 【Day1】ChatGPT对于各行业的赋能

        *   02 【Day2】AIGC带来的发展机遇与落地项目

        *   03 【Day3】大模型对全产业链的智能化升级(1)

  *   03 数智化转型主力军-AI产品经理/

    *   01 数智化转型主力军:AI产品经理课程/

      *   01 第1节:AI产品经理课程/

        *   01 Day1AI产品经理初认知

        *   02 Day2AI产品经理实战

*   课件资料/

  *   01 直播回放/

    *   01 第一章 :直播课后资料/

      *   01 49期直播安排.pdf

      *   02 01-.1.5.zip

      *   03 02-.1.7.zip

      *   04 03-.1.10.zip

      *   05 04-.1.12.zip

      *   06 05-.1.14.zip

      *   07 06-.1.17.zip

      *   08 07-.1.19.zip

      *   09 08-.1.21.zip

      *   10 09-.1.24.zip

      *   11 10-.1.26.zip

      *   12 11-.1.31.zip

      *   13 12-.2.2.zip

      *   14 Git使用基本操作与演示.pdf

      *   15 13-.2.22.zip

      *   16 ultralytics.zip

      *   17 14-.2.25.zip

      *   18 15-.2.28.zip

      *   19 16-.3.3.zip

      *   20 17-.3.6.zip

      *   21 18-.3.10.zip

      *   22 docker_demo.zip

      *   23 Docker概念及基本操作.pdf

      *   24 20-.3.17.zip

      *   25 21-.3.20.zip

    *   02 第二章 :机器学习算法资料/

      *   01 机器学习算法数学相关资料.zip

      *   02 概率论与数理统计(浙大四版).zip

      *   03 高等数学 第7版 上册 同济大学.zip

      *   04 线性代数同济第六版.zip

      *   05 高等数学 第7版 下册 同济大学.zip

    *   03 第三章 :学员优秀作业/

      *   01 2作业吴玉婕.pdf

      *   02 Day2作业-马金朋.pdf

      *   03 03作业+杨毅.pdf

      *   04 Day3作业+林子晴.pdf

      *   05 Day5作业_张鸣博.pdf

      *   06 5-作业-曾锟-高斯朴素贝叶斯.pdf

    *   04 第四章 :机器学习项目答辩资料/

      *   01 1组-用户评论情感分析.zip

      *   02 2组-财务舞弊识别.zip

      *   03 3组-交警手势识别.zip

      *   04 4组:“你看我像谁”图片识别.zip

      *   05 5组-面部情绪识别.zip

      *   06 6组-用户评论情感分析.zip

      *   07 7组-红酒数据分类集.zip

  *   02 AI延展学习部分/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 :前置阶段资料/

        *   01 python基础+高阶-拓展学习资料.zip

        *   02 前置Python作业1-12天.zip

        *   03 爬虫阶段代码.zip

        *   04 Python练习题(6个) (1).zip

        *   05 软件SQL.zip

        *   06 SQL部分资料.zip

        *   07 备份preparatory_course.zip

        *   08 七天作业-SQL.zip

  *   03 Python(同AI延展学习部分中的Python)/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 :资料/

        *   01 python基础+高阶-拓展学习资料.zip

  *   04 Python核心编程-5.5h/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 :资料/

        *   01 python基础+高阶-拓展学习资料.zip

        *   02 Python核心编程-讲义.zip

        *   03 Python核心编程-源码.zip

  *   05 Transformer三天实战与业务应用/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 :课件资料/

        *   01 Transformer 三天实战与业务应用D1.pdf

        *   02 Transformer 三天实战与业务应用D2.pdf

        *   03 Day3天到课福利.zip

  *   06 AI大模型引发的新一轮产业创新/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 :对应课件资料/

        *   01 D1课件:ChatGPT对各行业的赋能.pdf

        *   02 D2 AIGC对企业和个人的发展机遇.pdf

        *   03 GPT-PPT插件.pdf

  *   07 数智化转型主力军-AI产品经理/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 :AI产品经理课件资料/

        *   01 Day1 AI产品经理初认知.pdf

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