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
* 02 Day2 AI产品经理实战.pdf





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