百战程序员-AI算法工程师就业班2022年价值18980元 百度云盘分享，AI算法工程师就业班盛宴，2022年价值翻倍，百度云盘速递

2022年百战程序员-AI算法工程师学生就业班使用价值18980元网络资源介绍：视频资源尺寸：61.9 GB 更新：2022-11-18

课程框架

├──1–人工智能基础-快速启动

| ├──1–人工智能就业、薪酬、各种应用领域

| └──2–机器学习和深度神经网络，监督和监督

├──10–机器学习与大数据技术-Kagle竞赛实战演练

| ├──1–药房销售预测实例

| └──2–网页分类实例

├──11–机器学习大数据技术-海量信息挖掘工具

| ├──1–基本的Spark计算框架

| ├──2–Spark计算框架深层次

| └──3–MLlib和ML控制模块Spark机器学习算法

├──12–机器学习与大数据技术-推荐算法项目实践

| ├──1–推荐算法–工艺和架构设计

| ├──2–推荐算法–预处理数据和建立模型评估实际作战演练

| └──3–推荐算法–实体模型的使用和推荐服务

├──13–深度神经网络-设计原理升级

| ├──1–神经网络模型

| ├──2–Tensorflow深度神经网络专用工具

| └──3–反向传播推论_Python代码编写神经元网络

├──14–深度神经网络-图像识别技术基本原理

| ├──1–神经网络的基本原理

| ├──2–神经网络提升

| ├──3–传统的卷积网络优化算法

| ├──4–检测古典风格的物体

| └──5–FasterRCNN当代物体检测

├──15–深度神经网络-图像识别技术项目实践

| ├──1–车辆识别

| ├──2–当然，环境中的物体检测和源代码分析

| └──3–图像风格迁移

├──16–深度神经网络-物体检测YOLO(V1-V4全版本号)实战演练

| ├──1–YOLOv1详细说明

| ├──2–YOLOv2详细说明

| ├──3–YOLOv3详细说明

| ├──4–YOLOv3编码实战演练

| └──5–YOLOv4详细说明

├──17–深度神经网络-语义分割设计原理实战演练

| ├──1–上采样_双线性插值_转移卷积

| ├──2–诊疗图像UNet语义分割

| └──3–蒙蒙板视频弹幕MaskRCNN语义分割

├──18–深度神经网络-面部识别项目实践

├──19–深度神经网络-NLP自然语言理解设计原理升级

| ├──1–词向量和词嵌入

| ├──2–循环神经网络的基本原理和优化

| ├──3–从Attention系统到Transformer

| └──4–ELMO_BERT_GPT

├──2–Python基本人工智能基础-Python基础

| ├──1–Python开发设计环境配置

| └──2–Python基础语法语法

├──20–深度神经网络-NLP自然语言理解项目实践

| ├──1–词向量

| ├──2–理解自然语言–文本分析

| ├──3–人工智能写唐诗宋词

| ├──4–Seq2Seq对话机器人

| ├──5–实战演练NER命名实体识别新项目

| ├──6–腾讯新闻BERT10分类新项目

| └──7–GPT2对话机器人

├──21–深度神经网络-OCR文本识别

├──24–【加课】Pytorch项目实践

| ├──1–Pytorch操作环境安装_工作环境通过个人检测

| ├──2–Pytorch基本_Tensor偏微分计算

| ├──3–PyTorch神经网络_CIFAR10实战演练

| ├──4–Pytorch循环神经网络_语义分析

| └──5–Pytorch伺服电机视频解码器

├──25–【加课】百度飞桨PadlePadle实战演练【新添加】

| ├──1–PaddlePaddle结构组装_墨尔本房价预测

| ├──2–PaddlePadle卷积网络_病理性近视鉴别

| ├──3–Paddledetection专用工具_PCB路板视觉检测

| ├──4–PaddleoCR专用工具_车辆识别(物体检测)+CRNN+CTCLoss)

| ├──5–PaddleNLP控制模块_货运物流数据捕获（BiGRU+CRF）

| └──6–Paddlenlp控制模块_货运物流数据捕获(ERNIE版)

├──26–【加课】Linux 自然环境编程技术

| └──1–Linux

├──27–【加课】算法和数据结构

| └──1–算法与数据结构

├──3–人工智能基础-Python计算机应用和数据可视化

| ├──1–Numpy计算机应用实体模型

| ├──2–大数据可视化控制模块

| └──3–Pandas控制模块的数据处理分析

├──31–【加课】 加强学习[新增]

| ├──1–Q-SARSA优化算法Learning

| ├──2–Deep Q-Learning Network

| ├──3–Policy Gradient 策略梯度

| ├──4–Actor Critic (A3C)

| └──5–DDPG、PPO、DPPO优化算法

├──4–人工智能基础-加强高等数学专业知识

| ├──1–数学课的主要内容

| ├──2–一元函数微分学

| ├──3–离散数学基础

| ├──4–多元函数微分学

| ├──5–高端离散数学

| ├──6–摡率论

| └──7–最优控制

├──5–机器学习算法-线性回归分析

| ├──1–多元回归

| ├──2–梯度下降法

| ├──3–归一化

| ├──4–正则化

| └──5–Lasso回归_Ridge回归_多项式回归_

├──6–机器学习算法-线性分类

| ├──1–逻辑回归

| ├──2–Softmax重归

| ├──3–SVMsvm算法优化算法

| └──4–SMO优化计算方法

├──7–机器学习算法-无监督学习

| ├──1–聚类算法系列产品优化算法

| ├──2–EM算法和GMM高斯混合模型

| └──3–PCA降维算法

├──8–机器学习算法-决策树算法系列产品

| ├──1–决策树算法

| ├──2–综合学习和决策树

| ├──3–GBDT

| └──4–XGBoost

├──9–机器学习算法-概率图模型

| ├──1–贝叶斯算法分类

| ├──2–HMM优化算法

| └──3–CRF优化算法

└──教学课件