fxw0463-mk-AI人工智能算法工程师[20周]【VIP专享】

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mk-AI人工智能算法工程师[20周]【VIP专享】



——/mk-AI人工智能算法工程师[20周]/
├──【0】源码+PDF课件+电子书  
|   ├──电子书（mhtml格式，浏览器打开即可）.zip  78.44M
|   └──源码+PDF课件.zip  4.57G
├──【第10周】 PyTorch数据处理与网络模型构建  
|   ├──10-1 PyTorch入门与应用  
|   |   ├──10-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排  
|   |   ├──10-1-2 第2章 安装PyTorch  
|   |   └──10-1-3 第3章 Tensor的操作  
|   ├──10-2 数据集加载与应用  
|   |   ├──10-2-1 第1章 Dataset与Dataloader  
|   |   └──10-2-2 第2章 数据增强与转换  
|   └──10-3 网络模型搭建实战  
|   |   └──10-3-1 第1章 网络模型搭建实战  
├──【第11周】 深入PyTorch模型的训练与可视化  
|   ├──11-1 PyThorch训练基础与数据可视化  
|   |   └──11-1-1 第1章 模型训练与可视化  
|   ├──11-2 PyThorch训练进阶与性能优化  
|   |   ├──11-2-1 第1章 PyTorch 训练进阶  
|   |   └──11-2-2 第2章 模型性能提升方法  
|   └──11-3 PyThorch软件封装  
|   |   └──11-3-1 第1章 PyThorch软件封装  
├──【第12周】 CNN图像处理模型  
|   ├──12-1 简单链式模型理论与实战  
|   |   └──12-1-1 第1章 简单链式模型理论与实战  
|   ├──12-2 多分支模型理论与实战  
|   |   └──12-2-1 第1章 多分支模型理论与实战  
|   └──12-3 残差模型理论与实战  
|   |   └──12-3-1 第1章 残差模型理论与实战  
├──【第13周】 移动端AI高效率分组模型  
|   ├──13-1 mobilenet模型理论与实战  
|   |   ├──13-1-1 第1章 卷积拆分分组与Xception  
|   |   ├──13-1-2 第2章 MobileNet 模型  
|   |   └──13-1-3 第3章 从零搭建MobileNet模型  
|   └──13-2 shufflenet模型理论与实战  
|   |   ├──13-2-1 第1章 ShuffleNet模型  
|   |   └──13-2-2 第2章 从零搭建ShuffleNet模型  
├──【第14周】 卷积注意力模型  
|   ├──14-1 特征通道注意力  
|   |   ├──14-1-1 第1章 注意力模型基础  
|   |   ├──14-1-2 第2章 特征注意力模型  
|   |   └──14-1-3 第3章 从零搭建SENet  
|   ├──14-2 空间注意力  
|   |   └──14-2-1 第1章 空间注意力  
|   └──14-3 混合注意力模型  
|   |   └──14-3-1 第1章 混合注意力模型  
├──【第15周】 Transformer模型  
|   └──15-1 Transformer 原理与实现  
|   |   ├──15-1-1 第1章 自注意力机制  
|   |   ├──15-1-2 第2章 Transformer模型  
|   |   └──15-1-3 第3章 从零搭建Transformer  
├──【第16周】 Vision Transformer 模型  
|   ├──16-1 Vision Transformer模型  
|   |   ├──16-1-1 第1章 基础 ViT模型  
|   |   └──16-1-2 第2章 从零搭建Vision Transformer  
|   └──16-2 轻量级VisionTransformer  
|   |   ├──16-2-1 第1章 轻量级ViT模型  
|   |   └──16-2-2 第2章 从零搭建Mobile ViT模型  
├──【第17周】【视觉领域】图像分类技术与项目实战  
|   ├──17-1 图像分类基础与实践：安防监控人脸表情识别  
|   |   ├──17-1-1 第1章 图像分类基础与模型  
|   |   └──17-1-2 第2章 人脸表情识别实战  
|   └──17-2 多标签分类与实战：生活用品多标签分类  
|   |   ├──17-2-1 第1章 多标签图像分类模型  
|   |   └──17-2-2 第2章 实战：生活用品多标签分类  
├──【第18周】 【工业领域】目标检测技术与项目实战  
|   ├──18-1 目标检测基础与YOLO系列模型原理  
|   |   ├──18-1-1 第1章 目标检测基础  
|   |   └──18-1-2 第2章 YOLO系列模型原理  
|   └──18-2 实践：YOLO v5车牌检测实战  
|   |   └──18-2-1 第1章 YOLO v5车牌检测实战  
├──【第19周】 【医疗与直播领域】图像分割技术与项目实战  
|   ├──19-1 图像分割基础与模型  
|   |   ├──19-1-1 第1章 图像分割基础  
|   |   ├──19-1-2 第2章 经典语义分割模型  
|   |   └──19-1-3 第3章 语义分割的关键技术改进  
|   └──19-2 实践：基于UNet的人脸语义分割  
|   |   └──19-2-1 第1章 基于UNet的人脸语义分割实战  
├──【第1周】 快速搞清楚人工智能  
|   └──1-1 人工智能发展前景与就业方向  
|   |   ├──1-1-1 第1章 课程全面解析  
|   |   ├──1-1-2 第2章 人工智能到底是什么？  
|   |   ├──1-1-3 第3章 人工智能发展背后的历史  
|   |   └──1-1-4 第4章 解锁人工智能各大行业典型应用&就业方向  
├──【第20周 】【视频分析领域-火热领域】视频分类技术与项目实战  
|   ├──20-1 视频分类与行为识别基础  
|   |   ├──20-1-1 第1章 视频分类基础  
|   |   ├──20-1-2 第2章 三维卷积模型  
|   |   └──20-1-3 第3章 双流模型  
|   └──20-2 实战：3DCNN视频分类实战  
|   |   └──20-2-1 第1章 3DCNN视频分类实战  
├──【第2周】 AI编程基石：Python入门与进阶  
|   ├──2-1 Python起步：入门与环境搭建  
|   |   ├──2-1-1 第1章 周课程整体介绍和安排  
|   |   ├──2-1-2 第2章 Anacond软件：安装、管理python相关包  
|   |   ├──2-1-3 第3章 Jupyter Notbook&Pycharm：Py开发  
|   |   └──2-1-4 第4章 环境配置的优化方案  
|   ├──2-2 Python基础与程序流程控制  
|   |   ├──2-2-1 第1章 基础语法与输入出  
|   |   ├──2-2-2 第2章 顺序结构语句  
|   |   ├──2-2-3 第3章 选择结构语句  
|   |   └──2-2-4 第4章 循环结构语句  
|   ├──2-3 Python列表、元组、字典和集合  
|   |   └──2-3-1 第1章 Python序列与应用  
|   ├──2-4 Python函数、模块，文件与文件夹操作  
|   |   ├──2-4-1 第1章 Python函数  
|   |   ├──2-4-2 第2章 python模块  
|   |   └──2-4-3 第3章 Python文件与文件操作  
|   └──2-5 Python面向对象编程  
|   |   ├──2-5-1 第1章 面向对象的概念  
|   |   ├──2-5-2 第2章 面向对象的特征  
|   |   └──2-5-3 第3章 综合案例  
├──【第3周】 AI编程基石：Python高级编程  
|   ├──3-1 Python的文件、表格、绘图、视频处理  
|   |   ├──3-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排  
|   |   ├──3-1-2 第2章 文本文件操作  
|   |   ├──3-1-3 第3章 pandas 表格数据处理  
|   |   ├──3-1-4 第4章 Matplotlib 常用画图处理  
|   |   ├──3-1-5 第5章 OpenCV 影像数据处理  
|   |   └──3-1-6 第6章 pickle文件处理：数据序列化处理  
|   └──3-2 PyQt构建用户界面应用程序  
|   |   ├──3-2-1 第1章 PyQt安装与构建用户界面  
|   |   └──3-2-2 第2章 优化PyQt构建用户界面应用程序  
├──【第4周】 人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础  
|   ├──4-1 线性代数：人工智能数据基础  
|   |   ├──4-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排  
|   |   └──4-1-2 第2章 线性代数  
|   ├──4-2 微积分： 数学背后的AI力量  
|   |   ├──4-2-1 第1章 概念回顾：导数、微分、积分  
|   |   ├──4-2-2 第2章 链式求导  
|   |   └──4-2-3 第3章 反向传播算法  
|   └──4-3 概率论： 数据科学与AI的关键  
|   |   └──4-3-1 第1章 概率论核心概念与案例  
├──【第5周】 机器学习 - 解锁人工智能的核心  
|   ├──5-1 机器学习理论&常见任务  
|   |   ├──5-1-1 第1章 周介绍和课程安排  
|   |   ├──5-1-2 第2章 机器学习基础  
|   |   ├──5-1-3 第3章 机器学习特征  
|   |   └──5-1-4 第4章 机器学习常见任务  
|   ├──5-2 评估目标与优化目标  
|   |   ├──5-2-1 第1章 机器学习评估指标  
|   |   └──5-2-2 第2章 机器学习优化目标  
|   └──5-3 机器学习模型实践  
|   |   └──5-3-1 第1章 逻辑回归模型原理与实战  
├──【第6周】 神经网络 - 处理和学习复杂的数据  
|   ├──6-1 单层神经网络原理与实践  
|   |   ├──6-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排  
|   |   ├──6-1-2 第2章 生物神经网络原理  
|   |   └──6-1-3 第3章 感知器与梯度反向传播  
|   ├──6-2 多层神经网络原理与实践  
|   |   ├──6-2-1 第1章 多层感知器与反向传播算法  
|   |   └──6-2-2 第2章 多层神经网络案例实践  
|   └──6-3 序列神经网络  
|   |   ├──6-3-1 第1章 序列预测问题与RNN模型  
|   |   └──6-3-2 第2章 长短时记忆网络与门控循环单元  
├──【第7周】 卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务  
|   ├──7-1 卷积神经网络基础  
|   |   ├──7-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排  
|   |   ├──7-1-2 第2章 卷积神经网络基础  
|   |   └──7-1-3 第3章 卷积与全连接的比较  
|   └──7-2 典型卷积神经网络模型  
|   |   ├──7-2-1 第1章 卷积与池化反向传播  
|   |   └──7-2-2 第2章 典型卷积神经网络模型  
├──【第8周】 深度学习优化-使用深层神经网络来解决复杂的任务  
|   ├──8-1 参数初始化+激活函数  
|   |   ├──8-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排  
|   |   ├──8-1-2 第2章 深度学习优化：标准化  
|   |   └──8-1-3 第3章 深度学习优化：泛化与正则化  
|   ├──8-2 标准化方法+正则化  
|   |   ├──8-2-1 第1章 标准化方法  
|   |   └──8-2-2 第2章 正则化  
|   └──8-3 学习率与最优化方法  
|   |   └──8-3-1 第1章 学习率与最优化方法  
└──【第9周】 数据获取、整理与应用 - 构建数据之源，驱动智能决策  
|   ├──9-1 数据获取与整理：构建可靠数据  
|   |   ├──9-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排  
|   |   ├──9-1-2 第2章 数据获取：图像和视频数据爬取  
|   |   ├──9-1-3 第3章 数据整理：对数据进行整理、清洗和去噪  
|   |   └──9-1-4 第4章 数据标注：工具与使用  
|   └──9-2 数据增强方法与实践  
|   |   ├──9-2-1 第1章 数据增强  
|   |   └──9-2-2 第2章 数据增强库imgaug实践



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