——/0000黑马【年度钻石会员】人工智能AI进阶2022年/
├──0000黑马【年度钻石会员】人工智能AI进阶
├──【 主学习路线】01、阶段一 人工智能Python基础
| ├──1–第一章 计算机组成原理
| | └──1–计算机原理
| ├──10–第十章 公共方法
| | ├──1–公共方法
| | └──2–推导式
| ├──11–第十一章 函数
| | ├──1–函数介绍
| | ├──10–函数参数二
| | ├──11–拆包, 交换变量
| | ├──12–引用
| | ├──2–函数参数一
| | ├──3–函数返回值一
| | ├──4–函数文档说明
| | ├──5–函数嵌套
| | ├──6–局部变量
| | ├──7–全局变量
| | ├──8–函数执行流程
| | └──9–函数返回值二
| ├──12–第十二章 函数强化
| | ├──1–函数应用学员管理系统
| | ├──2–课后练习(学员管理系统)
| | ├──3–递归函数
| | ├──4–匿名函数
| | └──5–高阶函数
| ├──13–第十三章 文件操作
| | ├──1–文件操作介绍
| | ├──2–文件读写操作
| | ├──3–案例文件备份
| | └──4–文件及文件夹的相关操作
| ├──14–第十四章 面向对象
| | ├──1–面向对象介绍
| | ├──10–私有属性和方法
| | ├──11–多态
| | ├──12–类属性及相关方法
| | ├──2–类和对象
| | ├──3–对象属性操作
| | ├──4–魔法方法
| | ├──5–案例烤地瓜
| | ├──6–案例 搬家具
| | ├──7–继承
| | ├──8–子类重写父类属性和方法
| | └──9–super方法使用
| ├──15–第十五章 异常
| | ├──1–异常介绍
| | ├──2–捕获异常
| | ├──3–异常传递
| | └──4–自定义异常
| ├──16–第十六章 模块
| | ├──1–模块介绍
| | ├──2–模块制作
| | └──3–python中的包
| ├──17–第十七章 学生管理系统(面向对象版)
| | └──1–学生管理系统(面向对象)
| ├──2–第二章 python基础语法
| | ├──1–课程介绍
| | ├──2–注释
| | ├──3–变量
| | ├──4–bug认识
| | ├──5–数据类型
| | ├──6–输出
| | ├──7–输入
| | ├──8–数据类型转换
| | └──9–运算符
| ├──3–第三章 判断语句
| | ├──1–判断语句介绍
| | ├──2–if基本格式
| | ├──3–if…elif…else格式
| | ├──4–if嵌套
| | └──5–案例猜拳游戏
| ├──4–第四章 循环语句
| | ├──1–循环语句介绍
| | ├──2–while循环
| | ├──3–循环应用
| | ├──4–break和continue
| | ├──5–while循环嵌套及应用
| | ├──6–for循环
| | └──7–循环else应用
| ├──5–第五章 字符串
| | ├──1–字符串介绍
| | ├──2–输入输出
| | ├──3–切片
| | └──4–字符串操作方法
| ├──6–第六章 列表
| | ├──1–列表相关操作
| | ├──2–列表循环遍历
| | └──3–列表嵌套
| ├──7–第七章 元组
| | └──1–元组相关操作
| ├──8–第八章 字典
| | ├──1–字典介绍
| | ├──2–字典的常见操作
| | └──3–字典遍历
| └──9–第九章 集合
| | └──1–集合的相关操作
├──【 主学习路线】02、阶段二 人工智能Python高级
| ├──1–第一章 Linux基础命令
| | ├──1–linux简介
| | └──2–linux相关命令
| ├──10–第十章 MySqL数据库高级使用
| | ├──1–条件查询
| | ├──2–实战操作
| | ├──3–外键使用
| | ├──4–视图
| | ├──5–事务
| | ├──6–索引
| | ├──7–设计范式
| | └──8–PyMySQL的使用
| ├──2–第二章 Linux高级命令
| | ├──1–linux高级操作
| | ├──2–远程控制
| | └──3–vim介绍
| ├──3–第三章 多任务编程
| | ├──1–多任务介绍
| | ├──2–多进程介绍
| | ├──3–多线程介绍
| | ├──4–锁的介绍
| | └──5–进程和线程的对比
| ├──4–第四章 网络编程
| | ├──1–ip和端口介绍
| | ├──2–TCP介绍
| | ├──3–TCP开发流程
| | └──4–多任务案例
| ├──5–第五章 HTTP协议和静态服务器
| | ├──1–HTTP协议
| | └──2–静态web服务器搭建
| ├──6–第六章 闭包,装饰器及python高级语法
| | ├──1–闭包
| | ├──2–装饰器
| | ├──3–property语法
| | ├──4–with语法
| | └──5–python高级语法
| ├──7–第七章 正则表达式
| | └──1–正则表达式
| ├──8–第八章 数据结构与算法
| | ├──1–算法概念
| | ├──10–选择排序
| | ├──11–插入排序
| | ├──12–快速排序
| | ├──13–二分查找
| | ├──14–二叉树
| | ├──15–二叉树的遍历
| | ├──2–时间复杂度
| | ├──3–空间复杂度
| | ├──4–数据结构
| | ├──5–顺序表
| | ├──6–链表
| | ├──7–栈
| | ├──8–队列
| | └──9–冒泡排序
| └──9–第九章 MySql数据库基本使用
| | ├──1–数据库介绍
| | ├──2–数据表的基本操作
| | ├──3–where条件查询
| | └──4–排序
├──【 主学习路线】03、阶段三 人工智能机器学习
| ├──1–第一章 机器学习概述V2.1
| | └──1–机器学习介绍
| ├──10–第十章 决策树V2.1
| | ├──1–信息增益
| | ├──2–特征提取
| | ├──3–案例泰坦生存预测
| | └──4–回归决策树
| ├──11–第十一章 集成学习V2.1
| | ├──1–集成介绍
| | ├──2–随机森林案例
| | └──3–集成学习
| ├──12–第十二章 聚类算法V2.1
| | └──1–聚类算法
| ├──13–第十三章 朴素贝叶斯V2.1
| | └──1–朴素贝叶斯
| ├──14–第十四章 SVM算法V2.1
| | └──1–SVM算法
| ├──15–第十五章 EM算法V2.1
| | └──1–EM算法
| ├──16–第十六章 HMM算法V2.1
| | └──1–HMM算法
| ├──17–第十七章 集成学习进阶V2.1
| | ├──1–XGBoost算法
| | ├──2–otto案例
| | ├──3–lightGBM算法
| | └──4–绝地求生案例
| ├──2–第二章 环境安装和使用V2.1
| | └──1–环境安装及使用
| ├──3–第三章 matplotlibV2.1
| | └──1–matplotlib使用
| ├──4–第四章 numpyV2.1
| | └──1–numpy使用
| ├──5–第五章 pandasV2.1
| | ├──1–pandas数据结构
| | ├──2–pandas基础使用
| | ├──3–pandas高级使用
| | └──4–电影案例分析
| ├──6–第六章 seabornV2.1
| | ├──1–绘制统计图
| | ├──2–分类数据绘图
| | ├──3–NBA案例
| | └──4–北京租房数据统计分析
| ├──7–第七章 K近邻算法V2.1
| | ├──1–k近邻算法介绍
| | ├──2–kd树
| | ├──3–数据集处理
| | ├──4–特征工程
| | ├──5–KNN总结
| | ├──6–交叉验证, 网格搜索
| | └──7–案例 Facebook位置预测
| ├──8–第八章 线性回归V2.1
| | ├──1–回归介绍
| | ├──2–损失优化
| | └──3–回归相关知识
| └──9–第九章 逻辑回归V2.1
| | └──1–逻辑回归
├──【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理
| ├──1–第一章 课程简介_v2.0
| | ├──1–深度学习
| | └──2–计算机视觉（CV）
| ├──10–第十章 图像特征提取与描述_v2.0
| | ├──1–角点特征
| | ├──2–Harris和Shi-Tomas算法
| | ├──3–SIFT
| | ├──4–Fast和ORB算法
| | └──5–LBP和HOG特征算子
| ├──11–第十一章 视频操作_v2.0
| | ├──1–视频读写
| | └──2–视频追踪
| ├──12–第十二章 案例人脸案例_v2.0
| | └──1–案例人脸案例
| ├──2–第二章 tensorflow入门_v2.0
| | ├──1–tensorflow和keras简介
| | └──2–快速入门模型
| ├──3–第三章 深度神经网络_v2.0
| | ├──1–神经网络简介
| | ├──2–常见的损失函数
| | ├──3–深度学习的优化方法
| | ├──4–深度学习的正则化
| | ├──5–神经网络案例
| | └──6–卷积神经网络CNN
| ├──4–第四章 图像分类_v2.0
| | ├──1–图像分类简介
| | ├──2–AlexNet
| | ├──3–VGG
| | ├──4–GoogleNet
| | ├──5–ResNet
| | ├──6–图像增强方法
| | └──7–模型微调
| ├──5–第五章 目标检测_v2.0
| | ├──1–目标检测概述
| | ├──2–R-CNN网络基础
| | ├──3–Faster-RCNN原理与实现
| | ├──4–yolo系列算法
| | ├──5–yoloV3案例
| | └──6–SSD模型介绍
| ├──6–第六章 图像分割_v2.0
| | ├──1–目标分割介绍
| | ├──2–语义分割：FCN与Unet
| | ├──3–Unet-案例
| | └──4–实例分割：MaskRCNN
| ├──7–第七章 OpenCV简介_v2.0
| | ├──1–图像处理简介
| | ├──2–OpenCV简介及安装方法
| | └──3–OpenCV的模块
| ├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
| | ├──1–图像的基础操作
| | └──2–算数操作
| └──9–第九章 OpenCV图像处理_v2.0
| | ├──1–几何变换
| | ├──2–形态学操作
| | ├──3–图像平滑
| | ├──4–直方图
| | ├──5–边缘检测
| | ├──6–模版匹配和霍夫变换
| | └──7–轮廓检测
├──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理
| ├──1–第一章 Pytorch工具_v2.0
| | ├──1–认识pytorch
| | ├──2– Pytorch中的autograd
| | ├──3–使用Pytorch构建一个神经网络
| | └──4–使用Pytorch构建一个分类器
| ├──10–第十章 迁移学习-v2.0
| | ├──1–迁移学习理论
| | ├──2–NLP中的标准数据集
| | ├──3–NLP中的常用预训练模型
| | ├──4–加载和使用预训练模型
| | └──5–迁移学习实践
| ├──11–第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0
| | ├──1–认识BERT
| | ├──10–BERT模型的优点和缺点
| | ├──11–BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略
| | ├──12–长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本
| | ├──2–Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用
| | ├──3–Transformer结构中的Decoder端具体输入
| | ├──4–Transformer中的self-attention
| | ├──5–采用Multi-head Attention的原因和计算规则
| | ├──6–Transformer相比于RNN的优势和原因
| | ├──7–Transformer可以代替seq2seq的原因
| | ├──8–self-attention公式中添加scaled的原因
| | └──9–Transformer架构的并行化是如何进行的
| ├──12–第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0
| | ├──1–认识ELMo
| | ├──2–认识GPT
| | ├──3–认识GPT2
| | └──4–请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点
| ├──13–第十三章 HMM模型-v2.0
| | ├──1–马尔科夫链
| | ├──2–HMM简介
| | ├──3–HMM模型基础
| | └──4–维特比算法解码隐藏状态序列
| ├──14–第十四章 经典的序列模型-v2.0
| | └──1–认识HMM与CRF模型
| ├──2–第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0
| | └──1–NLP简介
| ├──3–第三章 文本预处理-v2.0
| | ├──1–认识文本预处理
| | ├──2–文本处理的基本方法
| | ├──3–文本张量表示方法
| | ├──4–文本的数据分析
| | ├──5–文本的特征处理
| | └──6–文本数据增强
| ├──4–第四章 RNN架构解析-v2.0
| | ├──1–认识RNN模型
| | ├──2–传统RNN模型
| | ├──3–LSTM模型
| | ├──4–GRU模型
| | └──5–注意力机制
| ├──5–第五章 RNN经典案例-v2.0
| | ├──1–使用RNN模型构建人名分类器
| | └──2–使用seq2seq模型架构实现英译法任务
| ├──6–第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0
| | └──1–莎士比亚风格的文本生成任务
| ├──7–第七章 Transformer背景介绍-v2.0
| | └──1–Transformer背景介绍
| ├──8–第八章 Transformer架构解析-v2.0
| | ├──1–认识Transformer架构
| | ├──10–编码器
| | ├──11–解码器层
| | ├──12–解码器
| | ├──13–输出部分实现
| | ├──14–模型构建
| | ├──2–输入部分实现
| | ├──3–掩码张量
| | ├──4–注意力机制
| | ├──5–多头注意力机制
| | ├──6–前馈全连接层
| | ├──7–规范化层
| | ├──8–子层连接结构
| | └──9–编码器层
| └──9–第九章 fasttext工具的使用-v2.0
| | ├──1–认识fasttext工具
| | ├──2–进行文本分类
| | ├──3–训练词向量
| | └──4–词向量迁移
├──【 主学习路线】06、阶段六 人工智能项目实战
| ├──1–第一章 智慧交通
| | ├──1–项目简介
| | ├──10–车流量统计
| | ├──11–相机校正
| | ├──12–相机校正和图像去畸变
| | ├──13–车道线提取
| | ├──14–透视变换
| | ├──15–车道线定位与拟合
| | ├──16–车道曲率与车辆偏离中心线距离
| | ├──17–在视频中进行车道线检测
| | ├──18–SIamese网络系列（选学）
| | ├──19–跟踪效果（选学）
| | ├──2–算法原理
| | ├──20–数据集处理（选学）
| | ├──21–网络模型搭建（选学）
| | ├──22–网络模型训练（选学）
| | ├──23–网络模型测试（选学）
| | ├──24–网络模型应用（选学）
| | ├──3–多目标跟踪
| | ├──4–辅助功能
| | ├──5–卡尔曼滤波
| | ├──6–匈牙利算法
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