课程介绍(A000170):
- 从入门到进阶,攻破人工智能CV领域
- – 从零开始学Python,巩固数学基础,掌握深度学习算法,150课时+15个项目实战,3个月啃完AI计算机视觉核心技术 –
课程目录:
- 人工智能与计算机视觉:课程导论
- Python快速掌握
- 计算机视觉库OpenCV
- 深度学习基础
- 深度学习框架I:Tensorflow
- 深度学习框架II:Keras
- 计算机视觉应用实战
- 拓展课程:网易人脸检测与识别
- 拓展课程:硅谷对抗样例及DL模型
文件目录:
├─网易云课堂-从入门到进阶,攻破人工智能CV领域 |
│ ├─01-课程导论 |
│ │ 课程导论.mp4 |
│ │ |
│ ├─02-python快速掌握 |
│ │ │ python快速掌握1.mp4 |
│ │ │ python快速掌握2.mp4 |
│ │ │ |
│ │ ├─CLASSDATA_第二门_Python快速掌握 |
│ │ │ ├─CH01_Python语言基础 |
│ │ │ │ c0102_变量及数据类型.ipynb |
│ │ │ │ c0103_序列及通用操作_20190819_210233.ipynb |
│ │ │ │ c0104_字典映射.ipynb |
│ │ │ │ c0105_条件及循环语句.ipynb |
│ │ │ │ c0106_函数.ipynb |
│ │ │ │ c0107_模块与包.ipynb |
│ │ │ │ 综合练习_基于Python的算法函数创建.ipynb |
│ │ │ │ |
│ │ │ ├─CH02_科学计算库numpy |
│ │ │ │ c0202_Numpy基础数据结构.ipynb |
│ │ │ │ c0203_Numpy索引及切片.ipynb |
│ │ │ │ c0204_Numpy随机数.ipynb |
│ │ │ │ c0205_Numpy通用函数.ipynb |
│ │ │ │ numpy课程作业.docx |
│ │ │ │ |
│ │ │ ├─CH03_数据分析库pandas |
│ │ │ │ c0302_Pandas数据结构Series:基本概念及创建.ipynb |
│ │ │ │ c0303_Pandas数据结构Dataframe:基本概念及创建.ipynb |
│ │ │ │ c0304_索引与切片.ipynb |
│ │ │ │ c0305_基本技巧.ipynb |
│ │ │ │ c0306_数值计算和统计基础.ipynb |
│ │ │ │ c0307_文本数据.ipynb |
│ │ │ │ c0308_合并、连接、去重、替换.ipynb |
│ │ │ │ c0309_数据分组.ipynb |
│ │ │ │ c0310_数据读取.ipynb |
│ │ │ │ data1.txt |
│ │ │ │ pandas课程作业.docx |
│ │ │ │ 地市级党委书记数据库(2000-10).xlsx |
│ │ │ │ |
│ │ │ └─CH04_图表绘制库matplotlib |
│ │ │ c0401_Matplotlib简介及图表窗口.ipynb |
│ │ │ c0402_图表的基本元素.ipynb |
│ │ │ c0403_图表的样式参数.ipynb |
│ │ │ c0404_子图.ipynb |
│ │ │ c0405_基本图表绘制.ipynb |
│ │ │ matplotlib各类图表参考文档.txt |
│ │ │ 颜色参数.docx |
│ │ │ |
│ │ └─项目01_电影数据处理及分析实战 |
│ │ 爱奇艺视频数据.csv |
│ │ 项目01_要求.docx |
│ │ 项目答案_项目01电影数据处理及分析实战.ipynb |
│ │ |
│ ├─03-计算机视觉库opencv |
│ │ opencv1.mp4 |
│ │ opencv2.mp4 |
│ │ 资料.rar |
│ │ |
│ ├─04-数学理论基础与python代码实现 |
│ │ └─第三章数学理论基础与python代码实现 |
│ │ │ 1.mp4 |
│ │ │ 2.mp4 |
│ │ │ 3.1(后17分钟声音未录上).mp4 |
│ │ │ 3.2(补充后17分钟问题).mp4 |
│ │ │ 4.mp4 |
│ │ │ 5.mp4 |
│ │ │ |
│ │ ├─CLASSDATA_第四门_数学理论基础&Python代码实现 |
│ │ │ │ matplotlib2.1.2更新方法.docx |
│ │ │ │ |
│ │ │ ├─第一章_高等数学 |
│ │ │ ├─第三章_概率论与数理统计 |
│ │ │ └─第二章_线性代数 |
│ │ └─项目03_统计数学模型构建(1) |
│ │ 项目03_要求.docx |
│ │ 项目03统计数学模型构建(1).ipynb |
│ │ |
│ ├─04-深度学习基础 |
│ │ │ 深度学习1.mp4 |
│ │ │ 深度学习2.mp4 |
│ │ │ |
│ │ ├─CLASSDATA_第五门_深度学习基础 |
│ │ │ BP神经网络-异或问题.ipynb |
│ │ │ BP神经网络实现手写数字识别.ipynb |
│ │ │ sklearn-神经网络-手写数字识别.ipynb |
│ │ │ 单层感知器应用案例.ipynb |
│ │ │ 线性神经网络-异或问题.ipynb |
│ │ │ 线性神经网络.ipynb |
│ │ │ |
│ │ └─项目_05葡萄酒分类问题资料 |
│ │ wine.names.txt |
│ │ wine_data.csv |
│ │ |
│ ├─05-深度学习框架1tensorflow(第三周)) |
│ │ │ CLASSDATA_第六门_深度学习框架I(第三周):TensorFlow-.rar |
│ │ │ |
│ │ ├─深度学习框架1tensorflow(第三周) |
│ │ │ TensorFlow第三周内容.mp4 |
│ │ │ |
│ │ └─项目08_场景分类项目 |
│ │ │ retrain.py |
│ │ │ 先看说明.txt |
│ │ │ 场景分类.zip |
│ │ │ |
│ │ └─images |
│ │ 停机坪.jpg |
│ │ 冰场.jpg |
│ │ 机舱(1).jpg |
│ │ 棒球场(1).jpg |
│ │ 橄榄球场.jpg |
│ │ 流水线(1).jpg |
│ │ 游乐场(1).jpg |
│ │ 舞台.jpg |
│ │ 航站楼.jpg |
│ │ 艺术室.jpg |
│ │ |
│ ├─05-深度学习框架1tensorflow(第二周) |
│ │ │ 深度学习 2.mp4 |
│ │ │ 深度学习.mp4 |
│ │ │ |
│ │ └─CLASSDATA_第六门(第二周)_深度学习框架I:TensorFlow- |
│ │ │ 3.4.Tensorboard网络结构.ipynb |
│ │ │ 3.5.tensorboard记录数据.ipynb |
│ │ │ 4.4.卷积神经网络应用于MNIST数据集分类.ipynb |
│ │ │ 5.5.LSTM手写数字识别.ipynb |
│ │ │ |
│ │ ├─MNIST_data |
│ │ │ t10k-images-idx3-ubyte.gz |
│ │ │ t10k-labels-idx1-ubyte.gz |
│ │ │ train-images-idx3-ubyte.gz |
│ │ │ train-labels-idx1-ubyte.gz |
│ │ │ |
│ │ └─模型保存 |
│ │ │ Checkpoint_restore1.ipynb |
│ │ │ Checkpoint_restore2.ipynb |
│ │ │ Checkpoint_save.ipynb |
│ │ │ Protocol_buffer_restore.ipynb |
│ │ │ Protocol_buffer_save.ipynb |
│ │ │ |
│ │ ├─.ipynb_checkpoints |
│ │ ├─MNIST_data |
│ │ ├─models |
│ │ └─pb_models |
│ ├─05-深度学习框架1tensorflow |
│ │ │ 深度学习 1_.mp4 |
│ │ │ 深度学习 2.mp4 |
│ │ │ |
│ │ └─CLASSDATA_第六门_深度学习框架I:TensorFlow |
│ │ 10.MNIST数据集分类简单版本.ipynb |
│ │ 12.交叉熵.ipynb |
│ │ 14.Dropout.ipynb |
│ │ 15.正则化.ipynb |
│ │ 17.优化器.ipynb |
│ │ 3.创建会话,启动会话.ipynb |
│ │ 4.变量.ipynb |
│ │ 5.Fetch_Feed.ipynb |
│ │ 6.线性回归.ipynb |
│ │ 7.非线性回归.ipynb |
│ │ |
│ ├─06-深度学习框架二keras |
│ │ CLASSDATA_第七门_keras.rar |
│ │ keras.mp4 |
│ │ 项目09_汪星人识别项目.rar |
│ │ |
│ ├─07-计算机视觉应用实战 |
│ │ 1-15.mp4 |
│ │ 15-30.mp4 |
│ │ 31-35.mp4 |
│ │ 36-51.mp4 |
│ │ 52-58.mp4 |
│ │ 58-59.mp4 |
│ │ 61-73.mp4 |
│ │ |
│ ├─08-人脸检测与识别专题 |
│ │ 人脸检测与识别专题.mp4 |
│ │ |
│ ├─09-硅谷实战:对抗样例及DL模型弱点 |
│ │ 硅谷实战:对抗样例及DL模型弱点.mp4 |
│ │ |
│ ├─项目答案1 |
│ │ └─所有项目解答以及视频 |
│ │ ├─01电影数据处理以及项目实战 |
│ │ │ │ 电影数据处理以及分析实战.mp4 |
│ │ │ │ 项目答案_项目01电影数据处理及分析实战.ipynb |
│ │ │ │ |
│ │ │ └─项目01_电影数据处理及分析实战 |
│ │ │ 爱奇艺视频数据.csv |
│ │ │ 项目01_要求.docx |
│ │ │ |
│ │ ├─02人脸识别项目实战 |
│ │ │ 人脸识别项目实战.mp4 |
│ │ │ 项目02_人脸识别项目实战(同步更新的9.3视频读取存储ipynb).zip |
│ │ │ 项目02答案_人脸识别项目实战.zip |
│ │ │ |
│ │ ├─03统计数学模型构建(1) |
│ │ │ 03统计数学模型构建(1).mp4 |
│ │ │ 项目03_统计数学模型构建(1).rar |
│ │ │ |
│ │ ├─04统计数学模型构建(2) |
│ │ │ 统计数学模型构建(2).mp4 |
│ │ │ 项目04_统计数学模型构建(2).rar |
│ │ │ |
│ │ ├─05神经网络葡萄酒分类 |
│ │ │ 葡萄酒分类.mp4 |
│ │ │ 项目_05葡萄酒分类问题答案.zip |
│ │ │ 项目_05葡萄酒分类问题资料.zip |
│ │ │ |
│ │ ├─06mnist分类程序优化 |
│ │ │ 神经网络优化.mp4 |
│ │ │ |
│ │ ├─08场景分类模型训练和测试 |
│ │ │ 场景分类模型预测.mp4 |
│ │ │ 项目08_场景分类答案讲解.rar |
│ │ │ 项目08_场景分类项目.rar |
│ │ │ |
│ │ └─09识别汪星人品种 |
│ │ 识别汪星人.mp4 |
│ │ 项目09_汪星人识别项目.zip |
│ │ 项目09_汪星人识别项目答案.rar |
│ │ |
│ └─项目答案2 |
│ │ CLASSDATA_第八门_第四周图像风格转换和生成对抗网络.zip |
│ │ train_object_detection_Pedestrian-Detection.zip |
│ │ 人脸检测与关键点相关代码与脚本.zip |
│ │ 项目11_目标分割参考答案.rar |
│ │ 项目12_图像风格转换项目&图像生成项目答案.zip |
│ │ |
│ ├─CLASSDATA_第八门_第三周目标分割课程资料素材 |
│ │ train_object_segmentation.zip |
│ │ |
│ ├─程序 |
│ │ train_object_detection_voc.zip |
│ │ windows_v1.8.1.zip |
│ │ |
│ ├─项目12_图像风格转换项目&图像生成项目 |
│ │ │ fashion-mnist1(1).png |
│ │ │ fashion-mnist2.png |
│ │ │ FashionMNIST.ipynb |
│ │ │ |
│ │ └─fashion-mnist |
│ │ t10k-images-idx3-ubyte(1).gz |
│ │ t10k-labels-idx1-ubyte.gz |
│ │ train-images-idx3-ubyte.gz |
│ │ train-labels-idx1-ubyte.gz |
│ │ |
│ └─项目答案目录 |
│ 所有项目答案目录2.png |
│ 所有项目答案目录.png |
聚资料(juziliao.com)免责声明:
1. 本站所有资源来源于用户上传和网络,如有侵权请邮件联系站长!(gm@juziliao.com)
2. 分享目的仅供大家学习和交流,请不要用于商业用途!如需商用请联系原作者购买正版! 3.如有链接无法下载、失效或洽谈广告,请联系网站客服(微信:shangen0228)处理!