2019年6月人工智能零基础自学到项目实战完整体系高清视频教程 120课 (高清配套课件代码齐全)

发布时间: 2019-08-29

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课程介绍:


python语言号称是最接近人工智能的语言,因为它的动态便捷性和灵活赞方扩展,成就了它在人工智能领域的地位,而人工智能就一定要有python编程基础,本套课程是一套完整2019年python人工智能课程,非网上胡乱拼凑可比,课程质量的层次不齐,知识体系的混乱只会让您在学习的过程中越学越乱,除了浪费您宝贵的学习时间,增加点网盘的空间,可以说毫无学习价值,而本套课程是一套19年出品的完整python人工智能学习体系,从python、算法部分、数学部分、人工智能框架、机器学习、深度学习、人脸识别等涵盖python人工智能所有知识点,120节视频课程,总时长近1000小时,学习python人工智能此套课程足矣。




课程知识点:


第一部分 学习重点:掌握面向对象数据编程技术,为后期的Al学习打下扎实的编程能力


Python基础语法:环境搭建、变量、交互式编程、运算符、脚本式编程
Python中的语句和表达式:表达式、赋值、条件语句、循环语句Ptython 部分
Python中的函数和模块:Python函数、Python模块
Python面向对象:面向对象编程、错误和异常
Python文件操作:Python文件操作、Python

 



第二部分 学习重点:能够解析常用的数据格式,对数据或图片进行标


图片框架:PlL、Matplotlib、OpenCv计算框架:NumPy框架部分数据处理
数据读取:XML、JSON 数据标注:标注软件

 



第三部分 学习重点:理解数学知识体系在深度学习中的应用,可以读懂深度学习中常用的数学函数公式,能够用Python编程实现常用的数学算法。


高等数学:函数、数列、极、号数、极值、泰勒级数、实战:梯度下降法
解析几何:点乘、叉乘、点与点、点与面、面与面方程线
性代数行列式、矩阵、最小二乘法、向量、矩阵、实战:SVG奇异值分解
概率论:事件概率、贝叶斯定理、方差、参数估计实践:垃圾邮件分类解
凸优化:凸函数、线性规划、非线性规划、连续凸逼近算法
信息论:自信息、互信息、信息熵、条件嫡、链式法则、相对嫡、交叉嫡

 



第四部分 学习重点:理解多层感知机的运行过程和原理,并能够搭建多层感知机模型,熟练的使用TensorFlow进行神经网络的搭建、训练和调参。

MLP模型(一):机器学习分类、感知机模型、激活函数、机器学习的过程(有监督)、激活函数的作用和性质、多层神经网络
MLP模型(二):BP算法准导、深度学习问题、SoftMax与One-Hot
TensorFlow入门实战:搭建全连接网络实现手写体数字图片识别TensorFlow框架深度学习:TensorFlow读取数据、TensorFlow共享变量TensorBoard、激活函数、损失函数、性能评估



第五部分 学习重点:可以处理所有的空间问题,如图片、视频等数据,理解卷积、池化,以及反卷积、反池化的过程和原理,并能够搭建相关的卷积网络模型。

CNN卷积神经网络、padding、空洞、分组、卷积图像变化公式、卷积计算量公式
CNN卷积神经网络(二):池化:最大池化与平均池化、平移不变性、积卷神经网络部分BatchNormal.、反答积过程、反池化过程、反卷积设计技巧:信息丢失问题CNN
卷积神经网络(三):残差网络、CNN实战:手写体数字图片识别CNN小项目:追踪小黄人




第六部分 学习重点:可以处理所有的时间序列问题,如智能应答,智能翻译等,理解循环神经网络RNN和LSTM、GRU的运行过程和原理,能够搭建相关的循环神经网络模型训练和优化。

RNN循环神经网络:RNN过程、RNN存在的问题:梯度弥散、LSTM、GRU实战:手写体数字图片识别
深度学习理论部分SEQ2SEQ:CNN2SEQ 实做:变难验证得识别注意力机制:注意力机制

 




第七部分 学习重点:让神经网络具备创造能会理解生成式对抗神经网络和其变种网络的原理,并能够搭建变分自编码网务模型训练和优化。可实现图像生成,语音生成等

VE变分自编码:稀疏自编码、VAE介绍、VAE训练过程、VAE使用过程实战:生成手写数字深度学习理论部分
GAN生成式对抗神经网络:GAN介绍、GAN训|练过程、GAN使用过程实战:使用GAN生成卡通人脸

 




第八部分 学习重点:掌握强化学习的训练思想,能够在实际项目中优化项目性能,使神经网络自动实现最优路径规划,熟练的使用PyTorch进行神经网络的搭建、训练和调参。


DRL深度强化学习:强化学习简介和分类、强化学习模型:DQNAC、
强化学习模型:DDPG实战:OpenGym游戏
PyTorch入门:PyTorch介绍、PyTorch 安装、PyTorch的使用技巧实战




项目实战 学习重点:人工智能图像/视觉领域算法工程师所具备的项目实战经验


多物体追踪:目前行业应用最广泛的商业级多目标追踪模型,主要作用是对一个区域内的多种物体进行追踪。
图像识别:图像的识别比对,目前商用的人脸识别都是基于CenterLoss的识别,CenterLoss上的主要作用是把海量的不同人脸能够迅速的分开,并且确认人脸。。它只需要“看过”一次这个人的人脸,下一回就能认出这个人。
RCNN图像分割:主要用于迅速自动“抠图”,就行PS一样,但是PS需要人项目实战部分手动去把要抠取的图像边缘描绘出来,才能够抠取,但是基于Mask-RCNN的图像分割会自动把目标图像和周围的图像区分出来,然后再“抠取”出来。应用领域广泛,比如基于人类行为的动作识别,可以用于体育运动、学生行为识别等等,或者基于医学影像的肿瘤分割,器官分割等等。
人脸追踪识别:人脸追踪识别项目主要应用的技术是Mtcnn,项目的定位主要是用来对单目标的侦测和识别,其市场应用有人脸追踪识别、车辆追踪识别无人机追踪识别等。商业价值体现在公安安监、追捕嫌疑人和车辆、军方反无人机等系统上。

 




课程目录:


00.配套资料(课件、资料、代码)
01.第一章:Python入门-数据类型(1)
02.第二章:Python入门-数据类型(2)
03.第三章:Python入门-语句
04.第四章:Python入门-函数
05.第五章:Python入门-面向对象编程
06.第六章:Python入门-PIL&图像处理
07.第七章:Python入门-数值算框架
08.第八章:Python入文件XML、多线程
09.第九章:Python入门(九)-正则表达式、HTP、爬虫
10.第十章:传统机器学习算法KNN、Kmeans
11.第十一章:深度学习框架Tensflow、Pytorch
12.第十二章:高等数学
13.第十三章:线性代数
14.第十四章:线性代数、概率论
15.第十五章:概率论
16.第十六章:深度学习(1)线性问题、损失函数
17.第十七章:深度学习(2)-梯度下降、拟合
18.第十八章:深度学习(3)-卷积神经网络
19.第十九章:深度学习(4)-卷积神经网络模型
20.第二十章:深度学习(5)-CNN项目亲战
21.第二十一章:深度学习(6):
22.第二十二章:深度习(7)-优化器
23.第二十三章:深度学习(8)-循环神经网络1
24.第二十四章:深度学习(9)-循环神经网络2
25.第二十五章:深度学习(10)
26.第二十六章:深度学习(11)-生成式对抗神经网络
27.第二十七章:深度学习-自编码
28.第二十八章:深度强化学习
29.第二十九章:神经网络PyTorch
30.第三十章:人脸识别算法项目实战

 

课程截图:


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