AI算法工程师就业班

本套课程AI算法工程师就业班(百Z程序员),课程官方售价19980元,由陈老师主讲。

“人工智能时代刚刚开启,正是红利期,算法工程师岗位很稀缺且待遇很高,大厂急需。待遇通常在30万-100万”,如果不是强于沟通、善于领导这些能力,只想在技术上深根。有很多突破的方法,其中一种方式,转型人工智能最佳职位“算法工程师”。

课程介绍:

本套课程针对在校、在职学员,为期3年倾心打造良品《人工智能8.0版》,人工智能院长陈博老师亲自操刀,为期6个月的教学时段,125个知识模块,每日仅需2-3小时学习时间。跟着陈博老师学习进度,名企大厂offer在招手。

本套课程一共16阶段,从零开始,步步提升。一共6个月时间,业余时间学习,132个学习日,每天学2-3小时。本课制定了完整的学习计划,让学员只要一步一步跟着走完,就能拿到满意的offer。

AI算法工程师就业班

AI算法工程师就业班 视频截图

AI算法工程师就业班 视频截图

AI算法工程师就业班 视频截图

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课程文件目录:

AI算法工程师就业班课程

【加课】Linux环境编程基础

章节1:Linux

【加课】算法与数据结构

章节1:算法与数据结构

01、人工智能基础-快速入门

1:人工智能就业前景与薪资.mp4

2:人工智能适合人群与必备技能.mp4

3:人工智能时代是发展的必然.mp4

4:人工智能在各领域的应用.mp4

5:人工智能常见流程.mp4

6:机器学习不同的学习方式.mp4

7:深度学习比传统机器学习有优势.mp4

8:有监督机器学习任务与本质.mp4

9:无监督机器学习任务与本质.mp4

02、人工智能基础-Python基础

章节1:Python开发环境搭建

章节2:Python基础语法

03、人工智能基础-Python科学计算和可视化

章节1:科学计算模型Numpy

章节2:数据可视化模块

章节3:数据处理分析模块Pandas

04、人工智能基础-高等数学知识强化

1:人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4

10:高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4

11:导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4

12:向量的意义_n维欧式空间空间.mp4

13:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4

14:向量的内积_向量运算法则.mp4

15:学习向量计算的用途举例.mp4

16:向量的范数_范数与正则项的关系.mp4

17:特殊的向量.mp4

18:矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4

19:矩阵的运算_加减法_转置.mp4

2:线性代数_概率论知识点.mp4

20:矩阵相乘.mp4

21:矩阵的逆矩阵.mp4

22:矩阵的行列式.mp4

23:多元函数求偏导.mp4

24:高阶偏导数_梯度.mp4

25:雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4

26:Hessian矩阵.mp4

27:二次型.mp4

28:补充关于正定负定的理解.mp4

29:特征值和特征向量(1).mp4

3:最优化知识_数学内容学习重点.mp4

30:特征值和特征向量(2).mp4

31:特征值分解.mp4

32:多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4

33:奇异值分解定义.mp4

34:求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4

35:奇异值分解性质_数据压缩.mp4

36:SVD用于PCA降维.mp4

37:SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4

38:概率论_随机事件与随机事件概率.mp4

39:条件概率_贝叶斯公式.mp4

4:导数的定义_左导数和右导数.mp4

40:随机变量.mp4

41:数学期望和方差.mp4

42:常用随机变量服从的分布.mp4

43:随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4

44:最大似然估计思想.mp4

45:最优化的基本概念.mp4

46:迭代求解的原因.mp4

47:梯度下降法思路.mp4

48:梯度下降法的推导.mp4

49:牛顿法公式推导以及优缺点.mp4

5:导数的几何意义和物理意义.mp4

50:坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4

51:凸集.mp4

52:凸函数.mp4

53:凸优化的性质_一般表达形式.mp4

54:拉格朗日函数.mp4

6:常见函数的求导公式.mp4

7:导数求解的四则运算法则.mp4

8:复合函数求导法则.mp4

9:推导激活函数的导函数.mp4

数学.pdf

05、机器学习-线性回归

章节1:多元线性回归

章节2:梯度下降法

章节3:归一化

章节4:正则化

章节5:Lasso回归_Ridge回归_多项式回归

06、机器学习-线性分类

章节1:逻辑回归

章节2:Softmax回归

章节3:SVM支持向量机算法

章节4:SMO优化算法

07、机器学习-无监督学习

章节1:聚类系列算法

章节2:EM算法和GMM高斯混合模型

章节3:PCA降维算法

08、机器学习-决策树系列

章节1:决策树

章节2:集成学习和随机森林

章节3:GBDT

章节4:XGBoost

09、机器学习-概率图模型

章节1:贝叶斯分类

章节2:HMM算法

章节3:CRF算法

10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战

章节1:药店销量预测案例

章节2:网页分类案例

11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具

章节1:Spark计算框架基础

章节2:Spark计算框架深入

章节3:Spark机器学习MLlib和ML模块

12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战

章节1:推荐系统–流程与架构

章节2:推荐系统–数据预处理和模型构建评估实战

章节3:推荐系统–模型使用和推荐服务

13-深度学习-原理和进阶

章节1:神经网络算法

章节2:TensorFlow深度学习工具

章节3:反向传播推导_Python代码实现神经网络

课程说明与解压密码.txt

14-深度学习-图像识别原理

章节1:卷积神经网络原理

章节2:卷积神经网络优化

章节3:经典卷积网络算法

章节4:古典目标检测

章节5:现代目标检测之FasterRCNN

15-深度学习-图像识别项目实战

章节1:车牌识别

章节2:自然场景下的目标检测及源码分析

章节3:图像风格迁移

16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战

章节1:YOLOv1详解

章节2:YOLOv2详解

章节3:YOLOv3详解

章节4:YOLOv3代码实战

章节5:YOLOv4详解

keras-yolo3-master.rar

资料.rar

17-深度学习-语义分割原理和实战

章节1:上采样_双线性插值_转置卷积

章节2:医疗图像UNet语义分割

章节3:蒙版弹幕MaskRCNN语义分割

18-深度学习-人脸识别项目实战

章节1:人脸识别

1.txt

facenet-master.zip

模型.rar

资料.rar

19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶

章节1:词向量与词嵌入

章节2:循环神经网络原理与优化

章节3:从Attention机制到Transformer

章节4:ELMO_BERT_GPT

20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战

章节1:词向量

章节2:自然语言处理–情感分析

章节3:AI写唐诗

章节4:Seq2Seq聊天机器人

章节5:实战NER命名实体识别项目

章节6:BERT新浪新闻10分类项目

章节7:GPT2聊天机器人

21-深度学习-OCR文本识别

章节1:深度学习-OCR文本识别

资料.rar

22-深度学习-语音识别

官方未更新。。。/p>

23-深度学习-知识图谱

官方未更新。。。

24-【加课】Pytorch项目实战

章节1:PyTorch运行环境安装_运行环境测试

章节2:PyTorch基础_Tensor张量运算

章节3:PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10

章节4:PyTorch循环神经网络_词性标注

章节5:PyTorch编码器解码器_机器翻译

代码.rar

资料.rar

25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】

章节1:PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测

章节2:PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别

章节3:PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测

章节4:PaddleOCR工具_车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss)

章节5:PaddleNLP模块_物流信息提取(BiGRU+CRF)

章节6:PaddleNLP模块_物流信息提取(ERNIE版)

26-【加课】Linux环境编程基础

章节1:Linux

软件.rar

软件2.rar

文档.rar

27-【加课】算法与数据结构

章节1:算法与数据结构

资料.zip

29-【加课】计算机图形学机器视觉实战

官方未更新。。。

30-【加课】ROS智能机器人操作系统

未更新。。。

31-【加课】强化学习【新增】

章节1:Q-Learning与SARSA算法

章节2:DeepQ-LearningNetwork

章节3:PolicyGradient策略梯度

章节4:ActorCritic(A3C)

章节5:DDPG、PPO、DPPO算法

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