人工智能

01-27 03:58

Ai人工智能领域的最佳实践-打造智能机器人高级项目课程融合机器+深度+自然语言处理等

Ai人工智能领域的最佳实践-打造智能机器人高级项目课程融合机器+深度+自然语言处理等 ===============课程目录=============== │ 1-1 AI机器人入门篇.mp4 │ ├2-1 什么是TensorFlow.mp4 │ ├2-2 张量、图、会话.mp4 │ ├2-3 TensorFlow原理及模型训练.mp4 │ ├2-4 Android操作系统.mp4 │ ├2-5 Java安装.mp4 │ ├2-6 Java环境搭建.mp4 │ ├2-7 Android安装及运行.mp4 │ └2-8 第一个Android程序.mp4 │ ├3-1 常用模型.mp4 │ ├3-2 BP神经网络.mp4 │ ├3-3 循环神经网络（1）.mp4 │ ├3-4 循环神经网络（2）.mp4 │ ├3-5 循环神经网络（双向RNN）.mp4 │ ├3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1）.mp4 │ ├3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2）.mp4 │ └3-8 长短期记忆网络（LSTM）.mp4 │ ├4-1 NLP基础.mp4 │ ├4-10 朴素贝叶斯例子（2）.mp4 │ ├4-11 朴素贝叶斯例子（3）.mp4 │ ├4-2 分词技术.mp4 │ ├4-3 词性标注.mp4 │ ├4-4 命名实体识别.mp4 │ ├4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1）.mp4 │ ├4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2）.mp4 │ ├4-7 隐马尔科夫模型.mp4 │ ├4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别.mp4 │ └4-9 朴素贝叶斯例子（1）.mp4 │ ├5-1 语料的获取与处理.mp4 │ ├5-2 NLP中的语言模型.mp4 │ ├5-3 NLP中的语言模型一元模型和二元模型.mp4 │ ├5-4 NLP中的语言模型 N元模型.mp4 │ ├5-5 词向量与Word2vec.mp4 │ └5-6 文本处理方法.mp4 │ ├6-1 数据处理-环境搭建.mp4 │ ├6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2）.mp4 │ ├6-11 数据处理-数据模型打包处理.mp4 │ ├6-12 语料处理实战小结.mp4 │ ├6-2 聊天机器人语料处理流程介绍.mp4 │ ├6-3 数据处理-句子的构造和判断.mp4 │ ├6-4 数据处理-正则表达式.mp4 │ ├6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换）.mp4 │ ├6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典）.mp4 │ ├6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换）.mp4 │ ├6-8 数据处理-训练语料库的解压处理.mp4 │ └6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1）.mp4 │ ├7-1 Seq2Seq模型.mp4 │ ├7-2 Seq2Seq模型(注意力机制).mp4 │ ├7-3 聊天机器人模型（1）.mp4 │ └7-4 聊天机器人模型（2）.mp4 │ ├8-1 线程处理（1）.mp4 │ ├8-10 batch_flow_bucket（2）.mp4 │ ├8-11 batch_flow_bucket（3.mp4 │ ├8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据.mp4 │ ├8-13 batch_flow_bucket（5）测试.mp4 │ ├8-2 线程处理（2）.mp4 │ ├8-3 TensorFlow环境搭建.mp4 │ ├8-4 TensorFlow相关信息操作.mp4 │ ├8-5 数据操作转换长度.mp4 │ ├8-6 batch_flow（1）.mp4 │ ├8-7 batch_flow（2）.mp4 │ ├8-8 batch_flow（3）.mp4 │ └8-9 batch_flow_bucket（1）.mp4 │ ├9-1 基本流程介绍.mp4 │ ├9-10 构建单独的编码器cell（2）.mp4 │ ├9-11 构建单独的编码器cell（3）.mp4 │ ├9-12 构建解码器（1）.mp4 │ ├9-13 构建解码器（2）.mp4 │ ├9-14 构建解码器（3）.mp4 │ ├9-15 构建解码器（4）.mp4 │ ├9-16 构建解码器（5）.mp4 │ ├9-17 构建解码器（6）.mp4 │ ├9-18 构建解码器（7）.mp4 │ ├9-19 构建解码器（8）.mp4 │ ├9-2 基本参数保存，参数验证（1）.mp4 │ ├9-20 构建优化器（1）.mp4 │ ├9-21 构建优化器（2）.mp4 │ ├9-22 构建优化器（3）.mp4 │ ├9-23 输入检查.mp4 │ ├9-24 训练模型.mp4 │ ├9-25 预测模型.mp4 │ ├9-3 基本参数保存，参数验证（2）.mp4 │ ├9-4 基本参数保存，参数验证（3）.mp4 │ ├9-5 基本参数保存，参数验证（4）.mp4 │ ├9-6 构建模型（1）.mp4 │ ├9-7 构建模型（2）.mp4 │ ├9-8 构建一个单独的RNN cell.mp4 │ └9-9 构建单独的编码器cell（1）.mp4 │ ├10-1 第一种模型训练（1）.mp4 │ ├10-2 第一种模型训练（2）.mp4 │ ├10-3 第一种模型训练（3）.mp4 │ ├10-4 第一种模型训练（4）.mp4 │ ├10-5 第一种模型训练（5）.mp4 │ ├10-6 第二种模型训练（1）.mp4 │ ├10-7 第二种模型训练（2）.mp4 │ ├10-8 第二种模型训练（3）.mp4 │ └10-9 利用flask发布成Webservice接口.mp4 │ ├11-1 新建项目.mp4 │ ├11-10 打包发布.mp4 │ ├11-2 代码结构讲解.mp4 │ ├11-3 私有变量的定义.mp4 │ ├11-4 参数初始化.mp4 │ ├11-5 听写UI监听器.mp4 │ ├11-6 合成回调监听器.mp4 │ ├11-7 听写监听器.mp4 │ ├11-8 语音合成参数设置.mp4 │ └11-9 完善项目.mp4 ├<资料> │ ├coding-267-master.zip │ ├<chapter07.chat_robot> │ │ ├chatbot.pkl │ │ ├data_utils.py │ │ ├dgk_shooter_min.conv │ │ ├extract_conv.py │ │ ├fake_data.py │ │ ├params.json │ │ ├seq_to_seq.py │ │ ├test.py │ │ ├thread_generator.py │ │ ├train.py │ │ ├word_sequence.py │ │ └wx.pkl

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01-25 08:13

上海交大博士+腾讯研研究员亲自授课机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程+课件

上海交大博士+腾讯研研究员亲自授课机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程+课件机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程，为同学们做了简答的基础课程铺垫，随后即进入高级的技术讲解部分。课程内容引用了大量的实战案例进行讲解教学，让原本比较枯燥的机器学习和深度学习变得更容易理解和学习。课程内容包括了元回归和Logistic回归，隐马尔科夫模型HMM，主题模型LDV，卷积神经网络，图像视频的定位与识别，循环神经网络RNN，自然语言处理大课堂，生成对抗网络GAN以及强化学习RL，课程还配套了全部的课件供同学们学习参考。 ===============课程目录=============== 第1节：Python基础- Python及其数学库1.flv 第1节：Python基础- Python及其数学库2.flv 第2节：Python基础 – Python及其数学库3.flv 第3节：Python基础 – 数据清洗和特征选择.flv 第4节：多元回归和Logistic回归.flv 第5节：决策树和随机森林.flv 第6节：SVM.flv 第7节：聚类.flv 第8节：EM算法.flv 第9节：隐马尔科夫模型HMM.flv 第10节：主题模型LDV.flv 第11节：卷积神经网络CNN1.flv 第11节：卷积神经网络CNN2.flv 第12节：图像视频的定位与识别1.flv 第12节：图像视频的定位与识别2.flv 第12节：图像视频的定位与识别3.flv 第12节：图像视频的定位与识别4.flv 第12节：图像视频的定位与识别（上）.flv 第12节：图像视频的定位与识别（下）.flv 第13节：循环神经网络RNN.mp4 第14节：1.什么是自然语言处理？？？.flv 第14节：10.文本分类（82分钟）.flv 第14节：11.机器翻译（25分钟）.flv 第14节：12.信息抽取（13分钟）.flv 第14节：13.篇章分析（3分钟）.flv 第14节：14.问答系统（12分钟）.flv 第14节：2.语言模型（31分钟）.flv 第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.flv 第14节：4.词法分析（68分钟）.flv 第14节：5.句法分析（11分钟）.flv 第14节：6.语义分析（23分钟）.flv 第14节：7.语言模型复习（9分钟）.flv 第14节：8.词向量（27分钟）.flv 第14节：9.词向量-案例（24分钟).flv 第15节：生成对抗网络GAN.flv 第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习.flv 第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.flv 第16节：强化学习RL_3.动态规划.flv 第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗.flv 第16节：强化学习RL_5.时间差分方法.flv 第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法.flv 第16节：强化学习RL_7.值函数逼近.flv 第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近.flv 第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv 课程课件第01次课.zip 第01节 Python基础1 – Python及其数学库.zip 第02节 Python基础2 – 机器学习库.zip 第03节数据清洗和特征选择.zip 第04节多元回归和Logistic回归.zip 第05节决策树和随机森林.zip 第06节 SVM.zip 第07节聚类.zip 第08节 EM算法.zip 第09节 HMM.zip 第10节：主题模型LDA.zip 第11节：卷积神经网络CNN-2.zip 第11节：卷积神经网络CNN.zip 第12节代码.zip 第12节：图像视频的定位与识别.zip 第13节.zip 第14节自然语言处理.zip 第15节生成对抗网络GAN.zip 第16节强化学习.zip

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01-24 10:24

（价值2398元）微专业 - AI工程师（计算机视觉方向）【完整未加密】

（价值2398元）微专业 - AI工程师（计算机视觉方向）【完整未加密】

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01-24 10:15

【训练营】2019年最新机器学习与深度学习_邹博授课

【训练营】2019年最新机器学习与深度学习_邹博授课

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01-23 02:50

顶级人工智能框架实战-探索性数据分析+Kaggle竞赛案例系统化人工智能案例学习课程

顶级人工智能框架实战-探索性数据分析+Kaggle竞赛案例系统化人工智能案例学习课程课程目录 (1)01使用Python分析科比生涯数据;目录中文件数:3个 (1) 1.科比数据集简介.mp4 (2) 2.数据预处理 (1).mp4 (3) 3.建模.mp4 (2)02案例实战-信用卡欺诈检测;目录中文件数:10个 (4) 1.案例背景和目标.mp4 (5) 10.SMOTE样本生成策略.mp4 (6) 2.样本不均衡解决方案.mp4 (7) 3.下采样策略.mp4 (8) 4.交叉验证.mp4 (9) 5.模型评估方法.mp4 (10) 6.正则化惩罚.mp4 (11) 7.逻辑回归模型.mp4 (12) 8.混淆矩阵.mp4 (13) 9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4 (3)03Python文本数据分析;目录中文件数:6个 (14) 1.文本分析与关键词提取.mp4 (15) 2.相似度计算.mp4 (16) 3.新闻数据与任务简介.mp4 (17) 4.TF-IDF关键词提取.mp4 (18) 5.LDA建模.mp4 (19) 6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 (4)04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测;目录中文件数:5个 (20) 1.数据介绍.mp4 (21) 2.数据预处理.mp4 (22) 3.回归模型[vxia.net].mp4 (23) 4.随机森林模型.mp4 (24) 5.特征选择.mp4 (5)05时间序列案例实战;目录中文件数:6个 (25) 1.Pandas生成时间序列.mp4 (26) 2.Pandas数据重采样.mp4 (27) 3.Pandas滑动窗口.mp4 (28) 4.股票预测案例.mp4 (29) 5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4 (30) 6.维基百科词条EDA.mp4 (6)06TensorFlow框架;目录中文件数:9个 (31) 10.卷积神经网络参数.mp4 (32) 2.变量.mp4 (33) 3.变量练习.mp4 (34) 4.线性回归模型.mp4 (35) 5.逻辑回归框架.mp4 (36) 6.逻辑回归迭代.mp4 (37) 7.神经网络模型.mp4 (38) 8.完成神经网络.mp4 (39) 9.卷积神经网络模型.mp4 (7)07MNIST手写字体识别;目录中文件数:5个 (40) 1.神经网络模型概述.mp4 (41) 2.tensorflow参数.mp4 (42) 3.卷积简介.mp4 (43) 4.构造网络结构.mp4 (44) 5.训练网络模型.mp4 (8)08Gensim中文词向量建模;目录中文件数:4个 (45) 1.使用Gensim库构造词向量.mp4 (46) 2.维基百科中文数据处理.mp4 (47) 3.Gensim构造word2vec模型.mp4 (48) 4.测试模型相似度结果.mp4 (9)09探索性数据分析-赛事数据集分析;目录中文件数:9个 (49) 1.开场 (1).mp4 (50) 2.数据背景介绍.mp4 (51) 3.数据读取与预处理.mp4 (52) 4.数据切分模块.mp4 (53) 5.缺失值可视化分析.mp4 (54) 6.特征可视化展示.mp4 (55) 7.多特征之间关系分析.mp4 (56) 8.报表可视化分析.mp4 (57) 9.红牌和肤色的关系.mp4 (10)10 探索性数据分析-农粮数据分析;目录中文件数:7个 (58) 1.数据背景简介.mp4 (59) 2.数据切片分析.mp4 (60) 3.单变量分析.mp4 (61) 4.峰度与偏度.mp4 (62) 5.数据对数变换.mp4 (63) 6.数据分析维度.mp4 (64) 7.变量关系可视化展示.mp4

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12-18 12:19

180.OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理

180.OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理

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11-29 07:56

再次激活深度之眼的十一周集训营课程+任务+练习深度掌握智能机器学习与深度学习

再次激活深度之眼的十一周集训营课程，视频课程安排了非常详尽的机器学习与深度学习的实战课程，以学习练习的任务方式开始教学，让同学们学练相结合。课程大致的内容包括了机器学习绪论，NLP算法大赛，学习线性模型，决策树的分裂准则，支持向量机原始模型的建立和求解，了解sklearn包中svm算法的使用，了解sklearn包中神经网络的使用，实验-sklearn-user guide，K-摇臂赌博机，与此同时课程仍安排很多直播答疑，可以帮助解决更多学习中的疑惑。 ===============课程目录=============== 章节目录 00 看开营仪式，了解学习模式 01 第一周：学习机器学习绪论 02 第一周：打达观杯NLP算法大赛 03 第一周；参加打比赛的直播答疑 04 第二周：学习线性模型 05 第二周：每周学习任务简单总结 06 第三周：决策树的分裂准则 07 第三周：学习sklearn包中决策树算法的使用 08 第三周：每周学习任务简单总结 09 第四周：支持向量机原始模型的建立和求解 10 第四周：核函数和软间隔支持向量机 11 第四周：了解sklearn包中svm算法的使用 12 第四周学习任务简单总结 13 第五周：极大似然估计与朴素贝叶斯 14 第五周：EM算法 15 了解sklearn包中的朴素贝叶 16 第五周：本周学习任务简单总结 17 第六周：神经网络结构+直播答疑问题收集 18 第六周：直播答疑日 19 第六周：深度学习初探 20 第六周：了解sklearn包中神经网络的使用 21 第六周：学习任务简单总结 22 第七周：经验误差与过拟合 23 第七周：评估方法 24 第七周：性能度量 25 第七周：了解sklearn包中模型评估方 26 第七周：学习任务简单总结 27 第八周：特征降维 28 第八周：特征选择 29 第八周：了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用 30 第八周：学习任务简单总结 31 第九周：集成学习 32 第九周：直播答疑日 33 第九周：结合策略 34 第九周：实验-lightGBM的使用 35 第九周：学习任务简单总结 36 第十周：聚类 37 第十周：HMM 38 第十周实验-sklearn-user guide 2.3.2 40 第十周学习任务简单总结+问题收集日 41 第十一周：任务与奖赏 42 第十一周：K-摇臂赌博机+直播答疑日 43 第十一周：有无模型学习 44 第十一周学习任务简单总结详细课程目录 ├─(1) 1.jpg (1)\00 看开营仪式，了解学习模式 ├─(2) 1 开营仪式回放——老师部分.mp4 ├─(3) 2 开营仪式回放——班主任部分.mp4 ├─(4) 开营仪式模板—西瓜书2.0.pdf ├─(5) 是.pdf ├─(6) 资源必看.txt (2)\01 第一周：学习机器学习绪论 ├─(7) 1 机器学习绪论.mp4 ├─(8) 新建 Microsoft Word 文档.docx (3)\02 第一周：打达观杯NLP算法大赛 ├─(9) 02零基础1小时完成一场AI比赛.pdf ├─(10) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(11) 达观杯文本智能处理挑战赛（入门指导）.mp4 (4)\03 第一周；参加打比赛的直播答疑 ├─(12) 新建文本文档.txt ├─(13) 第一周；参加打比赛的直播答疑.mp4 (5)\04 第二周：学习线性模型 ├─(14) 2 一元线性回归公式推导.mp4 ├─(15) 3 西瓜书公式推导——学习指南.mp4 ├─(16) 4 多元线性回归公式推导.mp4 ├─(17) 5 对数几率回归公式推导.mp4 ├─(18) 新建 Microsoft Word 文档.docx (6)\05 第二周：每周学习任务简单总结 ├─(19) 【作业讲解】逻辑回归.mp4 ├─(20) 新建 Microsoft Word 文档 (2).docx ├─(21) 新建 Microsoft Word 文档.docx (7)\06 第三周：决策树的分裂准则 ├─(22) 决策树2.0.mp4 ├─(23) 新建 Microsoft Word 文档.docx (8)\07 第三周：学习sklearn包中决策树算法的使用 ├─(24) 新建 Microsoft Word 文档 (2).docx ├─(25) 新建 Microsoft Word 文档.docx (9)\08 第三周：每周学习任务简单总结 ├─(26) 【作业讲解】决策树.mp4 ├─(27) 新建 Microsoft Word 文档.docx (10)\09 第四周：支持向量机原始模型的建立和求解 ├─(28) SMO(1).py ├─(29) SVM-1.mp4 ├─(30) SVM-2.mp4 ├─(31) SVM-3.mp4 ├─(32) 新建 Microsoft Word 文档.docx (11)\10 第四周：核函数和软间隔支持向量机 ├─(33) softmargin-1.mp4 ├─(34) softmargin-2.mp4 ├─(35) ziliao.docx (12)\11 第四周：了解sklearn包中svm算法的使用 ├─(36) 资料.docx (13)\12 第四周学习任务简单总结 ├─(37) 【作业讲解】SVM.mp4 ├─(38) 资料.docx (14)\13 第五周：极大似然估计与朴素贝叶斯 ├─(39) bayes.mp4 ├─(40) 资料.docx (15)\14 第五周：EM算法 ├─(41) EM算法-1.mp4 ├─(42) EM算法-2.mp4 ├─(43) EM算法-3.mp4 ├─(44) 资料.docx (16)\15 了解sklearn包中的朴素贝叶 ├─(45) 新建文本文档.txt ├─(46) 资料.docx (17)\16 第五周：本周学习任务简单总结 ├─(47) 作业讲解】贝叶斯和EM算法.mp4 ├─(48) 新建 Microsoft Word 文档.docx (18)\17 第六周：神经网络结构+直播答疑问题收集 ├─(49) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(50) 新建文本文档.txt ├─(51) 神经网络.ev4 (19)\18 第六周：直播答疑日 ├─(52) 直播答疑.mp4 (20)\19 第六周：深度学习初探 ├─(53) 19.txt (21)\20 第六周：了解sklearn包中神经网络的使用 ├─(54) 新建 Microsoft Word 文档.pdf ├─(55) 新建文本文档.txt (22)\21 第六周：学习任务简单总结 ├─(56) 【作业讲解】神经网络.mp4 ├─(57) 新建 Microsoft Word 文档.pdf (23)\22 第七周：经验误差与过拟合 ├─(58) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(59) 新建文本文档.txt (24)\23 第七周：评估方法 ├─(60) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(61) 新建文本文档.txt (25)\24 第七周：性能度量 ├─(62) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(63) 新建文本文档.txt (26)\25 第七周：了解sklearn包中模型评估方 ├─(64) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(65) 新建文本文档.txt (27)\26 第七周：学习任务简单总结 ├─(66) 【作业讲解】模型评估与选择.mp4 ├─(67) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(68) 新建文本文档.txt (28)\27 第八周：特征降维 ├─(69) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(70) 新建文本文档.txt (29)\28 第八周：特征选择 ├─(71) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(72) 新建文本文档.txt (30)\29 第八周：了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用 ├─(73) 新建 Microsoft Word 文档.docx (31)\30 第八周：学习任务简单总结 ├─(74) 作业讲解】特征选择.mp4 ├─(75) 新建 Microsoft Word 文档.docx (32)\31 第九周：集成学习 ├─(76) 新建 Microsoft Word 文档.docx (33)\32 第九周：直播答疑日 ├─(77) zhibo答疑.mp4 (34)\33 第九周：结合策略 ├─(78) 新建 Microsoft Word 文档.docx (35)\34 第九周：实验-lightGBM的使用 ├─(79) 新建 Microsoft Word 文档.docx (36)\35 第九周：学习任务简单总结 ├─(80) 【作业讲解】k-means.mp4 ├─(81) 新建 Microsoft Word 文档.docx (37)\36 第十周：聚类 ├─(82) gmm.mp4 ├─(83) 新建 Microsoft Word 文档.docx (38)\37 第十周：HMM ├─(84) hmm-1.mp4 ├─(85) hmm-2.mp4 ├─(86) hmm-3.mp4 ├─(87) hmm-3.mp4.baiduyun.p.downloading ├─(88) 新建 Microsoft Word 文档.docx (39)\38 第十周实验-sklearn-user guide 2.3.2 ├─(89) 新建 Microsoft Word 文档.docx (40)\40 第十周学习任务简单总结+问题收集日 ├─(90) 新建 Microsoft Word 文档.docx (41)\41 第十一周：任务与奖赏 ├─(91) 新建 Microsoft Word 文档.docx (42)\42 第十一周：K-摇臂赌博机+直播答疑日 ├─(92) 天池o2o优惠券使用比赛预测分析比赛.mp4 ├─(93) 新建 Microsoft Word 文档.docx (43)\43 第十一周：有无模型学习 ├─(94) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(95) 新建 Microsoft Word 文档.pdf (44)\44 第十一周学习任务简单总结 ├─(96) 第十一周学习任务简单总结0.pdf

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Ai云平台搭建与TensorFlow高级实战开发视频教程 TensorFlow智能生态圈开发课程

Ai云平台搭建与TensorFlow高级实战开发视频教程，课程基于TensorFlow技术设计讲授而来。TensorFlow在人工智能Ai开发领域有非常强大的应用，如果同学对TensorFlow及相关智能云平台的开发会很有帮助。课程内容的设计非常合理，从TensorFlow基础开发逐渐深入，到TensorFlow手写体数字识别，TensorFlow智能验证识别，TensorFlow的人脸识别技术实战，以及TensorFlow预测项目实战，很有学习参考意义。 ===============课程目录=============== (1)\番外篇：TensorFlow 社区参与指南；目录中文件数:7个 ├─(2) 60.番外篇内容介绍.ts ├─(3) 61.TensorFlow 社区介绍.ts ├─(4) 62.TensorFlow 生态-TFX.ts ├─(5) 63.TensorFlow 生态-Kubeflow.ts ├─(6) 64.如何参与 TensorFlow 社区开源贡献.ts ├─(7) 65.ML GDE 是 TensorFlow 社区与开发者的桥梁.ts ├─(8) 66.课程总结.ts (2)\第一章：TensorFlow初印象；目录中文件数:7个 ├─(9) 01.课程内容综述.mp4 ├─(10) 02.第一章内容概述.mp4 ├─(11) 03.TensorFlow产生的历史必然性.mp4 ├─(12) 04.TensorFlow与Jeff Dean的那些事.mp4 ├─(13) 05.TensorFlow的应用场景.mp4 ├─(14) 06.TensorFlow的落地应用.mp4 ├─(15) 07.TensorFlow的发展现状.mp4 (3)\第七章：实战 TensorFlow 人脸识别；目录中文件数:9个 ├─(16) 51.第七部分内容介绍.ts ├─(17) 52.人脸识别问题概述.ts ├─(18) 53.典型人脸相关数据集介绍.ts ├─(19) 54.人脸检测算法介绍.ts ├─(20) 55.人脸识别算法介绍.ts ├─(21) 56.人脸检测工具介绍.ts ├─(22) 57.解析 FaceNet 人脸识别模型.ts ├─(23) 58.实战 FaceNet 人脸识别模型.ts ├─(24) 59.测试与可视化分析.ts (4)\第三章：TensorFlow基本概念解析；目录中文件数:11个 ├─(25) 13.第三章内容概述.mp4 ├─(26) 14.TensorFlow模块与架构介绍.mp4 ├─(27) 15.TensorFlow数据流图介绍.mp4 ├─(28) 16.张量（Tensor）是什么（上）.ts ├─(29) 17.张量（Tensor）是什么（下）.ts ├─(30) 18.变量（Variable）是什么（上）.ts ├─(31) 19.变量（Variable）是什么（下）.ts ├─(32) 20.操作（Operation）是什么（上）.ts ├─(33) 21.操作（Operation）是什么（下）.ts ├─(34) 22.会话（Session）是什么.ts ├─(35) 23.优化器（Optimizer）是什么.ts (5)\第二章：TensorFlow初接触；目录中文件数:5个 ├─(36) 08.第二章内容概述.mp4 ├─(37) 09.搭建你的TensorFlow开发环境.mp4 ├─(38) 10.Hello TensorFlow.mp4 ├─(39) 11.在交互环境中使用TensorFlow.mp4 ├─(40) 12.在容器中使用TensorFlow.mp4 (6)\第五章：实战 TensorFlow手写体数字识别；目录中文件数:9个 ├─(41) 34.第五章内容概述.mp4 ├─(42) 35.手写体数字数据集 MNIST 介绍（上）.mp4 ├─(43) 36.手写体数字数据集 MNIST 介绍（下）.mp4 ├─(44) 37.MNIST Softmax 网络介绍（上）.mp4 ├─(45) 38.MNIST Softmax 网络介绍（下）.mp4 ├─(46) 39.实战MNIST Softmax网络（上）.mp4 ├─(47) 40.实战MNIST Softmax网络（下）.mp4 ├─(48) 41.MNIST CNN网络介绍.mp4 ├─(49) 42.实战MNIST CNN网络.mp4 (7)\第六章：实战 TensorFlow 验证码识别；目录中文件数:8个 ├─(50) 43.第六章内容概述.ts ├─(51) 44.准备模型开发环境.ts ├─(52) 45.生成验证码数据集.ts ├─(53) 46.输入与输出数据处理.ts ├─(54) 47.模型结构设计.ts ├─(55) 48.模型损失函数设计.ts ├─(56) 49.模型训练过程分析.ts ├─(57) 50.模型部署与效果演示.ts (8)\第四章：实战TensorFlow房价预测；目录中文件数:10个 ├─(58) 24.第四章内容概述.ts ├─(59) 25.房价预测模型的前置知识.ts ├─(60) 26.房价预测模型介绍.ts ├─(61) 27.房价预测模型之数据处理.ts ├─(62) 28.房价预测模型之创建与训练.ts ├─(63) 29.TensorBoard 可视化工具介绍.ts ├─(64) 30.使用 TensorBoard 可视化数据流图.ts ├─(65) 31.实战房价预测模型：数据分析与处理.ts ├─(66) 32.实战房价预测模型：创建与训练.ts ├─(67) 33.实战房价预测模型：可视化数据流图.ts

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人工智能全新干货半监督学习+规则学习+增强学习+稀疏学习+降维与度量学习+集成学习

课程的标题有点过度罗列，但是这次的人工智能Ai课程的确是新增了非常多已经运用于一线的实战技术。课程以人工智能机器学习为主线，在传统机器学习的基础上，为同学们扩展了集成学习、降维与度量学习、XGBOOST算法、特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、规则学习、增强学习等等全新的干货课程。这些技术内容都是已经在机器学习上经过不断演化而来，都是未来AI发展领域同学们不可错过的实战技术。 ===============课程目录=============== 统计章节目录基础部分：人工智能python基础基础部分：人工智能数学基础第1部分：开始之前第2部分：线性代数第3部分：概率论第4部分：机器学习上 1 简介 2 模型评估与选择 3 线性模型 4 决策树 5 神经网络 6 支持向量机 7 贝叶斯分类器 8 集成学习 9 聚类分析 10 降维与度量学习 11 XGBOOST 12 特征选择与稀疏学习 13 计算学习理论 14 半监督学习 15 概率图模型 16 规则学习 17 增强学习详细课程目录 (1)\西瓜书视频上半部分 (2)\西瓜书视频下半部分 (3)\西瓜书视频上半部分\基础部分：人工智能python基础 (4)\西瓜书视频上半部分\基础部分：人工智能数学基础 (5)\西瓜书视频上半部分\第1部分：开始之前 ├─(1) 1、开始之前.mp4 ├─(2) __0__ 开始之前.pptx (6)\西瓜书视频上半部分\第2部分：线性代数 ├─(3) __1__ 线性代数1.pptx ├─(4) __2__ 线性代数2_线性相关和子空间.pptx ├─(5) __3__ 线性代数3_范数.pptx ├─(6) __4.1__ 线性代数4_特殊矩阵.pptx ├─(7) __5__ 矩阵分解.pdf ├─(8) 第三讲：线性代数（二）.mp4 ├─(9) 第二讲：线性代数（一）.mp4 ├─(10) 第五讲：线性代数（四）.mp4 ├─(11) 第六讲：线性代数（五）.mp4 ├─(12) 第四讲：线性代数（三）.mp4 (7)\西瓜书视频上半部分\第3部分：概率论；目录中文件数:7个 ├─(13) __6__ 概率论.pdf ├─(14) __7__ 概率论.pdf ├─(15) __8__ 概率论.pdf ├─(16) 课程回放 – 第七讲：概率论（一）.mp4 ├─(17) 课程回放 – 第九讲：概率论（三）.mp4 ├─(18) 课程回放 – 第八讲：概率论（二）.mp4 ├─(19) 课程回放 – 第十讲：概率论（四）.mp4 (8)\西瓜书视频上半部分\第4部分：机器学习上；目录中文件数:0个 (9)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习；目录中文件数:0个 (10)\西瓜书视频上半部分\基础部分：人工智能python基础\第1部分；目录中文件数:3个 ├─(20) 1.1 为什么使用Python.mp4 ├─(21) 1.2 Python环境配置（Anaconda）.mp4 ├─(22) 机器学习与Python-第一章.zip (11)\西瓜书视频上半部分\基础部分：人工智能python基础\第2部分；目录中文件数:0个 (12)\西瓜书视频上半部分\基础部分：人工智能python基础\第3部分；目录中文件数:9个 ├─(23) 3.1 Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn）.mp4 ├─(24) 3.2 数据挖掘建模过程（定义挖掘目标，数据取样，数据探索，数据预处理，挖掘建模，模型评价）.mp4 ├─(25) 3.3 Python主要数据探索函数（基本统计特征函数，扩展统计特征函数，统计作图函数）.mp4 ├─(26) 3.4 Python主要数据预处理函数.mp4 ├─(27) 3.5 Python挖掘建模（Python分类预测模型，Python主要聚类分析算法，Python主要时序模型算法）.mp4 ├─(28) 3.6 MNIST手写体数字图片识别.mp4 ├─(29) 4-mnist.zip ├─(30) 机器学习与Python_第三章_1.zip ├─(31) 机器学习与Python_第三章_2.zip (13)\西瓜书视频上半部分\基础部分：人工智能数学基础\1、线代 ├─(32) 10.向量组的线性相关性2.ppt ├─(33) 11.向量组的线性相关性3.ppt ├─(34) 12.向量组的线性相关性4.ppt ├─(35) 13.相似矩阵及二次型.ppt ├─(36) 14. 范数.ppt ├─(37) 15.矩阵分解.pptx ├─(38) 16.主成分分析.ppt ├─(39) 1行列式1.ppt ├─(40) 2行列式2.pdf ├─(41) 2行列式2.ppt ├─(42) 3.矩阵及其运算1.ppt ├─(43) 4.矩阵及其运算2.ppt ├─(44) 5.矩阵的初等变换.ppt ├─(45) 6.矩阵的秩.ppt ├─(46) 7.线性方程组的解.ppt ├─(47) 8.习题课.ppt ├─(48) 9.向量组的线性相关性1.ppt ├─(49) 第10讲：一小时答疑.mp4 ├─(50) 第11讲：向量组的线性相关性（一）.mp4 ├─(51) 第12讲：向量组的线性相关性（二）.mp4 ├─(52) 第13讲：线性方程组的解的结构，向量空间.mp4 ├─(53) 第14讲：习题课.mp4 ├─(54) 第15讲：一小时答疑（Day3）.mp4 ├─(55) 第16讲：相似矩阵及二次型（一）.mp4 ├─(56) 第17讲：相似矩阵及二次型（二）.mp4 ├─(57) 第18讲：范数.mp4 ├─(58) 第19讲：矩阵分解.mp4 ├─(59) 第1讲：行列式（一）.mp4 ├─(60) 第20讲：主成分分析.mp4 ├─(61) 第21讲：一小时答疑（Day4）.mp4 ├─(62) 第2讲：行列式（二）.mp4 ├─(63) 第3讲：矩阵及其运算（一）.mp4 ├─(64) 第4讲：矩阵及其运算（二）.mp4 ├─(65) 第5讲：一小时答疑.mp4 ├─(66) 第6讲：矩阵的初等变换.mp4 ├─(67) 第7讲：矩阵的秩.mp4 ├─(68) 第8讲：线性方程组的解.mp4 ├─(69) 第9讲：习题课.mp4 (14)\西瓜书视频上半部分\基础部分：人工智能数学基础\2、概率论 ├─(70) 10、一小时答疑（Day6）.mp4 ├─(71) 11、随机向量（一）.mp4 ├─(72) 12、随机向量（二）.mp4 ├─(73) 13、随机变量的数字特征（一）.mp4 ├─(74) 14、随机变量的数字特征（二）.mp4 ├─(75) 15、一小时答疑（Day7）.mp4 ├─(76) 16、随机变量的数字特征（三）.mp4 ├─(77) 17、随机变量的数字特征（四）.mp4 ├─(78) 18、随机变量的数字特征（五）.mp4 ├─(79) 19、极限定理（一）.mp4 ├─(80) 1、概率论与数理统计（一）.mp4 ├─(81) 20、极限定理（二）.mp4 ├─(82) 21、一小时答疑（Day8）.mp4 ├─(83) 2、概率论与数理统计（二）.mp4 ├─(84) 3.随机向量-概率论与数理统计课件.ppt ├─(85) 3、概率论与数理统计（三）.mp4 ├─(86) 4.随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt ├─(87) 4、习题课.mp4 ├─(88) 5.极限定理-概率论与数理统计课件.ppt ├─(89) 5、一小时答疑.mp4 ├─(90) 6、随机变量（一）.mp4 ├─(91) 7、随机变量（二）.mp4 ├─(92) 8、随机变量（三）.mp4 ├─(93) 9、习题课.mp4 ├─(94) 概率论1.ppt ├─(95) 概率论2.ppt ├─(96) 概率论3.ppt ├─(97) 概率论4.ppt ├─(98) 概率论5.ppt ├─(99) 概率论6.ppt ├─(100) 概率论7.ppt ├─(101) 概率论8.ppt (15)\西瓜书视频上半部分\第4部分：机器学习上\1 简介 ├─(102) 机器学习1.1.pdf ├─(103) 机器学习术语表.pdf ├─(104) 深度学习1.2.pdf ├─(105) 第1讲：引言、基本术语、假设空间.mp4 ├─(106) 第2讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mp4 (16)\西瓜书视频上半部分\第4部分：机器学习上\3 线性模型 ├─(107) 课程回放 – 第10讲：线性判别分析.mp4 ├─(108) 课程回放 – 第11讲：多分类学习，类别不平衡问题.mp4 ├─(109) 课程回放 – 第6讲：基本形式，线性回归.mp4 ├─(110) 课程回放 – 第7讲：对数几率回归（一）.mp4 ├─(111) 课程回放 – 第8讲：对数几率回归（二）.mp4 ├─(112) 课程回放 – 第9讲：一小时答疑.mp4 (17)\西瓜书视频上半部分\第4部分：机器学习上\5 神经网络 ├─(113) 1、神经元模型(1).zip ├─(114) 2、误差逆向传播.zip ├─(115) 3、CNN.zip ├─(116) 4、初识TensorFlow.zip ├─(117) 5.1 神经元模型.mp4 ├─(118) 5.10 一小时答疑.mp4 ├─(119) 5.2 感知机与多层网络.mp4 ├─(120) 5.3 误差逆传播算法.mp4 ├─(121) 5.4 一小时答疑.mp4 ├─(122) 5.5 其他常见神经网络（一）Boltzmann机、深度置信神经网络DBN.mp4 ├─(123) 5.6 卷积神经网络CNN.mp4 ├─(124) 5.7 一小时答疑.mp4 ├─(125) 5.8 初识TensorFlow（一）.mp4 ├─(126) 5.9 初识TensorFlow（二）.mp4 (18)\西瓜书视频上半部分\第4部分：机器学习上\7 贝叶斯分类器 ├─(127) 7.1 贝叶斯分类器—初识贝叶斯分类器.mp4 ├─(128) 7.10 一小时答疑.mp4 ├─(129) 7.2 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计.mp4 ├─(130) 7.3 一小时答疑.mp4 ├─(131) 7.4 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计（补充）.mp4 ├─(132) 7.5 朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器.mp4 ├─(133) 7.6 贝叶斯网（结构，学习，推断）.mp4 ├─(134) 7.7 一小时答疑.mp4 ├─(135) 7.8 贝叶斯分类器 – EM算法.mp4 ├─(136) 7.9 贝叶斯分类器 – EM实战.mp4 ├─(137) ml_14_0825.zip ├─(138) ml_15_0901.zip ├─(139) ml_16_0908.zip (19)\西瓜书视频上半部分\第4部分：机器学习上\9 聚类分析 ├─(140) 9.1 聚类任务.mp4 ├─(141) 9.2 聚类任务、性能度量、距离计算 – 实战.mp4 ├─(142) 9.3 一小时答疑.mp4 ├─(143) 9.4 原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类）（一）.mp4 ├─(144) 9.5 原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类）（二）.mp4 ├─(145) 9.6 原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类） – 实战.mp4 ├─(146) 9.7 密度聚类.mp4 ├─(147) 9.8 层次聚类.mp4 ├─(148) ml_20_1005_clustering.ipynb ├─(149) ml_20_1005_聚类_聚类任务_性能度量_距离计算.ppt ├─(150) ml_21_1013_kmeans.ipynb ├─(151) ml_21_1013_聚类_原型聚类.ppt ├─(152) ml_22_1020_密度聚类_层次聚类.ppt (20)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\10 降维与度量学习 ├─(153) 10.1 k近邻算法.mp4 ├─(154) 10.2 K-D Tree.mp4 ├─(155) 10.3 MDS.mp4 ├─(156) 10.4 PCA.mp4 ├─(157) 10.5 流形学习（一）.mp4 ├─(158) 10.6 流形学习（二）.mp4 ├─(159) 10.7 度量学习（一） .mp4 ├─(160) 10.8 度量学习（二）.mp4 ├─(161) ml_23_1027_K近邻算法.ppt ├─(162) ml_24_1103_MDS.pptx ├─(163) ml_24_1103_PCA.zip ├─(164) ml_26_1117_降维-度量学习.ppt ├─(165) 流形学习.ppt (21)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\11 XGBOOST ├─(166) 11.1 XGBoost（一）.mp4 ├─(167) 11.2 XGBoost（二）.mp4 ├─(168) 11.3 XGBoost（三）.mp4 ├─(169) ml_27_1124_XGBoost.pptx (22)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\12 特征选择与稀疏学习 ├─(170) 12.1 特征选择与稀疏学习（一）.mp4 ├─(171) 12.2 特征选择与稀疏学习（二）.mp4 ├─(172) ml_28_1201_特征选择与稀疏学习.pptx (23)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\13 计算学习理论 ├─(173) 1. 计算学习理论.ppt ├─(174) 13.1 计算学习理论（一）.mp4 ├─(175) 13.2 计算学习理论（二）.mp4 (24)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\14 半监督学习 ├─(176) 1.半监督学习.pptx ├─(177) 14.1 半监督学习（一）.mp4 ├─(178) 14.10 半监督学习（十）半监督聚类.mp4 ├─(179) 14.2 半监督学习（二）.mp4 ├─(180) 14.3 半监督学习（三）未标记样本.mp4 ├─(181) 14.4 半监督学习（四）生成式方法.mp4 ├─(182) 14.5 半监督学习（五）实战.mp4 ├─(183) 14.6 半监督学习（六）半监督SVM.mp4 ├─(184) 14.7 半监督学习（七）图半监督学习.mp4 ├─(185) 14.8 半监督（八）实战.mp4 ├─(186) 14.9 半监督学习（九）基于分歧的方法.mp4 ├─(187) 2.半监督学习(1).pptx ├─(188) 2.半监督学习.pptx ├─(189) 3.半监督学习(1).pptx ├─(190) 3.半监督学习.pptx ├─(191) e3 Label Propagation digits Demonstrating performance.rar ├─(192) semi.rar ├─(193) 半监督学习1_2.zip (25)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\15 概率图模型 ├─(194) 1.概率图模型.pdf ├─(195) 15.1 HMM.rar ├─(196) 15.1 隐马尔科夫模型.mp4 ├─(197) 15.2 概率图模型-马尔克夫随机场.mp4 ├─(198) 15.3 精确推断.mp4 ├─(199) 15.4 近似推断.mp4 ├─(200) 15.5 概率计算问题直接计算算法前向算法.mp4 ├─(201) 15.6 概率计算问题前向算法.mp4 ├─(202) 15.7 概率计算问题后向算法.mp4 ├─(203) 15.8 概率计算问题学习算法.mp4 ├─(204) 15.8.学习问题预测问题.pdf ├─(205) 15.9 HMM.rar ├─(206) 15.9 概率计算问题预测问题 .mp4 ├─(207) 2.概率图模型.pdf ├─(208) 3.概率计算问题.pdf (26)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\16 规则学习 ├─(209) 16.1 基本概念贯序覆盖.mp4 ├─(210) 16.1.规则学习.pptx ├─(211) 16.2 剪枝优化.mp4 ├─(212) 16.3 决策树.mp4 ├─(213) 16.3.决策树分类.ppt ├─(214) 16.4 一阶规则学习.mp4 ├─(215) 16.4.规则学习.pptx ├─(216) 16.5 归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结）.mp4 ├─(217) 16.6 归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结）.mp4 ├─(218) 2.规则学习-剪枝优化.flv (27)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\17 增强学习 ├─(219) 17.1 强化学习 .ppt ├─(220) 17.1 强化学习引言、发展史.mp4 ├─(221) 17.2 强化学习 .ppt ├─(222) 17.2 强化学习简介.mp4 ├─(223) 17.3 强化学习 (1).ppt ├─(224) 17.3 强化学习方法.mp4 ├─(225) 17.4 强化学习算法分类 TD算法.mp4 ├─(226) 17.4.强化学习.ppt ├─(227) 17.5 Qlearning.mp4 ├─(228) 17.5 Q_learning.ipynb (28)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择 ├─(229) 第六讲：性能度量.mp4 ├─(230) 课程回放 – 第三讲：经验误差与过拟合.mp4 ├─(231) 课程回放 – 第五讲：性能度量（错误率与精度，查准率，查全率与F1，ROC与AUC，代价敏感错误率与代价曲线）.mp4 ├─(232) 课程回放 – 第四讲：评估方法（留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型）.mp4 (29)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\4 决策树 ├─(233) 第13讲.zip ├─(234) 第15讲.zip ├─(235) 课程回放 – 第一十三讲：划分选择（信息增益，增益率，基尼指数）.mp4 ├─(236) 课程回放 – 第一十二讲：基本流程.mp4 ├─(237) 课程回放 – 第一十五讲：连续与缺失值（连续值处理，缺失值处理）.mp4 ├─(238) 课程回放 – 第一十四讲：剪枝处理（预剪枝，后剪枝）.mp4 (30)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\6 支持向量机 ├─(239) 6.1 支持向量机（一）.mp4 ├─(240) 6.2 支持向量机（二）.mp4 ├─(241) 6.3 一小时答疑.mp4 ├─(242) 6.4 支持向量机（三）.mp4 ├─(243) 6.5 支持向量机（四）.mp4 ├─(244) 6.6 一小时答疑.mp4 ├─(245) 6.7 支持向量机（五）.mp4 ├─(246) 6.8 支持向量机（六）.mp4 ├─(247) 6.9 一小时答疑.mp4 ├─(248) ml_11_0804.zip ├─(249) ml_12_0811.zip ├─(250) ml_13_0818_0.zip ├─(251) ml_13_0818_1.zip (31)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\8 集成学习 ├─(252) 8.1 集成学习 – 第一部分 – 基础.mp4 ├─(253) 8.10 Bagging与随机森林实战.mp4 ├─(254) 8.2 集成学习 – 第一部分 – 实战.mp4 ├─(255) 8.3 一小时答疑.mp4 ├─(256) 8.4 Boosting.mp4 ├─(257) 8.5 Adaboost.mp4 ├─(258) 8.6 Boosting与Adaboost – 实战.mp4 ├─(259) 8.7 一小时答疑.mp4 ├─(260) 8.8 Bagging与随机森林.mp4 ├─(261) 8.9 分类与回归树.mp4 ├─(262) ml_17_9015.zip ├─(263) ml_18_0922_Adaboost.ipynb ├─(264) ml_18_0922_adaboost.ppt ├─(265) ml_18_0922_Boosting.ppt ├─(266) ml_19_0929_Bagging与随机森林.pptx ├─(267) ml_19_0929_code.zip ├─(268) ml_19_0929_分类与回归树.ppt (32)\西瓜书视频上半部分\基础部分 ├─(269) 2.8 Python文件输入输出.mp4 ├─(270) Python文件输入输出.zip (33)\西瓜书视频上半部分\基础部分： ├─(271) 2.9 Python基础综合实践.mp4 ├─(272) Python基础综合实践.zip (34)\西瓜书视频上半部分\基础部分： ├─(273) 机器学习与Python_第二章.pdf ├─(274) 第三讲预备知识与开始前的准备.mp4 (35)\西瓜书视频上半部分\基础部分： ├─(275) 1-Python演示.ipynb ├─(276) 第四讲 python基本语法.mp4 (36)\西瓜书视频上半部分\基础部分 ├─(277) Python数据类型.zip ├─(278) 第五讲.mp4 (37)\西瓜书视频上半部分\基础部分 ├─(279) Python数据运算.zip ├─(280) 第六讲：Python数据运算.mp4 (38)\西瓜书视频上半部分\基础部分 ├─(281) Python流程控制.zip ├─(282) 第七讲流程控制.mp4 (39)\西瓜书视频上半部分\基础部分 ├─(283) 2.6 Python函数设计.mp4 ├─(284) Python函数设计.zip (40)\西瓜书视频上半部分\基础部分 ├─(285) 2.7 Python编程库（包）的导入.mp4 ├─(286) Python编程库（包）的导入.zip (41)\西瓜书视频上半部分\第4部分 ├─(287) 第10讲.zip ├─(288) 第11讲.zip ├─(289) 第6讲.zip ├─(290) 第8讲.zip ├─(291) 第9讲.zip (42)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择\2 ├─(292) 3.回归分析.pdf ├─(293) LinearRegression1.ipynb ├─(294) pga.csv ├─(295) 梯度下降.ipynb (43)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择\资料 ├─(296) 模型评估与选择2.1-2.pdf ├─(297) 模型评估与选择2.1-2_code.rar (44)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\4 决策树\第十三讲 ├─(298) 6.decision tree.ipynb ├─(299) 6.决策树分类.pdf ├─(300) watermelon_3a.csv (45)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\4 决策树\第十五讲 ├─(301) 7c4.5.pdf ├─(302) cart.ipynb (46)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择\2\__MACOSX ├─(303) ._3.回归分析.pdf ├─(304) ._LinearRegression1.ipynb ├─(305) ._pga.csv ├─(306) ._梯度下降.ipynb (47)\西瓜书视频下半部分\第4部分：机器学习\4 决策树\第十五讲\__MACOSX ├─(307) ._7c4.5.pdf ├─(308) ._cart.ipynb

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Ai智能高级自动化运维课程尖端运维自动化运维系统开发高级运维项目开发实战

Ai智能级的自动化运维开发课程，相比较起同学们以往接触到的自动化运维课程，更具有智能化和自动化的意义，但与此同时必然的就是课程难度的提升。但是换个角度来看，课程内容是以高级的开发以及超多具有实战意义的项目为主，能够帮助同学们在后续的运维过程中更容易拔得头筹。从近几年的运维学习的趋势来看，从传统的Linux运维到自动化运维，再到引入Python编程进行自动化的运维，从这次Ai的智能运维看，未来的运维技术会有更高的要求，同学们要抓紧学习。 ===============课程目录=============== ├─229.211、数据原理及基础-1-1(P229).flv.mp4 ├─230.211、数据原理及基础-1-2(P230).flv.mp4 ├─231.211、数据原理及基础-2(P231).flv.mp4 ├─232.212、数据原理及基础-1(P232).flv.mp4 ├─233.213、数据原理及基础-1(P233).flv.mp4 ├─234.214、数据原理及基础-1(P234).flv.mp4 ├─235.215、数据原理及基础-1(P235).flv.mp4 ├─236.216、数据原理及基础-1(P236).flv.mp4 ├─237.217、数据原理及基础-1(P237).flv.mp4 ├─238.218、数据原理及基础-1(P238).flv.mp4 ├─239.219、数据原理及基础-1(P239).flv.mp4 ├─240.220、数据原理及基础-2(P240).flv.mp4 ├─241.221、数据原理及基础-2(P241).flv.mp4 ├─242.222、数据原理及基础-2(P242).flv.mp4 ├─243.223、数据原理及基础-2(P243).flv.mp4 ├─244.224、数据原理及基础-2(P244).flv.mp4 ├─245.225、数据原理及基础-2(P245).flv.mp4 ├─246.226、数据原理及基础-2(P246).flv.mp4 ├─247.227、数据原理及基础-2(P247).flv.mp4 ├─248.228、数据原理及基础-2-1(P248).flv.mp4 ├─249.228、数据原理及基础-2-2(P249).flv.mp4 ├─250.228、数据原理及基础-2--3(P250).flv.mp4 ├─251.229、数据原理及基础-3(P251).flv.mp4 ├─252.230、数据原理及基础-3-1(P252).flv.mp4 ├─253.230、数据原理及基础-3-2(P253).flv.mp4 ├─254.231、数据原理及基础-3(P254).flv.mp4 ├─255.232、数据原理及基础-3(P255).flv.mp4 ├─256.233、数据原理及基础-3(P256).flv.mp4 ├─257.234、数据原理及基础-3-1(P257).flv.mp4 ├─258.234、数据原理及基础-3-2(P258).flv.mp4 ├─259.235、数据原理及基础-3(P259).flv.mp4 ├─260.236、数据原理及基础-3-1(P260).flv.mp4 ├─261.236、数据原理及基础-3-2(P261).flv.mp4 ├─262.237、数据原理及基础-3(P262).flv.mp4 ├─263.238、Python的网络开发-1(P263).flv.mp4 ├─264.239、Python的网络开发-1(P264).flv.mp4 ├─265.240、Python的网络开发-1-1(P265).flv.mp4 ├─266.240、Python的网络开发-1-2(P266).flv.mp4 ├─267.241、Python的网络开发-1-1(P267).flv.mp4 ├─268.241、Python的网络开发-1-2(P268).flv.mp4 ├─269.242、Python的网络开发-1(P269).flv.mp4 ├─270.243、Python的网络开发-1(P270).flv.mp4 ├─271.244、Python的网络开发-2(P271).flv.mp4 ├─272.245、Python的网络开发-2(P272).flv.mp4 ├─273.246、Python的网络开发-2(P273).flv.mp4 ├─274.247、Python的网络开发-2(P274).flv.mp4 ├─275.248、Python的网络开发-3(P275).flv.mp4 ├─276.249、Python的网络开发-3(P276).flv.mp4 ├─277.250、Python的网络开发-3(P277).flv.mp4 ├─278.251、Python的网络开发-3(P278).flv.mp4 ├─279.252、Python的网络开发-3-1(P279).flv.mp4 ├─280.252、Python的网络开发-3-2(P280).flv.mp4 ├─281.253、Python的网络开发-3(P281).flv.mp4 ├─282.254、（项目二）Web后台框架开发-1-1(P282).flv.mp4 ├─283.254、（项目二）Web后台框架开发-1-2(P283).flv.mp4 ├─284.255、（项目二）Web后台框架开发-1(P284).flv.mp4 ├─285.256、（项目二）Web后台框架开发-1(P285).flv.mp4 ├─286.258、（项目二）Web后台框架开发-1(P286).flv.mp4 ├─287.259、（项目二）Web后台框架开发-2(P287).flv.mp4 ├─288.260、（项目二）Web后台框架开发-2(P288).flv.mp4 ├─289.261、（项目二）Web后台框架开发-2(P289).flv.mp4 ├─290.262、（项目二）Web后台框架开发-2(P290).flv.mp4 ├─291.263、（项目二）Web后台框架开发-2(P291).flv.mp4 ├─292.264、（项目二）Web后台框架开发-2(P292).flv.mp4 ├─293.265、（项目二）Web后台框架开发-3(P293).flv.mp4 ├─294.266、（项目二）Web后台框架开发-3(P294).flv.mp4 ├─295.267、（项目二）Web后台框架开发-3(P295).flv.mp4 ├─296.268、（项目二）Web后台框架开发-3(P296).flv.mp4 ├─297.269、数据库ORM-1(P297).flv.mp4 ├─298.270、数据库ORM-1(P298).flv.mp4 ├─299.271、数据库ORM-1(P299).flv.mp4 ├─300.272、数据库ORM-1(P300).flv.mp4 ├─301.273、数据库ORM-1(P301).flv.mp4 ├─302.274、数据库ORM-2(P302).flv.mp4 ├─303.275、数据库ORM-2(P303).flv.mp4 ├─304.276、数据库ORM-2(P304).flv.mp4 ├─305.277、数据库ORM-2(P305).flv.mp4 ├─306.278、数据库ORM-2-1(P306).flv.mp4 ├─307.278、数据库ORM-2278、数据库ORM-2-2(P307).flv.mp4 ├─308.279、数据库ORM-3(P308).flv.mp4 ├─309.280、数据库ORM-3(P309).flv.mp4 ├─310.281、数据库ORM-3--1(P310).flv.mp4 ├─311.281、数据库ORM-3-2(P311).flv.mp4 ├─312.282、数据库ORM-3(P312).flv.mp4 ├─313.283、数据库ORM-3-1(P313).flv.mp4 ├─314.283、数据库ORM-3-2(P314).flv.mp4 ├─315.284、ES6开发入门-1(P315).flv.mp4 ├─316.285、ES6开发入门-1(P316).flv.mp4 ├─317.286、ES6开发入门-1(P317).flv.mp4 ├─318.287、ES6开发入门-1(P318).flv.mp4 ├─319.288、ES6开发入门-1(P319).flv.mp4 ├─320.289、ES6开发入门-1(P320).flv.mp4 ├─321.290、ES6开发入门-2(P321).flv.mp4 ├─322.291、ES6开发入门-2(P322).flv.mp4 ├─323.292、ES6开发入门-2(P323).flv.mp4 ├─324.293、ES6开发入门-2(P324).flv.mp4 ├─325.294、ES6开发入门-2(P325).flv.mp4 ├─326.296、ES6开发入门-3(P326).flv.mp4 ├─327.297、ES6开发入门-3-1(P327).flv.mp4 ├─328.297、ES6开发入门-3-2(P328).flv.mp4 ├─329.298、ES6开发入门-3(P329).flv.mp4 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