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[python] 黑马-人工智能AI进阶年度钻石会员|2022年
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人工智能趋势
人工智能是当前乃至未来时代热门的技术之一，已在全球范围内掀起了研究与学习热潮。人工智能连续四年成为大学最热门专业！！！ 课程知识体系完备，从简明的python语言开始，到机器学习，再到AI的两大应用方向：计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP），几乎包含了当下AI就业市场的全部需求。同时，课程学习曲线设计平滑，根据学习者对知识的消化吸收情况，循序渐进增强自身的AI技能。 学完收获： 能够熟练掌握Python开发的通用技术和框架，具备人工智能领域内机器学习，深度学习，计算机视觉和自然语言处理业务分析及开发的能力，同时培养学生使用AI算法构建业务流的能力和针对特定算法进行实用化、拓展化的再创新能力，从而足以胜任算法工程师等相关AI职位。百万年薪不是梦！！！ ——/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 等等
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发表于 2022-7-26 19:49:17
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