人工智能实战与应用（从零开始学人工智能AI编程）

本资源为人工智能实战与应用（从零开始学人工智能AI编程）[40.70GB]百度网盘下载，包含652节视频课程，附带课程课件，无需下载即可在线观看。

从Alpha—GO到无人驾驶，人工智能AI结合大数据发挥出惊人功效的场景越来越多。如何从零开始真正入门这个领域？这门课程将带您从小白入门达到初级工程师水平。

本课程既讲解人工智能基础高数知识，搭建人工智能知识框架，又重点介绍Python基础知识、KNN算法、人工智能技术及未来发展等，学习实用易学的编程技能。另外，在介绍知识点时，辅之应用实例帮助理解，注重实战领域的应用。从专业基础到学科核心，再到应用实战，全面培训，助你快速成长为人工智能初级工程师。

资源目录

第 1 讲高等数学—元素和极限

第 2 讲高等数学—两个重要的极限定理

第 3 讲高等数学—导数

第 4 讲高等数学—泰勒展开

第 5 讲高等数学—偏导数

第 6 讲高等数学—积分

第 7 讲高等数学—正态分布

第 8 讲线性代数—线性空间和线性变换

第 9 讲线性代数—矩阵、等价类和行列式

第 10 讲线性代数—特征值与特征向量

第 11 讲Python基础课程（上）

第 12 讲Python基础课程（下）

第 13 讲Python操作数据库、 Python爬虫

第 14 讲Python进阶（上）

第 15 讲Python进阶（下）

第 16 讲人工智能如何改变我们的未来生活

第 17 讲人工智能简史

第 18 讲让神经网络看懂图象

第 19 讲模拟人类大脑：神经网络的故事

第 20 讲预测简史

第 21 讲模拟人类思维的机器学习工具

第 22 讲让神经网络听懂故事

第 23 讲让机器来思考之强化学习简介

第 24 讲贝叶斯理论

第 25 讲朴素贝叶斯和最大似然估计

第 26 讲机器学习引入

第 27 讲分类问题

第 28 讲KNN算法

第 29 讲机器学习背后的数学（上）

第 30 讲机器学习背后的数学（下）

第 31 讲加入概率更健康之逻辑斯蒂回归

第 32 讲模拟人类理性的决策树

第 33 讲集群模型

第 34 讲PCA

第 35 讲升维大法之神经网络

第 36 讲升维大法之SVM

第 37 讲多层感知机DNN

第 38 讲梯度下降法

第 39 讲BP算法

第 40 讲卷积神经网络

第 41 讲PyTorch（上）

第 42 讲PyTorch（下）

第 43 讲CNN进化

第 44 讲BatchNormalization

第 45 讲Resnet残差网络

第 46 讲图像识别综述

第 47 讲迁移学习

第 48 讲对抗网络

第 49 讲时间序列分析

第 50 讲RNN

第 51 讲RNN实战

第 52 讲RNN时间序列预测

第 53 讲RNN深度理解

第 54 讲课程总结

第 55 讲强化学习（上）

第 56 讲强化学习（下）

第 57 讲Value Iteration Networks

第 58 讲计算机视觉深度学习入门目的篇

第 59 讲计算机视觉深度学习入门结构篇

第 60 讲计算机视觉深度学习入门优化篇

第 61 讲计算机视觉深度学习入门数据篇

第 62 讲计算机视觉深度学习入门工具篇

第 63 讲Scikit-Learn

第 64 讲数据呈现基础

第 65 讲数据呈现进阶

第 66 讲监督学习－回归

第 67 讲监督学习－分类

第 68 讲自然语言处理导入

第 69 讲人工智能金融应用

第 70 讲人工智能与设计

第 71 讲第四范式分享

第 72 讲个性化推荐算法

五一终身VIP

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