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。 本课程由传智研究院匠心打造，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
资源文件列表：
└─ 【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶 ->
├─ 【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新） ->
├─ 第四章 4-02 - OpenCV ->
├─ 0-8 视频追踪 ->
├─ 20.opencv总结.mp4 - 52.55 MB
├─ 19.内容回顾.mp4 - 16.01 MB
├─ 18.camshift.mp4 - 53.5 MB
├─ 17.meanshift实现.mp4 - 50.49 MB
├─ 16.目标跟踪2.mp4 - 14.41 MB
└─ 15.目标跟踪.mp4 - 16.88 MB
├─ 0-7 视频读写 ->
├─ 14.视频读取.mp4 - 35.62 MB
└─ 13.视频写入.mp4 - 23.18 MB
├─ 0-6 边缘检测 ->
├─ 12.canny边缘检测的实现.mp4 - 10.43 MB
├─ 11.canny边缘检测.mp4 - 46.7 MB
├─ 10.拉普拉斯边缘检测.mp4 - 9.99 MB
├─ 09.sobel边缘检测.mp4 - 24.83 MB
├─ 08.内容回顾.mp4 - 29.42 MB
├─ 07.上午总结.mp4 - 2.65 MB
└─ 06.边缘检测的思想.mp4 - 91.61 MB
├─ 0-5 直方图 ->
├─ 05.自适应的直方图均衡化.mp4 - 49.29 MB
├─ 04.直方图均衡化.mp4 - 36.38 MB
├─ 03.掩膜的实现.mp4 - 30.41 MB
├─ 02.掩膜介绍.mp4 - 18.34 MB
└─ 01.直方图介绍.mp4 - 24.07 MB
├─ 0-4 图形平滑 ->
├─ 18.内容总结.mp4 - 17.88 MB
├─ 17.中值滤波.mp4 - 28.53 MB
├─ 16.均值滤波.mp4 - 14.79 MB
└─ 15.图像噪声.mp4 - 15.34 MB
├─ 第六章 6-04 - 智慧交通 ->
├─ 0-9 车道线检测 ->
└─ 08.车道线检测.mp4 - 148.86 MB
├─ 0-8 车流量统计 ->
├─ 06.内容回顾.mp4 - 61.08 MB
├─ 05.车流量统计2.mp4 - 83.62 MB
└─ 04.车流量统计.mp4 - 36.89 MB
├─ 0-7 yolo目标检测 ->
├─ 10.内容总结.mp4 - 5.21 MB
├─ 09.YOLO检测介绍.mp4 - 108.61 MB
├─ 08.yolo介绍.mp4 - 71.11 MB
├─ 03.yolo目标检测.mp4 - 120.31 MB
├─ 02.yolo目标检测.mp4 - 85.99 MB
└─ 01.内容回顾.mp4 - 21.92 MB
├─ 0-6 sort ->
└─ deepsort算法 ->
├─ 07.sort实现.mp4 - 76.59 MB
├─ 06.内容回顾.mp4 - 5.04 MB
├─ 05.内容总结.mp4 - 1.35 MB
├─ 04.deepsort算法介绍.mp4 - 61.7 MB
└─ 03.sort算法实现.mp4 - 71.53 MB
├─ 0-5 匈牙利算法 ->
├─ 11.内容总结.mp4 - 15.87 MB
├─ 10.匈牙利匹配详解.mp4 - 90.5 MB
├─ 09.目标追踪匹配.mp4 - 15.36 MB
├─ 08.KM算法.mp4 - 96.43 MB
├─ 07.匈牙利匹配思想.mp4 - 21.93 MB
├─ 06.内容回顾.mp4 - 72.52 MB
└─ 02.匈牙利算法实现.mp4 - 80.31 MB
├─ 第五章 5-03 - 人脸支付 ->
├─ 0-6 项目集成 ->
├─ 15.系统集成.mp4 - 115.46 MB
├─ 14.人脸属性获取.mp4 - 161.5 MB
├─ 13.人脸扩展.mp4 - 14.89 MB
├─ 12.人脸矫正.mp4 - 111.91 MB
├─ 11.配置文件.mp4 - 17.56 MB
├─ 10.内容回顾.mp4 - 3.14 MB
└─ 09.内容总结.mp4 - 6.34 MB
├─ 0-5 人脸识别 ->
├─ 18.总结.mp4 - 33.7 MB
├─ 17总结.mp4 - 14.09 MB
├─ 17.评价指标.mp4 - 68.98 MB
├─ 16.模型预测.mp4 - 64.73 MB
├─ 16.人脸识别简介.mp4 - 74.58 MB
├─ 15.模型使用5.mp4 - 24.26 MB
└─ 14.模型使用4.mp4 - 43.94 MB
├─ 0-4 人脸多任务 ->
├─ 19.人脸关键点介绍.mp4 - 98.8 MB
├─ 15.模型预测.mp4 - 57.79 MB
├─ 14.模型训练2.mp4 - 56.51 MB
├─ 13.模型训练1.mp4 - 19.07 MB
├─ 12.模型构建.mp4 - 21.5 MB
├─ 11.数据获取测试.mp4 - 49.22 MB
└─ 10.内容回顾.mp4 - 8.17 MB
├─ 0-3 人脸姿态任务 ->
├─ 18.人脸姿态估计的总结.mp4 - 20.6 MB
├─ 17.预测结果.mp4 - 38.1 MB
├─ 16.数据加载.mp4 - 28.94 MB
├─ 15.模型加载.mp4 - 26.57 MB
├─ 14.模型预测.mp4 - 34.36 MB
├─ 13.内容总结.mp4 - 18.2 MB
└─ 13.人脸姿态训练3.mp4 - 65.04 MB
├─ 0-2 人脸检测子任务 ->
├─ 17.内容总结.mp4 - 22.24 MB
├─ 16.前向传播的实现.mp4 - 27.99 MB
├─ 16.今日总结.mp4 - 26.44 MB
├─ 15.网络的前向传播.mp4 - 92.91 MB
├─ 15.图像读取和颜色增强.mp4 - 44.19 MB
├─ 15.图像尺寸调整.mp4 - 43.72 MB
└─ 14.网络结构搭建.mp4 - 91.9 MB
├─ 第二章 2-深度学习核心模型与实战 ->
├─ 0-4 循环神经网络案例 ->
├─ 96-循环神经网络-案例-小节.mp4 - 18.41 MB
├─ 95-循环神经网络-案例-预测函数.mp4 - 35.2 MB
├─ 94-循环神经网络-案例-训练函数.mp4 - 131.02 MB
├─ 93-循环神经网络-案例-网络搭建.mp4 - 56.28 MB
├─ 92-循环神经网络-案例-数据类编写.mp4 - 56.03 MB
├─ 91-循环神经网络-案例-构建词典.mp4 - 74.5 MB
└─ 90-循环神经网络-案例-数据清洗.mp4 - 48.34 MB
├─ 0-3 循环神经网络基础 ->
├─ 89-循环神经网络-RNN层使用.mp4 - 76.23 MB
├─ 88-循环神经网络-RNN层理解.mp4 - 60.22 MB
├─ 87-循环神经网络-Embeddings小节.mp4 - 22.4 MB
├─ 86-循环神经网络-Embedding使用.mp4 - 56.1 MB
└─ 85-循环神经网络-RNN概述.mp4 - 8.1 MB
├─ 0-2 卷积神经网络案例 ->
├─ 84-卷积神经网络-案例-图像分类-小节.mp4 - 23.13 MB
├─ 83-卷积神经网络-案例-图像分类-编写预测函数.mp4 - 17.67 MB
├─ 82-卷积神经网络-案例-图像分类-编写训练函数.mp4 - 53.25 MB
├─ 81-卷积神经网络-案例-图像分类-CNN网络搭建.mp4 - 51.35 MB
└─ 80-卷积神经网络-案例-图像分类-CIFAR10数据集.mp4 - 116.88 MB
└─ 0-1 卷积神经网络基础 ->
├─ 78-卷积神经网络-MaxPool2d使用.mp4 - 24.37 MB
├─ 77-卷积神经网络-池化计算.mp4 - 19.9 MB
├─ 76-卷积神经网络-Conv2d使用.mp4 - 76.1 MB
├─ 75-卷积神经网络-多卷积核计算.mp4 - 28.06 MB
├─ 74-卷积神经网络-卷积简单计算.mp4 - 40.45 MB
├─ 73-卷积神经网络-图像基础知识.mp4 - 47.77 MB
└─ 72-卷积神经网络-卷积神经网络概述.mp4 - 12.14 MB
├─ 【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频 ->
├─ 26-虚拟机的使用.mp4 - 14.09 MB
├─ 25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4 - 29.35 MB
├─ 24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 - 52.62 MB
├─ 23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4 - 45.77 MB
├─ 22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4 - 21.14 MB
├─ 21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4 - 25.83 MB
└─ 20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4 - 27.98 MB
├─ 【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频 ->
├─ 21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4 - 143.4 MB
├─ 20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp4 - 22.2 MB
├─ 19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4 - 121.96 MB
├─ 18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp4 - 41.05 MB
├─ 17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建（中间流）.mp4 - 29.77 MB
├─ 16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建（输入流）.mp4 - 28.44 MB
└─ 15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4 - 131.99 MB
├─ 【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习（更新） ->
├─ 第二章 2-机器学习算法进阶 ->
├─ 0-6 机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看） ->
├─ 12_用户画像和AB测试.mp4 - 52.65 MB
├─ 11_EDA套路介绍.mp4 - 80.35 MB
├─ 10_特征工程基本套路.mp4 - 56.34 MB
├─ 09_总结朴素贝叶斯和SVM.mp4 - 82.59 MB
├─ 08_总结_xgboost.mp4 - 95.84 MB
├─ 07_总结_bagging算法.mp4 - 42.39 MB
└─ 06_总结_聚类问题.mp4 - 53.83 MB
├─ 0-5 集成学习算法 ->
├─ 08_红酒品质分类案例.mp4 - 227.66 MB
├─ 07_xgboost.mp4 - 233.67 MB
├─ 06_GBDT.mp4 - 202.48 MB
├─ 05_案例-车辆贷款违约预测.mp4 - 184.43 MB
├─ 04_bagging和Adaboost_02.mp4 - 133.86 MB
├─ 03_bagging和Adaboost_01.mp4 - 236.95 MB
└─ 02_bagging和随机森林.mp4 - 253.66 MB
├─ 0-4 聚类算法 ->
├─ 06_聚类算法案例.mp4 - 243.47 MB
├─ 05_特征降维.mp4 - 218.98 MB
├─ 04_聚类算法的评估.mp4 - 133.75 MB
├─ 03_聚类算法实现原理.mp4 - 83.55 MB
├─ 02_聚类算法API的使用.mp4 - 127.15 MB
└─ 01_聚类算法的概念.mp4 - 55.89 MB
├─ 0-3 SVM算法 ->
├─ 04_支持向量机案例.mp4 - 19.5 MB
├─ 03_支持向量机的核方法和损失函数.mp4 - 27.5 MB
├─ 02_支持向量机的概念.mp4 - 47.61 MB
└─ 01_支持向量机的引入.mp4 - 123.83 MB
├─ 0-2 朴素贝叶斯算法 ->
├─ 03_朴素贝叶斯案例_完成.mp4 - 207.2 MB
├─ 02_朴素贝叶斯案例_垃圾邮件加载.mp4 - 170.13 MB
└─ 01_朴素贝叶斯原理.mp4 - 152.42 MB
└─ 第一章 1-机器学习基础算法 ->
├─ 0-4 逻辑回归 ->
├─ 05_案例-电信客户流失预测02.mp4 - 175.14 MB
├─ 04_案例-电信客户流失预测.mp4 - 189.78 MB
├─ 03_分类评估指标.mp4 - 194.2 MB
├─ 02_逻辑回归API应用案例.mp4 - 182.16 MB
└─ 01_逻辑回归简介.mp4 - 152.14 MB
├─ 0-3 线性回归 ->
├─ 11_波士顿房价预测案例.mp4 - 225.58 MB
├─ 10_正则化.mp4 - 191.89 MB
├─ 09_欠拟合和过拟合.mp4 - 184.44 MB
├─ 08_回归问题的评估_2.mp4 - 177.63 MB
├─ 07_回归问题的评估.mp4 - 114.08 MB
├─ 06_其它梯度下降算法.mp4 - 89.85 MB
└─ 05_梯度下降法2.mp4 - 116.4 MB
├─ 0-2 KNN算法 ->
├─ 09_手写数字识别.mp4 - 189.22 MB
├─ 08_K值选择问题.mp4 - 148.95 MB
├─ 07_分类模型的评估.mp4 - 98.09 MB
├─ 06_数据集划分02.mp4 - 137.84 MB
├─ 05_数据集划分01.mp4 - 195.85 MB
├─ 04_K近邻算法API.mp4 - 145.73 MB
└─ 03_归一化标准化.mp4 - 104.99 MB
└─ 0-1 人工智能原理基础 ->
├─ 06_机器学习开发环境.mp4 - 54.96 MB
├─ 05_拟合问题.mp4 - 173.14 MB
├─ 04_机器学习分类02.mp4 - 137.91 MB
├─ 03_机器学习分类01.mp4 - 173.16 MB
├─ 02_机器学习概念.mp4 - 208.49 MB
└─ 01_人工智能概念.mp4 - 135.6 MB
微信视频投屏：
1、在手机端微信中会拦截投屏功能，需要首先点击视频页面右上角“...”图标，选择“在浏览器中打开”，在列表中选取具备投屏功能的浏览器，推荐使用QQ浏览器
2、在新打开的浏览器视频页面里，点击播放按钮，可在视频框右上角看到一个“TV”投屏小图标，只要电视和手机在同一WiFi环境下，点击按钮即刻享受大屏观感！
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