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    Ai人工智能高阶毕业班课程-人工智能必修课与选修课完美结合 Ai领域架构师必须课程

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    Ai人工智能高阶毕业班课程-人工智能必修课与选修课完美结合 Ai领域架构师必须课程
    Ai人工智能高阶毕业班课程-人工智能必修课与选修课完美结合 Ai领域架构师必须课程
    Ai人工智能高阶毕业班课程-人工智能必修课与选修课完美结合 Ai领域架构师必须课程
    Ai人工智能高阶毕业班课程-人工智能必修课与选修课完美结合 Ai领域架构师必须课程
             Ai人工智能高阶毕业班课程,打造了选修课程与必修课程不同领域,适合不同阶段的同学们进行学习。如果同学们对于Ai人工智能算法领域也感兴趣的的话,建议可以完成选修课程的学习,虽然数学对于很多同学来说非常头痛,但这方面的知识可以增加自己的内功修炼,可以在算法与人工智能方向走的更远。课程内容包括了选修一的准备课程,选修二线性代数基础,选修三概率论基础,选修四Visual Studio Code使用,必修五机器学习,那么在必修五部分又集中进行了多个选修与必修课程,同学们可以进行学习参考。
    ===============课程目录===============
    Ai人工智能高阶毕业班课程-人工智能必修课与选修课完美结合 Ai领域架构师必须课程
    (选修)第一部分:开始之前
    (选修)第二部分:线性代数基础
    (选修)第三部分:概率论基础
    (选修)   第四部分:Visual Studio Code使用
    (必修)第五部分:机器学习
    (必修)第一部分:机器学习简介
    (必修)第二部分:模型评估与选择
    (必修)第三部分:线性模型
    (必修)第四部分:决策树
    (必修)第五部分:数据预处理
    (必修)第六部分:支持向量机
    (必修)第七部分:神经网络
    (必修)第八部分:DL
    (必修)第九部分:贝叶斯分类器
    (必修)第十部分:集成学习
    (必修)第一十一部分:聚类
    (必修)第一十二部分:降维与度量

    (1)\(选修)第四部分:Visual Studio Code使用
    ├─第一十一讲:Visual Studio Code使用(一).mp4
    (2)\(必修)第五部分:机器学习
    (3)\(选修)第一部分:开始之前
    ├─0.课程简介与机器学习发展史.pptx
    ├─课程视频 _ 第一讲:课程简介与机器学习发展史.mp4
    (4)\(选修)第三部分:概率论基础
    (5)\(选修)第二部分:线性代数基础
    (6)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量
    (7)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL
    ├─第三十九讲:自然语言处理3.mp4
    ├─第三十八讲:自然语言处理2.mp4
    (8)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器
    (9)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十一部分:聚类
    ├─第五十三讲:层次聚类.mp4
    (10)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一部分:机器学习简介
    (11)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第七部分:神经网络
    (12)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型
    (13)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第二部分:模型评估与选择
    (14)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第五部分:数据预处理
    ├─第一十九讲:特征选择.mp4
    (15)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第六部分:支持向量机
    (16)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第十部分:集成学习
    ├─第五十一讲:xgboost2.mp4
    ├─第四十八讲:Bagging, Boosting, Stacking-1 .mp4
    (17)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第四部分:决策树
    (18)\(选修)第三部分:概率论基础\第七讲:概率论(一)
    ├─1.6 概率论1.pptx
    ├─课程视频  第七讲:概率论(一).mp4
    (19)\(选修)第三部分:概率论基础\第九讲:概率论(三)
    ├─1.8 概率论3.pptx
    ├─第九讲:概率论(三).mov
    (20)\(选修)第三部分:概率论基础\第八讲:概率论(二)
    ├─1.7 概率论2.pptx
    ├─课程视频  第八讲:概率论(二) .mp4
    (21)\(选修)第三部分:概率论基础\第十讲:概率论(四)
    ├─第十讲:概率论(四).mov
    (22)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础
    (23)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量\第五十七讲:主成分分析2
    ├─12_DimReduct.rar
    ├─第五十七讲:主成分分析2.mp4
    (24)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量\第五十八讲:LDA降维1
    ├─12_DimReduct.rar
    ├─第五十八讲:LDA降维1.mp4
    (25)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量\第五十六讲:主成分分析
    ├─12.降维.pptx
    ├─第五十六讲:主成分分析.mp4
    (26)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量\第六十一讲:非线性PCA,流形学习,度量学习2
    ├─12_DimReduct.rar
    ├─第六十一讲:非线性PCA,流形学习,度量学习2.mp4
    (27)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十二部分:降维与度量\第六十讲:非线性PCA,流形学习,度量学习
    ├─12_DimReduct.rar
    ├─第六十讲:非线性PCA,流形学习,度量学习.mp4
    (28)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十一讲:回归
    ├─basic_regression.rar
    ├─第三十一讲:回归.mp4
    (29)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十七讲:自然语言处理
    ├─Natural Language Processing with Word Embeddings-zh.ipynb
    ├─第三十七讲:自然语言处理.mp4
    (30)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十三讲:模型的保存与恢复
    ├─模型.rar
    ├─第三十三讲:模型的保存与恢复 .mp4
    (31)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十二讲:过拟合与欠拟合
    ├─第三十二讲:过拟合与欠拟合.mp4
    ├─过拟合.rar
    (32)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十五讲:使用CNN识别图像2
    ├─第三十五讲:使用CNN识别图像2.mp4
    (33)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十六讲:循环神经网络
    ├─8.10.RNN.ppt
    ├─第三十六讲:循环神经网络.mp4
    (34)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十四讲: 使用CNN图像识别
    ├─9_CNN.rar
    ├─第三十四讲: 使用CNN图像识别.mp4
    (35)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第三十讲:文本分类
    ├─basic_text_classification.rar
    ├─第三十讲:文本分类.mp4
    (36)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第二十七讲:开源深度学习框架与常见卷积网络模型
    ├─8.2 深度学习框架与网络模型.ppt
    ├─第二十七讲:开源深度学习框架与常见卷积网络模型.mp4
    (37)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第二十九讲:基本分类(二)
    ├─第二十九讲:基本分类(二).mp4
    (38)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第二十八讲:基本分类(一)
    ├─classifiction.rar
    ├─第二十八讲:基本分类(一).mp4
    (39)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第二十六讲:卷积神经网络CNN基本原理
    ├─8.1 卷积神经网络.pptx
    ├─第二十六讲:卷积神经网络CNN基本原理.mp4
    (40)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第八部分:DL\第四十讲:LSTM例子
    ├─lstm.rar
    ├─第四十讲:LSTM例子.mp4
    (41)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十一讲:极大似然估计
    ├─9-1.rar
    ├─第四十一讲:极大似然估计.mp4
    (42)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十三讲:朴素贝叶斯2
    ├─第四十三讲:朴素贝叶斯2.mp4
    (43)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十二讲:朴素贝叶斯分类器
    ├─native-bay.rar
    ├─第四十二讲:朴素贝叶斯分类器.mp4
    (44)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十五讲:朴素贝叶斯4
    ├─c4a362742f-hd.mp4
    (45)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十六讲:EM算法
    ├─8aa5e0c985e-hd.mp4
    ├─9.3 EM期望值最大化.pptx
    (46)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第九部分:贝叶斯分类器\第四十四讲:朴素贝叶斯3
    ├─9_Baiyes.rar
    ├─743167deb-hd.mp4
    (47)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一十一部分:聚类\第五十二讲:k-means聚类
    ├─11_cluster.rar
    ├─第五十二讲:k-means聚类.mp4
    (48)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一部分:机器学习简介\第一讲:引言、基本术语、假设空间
    ├─机器学习1.1.pptx
    ├─第一讲:引言、基本术语、假设空间.mov
    (49)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第一部分:机器学习简介\第二讲:归纳偏好、发展历程、应用现状
    ├─机器学习1.2.pptx
    ├─第二讲:归纳偏好、发展历程、应用现状.mov
    (50)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第七部分:神经网络\第二十三讲:神经网络基础知识(
    ├─第二十三讲:神经网络基础知识 .mp4
    (51)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第七部分:神经网络\第二十五讲:神经网络(二)
    ├─efe0eba55ec64932b565ce99d9f604b2-ff1d271d5c9177d0643854e9b1a94459-hd.mp4
    (52)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第七部分:神经网络\第二十四讲:神经网络(一)
    ├─6712bb01b8744ebea37f58f614a9926d-530dad4b1f5796f30401d4f01cf1055f-sd.mp4
    (53)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第一十一讲:逻辑回归(一)
    ├─第一十一讲:逻辑回归(一).mp4
    (54)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第一十二讲:逻辑回归(二)
    ├─机器学习1.11-逻辑回归1.zip
    ├─第一十二讲:逻辑回归(二).mp4
    (55)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第七讲:线性回归(一)
    ├─第七讲:线性回归(一).mp4
    ├─线性回归(一).pptx
    (56)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第九讲:线性回归(三)
    ├─mcxy_ml2_20181030_0.zip.zip
    ├─第九讲:线性回归(三).mp4
    (57)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第八讲:线性回归(二)
    ├─第八讲:线性回归(二).mp4
    ├─线性回归(二).zip
    (58)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第三部分:线性模型\第十讲:线性回归(四)
    ├─mcxy_ml2_20181030_1.zip
    ├─第十讲:线性回归(四).mp4
    (59)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第二部分:模型评估与选择\第三讲:经验误差与过拟合
    ├─机器学习1.3.pptx
    ├─第三讲:经验误差与过拟合.mp4
    (60)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第二部分:模型评估与选择\第五讲:评估法代码分析
    ├─机器学习1.4-1.5-评估方法.pptx
    ├─第五讲:评估法代码分析.mp4
    (61)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第二部分:模型评估与选择\第六讲:性能度量(混淆矩阵 ,准确率,精确度,敏感度,特异度,F1 score)
    ├─mcxy_ml2_20181016_1.zip
    ├─第六讲:性能度量(混淆矩阵 ,准确率,精确度,敏感度,特异度,F1 score).mp4
    (62)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第二部分:模型评估与选择\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)
    ├─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
    ├─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).zip
    (63)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第五部分:数据预处理\第一十七讲:处理缺失数据,处理类别数据(
    ├─第一十七讲:处理缺失数据,处理类别数据 .mp4
    (64)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第五部分:数据预处理\第一十八讲:数据标准化与归一化(
    ├─机器学习5.1 数据预处理.zip
    ├─第一十八讲:数据标准化与归一化 .mp4
    (65)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第五部分:数据预处理\第二十讲:特征排序,plot_decision_regions函数讲解
    ├─机器学习5.2 plot_decision_regions.zip
    ├─第二十讲:特征排序,plot_decision_regions函数讲解 .mp4
    (66)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第六部分:支持向量机\第二十一讲:使用支持向量机最大化分类间隔
    ├─第二十一讲:使用支持向量机最大化分类间隔.mp4
    (67)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第六部分:支持向量机\第二十二讲:SVM非线性分类
    ├─第二十二讲:SVM非线性分类.mp4
    (68)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第十部分:集成学习\第五十讲:xgboost例子
    ├─7_xgboost.py
    ├─第五十讲:xgboost例子.mp4
    (69)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第十部分:集成学习\第四十七讲:集成学习概述
    ├─9443e356b9c648da94c17d8d55b6d86a-702ed3e2aed75ecf316d2b16f3543a79-hd.mp4
    ├─ensembling.rar
    (70)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第十部分:集成学习\第四十九讲:Bagging, Boosting, Stacking-2
    ├─10_ensembling.rar
    ├─第四十九讲:Bagging, Boosting, Stacking-2.mp4
    (71)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第四部分:决策树\第一十三讲:划分选择与算法基本思想(一)
    ├─第一十三讲:划分选择与算法基本思想(一).mp4
    (72)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第四部分:决策树\第一十五讲:代码分析与KNN
    ├─第一十五讲:代码分析与KNN.mp4
    (73)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第四部分:决策树\第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述
    ├─第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述.mp4
    ├─第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述.zip
    (74)\(必修)第五部分:机器学习\(必修)第四部分:决策树\第一十四讲:划分选择与算法基本思想(二)
    ├─决策树.zip
    ├─第一十四讲:划分选择与算法基本思想(二).mp4
    (75)\(选修)第三部分:概率论基础\第十讲:概率论(四)\概率论4
    ├─1.9 概率论4.pptx
    ├─bino.py
    ├─norm.py
    (76)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础\第三讲:线性代数(二)
    ├─1.2 线性代数2.pptx
    ├─课程视频 _ 第三讲:线性代数(二).mp4
    (77)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础\第二讲:线性代数(一)
    ├─1.1 线性代数1.pptx
    ├─课程视频 _ 第二讲:线性代数(一) .mp4
    (78)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础\第五讲:线性代数(四)
    ├─mcxy_ml2_20180911_0.zip
    ├─课程视频  第五讲:线性代数(四).mp4
    (79)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础\第六讲:线性代数(五)
    ├─mcxy_ml2_20180911_1.zip
    ├─课程视频  第六讲:线性代数(五).mp4
    (80)\(选修)第二部分:线性代数基础\线性代数基础\第四讲:线性代数(三)
    ├─1.3 线性代数3.pptx
    ├─课程视频 _ 第四讲:线性代数(三) .mp4

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