【八斗学院】人工智能AI教程

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【八斗学院】人工智能AI教程

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第一阶段：人工智能及计算机视觉入门。第二阶段：着重讲述深度学习及它在CV方向的应用。第三阶段：着重讲述深度学习与自然语言处理的应用。

课程目录：

【八斗学院】人工智能AI教程 – 2021

• 01、最新保姆级计算机视觉学习路线
  • 【1】初入人工智能
    • PPT
      • 【01】开学典礼.pdf
      • 【02】计算机视觉简介.pdf
    • 视频
      • 【1.1】开学典礼.mp4
      • 【1.2】初入人工智能.mp4
      • 【1.3】机器学习&深度学习.mp4
      • 【1.4】计算机视觉.mp4
  • 【2】数学基础&数字图像
    • PPT
      • 【03】机器学习涉及的数学基础.pdf
      • 【04】数字图像.pdf
    • 视频
      • 【2.1】数学基础1.mp4
      • 【2.2】数学基础2.mp4
      • 【2.3】数字图像.mp4
      • 【2.4】插值算法.mp4
  • 【3】数字图像&特征提取
    • PPT
      • 【05】特征选择与特征提取.pdf
    • 视频
      • 【3.1】直方图均衡化.mp4
      • 【3.2】卷积&滤波.mp4
      • 【3.3】特征选择.mp4
      • 【3.4】PCA.mp4
  • 【4】边缘检测&相机模型
    • PPT
      • 【06】边缘提取.pdf
      • 【07】相机模型.pdf
    • 视频
      • 【4.1】边缘检测.mp4
      • 【4.2】canny.mp4
      • 【4.3】相机模型.mp4
      • 【4.4】透视变换.mp4
  • 【5】立体视觉&图像聚类
    • PPT
      • 【08】立体视觉.pdf
      • 【09】点云模型.pdf
      • 【10】图像聚类算法.pdf
    • 视频
      • 【5.1】立体视觉-双目系统.mp4
      • 【5.2】点云模型.mp4
      • 【5.3】Kmeans.mp4
      • 【5.4】层次聚类&密度聚类.mp4
  • 【6】图像滤波&SIFT
    • PPT
      • 【11】图像滤波器.pdf
      • 【12】尺度不变特征变换-SIFT.pdf
    • 视频
      • 【6.1】图像噪声.mp4
      • 【6.2】图像增强.mp4
      • 【6.3】SIFT1.mp4
      • 【6.4】SIFT2.mp4
  • 【7】OpenCV&深度学习
    • PPT
      • 【13】OpenCV算法解析.pdf
      • 【14】深度学习与神经网络.pdf
    • 视频
      • 【7.1】OpenCV&最小二乘法.mp4
      • 【7.2】Ransac.mp4
      • 【7.3】哈希算法.mp4
      • 【7.4】神经网络.mp4
• 【实战】主流深度学习框架
  • 【PPT】随堂课程
    • 从零开始训练网络.pptx
    • 卷积神经网络.pptx
    • 深度学习开源框架.pptx
  • 【代码】配套案例
  • 【视频】深度学习框架
    • 从零开始训练网络01.mp4
    • 从零开始训练网络02.mp4
    • 从零开始训练网络03.mp4
    • 从零开始训练网络04.mp4
    • 卷积神经网络04.mp4
    • 推理和训练.mp4
    • 深度学习开源框架.mp4
    • 深度学习开源框架01.mp4
    • 深度学习开源框架02.mp4
    • 深度学习开源框架03.mp4
• 【实战】入门图像识别
  • 【PPT】随堂课程
    • 【13】OpenCV算法解析.pptx
    • 图像识别-01 PPT 01-2
      • 【19】图像识别.pptx
    • 图像识别0203-PPT0203-2
      • 【19】图像识别.pdf
      • 【20】物体检测.pdf
  • 【视频】图像识别
    • CNN图像识别01.mp4
    • CNN图像识别02.mp4
    • CNN图像识别03.mp4
    • OpenCV .mp4
    • RANSAC.mp4
    • 哈希算法.mp4
    • 最小二乘法 .mp4
    • 深度学习与神经网络.mp4
• 【实战】最火的行人目标检测
  • 公开课-yolo.pdf
  • 最火的车辆行人检测.mp4
• 【必备】AI电子书籍
  • 2019人工智能发展报告.pdf
  • LDA漫游指南.pdf
  • Learning From Data_低配版.pdf
  • OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.pdf
  • Python视觉实战项目52讲.pdf
  • Pytorch常用函数手册.pdf
  • 动手学深度学习.pdf
  • 南瓜书.pdf
  • 吴恩达资料.txt
  • 推荐系统实践.pdf
  • 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）LaTeX最新版_2015.1.9.pdf
  • 数学之美第2版.pdf
  • 机器人建模和控制.pdf
  • 机器学习[西瓜书].pdf
  • 机器学习实战.pdf
  • 深度学习(花书).pdf
  • 百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf
  • 科来网络通讯协议图.pdf
  • 程序员的数学1.pdf
  • 程序员的数学2-概率统计 ,平冈和幸，（日）堀玄著 ,P406.pdf
  • 程序员的数学3-线性代数.pdf
  • 算法新解-刘新宇.pdf
  • 统计学习方法.pdf
  • 统计学习方法（李航）.pdf
  • 西瓜书.pdf
  • 项亮-推荐系统实践.pdf
  • 《统计学习方法》第2版课件
    • 第10章 隐马尔科夫模型.pptx
    • 第11章 条件随机场.pptx
    • 第13章 无监督学习概论.pptx
    • 第14章 聚类方法.pptx
    • 第15章 奇异值分解.pptx
    • 第16章 主成分分析.pptx
    • 第17章 潜在语义分析.pptx
    • 第18章 概率潜在语义分析.pptx
    • 第19章 马尔科夫链蒙特卡洛法.pptx
    • 第1章 机器学习和统计学习.pptx
    • 第20章 潜在狄利克雷分布.pptx
    • 第21章 PageRank算法.pptx
    • 第22章 无监督学习方法总结.pptx
    • 第2和12章 感知机和统计学习方法总结.pptx
    • 第3章 k-近邻算法.pptx
    • 第4章 贝叶斯分类器.pptx
    • 第5章 决策树.pptx
    • 第6章 Logistic回归.pptx
    • 第7章 SVM及核函数.pptx
    • 第8章 adaboost.pptx
    • 第9章 EM算法.pptx
• 【讲座 】 最落地的图像识别实践案例
  • 公开课-卷积神经网络.pdf
  • 最落地的图像识别案例.mp4
• 【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）
  • BERT大家族讲解讲座回放.mp4
  • 公开课-论文&代码&课件
    • BERT.pdf
    • albert.pdf
    • bert family.pptx
    • diy_bert.py
    • elmo.pdf
    • ernie-baidu.pdf
    • ernie-qinghua.pdf
    • gpt.pdf
    • gpt2.pdf
    • gpt3.pdf
    • nezha.pdf
    • roberta.pdf
    • spanBert.pdf
    • t5.pdf
    • transformer-xl.pdf
    • unilm.pdf
    • xlnet.pdf
• 【讲座】NLP少样本困境破局之道–文本增强
  • 文本增强.mp4
  • 论文&课程PPT
    • Contextual augment.pdf
    • EDA.pdf
    • LAMBADA.pdf
    • UDA.pdf
    • cbert.pdf
    • 文本增强公开课.pptx
• 【讲座】从0到1带你构建知识图谱
  • 从0到1带你构建知识图谱.mp4
  • 知识图谱公开课.pptx
  • 知识图谱论文资源
    • 0643.pdf
    • 12484-55980-1-PB (1).pdf
    • 12484-55980-1-PB.pdf
    • 1606.04422.pdf
    • 1709.05453.pdf
    • 1711.04071.pdf
    • 1804.08217.pdf
    • 1811.00146.pdf
    • 1902.10197.pdf
    • 1904.09223.pdf
    • 1905.07129.pdf
    • 1906.05317.pdf
    • 1907.12412.pdf
    • 1909.01066.pdf
    • 1909.04164.pdf
    • 1909.05311.pdf
    • 1909.05855.pdf
    • 1909.08402.pdf
    • 1911.06136.pdf
    • 1911.07132.pdf
    • 1911.12753.pdf
    • 1912.00147.pdf
    • 1912.07491.pdf
    • 1912.09637.pdf
    • 2001.00461.pdf
    • 2002.00388 .pdf
    • 2002.00388.pdf
    • 2003.02320.pdf
    • 2005.00206.pdf
    • 2009.02252v1.pdf
    • 2107.13349.pdf
    • 2107.13715.pdf
    • 3394486.3403323.pdf
    • C16-1062.pdf
    • D16-1245.pdf
    • D17-1123.pdf
    • EMNLP-TACL5.pdf
    • N18-2108.pdf
    • P19-1226.pdf
    • cikm_2020_sun.pdf
    • query2box_reasoning_over_knowl (1).pdf
    • query2box_reasoning_over_knowl.pdf
    • scarlini_etal_aaai2020.pdf
    • 知识图谱表示学习综述.pptx
• 【讲座】彻底搞懂 Google bert 模型
  • BERT.pdf
  • R-bert关系抽取.pdf
  • attention is all you need.pdf
  • bert介绍.pptx
  • diy_bert.py
  • sentence bert.pdf
  • 彻底搞懂 Google bert 模型.mp4
• 【讲座】无中生有，fake图像！
  • 【PPT】随堂课程
    • 公开课-生成模型.pdf
  • 【代码】配套案例
    • 「随堂代码」GAN_minist.py
  • 【视频】生成模型
    • 无中生有，fake图像.mp4

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