八斗Ai工程师

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课程目录：

├── 【实战】主流深度学习框架
│   ├── 【代码】配套案例
│   │   ├── 代码(解压密码：badouai)深度学习.zip
│   │   ├── 代码(解压密码：badouai)（卷积神经网络）.zip
│   ├── 【视频】深度学习框架
│   │   ├── 深度学习开源框架02.mp4
│   │   ├── 从零开始训练网络02.mp4
│   │   ├── 从零开始训练网络01.mp4
│   │   ├── 推理和训练.mp4
│   │   ├── 深度学习开源框架03.mp4
│   │   ├── 从零开始训练网络03.mp4
│   │   ├── 从零开始训练网络04.mp4
│   │   ├── 深度学习开源框架01.mp4
│   │   ├── 卷积神经网络04.mp4
│   │   ├── 深度学习开源框架.mp4
│   ├── 【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
├── 【讲座 】 最落地的图像识别实践案例
│   ├── 代码
│   │   ├── train.zip
│   │   ├── AlexNet-Keras-master.zip
│   │   ├── last1.h5
│   │   ├── readme.txt
│   ├── 公开课-卷积神经网络.pdf
│   ├── 最落地的图像识别案例.mp4
├── 01、最新保姆级计算机视觉学习路线
│   ├── 【5】立体视觉&图像聚类
│   │   ├── 代码
│   │   │   ├── K-Means_RGB【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── K-Means【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── 密度聚类【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── 层次聚类【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── K-Means_athlete【海量 资源：666java.com】.py
│   │   ├── 视频
│   │   │   ├── 【5.1】立体视觉-双目系统【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【5.2】点云模型【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【5.3】Kmeans【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【5.4】层次聚类&密度聚类【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   ├── PPT
│   │   │   ├── 【08】立体视觉【海量 资源：666java.com】.pdf
│   │   │   ├── 【09】点云模型【海量 资源：666java.com】.pdf
│   │   │   ├── 【10】图像聚类算法【海量 资源：666java.com】.pdf
│   ├── 【1】初入人工智能
│   │   ├── 视频
│   │   │   ├── 【1.1】开学典礼【海量 资源：666java.cn】.mp4
│   │   │   ├── 【1.4】计算机视觉【海量 资源：666java.cn】.mp4
│   │   │   ├── 【1.3】机器学习&深度学习【海量 资源：666java.cn】.mp4
│   │   │   ├── 【1.2】初入人工智能【海量 资源：666java.cn】.mp4
│   │   ├── PPT
│   │   │   ├── 【02】计算机视觉简介【海量 资源：666java.com】.pdf
│   │   │   ├── 【01】开学典礼【海量 资源：666java.com】.pdf
│   ├── 【7】OpenCV&深度学习
│   │   ├── 视频
│   │   │   ├── 【7.3】哈希算法【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【7.1】OpenCV&最小二乘法【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【7.4】神经网络【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【7.2】Ransac【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   ├── 代码
│   │   │   ├── 最小二乘法
│   │   │   │   ├── Least squares【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   │   ├── train_data【海量 资源：666java.com】.csv
│   │   │   ├── ransac【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── lenna【海量 资源：666java.com】.png
│   │   │   ├── Hash【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── lenna_noise【海量 资源：666java.com】.png
│   │   ├── PPT
│   │   │   ├── 【13】OpenCV算法解析【海量 资源：666java.com】.pdf
│   │   │   ├── 【14】深度学习与神经网络【海量 资源：666java.com】.pdf
│   ├── 【6】图像滤波&SIFT
│   │   ├── PPT
│   │   │   ├── 【12】尺度不变特征变换-SIFT【海量 资源：666java.com】.pdf
│   │   │   ├── 【11】图像滤波器【海量 资源：666java.com】.pdf
│   │   ├── 代码
│   │   │   ├── 椒盐噪声【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── 噪声【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── SIFT_关键点【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── SIFT_特征匹配【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── 高斯噪声【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── iphone1【海量 资源：666java.com】.png
│   │   │   ├── iphone2【海量 资源：666java.com】.png
│   │   ├── 视频
│   │   │   ├── 【6.3】SIFT1【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【6.2】图像增强【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【6.4】SIFT2【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【6.1】图像噪声【海量 资源：666java.com】.mp4
│   ├── 【2】数学基础&数字图像
│   │   ├── PPT
│   │   │   ├── 【04】数字图像【海量 资源：666java.com】.pdf
│   │   │   ├── 【03】机器学习涉及的数学基础【海量 资源：666java.com】.pdf
│   │   ├── 视频
│   │   │   ├── 【2.2】数学基础2【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【2.4】插值算法【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【2.3】数字图像【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【2.1】数学基础1【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   ├── 代码
│   │   │   ├── nearest interp【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── bilinear interpolation【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── lenna【海量 资源：666java.com】.png
│   │   │   ├── test_image_gray【海量 资源：666java.com】.py
│   ├── 【4】边缘检测&相机模型
│   │   ├── 代码
│   │   │   ├── 透视变换【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── canny_detail【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── warpMatrix【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── canny【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── canny_track【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── sobel_laplace_canny【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── photo1【海量 资源：666java.com】.jpg
│   │   ├── 视频
│   │   │   ├── 【4.1】边缘检测【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【4.3】相机模型【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【4.2】canny【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【4.4】透视变换【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   ├── PPT
│   │   │   ├── 【07】相机模型【海量 资源：666java.com】.pdf
│   │   │   ├── 【06】边缘提取【海量 资源：666java.com】.pdf
│   ├── 【3】数字图像&特征提取
│   │   ├── 代码
│   │   │   ├── Histogram Equalization【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── PCA_sklearn【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── PCA_numpy_detail【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── PCA【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── PCA_numpy【海量 资源：666java.com】.py
│   │   │   ├── histogram【海量 资源：666java.com】.py
│   │   ├── PPT
│   │   │   ├── 【05】特征选择与特征提取【海量 资源：666java.com】.pdf
│   │   ├── 视频
│   │   │   ├── 【3.4】PCA【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【3.2】卷积&滤波【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【3.1】直方图均衡化【海量 资源：666java.com】.mp4
│   │   │   ├── 【3.3】特征选择【海量 资源：666java.com】.mp4
├── 【讲座】从0到1带你构建知识图谱
│   ├── 知识图谱论文资源
│   │   ├── 2009.02252v1.pdf
│   │   ├── 1804.08217.pdf
│   │   ├── 2107.13349.pdf
│   │   ├── scarlini_etal_aaai2020.pdf
│   │   ├── 1711.04071.pdf
│   │   ├── 2002.00388.pdf
│   │   ├── 1909.01066.pdf
│   │   ├── 2001.00461.pdf
│   │   ├── 1905.07129.pdf
│   │   ├── 2107.13715.pdf
│   │   ├── 1909.04164.pdf
│   │   ├── 2005.00206.pdf
│   │   ├── 3394486.3403323.pdf
│   │   ├── 1904.09223.pdf
│   │   ├── 1709.05453.pdf
│   │   ├── 1912.00147.pdf
│   │   ├── 1909.05855.pdf
│   │   ├── 1911.06136.pdf
│   │   ├── query2box_reasoning_over_knowl.pdf
│   │   ├── cikm_2020_sun.pdf
│   │   ├── 1606.04422.pdf
│   │   ├── 1909.08402.pdf
│   │   ├── C16-1062.pdf
│   │   ├── 1912.07491.pdf
│   │   ├── D16-1245.pdf
│   │   ├── 2002.00388 .pdf
│   │   ├── N18-2108.pdf
│   │   ├── query2box_reasoning_over_knowl (1).pdf
│   │   ├── 1902.10197.pdf
│   │   ├── 1906.05317.pdf
│   │   ├── 1911.12753.pdf
│   │   ├── 知识图谱表示学习综述.pptx
│   │   ├── 1811.00146.pdf
│   │   ├── 1907.12412.pdf
│   │   ├── 1912.09637.pdf
│   │   ├── 12484-55980-1-PB (1).pdf
│   │   ├── 1911.07132.pdf
│   │   ├── 2003.02320.pdf
│   │   ├── 1909.05311.pdf
│   │   ├── 0643.pdf
│   │   ├── D17-1123.pdf
│   │   ├── EMNLP-TACL5.pdf
│   │   ├── 12484-55980-1-PB.pdf
│   │   ├── P19-1226.pdf
│   ├── kgqa_base_on_sentence_match.rar
│   ├── 从0到1带你构建知识图谱.mp4
│   ├── 知识图谱公开课.pptx
├── 【实战】入门图像识别
│   ├── 【视频】图像识别
│   │   ├── 深度学习与神经网络.mp4
│   │   ├── CNN图像识别02.mp4
│   │   ├── 哈希算法.mp4
│   │   ├── OpenCV .mp4
│   │   ├── RANSAC.mp4
│   │   ├── CNN图像识别01.mp4
│   │   ├── 最小二乘法 .mp4
│   │   ├── CNN图像识别03.mp4
│   ├── 【代码】配套案例
│   │   ├── 最小二乘法
│   │   │   ├── train_data.csv
│   │   │   ├── Least squares.py
│   │   ├── 图像识别-01代码01-1
│   │   │   ├── Cifar
│   │   │   │   ├── cifar_data
│   │   │   │   │   ├── cifar-10-batches-bin
│   │   │   │   │   │   ├── data_batch_4.bin
│   │   │   │   │   │   ├── data_batch_1.bin
│   │   │   │   │   │   ├── data_batch_5.bin
│   │   │   │   │   │   ├── readme.html
│   │   │   │   │   │   ├── data_batch_3.bin
│   │   │   │   │   │   ├── test_batch.bin
│   │   │   │   │   │   ├── batches.meta.txt
│   │   │   │   │   │   ├── data_batch_2.bin
│   │   │   │   │   ├── cifar-10-binary.tar.gz
│   │   │   │   ├── Cifar10_data.py
│   │   │   │   ├── cifar-10.py
│   │   │   ├── VGG16-tensorflow
│   │   │   │   ├── nets
│   │   │   │   │   ├── __pycache__
│   │   │   │   │   │   ├── vgg16.cpython-36.pyc
│   │   │   │   │   │   ├── vgg16.cpython-37.pyc
│   │   │   │   │   ├── vgg16.py
│   │   │   │   ├── model
│   │   │   │   │   ├── vgg_16.ckpt
│   │   │   │   ├── __pycache__
│   │   │   │   │   ├── utils.cpython-37.pyc
│   │   │   │   │   ├── utils.cpython-36.pyc
│   │   │   │   ├── test_data
│   │   │   │   │   ├── table.jpg
│   │   │   │   │   ├── dog.jpg
│   │   │   │   ├── utils.py
│   │   │   │   ├── demo.py
│   │   │   │   ├── synset.txt
│   │   │   ├── AlexNet-Keras-master.rar
│   │   │   ├── train.zip
│   │   ├── 图像识别0203-代码0203-1
│   │   │   ├── resnet50_tf
│   │   │   │   ├── bike.jpg
│   │   │   │   ├── resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
│   │   │   │   ├── elephant.jpg
│   │   │   │   ├── resnet50.py
│   │   │   ├── inceptionV3_tf
│   │   │   │   ├── inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
│   │   │   │   ├── elephant.jpg
│   │   │   │   ├── inceptionV3.py
│   │   │   ├── mobilenet
│   │   │   │   ├── mobilenet.py
│   │   │   │   ├── mobilenet_1_0_224_tf.h5
│   │   │   │   ├── elephant.jpg
│   │   ├── Hash.py
│   │   ├── Hash_素材生成.py
│   │   ├── Hash_all.py
│   │   ├── DCT.py
│   │   ├── ransac.py
│   │   ├── lenna_noise.png
│   │   ├── PHash.py
│   ├── 【PPT】随堂课程
│   │   ├── 图像识别0203-PPT0203-2
│   │   │   ├── 【19】图像识别.pdf
│   │   │   ├── 【20】物体检测.pdf
│   │   ├── 图像识别-01 PPT 01-2
│   │   │   ├── 【19】图像识别.pptx
│   │   ├── 【13】OpenCV算法解析.pptx
│   │   ├── 【14】深度学习与神经网络.pptx
├── 【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
├── 【实战】最火的行人目标检测
│   ├── 最火的车辆行人检测.mp4
│   ├── yolo3-tensorflow-master.rar
│   ├── 公开课-yolo.pdf
├── 【必备】AI电子书籍
│   ├── 程序员的数学1.pdf
│   ├── 算法新解-刘新宇.pdf
│   ├── 《统计学习方法》第2版课件.zip
│   ├── 数学之美第2版.zip
│   ├── 百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf
│   ├── LDA漫游指南.pdf
│   ├── 南瓜书.pdf
│   ├── 机器学习实战.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
│   ├── 机器学习[西瓜书].zip
│   ├── 统计学习方法（李航）.pdf
│   ├── 西瓜书.pdf
│   ├── Learning From Data_低配版.pdf
│   ├── 动手学深度学习.pdf
│   ├── 机器人建模和控制@www.java1234.com.pdf
│   ├── 程序员的数学2-概率统计 ,平冈和幸，（日）堀玄著 ,P406.pdf
│   ├── 统计学习方法.zip
│   ├── 项亮-推荐系统实践.pdf
│   ├── 程序员的数学3-线性代数.pdf
│   ├── 深度学习(花书).pdf
│   ├── 吴恩达资料.txt
│   ├── OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.pdf
│   ├── 2019人工智能发展报告.pdf
│   ├── 科来网络通讯协议图.pdf
│   ├── Pytorch常用函数手册.pdf
│   ├── 推荐系统实践.pdf
│   ├── Python视觉实战项目52讲.pdf
├── 【讲座】彻底搞懂 Google bert 模型
│   ├── attention is all you need.pdf
│   ├── BERT.pdf
│   ├── sentence bert.pdf
│   ├── R-bert关系抽取.pdf
│   ├── bert介绍.pptx
│   ├── 彻底搞懂 Google bert 模型.mp4
│   ├── diy_bert.py
├── 【讲座】NLP少样本困境破局之道--文本增强
│   ├── 论文&课程PPT
│   │   ├── 文本增强公开课.pptx
│   │   ├── EDA.pdf
│   │   ├── LAMBADA.pdf
│   │   ├── Contextual augment.pdf
│   │   ├── UDA.pdf
│   │   ├── cbert.pdf
│   ├── 文本增强.mp4
├── 【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）
│   ├── 公开课-论文&代码&课件
│   │   ├── gpt.pdf
│   │   ├── xlnet.pdf
│   │   ├── spanBert.pdf
│   │   ├── nezha.pdf
│   │   ├── t5.pdf
│   │   ├── BERT.pdf
│   │   ├── ernie-baidu.pdf
│   │   ├── elmo.pdf
│   │   ├── gpt3.pdf
│   │   ├── albert.pdf
│   │   ├── gpt2.pdf
│   │   ├── diy_bert.py
│   │   ├── ernie-qinghua.pdf
│   │   ├── bert family.pptx
│   │   ├── transformer-xl.pdf
│   │   ├── roberta.pdf
│   │   ├── unilm.pdf
│   ├── BERT大家族讲解讲座回放.mp4