一文搞定人工智能CV+NLP/深度学习/计算机视觉/自然语言处理

冷不防 2021-09-18 06:42 835阅读 0赞

# 话不多说，直接上干货！ #

**目录**

一、AI必备基础与机器学习

二、计算机视觉算法及其项目实战

第三模块：计算机视觉Opencv框架实战

第四模块：深度学习-物体检测项目实战

第五模块：行人重识别实战系列

第六模块：对抗生成网络实战系列

第七模块：强化学习实战系列

第八模块：面向医学领域的深度学习项目实战

第九模块：计算机视觉-图像分割实战系列

第十模块：行为识别实战

第十一模块：缺陷检测实战

第十二模块：Transformer实战系列

第十三模块：3D点云实战系列

第十四模块：深度学习模型部署与剪枝优化实战：

三、自然语言处理算法及其项目实战

第一模块：自然语言处理经典案例实战

第二模块：自然语言处理通用框架-BERT实战

第三模块：知识图谱实战系列

第四模块：语音识别实战系列

第五模块：推荐系统实战系列

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# **一、AI必备基础与机器学习** #

**1.Python基础及其工具包实战**

> 01 Python快速入门
> 
> 02 科学计算库-Numpy
> 
> 03 数据分析处理库-Pandas
> 
> 04 可视化库-Matplotlib
> 
> 05 可视化库-Seaborn

**2.人工智能智能必备数学基础**

> 01 高等数学基础  
> 
> 02 微积分
> 
> 03 泰勒公式与拉格朗日
> 
> 04 线性代数基础
> 
> 05 特征值与矩阵分解
> 
> 06 随机变量
> 
> 07 概率论基础
> 
> 08 数据科学你得知道的几种分布
> 
> 09 核函数变换
> 
> 10 熵与激活函数
> 
> 11 回归分析
> 
> 12 假设检验
> 
> 13 相关分析
> 
> 14 方差分析
> 
> 15 聚类分析
> 
> 16 贝叶斯分析

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**第三模块：机器学习算法精讲及其案例应用**

> 01 线性回归原理推导
> 
> 02 先行回归代码实现
> 
> 03 模型评估方法
> 
> 04 线性回归实验分析
> 
> 05 逻辑回归代码实现
> 
> 06 逻辑回归实验分析
> 
> 07 聚类算法-K means&Dbs can原理
> 
> 08 means代码实现
> 
> 09 聚类算法实验分析
> 
> 10 决策树原理
> 
> 11 决策树代码实现
> 
> 12 决策树实验分析
> 
> 13 集成算法原理
> 
> 14 集成算法实验分析
> 
> 15 支持向量机原理推导
> 
> 16 支持向量机实验分析
> 
> 17 神经网络算法原理
> 
> 18 神经网络代码实现
> 
> 19 贝叶斯算法原理
> 
> 20 贝叶斯代码实现
> 
> 21 关联规则实战分析
> 
> 22 关联规则代码实现
> 
> 23 词向量word2vec通俗解读
> 
> 24 代码实现word2vec词向量模型
> 
> 25 推荐系统原理
> 
> 26 打造音乐推荐系统
> 
> 27 主成分分析
> 
> 28 线性判别分析
> 
> 29 主成分分析降维算法解读
> 
> 30 隐马尔科夫模型

**第四模块：机器学习&数据挖掘项目实战**

**1.机器学习**

> 01 Python实战关联规则
> 
> 02 爱彼迎数据集分析与建模
> 
> 03 基于相似度的酒店推荐系统
> 
> 04 商品销售额回归分析
> 
> 05 绝地求生数据集探索分析与建模
> 
> 06 机器学习-模型解释方法实战
> 
> 07 NLP常用工具包
> 
> 08 NLP核心模型-word2vec
> 
> 09 自然语言处理特征提取方式对比
> 
> 10 数据特征预处理
> 
> 11 银行客户还款可能性预测
> 
> 12 图像特征聚类分析实践

**2.数据挖掘**

> 01 快手用户活跃度预测
> 
> 02 工业化生产预测
> 
> 03 智慧城市道路通行时间预测
> 
> 04 特征工具建模可解释工具包
> 
> 05 医学糖尿病数据命名实体识别
> 
> 06 贷款平台风控模型-特征工程
> 
> 07 新闻关键词抽取模型
> 
> 08 数据特征常用构建方法
> 
> 09 用电敏感客户分类
> 
> 10 机器学习项目实战模板

**第五模块：python金融分析与量化交易实战：**

> 01 Python基础
> 
> 02 Python基础
> 
> 03 Python基础
> 
> 04 Numpy
> 
> 05 Pandas
> 
> 06 金融时间序列分析
> 
> 07 双均线交易策略实例
> 
> 08 策略评估指标
> 
> 09 量化交易解读
> 
> 10 Ricequant回测选股分析实战
> 
> 11 因子数据预处理
> 
> 12 因子策略选股实例
> 
> 13 因子分析实战
> 
> 14 因子打分选股实例
> 
> 15 基于回归的策略分析
> 
> 16 聚类与统计策略分析
> 
> 17 Fbprophet时间测序预测神器
> 
> 18 深度学习时间序列预测
> 
> 19 Matplotlib工具包实战
> 
> 20 Seaborn

# **二、计算机视觉算法及其项目实战** #

**第一模块：深度学习算法精讲**

> 01 神经网络整体架构
> 
> 02 卷积神经网络原理与参数解读
> 
> 03 递归神经网络与词向量原理解读
> 
> 04 深度学习必备基础知识点

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**第二模块：深度学习必备框架-Tensorflow2与PyTorch实战**

**1、深度学习框架Tensorflow**

> 01 tensorflow安装与简介
> 
> 02 神经网络原理解读与整体架构
> 
> 03 搭建神经网络进行分类与回归任务
> 
> 04 卷积神经网络原理与参数解读
> 
> 05 猫狗识别实战
> 
> 06 图像数据增强实例
> 
> 07 训练策略-迁移学习实战
> 
> 08 递归神经网络与词向量原理解读
> 
> 09 基于TensorFlow实现word2vec
> 
> 10 基于RNN模型进行文本分类任务
> 
> 11 将CNN网络应用于文本分类实战
> 
> 12 时间序列预测
> 
> 13 经典网络架构Resnet实战

**2、深度学习框架PyTorch**

> 01 PyTorch框架基本处理操作
> 
> 02 神经网络实战分类与回归任务
> 
> 03 卷积神经网络原理与参数解读
> 
> 04 图像识别核心模块实战解读
> 
> 05 迁移学习的作用与应用实例
> 
> 06 递归神经网络与词向量原理解读
> 
> 07 新闻数据集文本分类实战

### **第三模块：计算机视觉Opencv框架实战** ###

> 01 课程简介与环境配置
> 
> 02 图像基本操作
> 
> 03 阈值与平滑处理
> 
> 04 图像形态学操作
> 
> 05 图像梯度计算
> 
> 06 边缘检测
> 
> 07 图像金字塔与轮廓检测
> 
> 08 直方图与傅里叶变换
> 
> 09 信用卡数字识别
> 
> 10 文档扫描OCR识别
> 
> 11 图像特征-harris
> 
> 12 图像特征-sift
> 
> 13 全景图像拼接
> 
> 14 停车场车位识别
> 
> 15 答题卡识别判卷
> 
> 16 背景建模
> 
> 17 光流估计
> 
> 18 Opencv的DNN模块
> 
> 19 目标追踪
> 
> 20 卷积原理与操作
> 
> 21 疲劳检测

### **第四模块：深度学习-物体检测项目实战** ###

> 01 深度学习经典检测方法概述
> 
> 02 YOLO-V1整体思想与网络架构
> 
> 03 YOLO-V2改进细节详解
> 
> 04 YOLO-V3核心网络模型
> 
> 05 基于V3版本进行源码解读
> 
> 06 基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务
> 
> 07 YOLO-V4版本算法解读
> 
> 08 V5版本项目配置
> 
> 09 V5项目工程源码解读

### **第五模块：行人重识别实战系列** ###

> 01 行人重识别原理及其应用
> 
> 02 基于注意力机制的ReId模型论文解读
> 
> 03 基于Attention的行人重识别项目实战
> 
> 04 AAAI2020顶会算法精讲
> 
> 05 基于行人局部特征融合的再识别实战
> 
> 06 旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
> 
> 07 基于拓扑图的行人重识别项目实战

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### **第六模块：对抗生成网络实战系列** ###

> 01 对抗生成网络架构原理与实战解析
> 
> 02 基于CycleGan开源项目实战图像合成
> 
> 03 stargan论文架构解析
> 
> 04 stargan项目实战及其源码解读
> 
> 05 基于starganvc2的变声器论文原理解读
> 
> 06 starganvc2变声器项目实战及其源码解读
> 
> 07 图像超分辨率重构实战
> 
> 08 基于GAN的图像补全实战
> 
> 09 基础补充-PyTorch卷积模型实例
> 
> 10 基础补充-Tensorflow2版本卷积模型实例

### **第七模块：强化学习实战系列** ###

> 01 强化学习简介及其应用
> 
> 02 PPO算法与公式推导
> 
> 03 PPO实战-月球登陆器训练实例
> 
> 04 Q-learning与DQN算法
> 
> 05 DQN算法实例演示
> 
> 06 DQN改进与应用技巧
> 
> 07 Actor-Critic算法分析(A3C)
> 
> 08 用A3C玩转超级马里奥

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### **第八模块：面向医学领域的深度学习项目实战** ###

> 01 卷积神经网络原理与参数解读
> 
> 02 PyTorch框架基本处理操作
> 
> 03 PyTorch框架必备核心模块解读
> 
> 04 基于Resnet的医学数据集分类实战
> 
> 05 图像分割及其损失函数概述
> 
> 06 Unet系列算法讲解
> 
> 07 unet医学细胞分割实战
> 
> 08 deeplab系列算法
> 
> 09 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
> 
> 10 基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
> 
> 11 YOLO系列物体检测算法原理解读
> 
> 12 基于YOLO5细胞检测实战
> 
> 13 知识图谱原理解读
> 
> 14 Neo4j数据库实战
> 
> 15 基于知识图谱的医药问答系统实战
> 
> 16 词向量模型与RNN网络架构
> 
> 17 医学糖尿病数据命名实体识别

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### **第九模块：计算机视觉-图像分割实战系列** ###

> 01 图像分割及其损失函数概述
> 
> 02 卷积神经网络原理与参数解读
> 
> 03 Unet系列算法讲解
> 
> 04 unet医学细胞分割实战
> 
> 05 U2NET显著性检测实战
> 
> 06 deeplab系列算法
> 
> 07 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
> 
> 08 医学心脏视频数据集分割建模实战

### **第十模块：****行为识别实战** ###

> 01 slowfast算法知识点通俗解读
> 
> 02 slowfast项目环境配置与配置文件
> 
> 03 slowfast源码详细解读
> 
> 04 基于3D卷积的视频分析与动作识别
> 
> 05 视频异常检测算法与元学习
> 
> 06 视频一场检测CVPR2021论文及其源码

### **第十****一****模块：****缺陷检测实战** ###

> 01 物体检测框架YOLO-V4版本算法解读
> 
> 02 物体检测框架YOLO-V5版本项目配置
> 
> 03 物体检测框架YOLO-V5项目工程源码解读
> 
> 04 基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战
> 
> 05 Semi-supervised布料缺陷检测实战
> 
> 06 Opnecv图像常用处理方法实例
> 
> 07 Opnecv梯度计算与边缘检测实例
> 
> 08 Opnecv轮廓检测与直方图
> 
> 09 基于Opnecv缺陷检测项目实战
> 
> 10 基于视频流水线的Opnecv缺陷检测项目
> 
> 11 图像分割deeplab系列算法
> 
> 12 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
> 
> 13 Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程

### **第十****二****模块：****Transformer实战系列** ###

> 01 自然语言处理通用框架BERT原理解读
> 
> 02 Transformer在视觉中的应用VIT算法
> 
> 03 VIT算法模型源码解读
> 
> 04 swintransformer算法原理解析
> 
> 05 swintransformer源码解读
> 
> 06 基于Transformer的detr目标检测算法
> 
> 07 detr目标检测源码解读
> 
> 08 项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
> 
> 09 项目补充-基于BERT的中文情感分析实战

### **第十****三****模块：****3D点云实战系列** ###

> 01 3D点云应用领域分析
> 
> 02 3D点云PointNet算法
> 
> 03 PointNet++算法解读
> 
> 04 Pointnet++项目实战
> 
> 05 点云补全PF-Net论文解读
> 
> 06 点云补全实战解读
> 
> 07 点云配准及其案例实战
> 
> 08 基础补充-PyTorch框架基本处理操作
> 
> 09 基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读
> 
> 10 基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析

### **第十****四****模块：深度学习模型部署与剪枝优化实战：** ###

> 01 PyTorch框架部署实践
> 
> 02 YOLO-V3物体检测部署实例
> 
> 03 docker实例演示
> 
> 04 tensorflow-serving实战
> 
> 05 模型减枝-Network Slimming算法分析
> 
> 06 模型减枝-Network Slimming实战解读
> 
> 07 Mobilenet三代网络模型架构
> 
> 08 基础补充-PyTorch卷积模型实例
> 
> 09 基础补充-Tensorflow2版本卷积模型实例

# **三、自然语言处理算法及其项目实战** #

### **第一模块：自然语言处理经典案例实战** ###

> 01 NLP常用工具包实战
> 
> 02 商品信息可视化与文本分析
> 
> 03 贝叶斯算法
> 
> 04 新闻分类任务实战
> 
> 05 HMM隐马尔科夫模型
> 
> 06 HMM工具包实战
> 
> 07 语言模型
> 
> 08 使用Gemsim构建词向量
> 
> 09 基于word2vec的分类任务
> 
> 10 NLP-文本特征方法对比
> 
> 11 NLP-相似度模型
> 
> 12 LSTM情感分析
> 
> 13 机器人写唐诗
> 
> 14 对话机器人

### **第二模块：自然语言处理通用框架-BERT实战** ###

> 01 自然语言处理通用框架BERT原理解读
> 
> 02 谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
> 
> 03 项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
> 
> 04 项目实战-基于BERT的中文命名实体识别实战
> 
> 05 必备基知识点-word2vec模型通俗解读
> 
> 06 必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
> 
> 07 必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例
> 
> 08 医学糖尿病数据命名实体识别

### **第三模块：知识图谱实战系列** ###

> 01 知识图谱介绍及其应用领域分析
> 
> 02 知识图谱涉及技术点分析
> 
> 03 Neo4j数据库实战
> 
> 04 使用python操作neo4j实例
> 
> 05 基于知识图谱的医药问答系统实战
> 
> 06 文本关系抽取实践
> 
> 07 金融平台风控模型实践
> 
> 08 医学糖尿病数据命名实体识别

### **第四模块：语音识别实战系列** ###

> 01 seq2seq序列网络模型
> 
> 02 LAS模型语音识别实战
> 
> 03 starganvc2变声器论文原理解读
> 
> 04 starganvc2变声器源码实战
> 
> 05 语音分离ConvTasnet模型
> 
> 06 ConvTasnet语音分离实战
> 
> 07 语音合成tacotron最新版实战

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### **第五模块：推荐系统实战系列** ###

> 01 推荐系统介绍及其应用
> 
> 02 协同过滤与矩阵分解
> 
> 03 音乐推荐系统实战
> 
> 04 知识图谱与Neo4j数据库实例
> 
> 05 基于知识图谱的电影推荐实战
> 
> 06 点击率估计FM与DeepFM算法
> 
> 07 DeepFM算法实战
> 
> 08 推荐系统常用工具包演示
> 
> 09 基于文本数据的推荐实例
> 
> 10 基于统计分析的电影推荐
> 
> 11 基于相似度的酒店推荐系统

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**人工智能从基础到实战**

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**深度学习**

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