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===============

（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）