课程程简介：

阶段一、人工智能基础一高等数学必知必会

本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础,旨在训练大家逻辑能力,分析能力。拥有良好的数学基础,有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于Al研究尤为重要,例如人工智能中的智能很大-部分依托“概率论”实现的

阶段二、人工智能提升一Python高级应用

随着A时代的到来以及其日益蓬勃的发展, Python作为AI时代的头牌语言地位基本确定,机器学习是着实令人兴奋,但其复杂度及难度较大,通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流而有了Python库后,可帮助加快数据管道,且Python库也在不断更新发布中,所以本阶段旨在为大家学习后续的机器学习减负

阶段三、人工智能提升一Python项目

本阶段重点在于复习巩固Python的内容,通过对招聘网站的数据爬取,巩固静态网站爬取技巧。掌握技能包括requests库的使用、网页解析、正则表达式应用等;通过对豆如网的评论数据的爬取以及职位画像系统,掌握网站模拟登陆的知识,掌握技能主要包含模拟登陆。数据爬取与解析等,让大家对Python的实际应用有个非常清晰的认识,了解Python在AI及数据抓取方面的长处,非常有利于大家后期阶段的学习

阶段四、人工智能实用一机器学习算法

机器学习利用算法去分析数据、学习数据,随后对现实世界情况作出判断和预测。因此,与预先编写好、只能按照特定逻辑去执行指令的软件不同,机器实际上是在用大量数据和算法去“自我训练”, 从而学会如何完成- -项任务。所以本阶段主要从机器学习概述。 数据清洗和特征选择回归算法。决策树、随机森林和提升算法、SVM. 聚类算、EM算法、贝叶斯算法。隐马尔科夫模型、LDA主题模型等方面讲解一些机器学习的相关算法以及这些算法的优化过程 ,这些算法也就是监督算法或者无监督算法

阶段五、人工智能实用一机器学习项目

本阶段主要通过音乐文件分类和金融反欺诈模型训练等项目,帮助大家对于上阶段的机器学习做更深入的巩固,为后续深度学习及数据挖掘提供项目支撑

阶段六、人工智能提升一深度学习

深度学习是实现机器学习的技术,同时深度学习也带来了机器学习的许多实际应用,拓展了A的使用领域,本阶段主要从TensorFlow.深度学习概述、感知器神经网络、BP神经网络、RBF径向基神经网络、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络等方面讲解深度学习相关算法以及深度学习框架的使用

阶段七、人工智能提升一推荐算法及数据挖掘

随着现代电商的深入人心，基于用户行为(浏览.收藏。购物)分析尤为重要。 而数据挖掘就是识别出巨量数据中有效的.新颖的，潜在有用的，最终可理解的模式的非平凡过程。本阶段主要从基于内容的推荐、协同过滤。SVD.基于知识的推荐以及混合推荐算法等讲解,井结合音乐推荐。隐因子模型推荐等项目让大家有更深入的学习了解

阶段八、人工智能终极实战一”项目应用

本阶段重点以项目为导向,通过公安系统人脸识别、图像识别以及图像检索。、今日头条CTR广 告点击量预估、序列分析系统、聊天机器人等多个项目的讲解,结合实际来进行Al的综合运用

阶段九、人工智能实战一分布式搜索引擎开发

联网+.大数据、网络爬虫、搜索引擎等等这些概念, 如今可谓炙手可热,本课程就是以公司项目经验为基础,为大家带来市面上比较流行的分布式搜索引擎之一的ElasicSearch ,深入浅出的带领大家了解并掌握该技术的综合应用,从而为大家添加- -份竞争的资本。本课程旨在带领大家进入搜索引擎领域 ,从无到有,深入浅出的讲解了什么是搜索引摩,搜索引擎的作用以及ElastiCSearch在实际工作中的作用等

阶段十、人工智能实战一企业项目实战

课程一、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程

课程风格通俗易懂,基于真实数据集案例实战。主体课程分成三个大模块(1)python数据分析。(2)机器学习经典算法原理详解(3)十大经典案例实战。通过python数据科学库numpy.pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。 算法课程注重于原理推导与流程解释,结合实例通俗讲解复杂的机器学习算法,并以实战为主,所有课时都结合代码演示。算法与项目相结合, 选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习案例。选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战,分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中，同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析,使用matplotib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立

课程二、人工智能与深度学习实战

课程风格通俗易懂,必备原理,形象解读,项目实战缺-不可!主体课程分成四个大模块(1)神经网络必留基础知识点, (2)深度学习模型, (3)深度学习框架Caffe与Tensoflow , (4)深度学习项目实战。课程首先概述讲解深度学习应用与挑战 .由计算机视觉中图像分类任务开始讲解深度学习的常规套路。对于复杂的神经网络,将其展开成多个小模块进行逐一攻破，再挑战整体神经网络架构。对于深度学习模型形象解读卷积神经网络原理,详解其中涉及的每一个参数 ,对卷积网络架构展开分析与评估,对于现阶段火爆的对抗生成网络以及强化学习给出形象解读,并配合项目实战实际演示效果。基于框架实战,选择两款深度学习最火框架,Caffe与Tensorflow ,首先讲解其基本使用方法,井结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务。选择经典深度学习项目实战,使用深度学习框架从零开始完成人脸检测,验证码识别,人脸关键点定位,垃圾邮件分类,图像风格转换, AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战。从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。课程提供所涉及的所有数据 ,代码以及PPT ,方便大家快速动手进行项目实践!

阶段十一、IT高级开发者职场生存规则一职业素养

本课程主要为广大毕业生或者工作经验较少的学员而设立,主要是为了在职业素养方面给大家提供辅导,为更加顺利走向职场而提供帮助

为什么有些同学在技能方面过关,却还是给予别人-种书生的感觉?

为什么简历已经通过了, 却还是没有通过HR的面试?

为什么入职后,与同事的沟通总是存在问题?

为什么每天的时间都不够用,无法兼顾生活学习和工作?

为什么学习-段时间后,对工作对职场没有方向感?

为什么遇到事情,别人总是能够保持良好心态游刃有余,而我总是问题百出?

COT课程正是引领大家一起来探索其中的奥秘和方法 ,让大家-起在学习过程中不断深思和进步 ,让大家的职场路越走越顺畅!

课程目录：/19：人工智能顶级实战工程师就业课程 [37.6G]

┣━━八、机器学习（4） [835.1M]

• ┣━━_SVM、多分类及多标签分类算法 [35.4M]
• ┣━━_贝叶斯算法、EM算法 [32.3M]
• ┣━━01回顾 [59.6M]
• ┣━━02svm [128M]
• ┣━━03svm [104.8M]
• ┣━━04多分类 [106.3M]
• ┣━━05回顾 [93.7M]
• ┣━━06高斯朴素贝叶斯 [49.5M]
• ┣━━07贝叶斯网络 [106.8M]
• ┣━━08EM算法 [91.3M]
• ┣━━09EM [26M]
• ┗━━多分类及多标签分类算法 [1.5M]

┣━━二、数学基础（2） [813.4M]

• ┣━━1矩阵等价变换 [78.3M]
• ┣━━2线性方程组的解 [78.3M]
• ┣━━03人工智能数学基础之概率论和数理统计1.19 [3M]
• ┣━━3特征值特征向量，奇异矩阵，矩阵分解 [151.7M]
• ┣━━4古典概率条件概率 [111.7M]
• ┣━━5贝叶斯公式 [37.4M]
• ┣━━6随机变量 [42M]
• ┣━━7离散变量分布 [92.2M]
• ┣━━8连续变量分布 [72M]
• ┣━━9连续型随机分布 [19.2M]
• ┣━━10数字特征 [62.3M]
• ┗━━11中心距，峰度，最大似然 [65.2M]

┣━━九、机器学习（5） [380.2M]

• ┣━━01马尔科夫 [27.9M]
• ┣━━02马尔科夫 [17.7M]
• ┣━━03HMM [65.4M]
• ┣━━04HMM后向算法 [59.6M]
• ┣━━05HMM案例 [136.4M]
• ┗━━06HMM案例 [73.3M]

┣━━六、机器学习（2） [2.4G]

• ┣━━[20180310]_决策树、集成学习 [3.6M]
• ┣━━[20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_课件PPT [1.6M]
• ┣━━[20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂笔记 [225K]
• ┣━━[20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂代码 [212.5K]
• ┣━━01回顾 [132M]
• ┣━━02softmax [99.9M]
• ┣━━03比特化 [182.3M]
• ┣━━04决策树 [195.7M]
• ┣━━05 [212.6M]
• ┣━━06 [230M]
• ┣━━7 [215.4M]
• ┣━━8 [92.7M]
• ┣━━09 [271.3M]
• ┣━━10 [313.4M]
• ┣━━11 [267.8M]
• ┣━━12 [198M]

┣━━七、机器学习（3） [956.4M]

• ┣━━[20180317]_聚类算法_随堂笔记 [425.2K]
• ┣━━[20180317]_聚类算法_随堂代码 [39.1M]
• ┣━━[20180317]_聚类算法_随堂课件 [3M]
• ┣━━[20180318]_聚类算法&SVM [45.8M]
• ┣━━[20180319]_机器学习答疑05 [3M]
• ┣━━01回顾 [107.9M]
• ┣━━02kmeans算法 [80.5M]
• ┣━━03kmeans [161.2M]
• ┣━━04birch [52.8M]
• ┣━━05回顾 [126.2M]
• ┣━━06聚类 [75.4M]
• ┣━━07回顾 [173.9M]
• ┣━━08svm [22.6M]
• ┗━━09svm [64.6M]

┣━━三、python高级应用 [1M]

• ┣━━AI-4
• ┣━━python高级应用
• ┣━━ca_list_copy [85.2K]
• ┗━━census [964.3K]

┣━━三、python基础（1） [0B]

• ┣━━第01节课-软件安装
• ┣━━第02节课-变量数据类型
• ┣━━第03节课-数据类型02
• ┣━━第04节课-字符串、字典、列表
• ┣━━第05节课-if
• ┣━━第06节课-while循环
• ┣━━第07节课-跳转语句-for循环
• ┣━━第08课-循环练习题讲解
• ┣━━第09课-函数（一）
• ┣━━第10课-函数（二）
• ┣━━第11课-函数（三）
• ┣━━第12课-函数（四）
• ┣━━第13课-面向对象
• ┣━━第14课-面向对象（二）
• ┣━━第15课-模块和包
• ┣━━第16课
• ┣━━第17课-异常与time模块
• ┣━━第18课-进程线程
• ┣━━第19节课-numpy与pandas
• ┣━━第20节课-matpotlib
• ┣━━课外阅读资料
• ┗━━学习PPT

┣━━十、数据挖掘与项目实战（1） [9.1M]

• ┣━━第十周01
• ┣━━第十周02
• ┣━━[20180401]_隐马尔科夫算法模型 [5.5M]
• ┣━━金融反欺诈模型 [1.2M]
• ┣━━音乐系统文件分类 [883.4K]
• ┣━━周日讲解项目_垃圾邮件拦截过滤系统 [1.5M]
• ┗━━malkov.py [6.6K]

┣━━十、自然语言处理（1） [0B]

• ┣━━聊天机器人（3）
• ┣━━自然语言处理（1）
• ┗━━自然语言处理班（2）

┣━━十八、企业项目实战 [0B]

• ┣━━AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）
• ┗━━AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)

┣━━十二、深度学习（1） [748.9M]

• ┣━━[20180505]_TensorFlow介绍 [7M]
• ┣━━01 [110.8M]
• ┣━━1_TensorFlow基础 [5.1M]
• ┣━━02 [89M]
• ┣━━03 [124.3M]
• ┣━━03人工智能数学基础之概率论和数理统计（置信区间和假设检验）（5.4） [1.9M]
• ┣━━04 [224.8M]
• ┣━━05 [55.4M]
• ┣━━05_随堂代码 [12.5K]
• ┣━━06 [111.4M]
• ┣━━07 [13.8M]
• ┣━━笔记-0505.txt [1.2K]
• ┗━━AI03&AI04周末授课课件 [5.5M]

┣━━十六、图像处理（1） [978.6M]

• ┣━━01 [84.8M]
• ┣━━1 目标检测 [6.9M]
• ┣━━02 [88.5M]
• ┣━━03 [139.8M]
• ┣━━04 [81.3M]
• ┣━━05 [133.9M]
• ┣━━06 [101.5M]
• ┣━━07 [197.4M]
• ┣━━08 [135.7M]
• ┣━━目标检测.pptx [7.6M]
• ┗━━目标检测备课 [993K]

┣━━十七、图像处理（2） [890.8M]

• ┣━━01 [95.7M]
• ┣━━02 [159.9M]
• ┣━━03 [129.2M]
• ┣━━04 [150.6M]
• ┣━━05 [76.9M]
• ┣━━5Seq2Seq (1).pptx [7.1M]
• ┣━━06 [114.7M]
• ┗━━07 [156.5M]

┣━━十三、深度学习（2） [0B]

• ┗━━十三周

┣━━十四、深度学习（3） [0B]

• ┗━━十四周

┣━━十五、自然语言处理 [687.8M]

• ┣━━01 [63.2K]
• ┣━━1 目标检测 [6.9M]
• ┣━━02 [97.3M]
• ┣━━03 [89.9M]
• ┣━━04 [128.1M]
• ┣━━05 [20.5M]
• ┣━━06 [97.4M]
• ┣━━07 [30.7M]
• ┣━━08 [2.1M]
• ┣━━09 [33.6M]
• ┣━━10 [58M]
• ┣━━11 [78.6M]
• ┣━━12 [30.8K]
• ┗━━13 [44.6M]

┣━━十一、企业项目实战 [0B]

• ┗━━AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)

┣━━十一、数据挖掘与项目实战（2） [700.4M]

• ┣━━01 [94.9M]
• ┣━━金融01 [120.5M]
• ┣━━金融02 [106.4M]
• ┣━━金融03 [94.6M]
• ┣━━金融04 [32.1M]
• ┣━━金融05 [52.8M]
• ┣━━金融反欺诈模型 [1.2M]
• ┣━━垃圾邮件拦截过滤系统 [1.5M]
• ┣━━音乐02 [92.3M]
• ┣━━音乐03 [103.2M]
• ┗━━音乐系统文件分类 [883.4K]

┣━━四、python高级应用（2） [1.5G]

• ┣━━00正则表达式 [95.7M]
• ┣━━01正则练习 [113.2M]
• ┣━━02爬虫 [103.6M]
• ┣━━03爬虫 [87M]
• ┣━━04爬虫案例 [54.6M]
• ┣━━04爬虫案例2 [51.9M]
• ┣━━05爬虫 [84M]
• ┣━━06爬虫 [96.5M]
• ┣━━07知识点回顾 [90.8M]
• ┣━━08案例1 [55.2M]
• ┣━━08案例2 [102.3M]
• ┣━━09智联招聘案例 [137.4M]
• ┣━━10智联招聘 [120.7M]
• ┣━━11智联招聘 [175.7M]
• ┣━━12QQ音乐 [116.3M]
• ┣━━20180205_QQ音乐第一弹.txt [1.4K]
• ┣━━cn-blogs.py [2K]
• ┣━━qq_music.py [1.3K]
• ┗━━zhilian.py [4.6K]

┣━━五、机器学习（1） [0B]

• ┣━━概述
• ┗━━机器学习

┣━━一、数学基础（1） [744.1M]

• ┣━━01函数 [48.9M]
• ┣━━01人工智能数学基础之数据分析1.13 [4.4M]
• ┣━━02极限 [45.1M]
• ┣━━02人工智能数学基础之矩阵和线性代数1.14 [5.9M]
• ┣━━03函数极限 [43.7M]
• ┣━━04函数极限性质和两个极限 [50.2M]
• ┣━━05导数49分11s后重复不要看 [101.1M]
• ┣━━06导数应用 [61.7M]
• ┣━━07泰勒公式 [27.3M]
• ┣━━08多元函数极限 [36.3M]
• ┣━━09多元函数偏导 [32.2M]
• ┣━━10线性代数向量运算 [36M]
• ┣━━11方向导数梯度 [74.7M]
• ┣━━12常见矩阵变换和计算 [58.3M]
• ┣━━13行列式和矩阵的逆 [56M]
• ┗━━14矩阵初等变换计算 [62.2M]