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课程目录

• 阶段1-python基础编程
• day01
• day02
• day03
• day04
• day05
• day06
• day07
• 阶段16 串讲 赠品
• AI模型部署-17期
• 李刚#AI关系抽取项目#17期
• 阶段2-Python编程进阶
• day01-面向对象基础
• day02-面向对象高级
• day03-学生管理系统
• day04-闭包装饰器
• day05-网络编程下和多任务编程上
• day06-多任务编程下
• day07-正则表达式和时间复杂度
• day08-数据结构和算法
• day09-数据结构和算法
• 阶段3-数据处理与统计分析
• day01
• day02
• day03
• day04
• day05
• day06
• day07
• day08
• 阶段4-机器学习与多场景项目实战
• 01-机器学习概述
• 02-KNN算法
• 03-线性回归
• 04-逻辑回归
• 05-决策树
• 06-集成学习
• 阶段5-金融风控项目与数据挖掘
• day01
• day02
• day03
• day04
• 阶段6-深度学习基础视频
• 00-深度学习简介(1)
• 01-pytorch框架(1)
• 02-神经网络(1)
• 03-CNN(1)
• 04-RNN(1)
• 阶段7-自然语言处理基础
• day01_NLP概述-文本预处理上
• day02_文本预处理下
• day03_RNN及其变体
• day04_案例人名分类器
• day05_注意力机制seq2seq
• day06_注意力机制seq2seq
• day07_迁移学习案例实战(1)
• day08_bert模型简介和总结(1)
• 阶段8-AI医疗项目实战
• day01
• day02
• day03
• 阶段9-算法初识
• 01_算法面试简介_
• 02_排序算法回顾_
• 03_数组问题_移动0_
• 04_数组问题_移除元素_
• 05_数组问题_删除有序数组中的重复项_
• 06_数组问题_对撞指针_
• 07_数组问题_滑动窗口_
• 08_数组问题_滑动窗口小结_
• 09_字符串问题_双指针和滑动窗口_
• 10_字符串问题_借助字典解决问题_
• 11_字符串问题_字符顺序列表说明&ord_
• 12_查找问题_两个数组的交集_
• 13_查找问题_同构字符串_
• 14_查找问题_两数之和_
• 15_查找问题_存在重复元素_
• 16_今日回顾_
• 17_链表概念介绍_
• 18_给链表添加常用方法_
• 19_链表相关问题_反转链表_
• 20_链表相关问题_2_
• 21_栈介绍&有效的括号_
• 22_栈问题_最小栈_
• 23_队列概念介绍_
• 24_队列相关问题1_
• 25_队列问题_滑动窗口最大值_
• 26_链表栈队列小结_
• 27_递归_二叉树的遍历问题_
• 28_递归问题_树的最大深度和翻转二叉树_
• 29_递归问题_路径总和_
• 30_递归问题_电话号码的字母组合_
• 31_回溯问题_数字全排列_
• 32_动态规划简介_
• 33_动态规划问题_
• 34_贪心问题_
• 35_下午内容小结_
• 资料
• 阶段010-投满分项目V4
• 阶段011-红蜘蛛知识图谱项目
• 阶段012-CHAT_GPT与大模型
• 阶段014-亿图人脸支付项目
• 阶段015-AI智慧交通项目实战
• 阶段1-python基础编程
• 阶段2-Python编程进阶
• 阶段3-数据处理与统计分析
• 阶段4-机器学习与多场景项目实战
• 阶段5-金融风控项目与数据挖掘
• 阶段6-深度学习基础
• 阶段7-自然语言处理基础
• 阶段8-AI医疗项目实战
• 阶段9-算法初识
• 其他
• 阶段010-投满分项目
• day01
• 01-项目背景和数据集介绍_
• 02-数据集获取_
• 03-数据分布分析_
• 04-分词_
• 05-数据获取_
• 06-特征工程_
• 07-模型构建与训练_
• 08-fasttext数据处理_
• 09-fasttext数据集构建_
• 10-fasttext模型训练_
• 11-优化1-自动化参数搜索_
• day02
• 01-fasttext优化-分词_
• 02-模型训练_
• 03-模型部署_
• 04-bert数据信息_
• 05-bert代码结构构建_
• 06-bert数据获取_
• 07-数据迭代_
• 08-时间差计算_
• day03
• 01-模型构建_
• 02-模型训练与评估思想_
• 03-模型训练与评估实现_
• 04-实现2_
• 05-模型预测_
• 06-模型部署_
• 07-模型量化_
• 阶段011-红蜘蛛知识图谱项目
• day01
• day01_01_面试总结1_
• day01_02_面试总结2_
• day01_03_红蜘蛛第1章_第1-2节_
• day01_04_第3小节_
• day01_05_第2章_2.2小节_
• day01_06_BERT源代码分析_
• day01_07_Albert模型解析_
• day01_08_RoBerta模型解析_
• day01_09_MacBERT模型解析_
• day02
• day02_01_NER问题解析_
• day02_02_IDCNN模型介绍_
• day02_03_工具类函数实现_
• day02_04_工具类代码实现_
• day02_05_IDCNN模型代码实现_
• day02_06_IDCNNCRF代码解析_
• day02_07_IDCNNCRF代码实现_
• day02_08_3.2小节FLAT模型介绍_
• day02_09_3.3小节规则派NER_
• day03
• day03_01_XLNet模型详解1_
• day03_02_XLNet模型详解2_
• day03_03_Electra模型详解_
• day03_04_FinBERT模型详解_
• day03_05_K-BERT模型详解_
• day03_06_KG-BERT模型详解_
• day04(1)
• AI.txt
• multi-head-selection模型详解1
• multi-head-selection模型详解2
• multi-head-selection模型详解3
• 事件抽取和schema解析
• 训练模型讲解
• day05视频_课堂笔记(1)
• day05.txt
• 答案查询子任务代码分析与实现
• 红蜘蛛上线实操
• 课程回顾复习
• 图数据库写入数据1
• 图数据库写入数据2
• 问题分类子任务代码分析与实现
• 问题解析子任务代码分析与实现
• day06视频_课堂笔记
• 9.1小节功能优化V1.1数据写入解析.pcwl
• day06.txt
• GPT2优化版本V1.2详解.pcwl
• 概念图谱.pcwl
• 课程内容复习.pcwl
• 生成式模型优化V1.2版本详解.pcwl
• 意图识别模块优化升级.pcwl
• 意图识别模型优化.pcwl
• 知识图谱众包.pcwl
• day07视频_课堂笔记
• 1-意图识别优化_数据端.pcwl
• 2-意图识别优化_V2.0-part1.pcwl
• 3-意图识别优化_V2.0-part2.pcwl
• 4-ONNXRUNTIME加速实现.pcwl
• 5-经典知识补全.pcwl
• 6-错误知识发现与纠错介绍.pcwl
• 7-大厂商的一些预训练模型介绍.pcwl
• day07.txt 2.34
• 阶段012-CHAT_GPT与大模型
• day01
• day02
• day03
• day04
• 阶段013-计算机视觉
• 此部分为赠送教程-CV
• 阶段014-亿图人脸支付项目
• 01-人脸检测
• 02-人脸姿态
• 03-人脸多任务(1)
• 04-人脸识别
• 阶段015-AI智慧交通项目实战
• 01-opencv
• 02-yoloV8
• 03-车流量统计
• 04-车道线检测
• 资料