2021八斗学院AI教程
├─01、最新保姆级计算机视觉学习路线
│ ├─【1】初入人工智能
│ │ ├─PPT
│ │ └─视频
│ ├─【2】数学基础&数字图像
│ │ ├─PPT
│ │ ├─代码
│ │ └─视频
│ ├─【3】数字图像&特征提取
│ │ ├─PPT
│ │ ├─代码
│ │ └─视频
│ ├─【4】边缘检测&相机模型
│ │ ├─PPT
│ │ ├─代码
│ │ └─视频
│ ├─【5】立体视觉&图像聚类
│ │ ├─PPT
│ │ ├─代码
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│ ├─【6】图像滤波&SIFT
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│ │ ├─代码
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│ └─【7】OpenCV&深度学习
│ └─├─PPT
│ └─├─代码
│ └─└─视频
├─【必备】AI电子书籍
│ ├┈2019人工智能发展报告.PDF
│ ├┈LDA漫游指南.PDF
│ ├┈Learning From Data_低配版.PDF
│ ├┈OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.PDF
│ ├┈python视觉实战项目52讲.PDF
│ ├┈Pytorch常用函数手册.PDF
│ ├┈《统计学习方法》第2版课件.zip
│ ├┈百面机器学习算法工程师带你去面试.PDF
│ ├┈程序员的数学1.PDF
│ ├┈程序员的数学2-概率统计 ,平冈和幸，（日）堀玄着 ,P406.PDF
│ ├┈程序员的数学3-线性代数.PDF
│ ├┈动手学深度学习.PDF
│ ├┈机器人建模和控制@www.java1234.com.PDF
│ ├┈机器学习[西瓜书].zip
│ ├┈机器学习实战.PDF
│ ├┈科来网络通讯协议图.PDF
│ ├┈南瓜书.PDF
│ ├┈深度学习(花书).PDF
│ ├┈数学之美第2版.zip
│ ├┈算法新解-刘新宇.PDF
│ ├┈统计学习方法.zip
│ ├┈统计学习方法（李航）.PDF
│ ├┈推荐系统实践.PDF
│ ├┈吴恩达资料.txt
│ ├┈西瓜书.PDF
│ ├┈项亮-推荐系统实践.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
├─【讲座 】 最落地的图像识别实践案例
│ ├─代码
│ │ ├┈AlexNet-Keras-master.zip
│ │ ├┈last1.h5
│ │ ├┈readme.txt
│ │ └┈trAIn.zip
│ ├┈公开课-卷积神经网络.PDF
│ └┈最落地的图像识别案例.mp4
├─【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）
│ ├─公开课-论文&代码&课件
│ │ ├┈albert.PDF
│ │ ├┈bert family.pptx
│ │ ├┈BERT.PDF
│ │ ├┈diy_bert.py
│ │ ├┈elmo.PDF
│ │ ├┈ernie-bAIdu.PDF
│ │ ├┈ernie-qinghua.PDF
│ │ ├┈gpt.PDF
│ │ ├┈gpt2.PDF
│ │ ├┈gpt3.PDF
│ │ ├┈nezha.PDF
│ │ ├┈roberta.PDF
│ │ ├┈spanBert.PDF
│ │ ├┈t5.PDF
│ │ ├┈transformer-xl.PDF
│ │ ├┈unilm.PDF
│ │ └┈xlnet.PDF
│ └┈BERT大家族讲解讲座回放.mp4
├─【讲座】NLP少样本困境破局之道–文本增强
│ ├─论文&课程PPT
│ │ ├┈cbert.PDF
│ │ ├┈Contextual augment.PDF
│ │ ├┈EDA.PDF
│ │ ├┈LAMBADA.PDF
│ │ ├┈UDA.PDF
│ │ └┈文本增强公开课.pptx
│ └┈文本增强.mp4
├─【讲座】彻底搞懂 Google bert 模型
│ ├┈attention is all you need.PDF
│ ├┈BERT.PDF
│ ├┈bert介绍.pptx
│ ├┈diy_bert.py
│ ├┈R-bert关系抽取.PDF
│ ├┈sentence bert.PDF
│ └┈彻底搞懂 Google bert 模型.mp4
├─【讲座】从0到1带你构建知识图谱
│ ├─知识图谱论文资源
│ │ ├┈0643.PDF
│ │ ├┈12484-55980-1-PB (1).PDF
│ │ ├┈12484-55980-1-PB.PDF
│ │ ├┈1606.04422.PDF
│ │ ├┈1709.05453.PDF
│ │ ├┈1711.04071.PDF
│ │ ├┈1804.08217.PDF
│ │ ├┈1811.00146.PDF
│ │ ├┈1902.10197.PDF
│ │ ├┈1904.09223.PDF
│ │ ├┈1905.07129.PDF
│ │ ├┈1906.05317.PDF
│ │ ├┈1907.12412.PDF
│ │ ├┈1909.01066.PDF
│ │ ├┈1909.04164.PDF
│ │ ├┈1909.05311.PDF
│ │ ├┈1909.05855.PDF
│ │ ├┈1909.08402.PDF
│ │ ├┈1911.06136.PDF
│ │ ├┈1911.07132.PDF
│ │ ├┈1911.12753.PDF
│ │ ├┈1912.00147.PDF
│ │ ├┈1912.07491.PDF
│ │ ├┈1912.09637.PDF
│ │ ├┈2001.00461.PDF
│ │ ├┈2002.00388 .PDF
│ │ ├┈2002.00388.PDF
│ │ ├┈2003.02320.PDF
│ │ ├┈2005.00206.PDF
│ │ ├┈2009.02252v1.PDF
│ │ ├┈2107.13349.PDF
│ │ ├┈2107.13715.PDF
│ │ ├┈3394486.3403323.PDF
│ │ ├┈C16-1062.PDF
│ │ ├┈cikm_2020_sun.PDF
│ │ ├┈D16-1245.PDF
│ │ ├┈D17-1123.PDF
│ │ ├┈EMNLP-TACL5.PDF
│ │ ├┈N18-2108.PDF
│ │ ├┈P19-1226.PDF
│ │ ├┈query2box_reasoning_over_knowl (1).PDF
│ │ ├┈query2box_reasoning_over_knowl.PDF
│ │ ├┈scarlini_etal_aaAI2020.PDF
│ │ └┈知识图谱表示学习综述.pptx
│ ├┈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
├─【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】入门图像识别
│ ├─【PPT】随堂课程
│ │ ├─图像识别-01 PPT 01-2
│ │ ├─图像识别0203-PPT0203-2
│ │ ├┈【13】OpenCV算法解析.pptx
│ │ └┈【14】深度学习与神经网络.pptx
│ ├─【代码】配套案例
│ │ ├─图像识别-01代码01-1
│ │ ├─图像识别0203-代码0203-1
│ │ ├─最小二乘法
│ │ ├┈DCT.py
│ │ ├┈Hash.py
│ │ ├┈Hash_all.py
│ │ ├┈Hash_素材生成.py
│ │ ├┈lenna_noise.png
│ │ ├┈PHash.py
│ │ └┈ransac.py
│ └─【视频】图像识别
│ └─├┈CNN图像识别01.mp4
│ └─├┈CNN图像识别02.mp4
│ └─├┈CNN图像识别03.mp4
│ └─├┈OpenCV .mp4
│ └─├┈RANSAC.mp4
│ └─├┈哈希算法.mp4
│ └─├┈深度学习与神经网络.mp4
│ └─└┈最小二乘法 .mp4
├─【实战】主流深度学习框架
│ ├─【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
│ ├─【代码】配套案例
│ │ ├┈代码(解压密码：badouAI)（卷积神经网络）.zip
│ │ └┈代码(解压密码：badouAI)深度学习.zip
│ └─【视频】深度学习框架
│ └─├┈从零开始训练网络01.mp4
│ └─├┈从零开始训练网络02.mp4
│ └─├┈从零开始训练网络03.mp4
│ └─├┈从零开始训练网络04.mp4
│ └─├┈卷积神经网络04.mp4
│ └─├┈深度学习开源框架.mp4
│ └─├┈深度学习开源框架01.mp4
│ └─├┈深度学习开源框架02.mp4
│ └─├┈深度学习开源框架03.mp4
│ └─└┈推理和训练.mp4
└─【实战】最火的行人目标检测
└─├┈yolo3-tensorflow-master.rar
└─├┈公开课-yolo.PDF
└─└┈最火的车辆行人检测.mp4
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摘要：本文深入解析了2021八斗学院AI教程，全面介绍了教程的核心内容、特色优势以及在实际应用中的价值，旨在为读者提供一份全面、实用的AI学习指南。
1、教程概述
2021八斗学院AI教程是一套系统性的AI学习资源，涵盖了人工智能的基础理论、技术框架、应用案例等多个方面。教程以实战为导向，注重培养学生的实际操作能力和创新思维。
教程内容丰富，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域，旨在帮助学员全面了解AI技术。此外，教程还提供了丰富的实践项目，让学员在实践中掌握AI技术。
教程采用模块化设计，学员可以根据自己的学习需求选择合适的模块进行学习。这种灵活的学习方式，使得教程更加符合不同学员的学习需求。
2、教程特色
2021八斗学院AI教程具有以下特色：
（1）实战性强：教程注重实战，通过丰富的案例和项目，让学员在实际操作中掌握AI技术。
（2）内容全面：教程涵盖了AI领域的多个方面，使学员能够全面了解AI技术。
（3）更新及时：教程紧跟AI技术发展趋势，及时更新内容，确保学员所学知识的时效性。
3、教程优势
2021八斗学院AI教程具有以下优势：
（1）师资力量雄厚：教程由业内知名专家和学者共同编写，保证了教程内容的权威性和准确性。
（2）学习资源丰富：教程提供了丰富的学习资源，包括视频、文档、代码等，方便学员学习。
（3）学习氛围浓厚：八斗学院拥有良好的学习氛围，学员可以在这里结识志同道合的朋友，共同进步。
4、教程应用
2021八斗学院AI教程在实际应用中具有以下价值：
（1）提升个人技能：通过学习教程，学员可以掌握AI技术，提升自己的竞争力。
（2）助力企业转型：教程中的AI技术可以帮助企业实现智能化转型，提高生产效率。
（3）推动行业发展：教程的普及有助于推动AI技术的发展和应用，为我国AI产业注入新的活力。
总结：
2021八斗学院AI教程以其全面、实用的特点，成为了AI学习者的首选。教程不仅帮助学员掌握AI技术，还助力企业转型和行业发展。在未来的AI时代，掌握这门技术将成为必备技能。
本文由nayona.cn整理
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