自动驾驶项目来了！基于Ai人工智能的舆情分析+面部识别+自动驾驶课程

   人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程的内容非常强悍与丰富，课程开篇优雅的介绍了Jupyter技术，接着进行了Python的快速讲解，但比较粗略，这部分基础不扎实的同学可以在论坛其他Python课程中进行基础充电。接着进行了非常多大数据库的教学，大数据模型和机器学习与深度学习的进阶课程，讲师将课程分为两部分，下部分的课程主要集中在了项目的实战课程，而仅仅上部分的内容就达到了快40G的容量，内容非常丰富，很值得参考学习。  
0 Q" w: f0 u* g/ [       满满的人工智能Ai干货课程，课程可以认为分化为两个大的部分，后续会进行详细的介绍，但课程需要要求同学们有扎实的课程基础或者完成课程的前篇部分。课程深入的解读了图像识别处理基础—OpenCV，TensorFlow，神经网络，卷积神经网络与其应用，深度学习框架剖析，递归神经网络，马尔可夫决策过程，简单的蒙特卡洛等非常有深度的内容。在项目课程的实战部分，包考虑AI人工面部识别，汽车的自动驾驶技术，社会舆情分析等待，应用在一线的挑战项目。

5 a9 j' Q: y2 n/ E+ h===============课程目录===============

7 u% q- q5 D' L. V* g├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz（二）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍（一）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍（二）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras（一）.mp4
$ n, A: @5 Q$ k! A├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras（二）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
* g- \2 N( E+ l: ?* z; X1 O├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧（一）.mp4
7 j& Z; v: F: U! v- h0 r├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧（二）.mp4
, g4 v1 R/ c( Q) s. E├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本（一）.mp4
" U2 L) a+ z( L3 j; D& e3 t/ Q├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本（二）.mp4
4 R- ]- H- p: z) E6 v4 z├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本（三）.mp4
+ V: F, J2 c) r5 H  j├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本（四）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本（五）.mp4
- B8 F. C. C" b, p: T0 M8 M) V' `├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本（六）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本（七）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz（一）.mp4
+ q* l- p$ W* x  L, J+ A├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑（三）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp4
% Z- r, g9 j2 y├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结.mp4
6 S# x6 f8 ]( P0 D- k├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.2、Mendeley介绍及安装（一）.mp4
" @0 |4 O- {, j% b4 _, R' G├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.3、Mendeley介绍及安装（二）.mp4
- }0 I& e5 _$ g  C2 n├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.5、GitHub远端连接操作（一）.mp4
9 {$ g' J: O/ b" I" \' {# V3 ]6 d├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.6、GitHub远端连接操作（二）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.7、GitHub远端连接操作（三）.mp4
. v2 T! R- h  \' U  d3 J! ?5 t├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑（一）.mp4
; S- d! D0 [  x9 W) q8 R├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑（二）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.10、Python基本数据类型（一）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.11、Python基本数据类型（二）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.12、Python基本数据类型（三）.mp4
  |$ D  \+ o- y8 d1 y4 _├─3、课程：Python基本数据类型.13、Python基本数据类型（四）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.14、Python基本数据类型（五）.mp4
( R, A) Q. Z$ J├─3、课程：Python基本数据类型.15、Python基本数据类型（六）.mp4
5 A5 c/ ?3 f! {9 P├─3、课程：Python基本数据类型.16、Python基本数据类型（七）.mp4
) d6 K) F3 w% U$ K├─3、课程：Python基本数据类型.17、Python基本数据类型（八）.mp4
  ^9 E0 }3 f, x5 y7 W├─3、课程：Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述（一）.mp4
" m2 z9 P( A' {9 U├─3、课程：Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述（二）.mp4
6 T" a! K4 e  }' c' p# B├─3、课程：Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
  H8 j, }8 l# L6 m7 q├─3、课程：Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4
, d6 S. z& o7 ]: p+ S2 B1 {3 Z1 f8 {├─3、课程：Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构（一）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.1、函数（一）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.2、函数（二）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.3、函数（三）.mp4
9 K5 n. r5 `7 I5 c9 q" y+ p( Q├─4、课程：函数与Python基本数据结构.4、函数（四）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.5、函数（五）.mp4
: s" C$ W% w- H2 z" M6 U7 P& Y├─4、课程：函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构（一）.mp4
6 ^9 m6 B7 b0 P: |3 s├─4、课程：函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构（二）.mp4
% p4 w7 T9 e7 Z4 n- q- y├─4、课程：函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构（三）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
9 q. G6 i7 T; l(2)\PART2；目录中文件数:67个
% l% E$ B. l$ p# Z├─10、课程：逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构（二）.mp4
" G" }3 K* u9 ]" G# C$ A├─4、课程：函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构（三）.mp4
9 D& j) U  ~4 ?4 U9 ^├─5、课程：Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
5 l! H* ^" z: H2 k├─5、课程：Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
; x4 D% M7 i& r3 B! d: b0 g├─5、课程：Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.4、lndexing ，Slicing and Iterating（一）.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.5、lndexing ，Slicing and Iterating（二）.mp4
* l# N( U# J; I# Z% E+ A├─5、课程：Numpy的基本操作.6、lndexing ，Slicing and Iterating（三）.mp4
8 R# g4 G7 c/ ?- R; W  C4 Z+ o/ ~├─5、课程：Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --（一）.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --（二）.mp4
% J! [3 u/ R( H6 Z: b├─5、课程：Numpy的基本操作.9、Array processing（一）.mp4
8 b7 d2 x! m6 ~" B9 T" E) q% j├─6、课程：Pandas的基本操作.10、Slice Data（二）.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.1、Series.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example（一）.mp4
. Q, ^: M, x; J, q5 y├─6、课程：Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example（二）.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example（三）.mp4
. p+ M$ ^3 L5 A1 `; v6 ^$ h+ U├─6、课程：Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example（四）.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
7 H) L9 A* ?: ]9 a$ }├─6、课程：Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
├─6、课程：Pandas的基本操作.9、Slice Data（一）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib（一）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib（二）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib（三）.mp4
4 t# m+ S$ j" N  K4 H% [" f5 o├─7、课程：Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib（四）.mp4
( N, r4 E1 E- H├─7、课程：Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib（五）.mp4
' ]! {7 B+ P. E- w* u; Z├─7、课程：Matplotlib的基本操作.6、Aggregation（一）.mp4
3 [8 @  U; J* y+ }2 s: @├─7、课程：Matplotlib的基本操作.7、Aggregation（二）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.8、Aggregation（三）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型，如何衡量模型结果？.mp4
3 B6 O5 z7 Y5 }  i. D- x  ~├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题（一）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题（二）.mp4
9 g7 F- P" W8 G( z0 T├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏？.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型，如何来衡量模型结果？（一）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型，如何来衡量模型结果？（二）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验，p-value（一）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验，p-value（二）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC（一）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC（二）.mp4
: P- B1 F) b* A1 ~/ @, h3 \0 P├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类（一）.mp4
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率，准确率.mp4
/ k# _2 Z0 a2 a6 |3 E9 P8 [- j" l├─9、课程：线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提（一）.mp4
  Z4 b+ R: D2 V$ Z) B├─9、课程：线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提（二）.mp4
├─9、课程：线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval（一）.mp4
( N: a3 J' x9 u* F' h  G9 c  ~├─9、课程：线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval（二）.mp4
├─9、课程：线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval（三）.mp4
├─9、课程：线性回归.15、imbalanced问题.mp4
# ^+ g& Z/ z) b4 \├─9、课程：线性回归.1、知识回顾.mp4
├─9、课程：线性回归.2、为什么要使用线性回归？.mp4
├─9、课程：线性回归.3、如何计算线性回归？（一）.mp4
├─9、课程：线性回归.4、如何计算线性回归？（二）.mp4
  D: T$ a! S. h- ]3 u& o* P& ^├─9、课程：线性回归.5、问题解答.mp4
├─9、课程：线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用？（一）.mp4
├─9、课程：线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用？（二）.mp4
% k1 U! l5 O# b# ]2 |0 G. v% Z+ _1 F├─9、课程：线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
( G6 \6 ~& i+ c# |6 R├─9、课程：线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
(3)\PART3；目录中文件数:59个
) q7 D& m, O& E% e+ M) e├─10、课程：逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.12、更进一步：从逻辑回归到SoftMax（一）.mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.13、更进一步：从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
- ]2 t5 P2 J( R7 t7 n& a9 V/ y├─10、课程：逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
/ Y( L& z( {; B# A, a- l├─10、课程：逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值？.mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4
1 W: Q9 ]0 a! F6 P├─10、课程：逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
5 Y/ x- F; B/ ~3 X( x7 I4 k, G├─10、课程：逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数（一）.mp4
( [- I. i9 D, X├─10、课程：逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp4
! S, _  q6 E0 U7 L  a5 N. R├─10、课程：逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4
7 X* p# u& A0 A" J( ~( A% O├─10、课程：逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp4
$ F: _$ U4 T' k$ D9 P) t* @: J├─11、课程：拟合与过拟合的定义.10、方差的分解（一）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.11、方差的分解（二）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合（一）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合（二）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合（三）.mp4
' ]+ M. J- D/ L# l/ E├─11、课程：拟合与过拟合的定义.5、Python实现（一）.mp4
; b4 G9 @1 x) f( u├─11、课程：拟合与过拟合的定义.6、Python实现（二）.mp4
* a  Z; t* u; C$ W6 e$ M├─11、课程：拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.8、Ridge（一）.mp4
; s# @8 ?3 [+ l# w; y. `├─11、课程：拟合与过拟合的定义.9、Ridge（二）.mp4
├─12、课程：决策树模型.10、Decision Tree_example1（六）.mp4
├─12、课程：决策树模型.11、Decision Tree_example1（七）.mp4
5 l, H/ J7 h, t0 ?- i├─12、课程：决策树模型.1、什么是决策树？.mp4
├─12、课程：决策树模型.2、游戏中的决策树分析（一）.mp4
├─12、课程：决策树模型.3、游戏中的决策树分析（二）.mp4
. b/ ^& o: p+ s2 q, w; j├─12、课程：决策树模型.4、哪个问题分的最好？.mp4
8 @. t  n2 H. J' X; K├─12、课程：决策树模型.5、Decision Tree_example1（一）.mp4
├─12、课程：决策树模型.6、Decision Tree_example1（二）.mp4
├─12、课程：决策树模型.7、Decision Tree_example1（三）.mp4
! b! Q& c$ R# V, {8 O( M├─12、课程：决策树模型.8、Decision Tree_example1（四）.mp4
├─12、课程：决策树模型.9、Decision Tree_example1（五）.mp4
- ~2 y+ E' I! O+ m( H├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
' p9 s8 S5 k0 W: z├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting（一）.mp4
1 f! L  ^8 B- p/ a/ M# T├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting（二）.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series（一）.mp4
, x6 M- s2 g  n* ?! s4 }) j2 |! h/ s├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series（二）.mp4
& D1 g' c6 e8 |- B├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge（一）.mp4
+ ^% a% [$ u& z├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge（二）.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
& V7 a3 U& O  y& N1 W├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
* n7 I" H+ ]& M' t6 j% \├─14、课程：Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
# s8 o- i% g" c( w! b├─14、课程：Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration（一）.mp4
# z4 l; q: D+ Y8 X: R+ l6 t. w(4)\PART4；目录中文件数:56个
0 Q7 x& W% p! `+ e  A├─14、课程：Airbnb 数据分析.10、Modeling（一）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.11、Modeling（二）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration（二）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration（三）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering（一）.mp4
$ Q* y( J0 ]7 F├─14、课程：Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering（二）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering（三）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering（四）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.10、支持向量机算法总结.mp4
  d. k7 U6 C' ]3 D0 n' A* ?├─15、课程：支持向量机（SVM）.11、代码实战（一）.mp4
! X8 u# a: D0 S# Z├─15、课程：支持向量机（SVM）.12、代码实战（二）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.13、代码实战（三）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.1、支持向量机简介与历史（一）.mp4
6 f1 U- t2 J2 I" w& s8 ~3 R├─15、课程：支持向量机（SVM）.2、支持向量机简介与历史（二）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.3、支持向量机分类与回归（一）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.4、支持向量机分类与回归（二）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.5、支持向量机分类与回归（三）.mp4
9 f5 I) X9 m% [6 Z3 B% |6 m7 ^├─15、课程：支持向量机（SVM）.6、对偶问题.mp4
' F$ o2 H, f( ^) O# i) ?* Z├─15、课程：支持向量机（SVM）.7、支持向量.mp4
6 y! v$ C$ {8 Y1 r" O5 [2 s├─15、课程：支持向量机（SVM）.8、核函数.mp4
- G% U" {) F6 n/ L# x├─15、课程：支持向量机（SVM）.9、正则化与软间隔.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习（二）.mp4
" F5 U8 z. |3 S$ [├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战（一）.mp4
: `3 k+ }# P4 ^' g, ?6 G# k├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战（二）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战（三）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战（四）.mp4
% V7 O7 g& @, ^! A3 E$ r├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4
0 H+ }% B% G8 C7 m# @- K+ P├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型（一）.mp4
4 X# n1 {: c. J& T) Z0 v' ?; y├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型（二）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型（三）.mp4
" h) f" E! ^% E% ~$ N' U9 J$ i├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型（四）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型（五）.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习（一）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.10、清理文字并建语料库（一）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.11、清理文字并建语料库（二）.mp4
, ^" X0 n/ ~1 o# M# R+ w├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4
" C, Y1 m! T; A, F├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.1、Python文字处理基本操作回顾.mp4
$ O* y$ ], ~8 p$ t) e& z. V├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.2、ASCII，unicode解码与编码，utf-8（一）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.3、ASCII，unicode解码与编码，utf-8（二）.mp4
8 K$ d3 x  {0 f2 c├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.4、Nltk工具包与特朗普的任职演讲.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4
: ~0 v: b( J; H* ]. j9 F% j3 n8 [├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
- I! u+ ^, g3 D! R4 x) L├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签（一）.mp4
. r. o  N; l" z! C├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签（二）.mp4
0 B2 M1 B; {" h" ^├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签（三）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.1、网络基础概述.mp4
# s# ^$ P$ ], x( ?+ {(5)\PART5；目录中文件数:64个
/ Q: k- S' {) V8 [; @* X0 U* K├─18、课程：网络基础概述.10、什么是API（一）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.11、什么是API（二）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.12、如何找到API.mp4
├─18、课程：网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
├─18、课程：网络基础概述.14、答疑.mp4
! \* ]1 t+ C, K├─18、课程：网络基础概述.2、数据和数据库（一）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.3、数据和数据库（二）.mp4
# ?) w! R" h  Y9 c+ O├─18、课程：网络基础概述.4、计算机网络知识普及（一）.mp4
3 l/ t6 c8 q7 T1 r  M├─18、课程：网络基础概述.5、计算机网络知识普及（二）.mp4
8 b( q7 a% D/ g6 l# g├─18、课程：网络基础概述.6、什么是网站.mp4
3 D* J/ o5 r1 z4 R5 o! Z├─18、课程：网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4
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(2)\PART2；目录中文件数:59个
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├─32、课程：Python控制系统.10、Ctypes basic（一）.mp4
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├─32、课程：Python控制系统.5、数据库基础review（一）.mp4
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├─32、课程：Python控制系统.7、MYSQL的简单介绍(一).mp4
% N" d& }7 V* a- d# Y+ V1 T! [├─32、课程：Python控制系统.8、MYSQL的简单介绍(二).mp4
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4 E( O' t0 c$ m, t0 r8 ?├─33、课程：图像识别处理基础—OpenCV.11、图像处理：图像平滑.mp4
( b* H4 H6 W2 A8 B: x8 \( d├─33、课程：图像识别处理基础—OpenCV.12、图像处理：形态学变换.mp4
( ~: Y0 ^  g; J4 X) |├─33、课程：图像识别处理基础—OpenCV.1、读取图片（一）.mp4
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0 K! x6 j; {7 ?2 k" D# b- e├─34、课程：从游戏数据中提取feature.12、模型案例分析+OpenCV process（四）.mp4
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- V  Y: D0 {( }. F4 L& @" M: C├─34、课程：从游戏数据中提取feature.1、收集GTA5游戏数据（一）.mp4
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6 T$ ?/ y1 M" l' A├─34、课程：从游戏数据中提取feature.4、Check Data和OpenCV（一）.mp4
├─34、课程：从游戏数据中提取feature.5、Check Data和OpenCV（二）.mp4
├─34、课程：从游戏数据中提取feature.6、模型加载插件.mp4
+ ^! [# ?: S; {+ ^0 {: c1 ]5 q├─34、课程：从游戏数据中提取feature.7、C++ review（一）.mp4
├─34、课程：从游戏数据中提取feature.8、C++ review（二）.mp4
├─34、课程：从游戏数据中提取feature.9、模型案例分析+OpenCV process（一）.mp4
6 g/ `' I$ e4 \├─35、课程：GTA5自动驾驶项目.10、GTA游戏AI识别车道分割线（四）.mp4
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& X1 Q8 e7 ?; W9 ~0 `├─35、课程：GTA5自动驾驶项目.2、GTA5自动驾驶分解问题（一）.mp4
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8 s7 V, C$ C' _  J, q├─35、课程：GTA5自动驾驶项目.4、GTA5自动驾驶分解问题（三）.mp4
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├─35、课程：GTA5自动驾驶项目.7、GTA游戏AI识别车道分割线（一）.mp4
├─35、课程：GTA5自动驾驶项目.8、GTA游戏AI识别车道分割线（二）.mp4
% j# V9 e8 v, }├─35、课程：GTA5自动驾驶项目.9、GTA游戏AI识别车道分割线（三）.mp4
(3)\PART3；目录中文件数:70个
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1 N; O- L% m/ x+ B( t9 n├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url
├─35、课程：GTA5自动驾驶项目.12、GTA游戏AI识别车道分割线（六）.mp4
4 a% T- {. l  r; A' Z├─35、课程：GTA5自动驾驶项目.13、GTA游戏AI识别车道分割线（七）.mp4
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; @9 u' l" ^* z  e├─39、课程：卷积神经网络的应用.5、物体检测：YOLO和SSD.mp4
├─39、课程：卷积神经网络的应用.6、文档的归类.mp4
├─39、课程：卷积神经网络的应用.7、代码实战（一）.mp4
├─39、课程：卷积神经网络的应用.8、代码实战（二）.mp4
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9 R- N( a* x  J: R; T% m+ h├─40、课程：深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp4
6 l) S! p% K4 @7 o  q├─40、课程：深度学习框架剖析.6、TF多卡训练.mp4
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. z* e  Q6 l: S( d! I# u& F├─40、课程：深度学习框架剖析.8、主流开源深度学习平台简析.mp4
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(4)\PART4；目录中文件数:75个
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9 b5 a+ t$ ~: f' C  k) j├─42、课程：长短记忆网络和递归神经网络代码操作.3、伪装曹雪芹（一）.mp4
6 M0 ^& i2 C$ h├─42、课程：长短记忆网络和递归神经网络代码操作.4、伪装曹雪芹（二）.mp4
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├─42、课程：长短记忆网络和递归神经网络代码操作.7、图像识别（一）.mp4
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, b) T8 M; T2 I├─43、课程：线性代数与数值分析.12、矩阵微积分.mp4
1 H* x7 h, e0 @3 X├─43、课程：线性代数与数值分析.13、矩阵计算（一）.mp4
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3 l, z3 w% V, O: _: ?. A├─43、课程：线性代数与数值分析.16、对角矩阵、单位矩阵、转置矩阵和reshape.mp4
* Q/ o( s3 O1 F" n) B/ ~├─43、课程：线性代数与数值分析.17、行列式、秩、迹以及SVD奇异值分解.mp4
├─43、课程：线性代数与数值分析.1、线性代数与数值分析概述.mp4
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├─43、课程：线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp4
% Q! }4 S  N/ d0 M& O7 g. `├─43、课程：线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4
├─43、课程：线性代数与数值分析.5、矩阵行列式.mp4
2 V2 N8 M! V. _. Y9 `6 X├─43、课程：线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩.mp4
├─43、课程：线性代数与数值分析.7、范数.mp4
6 ?) B0 S. C, G. ?: n  R├─43、课程：线性代数与数值分析.8、矩阵的特征值和特征向量.mp4
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├─44、课程：词嵌入表示.1、N-元模型回顾.mp4
├─44、课程：词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4
, H0 A' D$ Z& N4 z3 b; U├─44、课程：词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型.mp4
7 o; k- r) K% b; w  G' h4 y- X├─44、课程：词嵌入表示.4、词嵌入.mp4
7 F1 f, Y3 J. @4 o8 h% B) v├─44、课程：词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp4
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├─44、课程：词嵌入表示.7、Skip-gram：分层Softmax.mp4
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├─44、课程：词嵌入表示.9、词向量：可视化.mp4
# r9 v1 X) X( a7 v! o5 J- s├─45、课程：递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging（二）.mp4
├─45、课程：递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析.mp4
. z6 g* J7 c- ?0 U├─45、课程：递归神经网络的应用.2、语音识别.mp4
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├─45、课程：递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制.mp4
% Y, ~8 m6 R- |9 m4 Q, i0 f) Q8 `├─45、课程：递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp4
├─45、课程：递归神经网络的应用.7、词嵌入表示—RNN语言模型（一）.mp4
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├─46、课程：强化学习系列课程基本概念与方法总览.1、复习监督学习.mp4
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6 q6 f9 A6 z- q% w├─46、课程：强化学习系列课程基本概念与方法总览.4、策略与总价值（一）.mp4
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├─46、课程：强化学习系列课程基本概念与方法总览.6、强化学习系列方法总览（一）.mp4
) E$ A% G4 c0 I0 |1 D# f├─46、课程：强化学习系列课程基本概念与方法总览.7、强化学习系列方法总览（二）.mp4
├─46、课程：强化学习系列课程基本概念与方法总览.8、强化学习系列方法总览（三）.mp4
; l4 v4 H  h( V& {├─47、课程：马尔可夫决策过程.1、马尔可夫决策过程：Markov状态转移矩阵.mp4
" W$ ~0 k  q! ]( U7 J├─47、课程：马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp4
├─47、课程：马尔可夫决策过程.3、状态价值state value.mp4
3 F$ R5 {; h/ g- J├─47、课程：马尔可夫决策过程.4、Bellman方程（一）.mp4
' N& I8 N" [3 }" u: P/ G├─47、课程：马尔可夫决策过程.5、Bellman方程（二）.mp4
* I' X; G1 X  _0 a4 f0 Z9 g+ D├─47、课程：马尔可夫决策过程.6、Bellman方程（三）.mp4
; m/ m1 B$ t0 v+ v% N(5)\PART5；目录中文件数:66个
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├─47、课程：马尔可夫决策过程.10、最优总价值与最优动作价值（一）.mp4
├─47、课程：马尔可夫决策过程.11、最优总价值与最优动作价值（二）.mp4
├─47、课程：马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法（一）.mp4
├─47、课程：马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法（二）.mp4
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6 b! w8 U1 g) y4 Z+ i, [4 m1 N* b, `├─47、课程：马尔可夫决策过程.8、状态价值函数 v.s 动作价值函数（一）.mp4
├─47、课程：马尔可夫决策过程.9、状态价值函数 v.s 动作价值函数（二）.mp4
├─48、课程：强化学习：迭代法.10、迭代法求策略估值（三）.mp4
4 z6 t& u+ S  g+ i$ g- H├─48、课程：强化学习：迭代法.11、迭代法更新最佳策略（一）.mp4
├─48、课程：强化学习：迭代法.12、迭代法更新最佳策略（二）.mp4
7 O; O! t: j/ N/ e" [" ?  U4 Z3 E- U├─48、课程：强化学习：迭代法.14、最长递增序列（一）.mp4
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├─48、课程：强化学习：迭代法.1、动态规划（一）.mp4
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# o- s  z/ @* K( [/ B├─48、课程：强化学习：迭代法.4、迭代法（二）.mp4
├─48、课程：强化学习：迭代法.5、复习+Jacob方法（一）.mp4
4 f7 L" Z: J$ K, U* M1 Y├─48、课程：强化学习：迭代法.6、复习+Jacob方法（二）.mp4
├─48、课程：强化学习：迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法.mp4
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├─49、课程：简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径（二）.mp4
( ^8 g1 T& A3 v/ o3 \3 }6 G% d& ^6 j├─49、课程：简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径（三）.mp4
2 o2 d$ Q$ N* q5 c/ s5 |8 X├─49、课程：简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径（四）.mp4
├─49、课程：简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
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├─49、课程：简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型（一）.mp4
├─49、课程：简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型（二）.mp4
0 n, c; s: X7 ^├─49、课程：简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型（三）.mp4
├─49、课程：简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp4
$ u: b3 j) n) q; _1 j% z7 q0 i! |├─49、课程：简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4
  e" ^2 r/ W5 W& D├─49、课程：简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp4
├─49、课程：简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4
, U) f1 L; c2 Q4 L/ Z) {├─49、课程：简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径（一）.mp4
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├─50、课程：云，计算，数据.14、Logging模块的简单应用（一）.mp4
├─50、课程：云，计算，数据.15、Logging模块的简单应用（二）.mp4
; T! b8 `* s& Q7 Y- g├─50、课程：云，计算，数据.16、Logging模块的简单应用（三）.mp4
3 o* i1 G" K' M' S0 U├─50、课程：云，计算，数据.1、云计算的定义.mp4
* O: o; O6 \# Z9 n+ g3 k9 v2 O├─50、课程：云，计算，数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4
, U) N7 G: u  @) c% A' e9 ~) l├─50、课程：云，计算，数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4
( h1 M' E7 K' I├─50、课程：云，计算，数据.4、WSC（新型数据中心）的形成、概念、优点.mp4
& y& k' \" r+ Q% ^├─50、课程：云，计算，数据.5、虚拟化（一）.mp4
├─50、课程：云，计算，数据.6、虚拟化（二）.mp4
( I- |" ?9 {' `  ^. f$ y- i" X% C├─50、课程：云，计算，数据.7、云计算的商业模式.mp4
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# k% d# c0 R  G├─50、课程：云，计算，数据.9、阿里云介绍（一）.mp4
+ {5 W5 b& t) ], `4 j├─51、课程：机器学习（上）.10、Model-Free Control（一）.mp4
: c" N. h3 E  g. f├─51、课程：机器学习（上）.11、Model-Free Control（二）.mp4
! ]$ K8 p. u( Z, A├─51、课程：机器学习（上）.1、时间差分法公式.mp4
8 X8 y2 @+ q* O% ^├─51、课程：机器学习（上）.3、蒙特卡洛法（二）.mp4
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├─51、课程：机器学习（上）.5、课间答疑.mp4
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7 W" k6 L( R% k0 Y/ u/ B& A! N├─51、课程：机器学习（上）.8、收敛性质.mp4
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7 X6 h) O$ S$ l1 K1 ^) N(6)\PART6；目录中文件数:54个
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& I9 O! l& j. F* i$ d* E5 A% u$ c├─51、课程：机器学习（上）.12、Model-Free Control（三）.mp4
├─51、课程：机器学习（上）.13、Model-Free Control（四）.mp4
├─51、课程：机器学习（上）.14、Model-Free Control（五）.mp4
├─52、课程：机器学习（下）.11、Flappy bird（六）.mp4
/ T+ @1 Y8 U7 m3 \├─52、课程：机器学习（下）.12、Flappy bird（七）.mp4
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├─52、课程：机器学习（下）.1、函数的近似方法（一）.mp4
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# r* X- q7 l& k& j0 l8 D" a├─52、课程：机器学习（下）.4、DQN（一）.mp4
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├─52、课程：机器学习（下）.6、Flappy bird（一）.mp4
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6 `4 ^2 ]; v/ E3 y# W, p$ i, S├─53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.1、自我介绍及课程介绍.mp4
├─53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.2、Career Path Insight.mp4
' T1 p) O  M4 E( L: L" v├─53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.3、软件工程师之基础课程.mp4
├─53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.4、软件工程师之面试准备与技巧.mp4
├─53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.5、大数据之协同合作（一）.mp4
├─53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.6、大数据之协同合作（二）.mp4
6 z7 a  g1 ?* s# G4 C# ~# o* G├─53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.7、数据工程师和数据科学家.mp4
├─53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.8、答疑（一）.mp4
├─53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.9、答疑（二）.mp4
2 k0 @% w7 T% {8 [* Q/ K; X├─54、课程：金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.1、金融行业不同岗位对人才的需求.mp4
├─54、课程：金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.2、金融科技用到的数据科学.mp4
) ~2 B" Q, S# [& w├─54、课程：金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.3、职位和机会.mp4
├─54、课程：金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.4、数字化财富管理行业.mp4
) w* r$ f% t3 d8 Q├─54、课程：金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.5、智能投顾创业公司的数据分析.mp4
9 H+ @+ h* l2 W: C5 v  w4 @├─54、课程：金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.6、答疑（一）.mp4
7 M, N9 x8 z" o9 p* ^├─54、课程：金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.7、答疑（二）.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp4
+ D7 k3 H: A, k( n" T5 R! A├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.11、VGG.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet（一）.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.13、GoogleNet（二）.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.14、ResNet.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.15、经典网络简单比较、网络设计考虑.mp4
3 H1 M9 p! H! ?! B* _7 U' r├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.16、答疑（一）.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.17、答疑（二）.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.1、课程安排.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.2、深度学习的两大基本问题.mp4
/ p- q' N! N- y; z├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.3、反向传播算法简介.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.4、深度学习网络模型回顾.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.5、CNN架构发展简要流程.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.6、LeNet.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别.mp4
" `, K% o( m! V: b/ O) I├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测.mp4
├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别.mp4
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谢谢楼主分享，但链接用不了