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

商乾小编

   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。  
       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。
+ E% `& \* E$ q# S4 ]' d% k
; v+ W, w9 k0 j; ]# k9 E1 V===============课程目录===============
* M% i8 v9 J8 o% ]
' _) y" \/ G$ Y1 U* O├─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
: h) A7 V8 A. j+ Y( ^; q9 F/ k├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras（一）.mp4
8 V2 b5 D* I# }+ @├─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
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧（一）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧（二）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4
6 l5 `1 V1 G! V% c├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本（一）.mp4
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本（二）.mp4
7 l; m$ ~; g8 S" {├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本（三）.mp4
5 m- O  j; J5 V5 Z1 D2 |# g* Y. X/ R├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本（四）.mp4
  y+ M! z6 K6 ?0 p5 T, u% ~9 s├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本（五）.mp4
/ ^3 f6 R" t- z├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本（六）.mp4
6 v: n; ~2 B+ G3 G├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本（七）.mp4
1 W( a7 p" s! v6 w$ o├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz（一）.mp4
├─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
├─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
+ }+ j- b- C2 L2 }1 N├─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
) B+ ~9 ]4 Y+ C/ ^7 F% p& u' U├─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
3 O; V4 p+ l+ U) f$ H! Q/ w├─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
& [) G& o% W/ r7 x- ?! S' Q├─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
├─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
5 d- d3 a: s( v) v- A4 h) _├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑（一）.mp4
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑（二）.mp4
# e# Q5 t8 z0 V3 V├─3、课程：Python基本数据类型.10、Python基本数据类型（一）.mp4
6 U# Z# ^/ z9 }├─3、课程：Python基本数据类型.11、Python基本数据类型（二）.mp4
$ g* }( u) ~- @8 x; H- e7 q├─3、课程：Python基本数据类型.12、Python基本数据类型（三）.mp4
3 U' F* q- k- `  |# M├─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
' V8 C$ c' v% c7 |1 ]6 J├─3、课程：Python基本数据类型.15、Python基本数据类型（六）.mp4
3 d4 K# O3 _0 ^* u├─3、课程：Python基本数据类型.16、Python基本数据类型（七）.mp4
0 F4 L/ V1 P0 i& z! x├─3、课程：Python基本数据类型.17、Python基本数据类型（八）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
) g, Z1 f) g2 c7 S├─3、课程：Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述（一）.mp4
├─3、课程：Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述（二）.mp4
* e+ ^8 d# s" |5 Y├─3、课程：Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
+ B+ n* w8 O0 v$ k; y% x├─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
├─3、课程：Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4
5 V- o! }* H4 Z# v6 b  R├─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
# l! n3 C6 x  t├─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
, S& u( J7 F3 D' D  V├─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
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构（一）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构（二）.mp4
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构（三）.mp4
- U& @) ~* W0 Q9 O* x# b├─4、课程：函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
(2)\PART2；目录中文件数:67个
├─10、课程：逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
/ K1 u- @. a, e/ I( D├─4、课程：函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构（二）.mp4
  p8 l8 O: P( A. w# l, j5 t5 _├─4、课程：函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构（三）.mp4
├─5、课程：Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
├─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
* Q1 C3 y" w' O+ i6 u$ J/ @% |  X+ B├─5、课程：Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
8 K% T% L& q/ v* G8 @3 z5 B  h├─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
# j& \- A7 d- C' k# `- `' q1 a├─5、课程：Numpy的基本操作.6、lndexing ，Slicing and Iterating（三）.mp4
2 t3 @9 X' E4 j7 r) D├─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
6 f$ s, z' o! X: o" w: l$ Q├─5、课程：Numpy的基本操作.9、Array processing（一）.mp4
├─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
* X# o9 d8 S7 l├─6、课程：Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example（一）.mp4
3 `4 |- v% n3 U' r7 W├─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
├─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
├─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
. d5 g0 K& N0 s* S7 z5 z/ {& t├─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
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib（四）.mp4
. z$ l1 |+ p# N: [8 D8 U" w' V├─7、课程：Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib（五）.mp4
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.6、Aggregation（一）.mp4
├─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
: Q: T1 U  R6 o2 s5 ~. v├─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
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题（一）.mp4
3 X# G" F; L' a  M# R: d: ?% n& J, A├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题（二）.mp4
7 v, v5 M) L9 B. D2 i├─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
2 l" m% i/ v& r) E├─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
9 ^. `. }. o2 B( z├─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
* h* ^& J8 ]! s& q# M/ E├─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
) W3 k0 a) L( o; T├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类（一）.mp4
* J1 _) z- _& ~$ E& i$ \# }├─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
7 |) g, _6 q# U2 I0 \/ N├─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
├─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
/ W4 v8 y3 r+ A- `8 I/ J) T├─9、课程：线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval（一）.mp4
0 [$ m* S7 H8 K3 L* ?├─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
├─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
├─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
" F+ {6 r+ Z+ l! V├─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
├─9、课程：线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
* U4 h7 \. g5 @6 M8 B9 {9 u├─9、课程：线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
! k- B$ ^- t& j& d4 F4 Y* B(3)\PART3；目录中文件数:59个
, X, c. B' |. m& }0 w" X, H├─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
$ D( J% k! |( p+ `1 E5 Z2 P. p├─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
5 G( {; h  _) _9 m. S├─10、课程：逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
├─10、课程：逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值？.mp4
8 `6 i, m) l. {+ Q├─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
├─10、课程：逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
├─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
8 u# r, s3 ~9 w' L; }8 n1 j) P7 y├─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
├─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
├─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
├─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
# E/ p  p3 l$ `$ K├─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
" D- v# W1 c; V4 l! `1 Z├─11、课程：拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合（一）.mp4
7 e0 _) \6 X* ?3 X4 A  S: Y/ i3 ?├─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
) Z  |1 X) ~7 C├─11、课程：拟合与过拟合的定义.5、Python实现（一）.mp4
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.6、Python实现（二）.mp4
& c$ R8 Q6 u# P7 ~! C3 k├─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
/ D0 h& A* N6 F├─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
├─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
: w2 k* G6 ^* K+ j9 I├─12、课程：决策树模型.4、哪个问题分的最好？.mp4
  V1 {, U5 e6 z/ ?1 U! K├─12、课程：决策树模型.5、Decision Tree_example1（一）.mp4
  V' t) Z: c8 `' _/ _├─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
- k6 Q0 t) Q9 v8 G├─12、课程：决策树模型.8、Decision Tree_example1（四）.mp4
3 S4 `0 C$ D: u1 H/ Y( Y5 w4 z├─12、课程：决策树模型.9、Decision Tree_example1（五）.mp4
3 V9 T4 |8 x- Z" e* N: `├─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
! f- d$ I( m( }. r, e├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting（一）.mp4
├─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
% T8 ]6 D6 y7 _+ Y├─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
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series（二）.mp4
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge（一）.mp4
2 R$ q- C( ?  ^5 H! M. s0 \0 B├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge（二）.mp4
7 f' D1 U1 a, b! w; J' o( }1 i0 h├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
/ X- M  ?0 M  y9 E5 h4 r" _0 W├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
, l. {, W/ j/ L" Q1 `  K7 \├─14、课程：Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
├─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
; G6 p  y1 h% Y3 i  d(4)\PART4；目录中文件数:56个
├─14、课程：Airbnb 数据分析.10、Modeling（一）.mp4
├─14、课程：Airbnb 数据分析.11、Modeling（二）.mp4
! ^; l( B' v- y├─14、课程：Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration（二）.mp4
! i& @& s3 U+ \0 y% q  C. }! o├─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
7 P1 H* t1 B' H├─14、课程：Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering（二）.mp4
, @$ n' x( t# u/ b. W├─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
0 C9 t: c4 _5 M0 g8 m! `8 ~├─15、课程：支持向量机（SVM）.10、支持向量机算法总结.mp4
+ z& m/ T8 {" X3 @/ J# V├─15、课程：支持向量机（SVM）.11、代码实战（一）.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.12、代码实战（二）.mp4
1 Q) R9 N3 p8 \6 V( k  R5 Y3 U├─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
├─15、课程：支持向量机（SVM）.2、支持向量机简介与历史（二）.mp4
7 K1 p5 C/ b5 @; `8 Y% g├─15、课程：支持向量机（SVM）.3、支持向量机分类与回归（一）.mp4
* _0 {% ^8 q. b& `' Q7 q├─15、课程：支持向量机（SVM）.4、支持向量机分类与回归（二）.mp4
0 N" B5 p# }5 V4 r├─15、课程：支持向量机（SVM）.5、支持向量机分类与回归（三）.mp4
8 y% C1 P, K7 F0 J* ]# F├─15、课程：支持向量机（SVM）.6、对偶问题.mp4
├─15、课程：支持向量机（SVM）.7、支持向量.mp4
+ G; [+ [7 f0 l4 n7 I├─15、课程：支持向量机（SVM）.8、核函数.mp4
+ U( J8 q) C6 V. m/ L├─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
, m8 c5 ~" `' B. z, Q! g6 a+ p# ~├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战（一）.mp4
# J. Q) e! t  v0 C0 Q: X" n5 a├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战（二）.mp4
/ t: R- D) }1 P& F. b├─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
$ D9 }1 A% G  k0 C  g: F0 h/ F; u├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4
├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型（一）.mp4
* w( S6 R7 s2 |) A% `$ h8 j" f4 S├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型（二）.mp4
8 S5 u! s9 g4 X  F1 m, T├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型（三）.mp4
3 e( G' L* X8 P2 m! P├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型（四）.mp4
' p, O3 m# l  L; i6 J- U- q- f. X* y├─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
8 e- {/ K0 l* [* e9 y( \: m0 h/ ]├─16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4
: c: c, \6 d; _/ L  ]: F& K/ s├─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
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4
$ N! X; u* b$ t9 M1 h├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4
├─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
├─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
- @1 n: E& m2 U/ ]8 H├─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
1 x1 c# @# I" D) |+ x  A├─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
* M+ _! I# Q7 a9 Q7 A0 w├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
5 K2 I& \. c0 i( ~% H3 j├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签（一）.mp4
├─17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签（二）.mp4
├─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
/ b! R$ b3 J+ |4 c(5)\PART5；目录中文件数:64个
% [# A  u0 o' n: F( ~! w. v├─18、课程：网络基础概述.10、什么是API（一）.mp4
, G7 W8 j' R9 `& e+ F; z├─18、课程：网络基础概述.11、什么是API（二）.mp4
7 j2 ]/ m! x* E5 B  d├─18、课程：网络基础概述.12、如何找到API.mp4
( h: ^5 z" L0 I3 \├─18、课程：网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
3 a! W3 X/ s4 N8 v6 _├─18、课程：网络基础概述.14、答疑.mp4
% w" S# d2 _  V- {; ^- {' K├─18、课程：网络基础概述.2、数据和数据库（一）.mp4
, _) D3 u9 {) P  J( ^├─18、课程：网络基础概述.3、数据和数据库（二）.mp4
├─18、课程：网络基础概述.4、计算机网络知识普及（一）.mp4
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* F/ x$ u1 ]) W* \) R├─37、课程：神经网络.5、优化算法（一）.mp4
2 m( }8 [7 C4 M& H+ J8 i& Q├─37、课程：神经网络.6、优化算法（二）.mp4
├─37、课程：神经网络.7、正规化.mp4
6 v, ^2 A8 v1 o1 t+ e├─37、课程：神经网络.8、神经网络代码实战（一）.mp4
5 R2 {8 u' |6 F7 o├─37、课程：神经网络.9、神经网络代码实战（二）.mp4
( W# o6 T6 U& @; V9 W: C( Q├─38、课程：卷积神经网络.10、深度卷积神经网络：Residual Network.mp4
& H! F' D* i0 y. O1 w& L: E2 H├─38、课程：卷积神经网络.11、深度卷积神经网络：DenseNet.mp4
├─38、课程：卷积神经网络.1、卷积和卷积核（一）.mp4
├─38、课程：卷积神经网络.2、卷积和卷积核（二）.mp4
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* N6 V& k8 [2 }7 H7 E  K├─38、课程：卷积神经网络.5、深度卷积神经网络：LeNet-5.mp4
├─38、课程：卷积神经网络.6、深度卷积神经网络：AlexNet.mp4
: K4 _. H- g8 a- o├─38、课程：卷积神经网络.7、深度卷积神经网络：ZF-net.mp4
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5 L# Q" q2 z$ M! N8 r1 c1 Y( d├─39、课程：卷积神经网络的应用.2、物体检测：RCNN和SPP-Net（一）.mp4
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├─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
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, Q" T) k7 [1 @5 Q├─40、课程：深度学习框架剖析.10、Tensorflow tutorial example（一）.mp4
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├─40、课程：深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp4
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  q" I2 g5 a' t5 T9 s( {& s├─40、课程：深度学习框架剖析.9、答疑.mp4
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├─40、课程：深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models.mp4
├─40、课程：深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍（一）.mp4
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9 X1 m3 |- h; `6 f├─42、课程：长短记忆网络和递归神经网络代码操作.1、长短记忆网络（一）.mp4
├─42、课程：长短记忆网络和递归神经网络代码操作.2、长短记忆网络（二）.mp4
├─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
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3 c; p% H( W, @0 |, m├─42、课程：长短记忆网络和递归神经网络代码操作.6、伪装曹雪芹（四）.mp4
├─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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2 j) C2 u9 i7 `& ^: ]6 U* i├─43、课程：线性代数与数值分析.10、特殊类型的矩阵和向量（二）.mp4
  E7 ^& A0 N3 O├─43、课程：线性代数与数值分析.11、矩阵分解.mp4
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( k6 z2 p: w: q5 u4 B9 f/ b' R├─43、课程：线性代数与数值分析.13、矩阵计算（一）.mp4
├─43、课程：线性代数与数值分析.14、矩阵计算（二）.mp4
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├─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
├─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
/ R6 H2 Y$ G0 _9 f) B$ x├─43、课程：线性代数与数值分析.2、线性代数的基础定义.mp4
├─43、课程：线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp4
6 h. a) J1 Y  _2 J├─43、课程：线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4
' y' k  n5 R/ _% D! ]+ F4 t) Z├─43、课程：线性代数与数值分析.5、矩阵行列式.mp4
├─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
, }! S3 v& g0 h! K9 u2 g├─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
├─43、课程：线性代数与数值分析.9、特殊类型的矩阵和向量（一）.mp4
├─44、课程：词嵌入表示.1、N-元模型回顾.mp4
; O* m+ f4 ?% d/ i* b├─44、课程：词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4
# \: Y' w% F$ t* s* [├─44、课程：词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型.mp4
2 ?$ D: ^' _5 d├─44、课程：词嵌入表示.4、词嵌入.mp4
1 w4 e/ F. P& _, j; V├─44、课程：词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp4
├─44、课程：词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax.mp4
├─44、课程：词嵌入表示.7、Skip-gram：分层Softmax.mp4
, V" s& H" ?+ z; k" T, C, [├─44、课程：词嵌入表示.8、连续词袋模型：负采样.mp4
  m) ~- O7 J/ Q. v' X$ z* m. Z5 g├─44、课程：词嵌入表示.9、词向量：可视化.mp4
) U5 ?  ]1 r2 A# ]+ N* k├─45、课程：递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging（二）.mp4
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├─45、课程：递归神经网络的应用.3、机器翻译（一）.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
├─45、课程：递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp4
" s" [* g% L5 v+ M├─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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4 {6 z. `. W5 h- _  q4 P1 |9 l├─45、课程：递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging（一）.mp4
├─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
├─46、课程：强化学习系列课程基本概念与方法总览.2、强化学习基本概念（一）.mp4
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; E0 ^. r, }' C7 p├─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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; {: t5 W" {$ z& Z├─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
├─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
├─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
9 }3 ^+ l" a0 }0 x& K├─47、课程：马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp4
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' ?: B" z  r" q- R+ g4 O0 R. `├─47、课程：马尔可夫决策过程.4、Bellman方程（一）.mp4
├─47、课程：马尔可夫决策过程.5、Bellman方程（二）.mp4
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(5)\PART5；目录中文件数:66个
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+ U; w4 W6 Q9 @) m& E. p├─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
0 W) O, ?+ c4 {3 J5 w├─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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$ p! M6 X! F4 t  d* o├─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
% W) q( E% _: E/ V  A├─48、课程：强化学习：迭代法.10、迭代法求策略估值（三）.mp4
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├─48、课程：强化学习：迭代法.14、最长递增序列（一）.mp4
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9 h; N( l; T' ]- ^) v├─48、课程：强化学习：迭代法.2、动态规划（二）.mp4
├─48、课程：强化学习：迭代法.3、迭代法（一）.mp4
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+ y' Y7 `$ q0 x; h0 n4 w├─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
1 I/ @9 p- u0 v├─49、课程：简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径（三）.mp4
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├─49、课程：简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型（二）.mp4
& \& W7 ]  W+ X' I8 r9 j/ K├─49、课程：简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型（三）.mp4
+ {1 K5 i+ e. |9 r; Y; P* j├─49、课程：简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp4
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├─49、课程：简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4
9 E! A' y! Q- C2 w; \├─49、课程：简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径（一）.mp4
├─50、课程：云，计算，数据.10、阿里云介绍（二）.mp4
├─50、课程：云，计算，数据.11、实例创建（一）.mp4
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├─50、课程：云，计算，数据.13、实例创建（三）.mp4
1 F9 f2 E/ S0 n: I" `8 S7 v├─50、课程：云，计算，数据.14、Logging模块的简单应用（一）.mp4
2 k: p( e* D  i├─50、课程：云，计算，数据.15、Logging模块的简单应用（二）.mp4
- W$ t; {; ]+ J/ ^3 w1 k├─50、课程：云，计算，数据.16、Logging模块的简单应用（三）.mp4
  H9 G' N6 E7 s4 h( @* e├─50、课程：云，计算，数据.1、云计算的定义.mp4
├─50、课程：云，计算，数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4
4 x+ j! Q8 c1 v/ M, n9 @├─50、课程：云，计算，数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4
├─50、课程：云，计算，数据.4、WSC（新型数据中心）的形成、概念、优点.mp4
6 i/ d$ N0 z8 ]' G$ v' K├─50、课程：云，计算，数据.5、虚拟化（一）.mp4
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├─50、课程：云，计算，数据.7、云计算的商业模式.mp4
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* F2 W# k6 Y. t; o) y! o# l├─51、课程：机器学习（上）.10、Model-Free Control（一）.mp4
9 x9 q" ]/ ^/ W. ]├─51、课程：机器学习（上）.11、Model-Free Control（二）.mp4
3 O9 P" w; E2 u3 R' i├─51、课程：机器学习（上）.1、时间差分法公式.mp4
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├─51、课程：机器学习（上）.4、TD（时间差分）的特点.mp4
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├─51、课程：机器学习（上）.6、MC与TD对比.mp4
├─51、课程：机器学习（上）.7、无偏估计.mp4
3 a' S" Z( j0 g% Y3 V├─51、课程：机器学习（上）.8、收敛性质.mp4
├─51、课程：机器学习（上）.9、MC与TD收敛差异.mp4
2 G: B/ i6 E& _, X(6)\PART6；目录中文件数:54个
├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url
* {* L! U; E) o& r8 h8 b├─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
) C% t$ B  Z6 f4 h( v, E. c( A├─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
* M0 r: T9 X" Q1 h├─51、课程：机器学习（上）.14、Model-Free Control（五）.mp4
! R; g( K0 V& z3 [1 u8 G├─52、课程：机器学习（下）.11、Flappy bird（六）.mp4
├─52、课程：机器学习（下）.12、Flappy bird（七）.mp4
├─52、课程：机器学习（下）.13、Flappy bird（八）.mp4
9 H7 L* S. [# t" @/ K3 |├─52、课程：机器学习（下）.1、函数的近似方法（一）.mp4
├─52、课程：机器学习（下）.2、函数的近似方法（二）.mp4
├─52、课程：机器学习（下）.3、函数的近似方法（三）.mp4
├─52、课程：机器学习（下）.4、DQN（一）.mp4
+ |0 S. _! O' B7 o! z" F├─52、课程：机器学习（下）.5、DQN（二）.mp4
! B& i. E+ p8 K9 g' }& f  n/ o├─52、课程：机器学习（下）.6、Flappy bird（一）.mp4
├─52、课程：机器学习（下）.7、Flappy bird（二）.mp4
, ]6 r; k* l! J├─52、课程：机器学习（下）.8、Flappy bird（三）.mp4
├─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
5 E9 E5 n+ ]4 H9 m. K' B├─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
/ _7 I% E7 T4 }: f7 L# h) c├─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
( ?! ^9 m) o3 R  e, v/ \+ |├─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
* `) W& u' p- }6 l├─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
├─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
, P2 A& U" \. R. E- G9 R3 D├─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
├─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
├─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
- |3 `- D# l4 e" {) d6 W  _  R├─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
' o$ E- f* v0 ]├─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
├─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
├─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
# {! h* l! k. C* P5 @9 ?1 W├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp4
├─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
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├─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
8 v1 b( e- w& p! X. M: W, Z3 f├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.16、答疑（一）.mp4
# |/ Q6 G  z+ `# A/ r├─55、课程：深度学习经典网络分析基础.17、答疑（二）.mp4
- @2 p) m% ^- x/ d8 K. ~├─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
' S5 Y# y) V+ c├─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
6 S7 x" `: `8 \; f├─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
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