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北京尚学堂_1901期_人工智能_全套视频教程(视频、源码、......
资源内容:
北京尚学堂_1901期_人工智能_全套视频教程(视频、源码、课件)
|____尚学堂_百战程序员_1573题1.0版.pdf
|____尚学堂_百战程序员6000集_JAVA全套1101集大纲(零基础直达年薪20万).pdf
|____软件开发常用词汇(北京尚学堂发布).pdf
|____人工智能在线辅导班(百战程序员).url
|____程序员修炼手册(电子版).url
|____北京尚学堂官网.url
|____百战程序员6000集实战教程【实战派·真功夫】.url
|____15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】
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|____14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·百战程序员】
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|____13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】
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|____12_TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】
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|____11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】
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|____10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】
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|____09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】
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|____08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】
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|____07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】
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|____06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】
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|____05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】
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|____04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】
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|____03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】
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|____02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】
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|____01_人工智能开发及远景介绍(预科)【尚学堂·百战程序员】
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0|____6_理解线性与回归【北京尚学堂·百战程序员】.rar
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0|____5_Python机器学习库Scikit-Learn介绍【北京尚学堂·百战程序员】.rar
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0|____4_有监督机器学习训练流程【北京尚学堂·百战程序员】.rar
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0|____3_人工智能应用与价值【北京尚学堂·百战程序员】.rar
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0|____2_人工智能与机器学习关系【北京尚学堂·百战程序员】.rar
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0|____1_何为机器学习【北京尚学堂·百战程序员】.rar

人工智能 2019-04-01 250人浏览 10人下载

全新人工智能开发系统学习尖端课程 高阶人工智能实战 尚学堂百......
===============课程目录
目录中文件数:1个
├─(1) 人工智能开发课程介绍.pdf
(1)\\\\01_人工智能开发及远景介绍(预科);目录中文件数:7个
├─(2) 1_何为机器学习.mp4
├─(3) 2_人工智能与机器学习关系.mp4
├─(4) 3_人工智能应用与价值.mp4
├─(5) 4_有监督机器学习流程.mp4
├─(6) 5_有监督机器学习训练流程.mp4
├─(7) 6_Python机器学习库Scikit-Learn介绍.mp4
├─(8) 7_理解线性与回归.mp4
(2)\\\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(3)\\\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(4)\\\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(5)\\\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(6)\\\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(7)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(8)\\\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(9)\\\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(10)\\\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(11)\\\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(12)\\\\12_TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(13)\\\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(14)\\\\14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(15)\\\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
(16)\\\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:2个
(17)\\\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:6个
├─(11) 01_机器学习是什么.mp4
├─(12) 02_怎么做线性回归.mp4
├─(13) 03_理解回归_最大似然函数.mp4
├─(14) 04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然.mp4
├─(15) 05_推导出损失函数_推导出解析解.mp4
├─(16) 06_代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归.mp4
(18)\\\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\\\资料;目录中文件数:2个
├─(17) 机器学习是什么.txt
├─(18) 线性回归.txt
(19)\\\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\\\软件;目录中文件数:2个
(20)\\\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:3个
(21)\\\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:7个
├─(24) 01_梯度下降法思路_导函数有什么用.mp4
├─(25) 02_推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降.mp4
├─(26) 03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率.mp4
├─(27) 04_梯度下降做归一化的必要性.mp4
├─(28) 05_最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小.mp4
├─(29) 06_过拟合的总结.mp4
├─(30) 07_岭回归_以及代码调用.mp4
(22)\\\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\\\资料;目录中文件数:2个
├─(31) 梯度下降法.txt
├─(32) 过拟合.png
(23)\\\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:6个
(24)\\\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:6个
├─(40) 02_多项式回归代码_保险案例数据说明.mp4
├─(41) 03_相关系数_逻辑回归介绍.mp4
├─(42) 04_逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归.mp4
├─(43) 05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集.mp4
├─(44) 06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解.mp4
(25)\\\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\\\资料;目录中文件数:4个
├─(46) 线性回归2.txt
├─(47) 逻辑回归.txt
├─(48) 逻辑回归多分类.png
(26)\\\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:2个
(27)\\\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:6个
├─(51) 01_理解维度_音乐分类器数据介绍.mp4
├─(52) 02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点.mp4
├─(53) 03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码.mp4
├─(54) 04_人工神经网络开始.mp4
├─(55) 05_神经网络隐藏层的必要性.mp4
├─(56) 06_神经网络案例_sklearn_concrete.mp4
(28)\\\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\\\资料;目录中文件数:10个
├─(59) R04_神经网络.pdf
├─(64) 图片1.png
├─(65) 理解维度_升维.png
├─(66) 神经网络.txt
(29)\\\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:4个
(30)\\\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:7个
├─(71) 00_机器学习有监督无监督.mp4
├─(72) 01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别.mp4
├─(73) 02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参【尚学堂·百战程序员】.mp4
├─(74) 03_评估指标_K折交叉验证.mp4
├─(75) 04_决策树介绍.mp4
├─(76) 05_随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝.mp4
├─(77) 06_决策树_随机森林_sklearn代码调用.mp4
(31)\\\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\\\资料;目录中文件数:6个
├─(78) Softmax画图剖析.png
├─(79) 梯度下降训练过程.png
├─(80) 线性回归(评估).pdf
├─(81) 逻辑回归二分类画图剖析.png
├─(82) 逻辑回归多分类画图剖析.png
├─(83) 随机森林.pdf
(32)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:3个
(33)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:5个
├─(87) 01_评估指标.mp4
├─(88) 02_监督学习评估指标代码调用.mp4
├─(89) 03_相似度测量.mp4
├─(90) 04_K-Means聚类.mp4
├─(91) 05_KMeans聚类的应用.mp4
(34)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\资料;目录中文件数:4个
├─(95) 聚类.pdf
(35)\\\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:3个
(36)\\\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:3个
├─(99) 01_聚类的评估_metrics代码.mp4
├─(100) 02_密度聚类_代码实现.mp4
├─(101) 03_谱聚类.mp4
(37)\\\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:11个
(38)\\\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:5个
├─(113) 00_pip安装源设置.mp4
├─(114) 01_TensorFlow介绍与安装.mp4
├─(115) 02_TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍.mp4
├─(116) 03_TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现.mp4
├─(117) 04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化.mp4
(39)\\\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\\\资料;目录中文件数:1个
├─(118) TensorFlow初识.pdf
(40)\\\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:10个
(41)\\\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:4个
├─(129) 01_placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图.mp4
├─(130) 02_TF对Softmax回归训练_评估代码实现.mp4
├─(131) 03_TF的模型持久化_重新加载.mp4
├─(132) 04_模块化.mp4
(42)\\\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:2个
├─(133) 01_深度学习DNN是什么_如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图.mp4
├─(134) 02_TF训练2层DNN来进行手写数字识别.mp4
(43)\\\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\\\资料;目录中文件数:1个
├─(135) TensorFlow热恋.pdf
(44)\\\\12_TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:2个
├─(136) 01_TensorBoard代码.mp4
├─(137) 02_TensorBoard启动以及页面.mp4
(45)\\\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:4个
(46)\\\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:6个
├─(142) 01_卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片.mp4
├─(143) 01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap.mp4
├─(144) 02_三通道卷积_池化层的意思.mp4
├─(145) 03_CNN架构图LeNet5架构.mp4
├─(146) 04_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现.mp4
├─(147) 05_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务.mp4
(47)\\\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】\\\\资料;目录中文件数:1个
(48)\\\\14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:3个
├─(149) 01_解决梯度消失的三个思路.mp4
├─(150) 02_反向传播计算W对应的梯度.mp4
├─(151) 03_AlexNet五层卷积benchmark代码实现.mp4
(49)\\\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\\\代码;目录中文件数:6个
(50)\\\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\\\视频;目录中文件数:4个
├─(158) 01_Keras开篇.mp4
├─(159) 02_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN.mp4
├─(160) 03_Keras调用VGG16来训练.mp4
├─(161) 04_深度学习更种优化算法.mp4
(51)\\\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\\\资料;目录中文件数:1个
├─(162) TensorFlow热恋.pdf
(52)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\资料\\\\test_data_home;目录中文件数:1个
(53)\\\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\\\资料\\\\MNIST_data_bak;目录中文件数:4个
(54)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\资料\\\\test_data_home\\\\mldata;目录中文件数:1个

人工智能 2019-06-17 133人浏览 9人下载

北风网AI人工智能顶级实战工程师......
人工智能,下一场互联网革命!2017年机器学习工程师正在成为IT行业需求缺口最大的岗位,机器学习平均年薪较其他岗位平均年薪高。并且随着从业年限递增,机器学习从业人员平均薪酬涨幅高。机器学习从业人员平均月薪分布,超过70%从业者月薪为20K-50K。
【课程内容】
----------------数学基础----------------
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AI研究尤为重要,例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。
一、数据分析
1)常数e
2)导数xa0
3)梯度xa0
5)gini系数
6)信息熵与组合数
7)梯度下降
8)牛顿法
二、概率论
1)微积分与逼近论
2)极限、微分、积分基本概念xa0
3)利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率
4)概率论基础
5)古典模型
6)常见概率分布
7)大数定理和中心极限定理xa0
8)协方差(矩阵)和相关系数xa0
9)最大似然估计和最大后验估计
三、线性代数及矩阵
1)线性空间及线性变换xa0
2)矩阵的基本概念xa0
3)状态转移矩阵xa0
4)特征向量xa0
5)矩阵的相关乘法
6)矩阵的QR分解xa0
7)对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵xa0
8)矩阵的SVD分解xa0
9)矩阵的求导xa0
10)矩阵映射/投影
四、凸优化
1)凸优化基本概念xa0
2)凸集xa0
3)凸函数
4)凸优化问题标准形式xa0
5)凸优化之Lagerange对偶化xa0
6)凸优化之牛顿法、梯度下降法求解
----------------python基础与高级应用----------------
随着AI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。
一、容器
1)列表:list
2)元组:tuple
3)字典: dict
4)数组: Array
5)切片
6)列表推导式
7)浅拷贝和深拷贝
二、函数
1)lambda表达式
2)递归函数及尾递归优化
3)常用内置函数/高阶函数xa0
4)项目案例:约瑟夫环问题
三、常用库
1)时间库
2)并发库xa0
3)科学计算库
4)Matplotlib可视化绘图库xa0
5)锁和线程
6)多线程编程
四、爬虫
1)正则表达式
2)爬虫
3)案例
4)智联招聘案例
5)QQ音乐案例
----------------机器学习----------------
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”,从而学会如何完成一项任务。
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。
一、机器学习
1)机器学习概述
二、监督学习
1)逻辑回归xa0
2)softmax分类xa0
3)条件随机场xa0
4)支持向量机svm
5)决策树xa0
6)随机森林xa0
8)集成学习
三、非监督学习
1)高斯混合模型xa0
2)聚类xa0
4)密度估计
7)双聚类xa0
8)降维算法
四、数据处理与模型调优
1)特征提取
2)数据预处理
3)数据降维
4)模型参数调优
5)模型持久化
6)模型可视化
7)优化算法:坐标轴下降法和最小角回归法
8)数据挖掘关联规则算法
9)感知器模型
----------------数据挖掘与项目实战----------------
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。
项目一:百度音乐系统文件分类
音乐推荐系统就是利用音乐网站上的音乐信息,向用户提供音乐信息或者建议,帮助用户决定应该听什么歌曲。而个人化推荐则是基于音乐信息及用户的兴趣特征、听歌历史行为,向用户推荐用户可能会感兴趣的音乐或者歌手。推荐算法主要分为以下几种:基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐等;推荐系统常用于各个互联网行业中,比如音乐、电商、旅游、金融等。
项目二:千万级P2P金融系统反欺诈模型训练
目前比较火的互联网金融领域,实质是小额信贷,小额信贷风险管理,本质上是事前对风险的主动把控,尽可能预测和防范可能出现的风险。本项目应用GBDT、Randomforest等机器学习算法做信贷反欺诈模型,通过数据挖掘技术,机器学习模型对用户进行模型化综合度量,确定一个合理的风险范围,使风险和盈利达到一个平衡的状态。
----------------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AI的使用领域,本阶段主要从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机,序列到序列网络、生成对抗网络,孪生网络,小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法以,掌握深度学习前沿技术,并根据不同项目选择不同的技术解决方案。针对公司样本不足,采用小样本技术和深度学习技术结合,是项目落地的解决方案。
1)TensorFlow基本应用xa0
2)BP神经网络
3)深度学习概述
4)卷积神经网络(CNN)xa0
5)图像分类(vgg,resnet)
6)目标检测(rcnn,fast-rcnn,faster-rcnn,ssd)
7)递归神经网络(RNN)
8)lstm,bi-lstm,多层LSTM
9)无监督学习之AutoEncoder自动编码器
12)生成对抗网络
14)finetune及迁移学习
15)孪生网络
16)小样本学习
----------------自然语言处理----------------
自然语言处理(NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它已成为人工智能的核心领域。自然语言处理解决的是“让机器可以理解自然语言”这一到目前为止都还只是人类独有的特权,被誉为人工智能皇冠上的明珠,被广泛应用。本阶段从NLP的字、词和句子全方位多角度的学习NLP,作为NLP的基础核心技术,对NLP为核心的项目,如聊天机器人,合理用药系统,写诗机器人和知识图谱等提供底层技术。通过学习NLP和深度学习技术,掌握NLP具有代表性的前沿技术。
1)词(分词,词性标注)代码实战xa0
2)词(深度学习之词向量,字向量)代码实战xa0
3)词(深度学习之实体识别和关系抽取)代码实战xa0
4)词(关键词提取,无用词过滤)代码实战
5)句(句法分析,语义分析)代码实战
6)句(自然语言理解,一阶逻辑)代码实战
7)句(深度学习之文本相似度)代码实战
----------------图像处理----------------
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。广泛的应用于农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面,是人工智能和深度学习的重要研究方向。深度学习作为当前机器学习领域最热门的技术之一,已经在图像处理领域获得了应用,并且展现出巨大的前景。本阶段学习了数字图像的基本数据结构和处理技术,到前沿的深度学习处理方法。掌握前沿的ResNet,SSD,Faster RCNN等深度学习模型,对图像分类,目标检测和模式识别等图像处理主要领域达到先进水平。实际工作中很多项目都可以转化为本课程的所学的知识去解决,如行人检测,人脸识别和数字识别。
一、图像基础
图像读,写,保存,画图(线,圆,多边形,添加文字)
二、图像操作及算数运算
图像像素读取,算数运算,ROI区域提取
三、图像颜色空间运算
图像颜色空间相互转化
四、图像几何变换
平移,旋转,仿射变换,透视变换等
五、图像形态学
腐蚀,膨胀,开/闭运算等
六、图像轮廓
长宽,面积,周长,外接圆,方向,平均颜色,层次轮廓等
七、图像统计学
图像直方图
八、图像滤波
高斯滤波,均值滤波,双边滤波,拉普拉斯滤波等
----------------企业项目实战----------------
AI大数据互联网电影智能推荐(第一季)
随着科技的发展,现在视频的来源和类型多样性,互联网视频内容充斥着整个网络,如果仅仅是通过翻页的方法来寻找自己想看的视频必然会感到疲劳,现在急需一种能智能推荐的工具,推荐系统通过分析用户对视频的评分分析,对用户的兴趣进行建模,从而预测用户的兴趣并给用户进行推荐。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,而大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,企业面临海量数据的到来,大多选择把数据从本地迁移至云端,云端将成为最大的非结构化数据存储场所。本项目主要以客户咨询为载体,分析客户的群体,分布,旨在挖掘客户的内在需求,帮助企业实现更有价值的营销。
一、教务管理系统业务介绍
1)教务管理系统框架讲解
2)系统业务逻辑介绍
二、大数据需求分析
1)明确数据需求xa0
2)大数据分析过程
3)分析难点和解决方案xa0
4)大数据相关技术选型
三、构建分布式大数据框架
1)Hadoop分布式集群配置xa0
2)ZooKeeper高可用xa0
3)SQOOP数据转移
4)ETL数据清洗xa0
5)HIVE数据分析xa0
6)HBase数据存储
四、基于教务管理系统大数据分析
1)业务数据分析指标设定
2)操作MapReduce分而治之
3)使用Hive进行数据整合抽离
4)使用HBase存储非结构话数据
五、大数据可视化
1)可视化技术选型
2)Echarts代码展示炫酷视图
3)使用Tableau进行数据可视化展示
AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
本项目结合目前流行的大数据框架,在原有成熟业务的前提下,进行大数据分析处理,真实还原企业应用,让学员身临其境的感受企业大数据开发的整个流程。
项目的业务系统底层主要采用JAVA架构,大数据分析主要采用Hadoop框架,其中包括Kettle实现ETL、SQOOP、Hive、Kibana、HBASE、Spark以及人工智能算法等框架技术;采用真实大数据集群环境的搭建,让学员切身感受企业项目的从0到1的过程。
一、系统业务介绍
1)底层业务实现框架讲解
2)功能模块讲解
二、系统架构设计
1)总体架构分析xa0
2)数据流向
3)各技术选型承载作用xa0
4)部署方案
三、详尽实现
1)原始数据处理xa0
2)ETL数据导入
3)MR数据计算xa0
4)Hive数据分析
四、数据可视化
1)采用Highcharts插件展示客户偏好曲线图
2)使用Tableau进行数据分析可视化展示
五、项目优化
1)ZooKeeper实现HA
2)集群监控的整体联调

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