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
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│├─【2】数学基础&数字图像
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│├─【3】数字图像&特征提取
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│├─【4】边缘检测&相机模型
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│├─【5】立体视觉&图像聚类
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│├─【6】图像滤波&SIFT
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│└─【7】OpenCV&深度学习
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├─【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）堀玄著 ,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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