保姆级Ai就业实战！BERT家族+FAKE+Ai框架+知识图谱+文本增强+图像识别+目标检测+资料

摘要： 保姆级Ai就业实战！BERT家族+FAKE+Ai框架+知识图谱+文本增强+图像识别+目标检测+资料===============课程介绍===============真正的保姆级A...

　　保姆级Ai就业实战！BERT家族+FAKE+Ai框架+知识图谱+文本增强+图像识别+目标检测+资料

　　===============课程介绍===============

　　真正的保姆级Ai领域的就业课程，课程着重把经理放在的就业方面，所以在课程的安排上也非常的贴近真实的企业生产环境，将很多新技术融合其中，帮助同学们快速提升技能。

　　===============课程目录===============

　　课程章节目录

　　最新保姆级计算机视觉学习路线

　　【实战】主流深度学习框架

　　【实战】入门图像识别

　　【实战】最火的行人目标检测

　　【必备】AI电子书籍

　　【讲座 】 最落地的图像识别实践案例

　　【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）

　　【讲座】NLP少样本困境破局之道--文本增强

　　【讲座】从0到1带你构建知识图谱

　　【讲座】彻底搞懂 Google bert 模型

　　【讲座】无中生有，fake图像！

　　课程详细目录

　　(1)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线

　　(2)\【实战】主流深度学习框架

　　(3)\【实战】入门图像识别

　　(4)\【实战】最火的行人目标检测

　　├─(3) yolo3-tensorflow-master.rar

　　├─(4) 公开课-yolo.pdf

　　├─(5) 最火的车辆行人检测.mp4

　　(5)\【必备】AI电子书籍；目录中文件数:27个

　　├─(6) 人工智能发展报告.pdf

　　├─(7) LDA漫游指南.pdf

　　├─(8) Learning From Data_低配版.pdf

　　├─(9) OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.pdf

　　├─(10) python视觉实战项目52讲.pdf

　　├─(11) Pytorch常用函数手册.pdf

　　├─(12) 《统计学习方法》第2版课件.zip

　　├─(13) 动手学深度学习.pdf

　　├─(14) 南瓜书.pdf

　　├─(15) 吴恩达资料.txt

　　├─(16) 推荐系统实践.pdf

　　├─(17) 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

　　├─(18) 数学之美第2版.zip

　　├─(19) 机器人建模和控制.pdf

　　├─(20) 机器学习[西瓜书].zip

　　├─(21) 机器学习实战.pdf

　　├─(22) 深度学习(花书).pdf

　　├─(23) 百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf

　　├─(24) 科来网络通讯协议图.pdf

　　├─(25) 程序员的数学1.pdf

　　├─(26) 程序员的数学2-概率统计 ,平冈和幸，（日）堀玄著 ,P406.pdf

　　├─(27) 程序员的数学3-线性代数.pdf

　　├─(28) 算法新解-刘新宇.pdf

　　├─(29) 统计学习方法.zip

　　├─(30) 统计学习方法（李航）.pdf

　　├─(31) 西瓜书.pdf

　　├─(32) 项亮-推荐系统实践.pdf

　　(6)\【讲座 】 最落地的图像识别实践案例

　　├─(33) 公开课-卷积神经网络.pdf

　　├─(34) 最落地的图像识别案例.mp4

　　(7)\【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）

　　├─(35) BERT大家族讲解讲座回放.mp4

　　(8)\【讲座】NLP少样本困境破局之道--文本增强

　　├─(36) 文本增强.mp4

　　(9)\【讲座】从0到1带你构建知识图谱；目录中文件数:3个

　　├─(37) kgqa_base_on_sentence_match.rar

　　├─(38) 从0到1带你构建知识图谱.mp4

　　├─(39) 知识图谱公开课.pptx

　　(10)\【讲座】彻底搞懂 Google bert 模型；目录中文件数:7个

　　├─(40) attention is all you need.pdf

　　├─(41) BERT.pdf

　　├─(42) bert介绍.pptx

　　├─(43) diy_bert.py

　　├─(44) R-bert关系抽取.pdf

　　├─(45) sentence bert.pdf

　　├─(46) 彻底搞懂 Google bert 模型.mp4

　　(11)\【讲座】无中生有，fake图像！；目录中文件数:0个

　　(12)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【1】初入人工智能

　　(13)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【2】数学基础&数字图像

　　(14)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【3】数字图像&特征提取

　　(15)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【4】边缘检测&相机模型

　　(16)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【5】立体视觉&图像聚类

　　(17)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【6】图像滤波&SIFT

　　(18)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【7】OpenCV&深度学习

　　(19)\【实战】主流深度学习框架\【PPT】随堂课程

　　├─(47) 从零开始训练网络.pptx

　　├─(48) 卷积神经网络.pptx

　　├─(49) 深度学习开源框架.pptx

　　(20)\【实战】主流深度学习框架\【代码】配套案例；目录中文件数:2个

　　├─(50) 代码(解压密码：badouai)深度学习.zip

　　├─(51) 代码(解压密码：badouai)（卷积神经网络）.zip

　　(21)\【实战】主流深度学习框架\【视频】深度学习框架；目录中文件数:10个

　　├─(52) 从零开始训练网络01.mp4

　　├─(53) 从零开始训练网络02.mp4

　　├─(54) 从零开始训练网络03.mp4

　　├─(55) 从零开始训练网络04.mp4

　　├─(56) 卷积神经网络04.mp4

　　├─(57) 推理和训练.mp4

　　├─(58) 深度学习开源框架.mp4

　　├─(59) 深度学习开源框架01.mp4

　　├─(60) 深度学习开源框架02.mp4

　　├─(61) 深度学习开源框架03.mp4

　　(22)\【实战】入门图像识别\【PPT】随堂课程；目录中文件数:2个

　　目录太长没有全部列出

　　├─(154) 【02】计算机视觉简介.pdf

　　(33)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【1】初入人工智能\视频；目录中文件数:4个

　　├─(155) 【1.1】开学典礼.mp4

　　├─(156) 【1.2】初入人工智能.mp4

　　├─(157) 【1.3】机器学习&深度学习.mp4

　　├─(158) 【1.4】计算机视觉.mp4

　　(34)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【2】数学基础&数字图像\PPT

　　├─(159) 【03】机器学习涉及的数学基础.pdf

　　├─(160) 【04】数字图像.pdf

　　(35)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【2】数学基础&数字图像\代码

　　├─(161) bilinear interpolation.py

　　├─(162) lenna.png

　　├─(163) nearest interp.py

　　├─(164) test_image_gray.py

　　(36)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【2】数学基础&数字图像\视频

　　├─(165) 【2.1】数学基础1.mp4

　　├─(166) 【2.2】数学基础2.mp4

　　├─(167) 【2.3】数字图像.mp4

　　├─(168) 【2.4】插值算法.mp4

　　(37)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【3】数字图像&特征提取\PPT

　　├─(169) 【05】特征选择与特征提取.pdf

　　(38)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【3】数字图像&特征提取\代码

　　├─(170) Histogram Equalization.py

　　├─(171) histogram.py

　　├─(172) PCA.py

　　├─(173) PCA_numpy.py

　　├─(174) PCA_numpy_detail.py

　　├─(175) PCA_sklearn.py

　　(39)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【3】数字图像&特征提取\视频

　　├─(176) 【3.1】直方图均衡化.mp4

　　├─(177) 【3.2】卷积&滤波.mp4

　　├─(178) 【3.3】特征选择.mp4

　　├─(179) 【3.4】PCA.mp4

　　(40)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【4】边缘检测&相机模型\PPT

　　├─(180) 【06】边缘提取.pdf

　　├─(181) 【07】相机模型.pdf

　　(41)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【4】边缘检测&相机模型\代码

　　├─(182) canny.py

　　├─(183) canny_detail.py

　　├─(184) canny_track.py

　　├─(185) photo1.jpg

　　├─(186) sobel_laplace_canny.py

　　├─(187) warpMatrix.py

　　├─(188) 透视变换.py

　　(42)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【4】边缘检测&相机模型\视频

　　├─(189) 【4.1】边缘检测.mp4

　　├─(190) 【4.2】canny.mp4

　　├─(191) 【4.3】相机模型.mp4

　　├─(192) 【4.4】透视变换.mp4

　　(43)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【5】立体视觉&图像聚类\PPT

　　├─(193) 【08】立体视觉.pdf

　　├─(194) 【09】点云模型.pdf

　　├─(195) 【10】图像聚类算法.pdf

　　(44)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【5】立体视觉&图像聚类\代码

　　├─(196) K-Means.py

　　├─(197) K-Means_athlete.py

　　├─(198) K-Means_RGB.py

　　├─(199) 密度聚类.py

　　├─(200) 层次聚类.py

　　(45)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【5】立体视觉&图像聚类\视频

　　├─(201) 【5.1】立体视觉-双目系统.mp4

　　├─(202) 【5.2】点云模型.mp4

　　├─(203) 【5.3】Kmeans.mp4

　　├─(204) 【5.4】层次聚类&密度聚类.mp4

　　(46)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【6】图像滤波&SIFT\PPT

　　├─(205) 【11】图像滤波器.pdf

　　├─(206) 【12】尺度不变特征变换-SIFT.pdf

　　(47)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【6】图像滤波&SIFT\代码

　　├─(207) iphone1.png

　　├─(208) iphone2.png

　　├─(209) SIFT_关键点.py

　　├─(210) SIFT_特征匹配.py

　　├─(211) 噪声.py

　　├─(212) 椒盐噪声.py

　　├─(213) 高斯噪声.py

　　(48)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【6】图像滤波&SIFT\视频

　　├─(214) 【6.1】图像噪声.mp4

　　├─(215) 【6.2】图像增强.mp4

　　├─(216) 【6.3】SIFT1.mp4

　　├─(217) 【6.4】SIFT2.mp4

　　(49)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【7】OpenCV&深度学习\PPT

　　├─(218) 【13】OpenCV算法解析.pdf

　　├─(219) 【14】深度学习与神经网络.pdf

　　(50)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【7】OpenCV&深度学习\代码

　　├─(220) Hash.py

　　├─(221) lenna.png

　　├─(222) lenna_noise.png

　　├─(223) ransac.py

　　(51)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【7】OpenCV&深度学习\视频

　　├─(224) 【7.1】OpenCV&最小二乘法.mp4

　　├─(225) 【7.2】Ransac.mp4

　　├─(226) 【7.3】哈希算法.mp4

　　├─(227) 【7.4】神经网络.mp4

　　(52)\【实战】入门图像识别\【PPT】随堂课程\图像识别-01 PPT 01-2

　　├─(228) 【19】图像识别.pptx

　　(53)\【实战】入门图像识别\【PPT】随堂课程\图像识别0203-PPT0203-2

　　├─(229) 【19】图像识别.pdf

　　├─(230) 【20】物体检测.pdf

　　(54)\【实战】入门图像识别\【代码】配套案例\图像识别-01代码01-1

　　├─(231) AlexNet-Keras-master.rar

　　├─(232) train.zip