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AI必读经典书籍计算机视觉实战项目超详细人工智能学习大纲机器学习基础算法教程深度学习神经网络基础教程人工智能论文合集

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AI精选付费资料包 9.41GB

AI精选付费资料包【37.4GB】9.41GB

五：深度学习神经网络基础教程1.03GB

CNN卷积神经网络基础457.26MB

1-卷积运算详解-1.mp430.81MB

10-CIFAR100与VGG13实战-1.mp413.99MB

11-CIFAR100与VGG13实战-2.mp413.69MB

13-CIFAR100与VGG13实战-4.mp410.4MB

12-CIFAR100与VGG13实战-3.mp414.83MB

15-经典卷积神经网络详解-2.mp413.17MB

14-经典卷积神经网络详解-1.mp416.68MB

18-ResNet, DenseNet详解.mp418.06MB

17-BatchNorm-2.mp430.27MB

19-ResNet, DenseNet详解.mp418.99MB

2-卷积运算详解-2.mp427.98MB

21-ResNet实战-2.mp414.52MB

20-ResNet实战-1.mp414.3MB

23-ResNet实战-4.mp417.54MB

22-ResNet实战-3.mp415.11MB

3-卷积运算详解-3.mp428.37MB

4-卷积运算详解-4.mp421.91MB

5-卷积神经网络图解-1.mp436.88MB

6-卷积神经网络图解-2.mp430.4MB

8-卷积神经网络图解-4.mp426.54MB

7-卷积神经网络图解-3.mp425.8MB

9-池化与采样操作讲解.mp417.02MB

GAN对抗生成网络基础319.59MB

1 数据的分布.flv17.67MB

10 GAN实战-2.flv33.53MB

11 WGAN实战-1.flv19.71MB

2 画家的成长历程.flv29.46MB

12 WGAN实战-2.flv35.24MB

4 纳什均衡-1.flv19.17MB

3 生成对抗网络.flv25.78MB

6 GAN训练难题.flv37.04MB

5 纳什均衡-2.flv35.39MB

7 EM距离.flv19.16MB

8 WGAN-GP原理.flv30.63MB

9 GAN实战-1.flv16.82MB

RNN循环神经网络基础200.28MB

1. 课时1 时间序列介绍.mp421.59MB

11. 课时11 项目实战-情感分类问题.mp433.45MB

10. 课时10 RNN训练难题—梯度弥散与梯度爆炸.mp423.86MB

2. 课时2 循环神经网络基本原理-1.mp413.68MB

3. 课时3 循环神经网络基本原理-2.mp416.3MB

5. 课时5 循环神经网络中Layer的使用-2.mp414.44MB

4. 课时4 循环神经网络中Layer使用-1.mp416.04MB

7. 课时7 LSTM基本原理-1.mp412.95MB

6. 课时6 项目实战-时间序列预测问题.mp419.59MB

8. 课时8 LSTM基本原理-2.mp416.19MB

9. 课时9 LSTM中Layer的使用.mp412.17MB

神经网络模型基础课件资料80.87MB

CNN+RNN+GAN72B

课程安装软件-Ubuntu 18.040B

课程安装软件-Win100B

源代码和PPT在Github下载.txt72B

Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials.zip80.87MB

六：计算机视觉实战项目7.86GB

01.OpenCV图像处理实战视频课程0B

项目实战一：信用卡数字识别0B

2-环境配置与预处理0B

1-总体流程与方法讲解0B

3-模板处理方法0B

4-输入数据处理方法0B

5-模板匹配得出识别结果0B

项目实战三：全景图像拼接0B

1-特征匹配方法0B

2-RANSAC算法0B

2-图像拼接方法0B

4-流程解读0B

项目实战二：文档扫描OCR识别0B

1-整体流程演示0B

3-原始与变换坐标计算0B

2-文档轮廓提取0B

4-透视变换结果0B

5-tesseract-ocr安装配置0B

6-文档扫描识别效果0B

项目实战五：答题卡识别判卷0B

1-整体流程与效果概述0B

2-预处理操作0B

3-填涂轮廓检测0B

4-选项判断识别0B

项目实战四：停车场车位识别0B

1-任务整体流程0B

2-所需数据介绍0B

3-图像数据预处理0B

4-车位直线检测0B

5-按列划分区域0B

6-车位区域划分0B

7-识别模型构建0B

8-基于视频的车位检测0B

02.YOLOV5目标检测视频课程167.51MB

1.任务需求与项目概述.mp412.45MB

2-数据与标签配置方法.mp428.38MB

3-标签转格式脚本制作.mp423.84MB

4-各版本模型介绍.mp424.31MB

5-项目参数配置.mp418.87MB

6-缺陷检测模型培训.mp427.21MB

7-输出结果与项目总结.mp432.44MB

03.MASK-RCNN目标检测实战视频课程0B

第一章：物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置0B

1-Mask-Rcnn开源项目简介0B

0-课程简介0B

2-开源项目数据集0B

3-参数配置0B

第五章：必备基础-迁移学习与Resnet网络架构0B

第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务0B

1-Labelme工具安装0B

2-使用labelme进行数据与标签标注0B

3-完成训练数据准备工作0B

4-maskrcnn源码修改方法0B

5-基于标注数据训练所需任务0B

6-测试与展示模块0B

第二章：MaskRcnn网络框架源码详解0B

1-FPN层特征提取原理解读0B

10-RoiPooling层的作用与目的0B

11-RorAlign操作的效果0B

12-整体框架回顾0B

2-FPN网络架构实现解读0B

3-生成框比例设置0B

4-基于不同尺度特征图生成所有框0B

5-RPN层的作用与实现解读0B

6-候选框过滤方法0B

7-Proposal层实现方法0B

8-DetectionTarget层的作用0B

9-正负样本选择与标签定义0B

第六章：必备基础-物体检测FasterRcnn系列0B

1-三代算法-1-物体检测概述0B

2-三代算法-2-深度学习经典检测方法0B

3-三代算法-3-faster-rcnn概述0B

4-论文解读-1-论文整体概述0B

5-论文解读-2-RPN网络结构0B

6-论文解读-3-损失函数定义0B

7-论文解读-4-网络细节0B

第四章：练手小项目-人体姿态识别demo0B

1-COCO数据集与人体姿态识别简介0B

2-网络架构概述0B

3-流程与结果演示0B

04.Unet图像分割实战视频课程1.35GB

1.mp4258.34MB

3.mp4404.95MB

2.mp4199.67MB

5.mp4321.92MB

4.mp4199.03MB

05.OpenCV图像处理课程资料540.16MB

第11-12章notebook课件.zip52.05MB

第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip548.1KB

第2-7章notebook课件.zip7.28MB

第二十章：人脸关键点定位.zip69.75MB

第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip74.15MB

第八章notebook课件.zip1.29MB

第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip829.49KB

第十九章：项目实战-目标追踪.zip125.33MB

第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip3.07MB

第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip111.34MB

第十八章：Opencv的DNN模块.zip49.62MB

第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip44.94MB

06.YOLOV5目标检测课程资料490.77MB

PyTorch-YOLOv3.zip462.21MB

NEU-DET.zip26.68MB

YOLO.pdf1.88MB

07.MASK-RCNN课程资料4.94GB

第六章：物体检测-faster-rcnn2.76GB

Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf6.49MB

FasterRcnn.zip2.74GB

faster-rcnn.pptx3.23MB

iccv15_tutorial_training_rbg.pdf17.36MB

第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip439.38MB

第二章：MaskRcnn网络框架源码详解.zip1.14GB

第五章：迁移学习.zip91.92MB

第四章：练手小项目-人体姿态识别demo.zip530.27MB

08.Unet图像分割课程资料410.67MB

unet++.zip409.6MB

深度学习分割任务.pdf1.07MB

四：机器学习基础算法教程529.76MB

01.机器学习经典算法精讲视频课程529.76MB

第一章：线性回归原理推导237.81MB

0-课程简介.mp434.95MB

1-回归问题概述.mp419.65MB

2-误差项定义.mp426.5MB

3-独立同分布的意义.mp424.48MB

4-似然函数的作用.mp429.04MB

5-参数求解.mp430.74MB

6-梯度下降通俗解释.mp420.79MB

7参数更新方法.mp424.87MB

8-优化参数设置.mp426.8MB

第七章：逻辑回归实验分析291.95MB

1-逻辑回归实验概述.mp452.15MB

3-可视化展示.mp433.21MB

2-概率结果随特征数值的变化.mp446.69MB

4-坐标棋盘制作.mp438.18MB

5-分类决策边界展示分析.mp461.13MB

6-多分类-softmax.mp460.57MB

第三章：模型评估方法0B

分类模型评估0B

第九章：Kmeans代码实现0B

第三章：聚类-Kmeans0B

第二章：线性回归代码实现0B

第一章：线性回归0B

第五章：逻辑回归原理推导0B

第八章：聚类算法-Kmeans&Dbscan原理0B

第六章：逻辑回归代码实现0B

第十一章：决策树原理0B

第十三章：决策树实验分析0B

第十二章：决策树代码实现0B

第十章：聚类算法实验分析0B

第四章：线性回归实验分析0B

课程简介0B

02.机器学习算法课件资料0B

一：人工智能论文合集0B

三：超详细人工智能学习大纲0B

二：AI必读经典书籍0B

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