黑马程序员·2022年人工智能AI进阶年度大课资源简介：

人工智能是当前乃至未来时代热门的技术之一，已在全球范围内掀起了研究与学习热潮。人工智能连续四年成为大学最热门专业！！！

课程知识体系完备，从简明的python语言开始，到机器学习，再到AI的两大应用方向：计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP），几乎包含了当下AI就业市场的全部需求。

同时，课程学习曲线设计平滑，根据学习者对知识的消化吸收情况，循序渐进增强自身的AI技能。 能够熟练掌握Python开发的通用技术和框架，具备人工智能领域内机器学习，深度学习，计算机视觉和自然语言处理业务分析及开发的能力，同时培养学生使用AI算法构建业务流的能力和针对特定算法进行实用化、拓展化的再创新能力，从而足以胜任算法工程师等相关AI职位。百万年薪不是梦！！！

黑马程序员·2022年人工智能AI进阶年度大课目录

以下是来自百度网盘中的资源截屏，资源是真实存在的，如果购买的资源失效请联系客服获取

├──【 主学习路线】01、阶段一 人工智能Python基础

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├──1–第一章 计算机组成原理

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└──1–计算机原理

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├──10–第十章 公共方法

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├──1–公共方法

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└──2–推导式

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├──11–第十一章 函数

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├──1–函数介绍

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├──10–函数参数二

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├──11–拆包, 交换变量

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├──12–引用

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├──2–函数参数一

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├──3–函数返回值一

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├──4–函数文档说明

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├──5–函数嵌套

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├──6–局部变量

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├──7–全局变量

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├──8–函数执行流程

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└──9–函数返回值二

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├──12–第十二章 函数强化

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├──1–函数应用学员管理系统

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├──2–课后练习(学员管理系统)

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├──3–递归函数

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├──4–匿名函数

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└──5–高阶函数

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├──13–第十三章 文件操作

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├──1–文件操作介绍

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├──2–文件读写操作

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├──3–案例文件备份

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└──4–文件及文件夹的相关操作

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├──14–第十四章 面向对象

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├──1–面向对象介绍

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├──10–私有属性和方法

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├──11–多态

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├──12–类属性及相关方法

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├──2–类和对象

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├──3–对象属性操作

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├──4–魔法方法

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├──5–案例烤地瓜

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├──6–案例 搬家具

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├──7–继承

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├──8–子类重写父类属性和方法

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└──9–super方法使用

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├──15–第十五章 异常

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├──1–异常介绍

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├──2–捕获异常

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├──3–异常传递

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└──4–自定义异常

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├──16–第十六章 模块

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├──1–模块介绍

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├──2–模块制作

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└──3–python中的包

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├──17–第十七章 学生管理系统(面向对象版)

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└──1–学生管理系统(面向对象)

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├──2–第二章 python基础语法

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├──1–课程介绍

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├──2–注释

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├──3–变量

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├──4–bug认识

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├──5–数据类型

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├──6–输出

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├──7–输入

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├──8–数据类型转换

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└──9–运算符

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├──3–第三章 判断语句

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├──1–判断语句介绍

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├──2–if基本格式

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├──3–if…elif…else格式

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├──4–if嵌套

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└──5–案例猜拳游戏

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├──4–第四章 循环语句

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├──1–循环语句介绍

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├──2–while循环

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├──3–循环应用

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├──4–break和continue

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├──5–while循环嵌套及应用

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├──6–for循环

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└──7–循环else应用

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├──5–第五章 字符串

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├──1–字符串介绍

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├──2–输入输出

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├──3–切片

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└──4–字符串操作方法

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├──6–第六章 列表

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├──1–列表相关操作

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├──2–列表循环遍历

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└──3–列表嵌套

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├──7–第七章 元组

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└──1–元组相关操作

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├──8–第八章 字典

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├──1–字典介绍

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├──2–字典的常见操作

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└──3–字典遍历

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└──9–第九章 集合

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└──1–集合的相关操作

├──【 主学习路线】02、阶段二 人工智能Python高级

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├──1–第一章 Linux基础命令

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├──1–linux简介

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└──2–linux相关命令

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├──10–第十章 MySqL数据库高级使用

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├──1–条件查询

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├──2–实战操作

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├──3–外键使用

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├──4–视图

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├──5–事务

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├──6–索引

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├──7–设计范式

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└──8–PyMySQL的使用

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├──2–第二章 Linux高级命令

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├──1–linux高级操作

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├──2–远程控制

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└──3–vim介绍

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├──3–第三章 多任务编程

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├──1–多任务介绍

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├──2–多进程介绍

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├──3–多线程介绍

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├──4–锁的介绍

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└──5–进程和线程的对比

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├──4–第四章 网络编程

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├──1–ip和端口介绍

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├──2–TCP介绍

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├──3–TCP开发流程

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└──4–多任务案例

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├──5–第五章 HTTP协议和静态服务器

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├──1–HTTP协议

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└──2–静态web服务器搭建

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├──6–第六章 闭包,装饰器及python高级语法

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├──1–闭包

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├──2–装饰器

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├──3–property语法

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├──4–with语法

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└──5–python高级语法

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├──7–第七章 正则表达式

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└──1–正则表达式

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├──8–第八章 数据结构与算法

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├──1–算法概念

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├──10–选择排序

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├──11–插入排序

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├──12–快速排序

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├──13–二分查找

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├──14–二叉树

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├──15–二叉树的遍历

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├──2–时间复杂度

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├──3–空间复杂度

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├──4–数据结构

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├──5–顺序表

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├──6–链表

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├──7–栈

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├──8–队列

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└──9–冒泡排序

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└──9–第九章 MySql数据库基本使用

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├──1–数据库介绍

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├──2–数据表的基本操作

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├──3–where条件查询

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└──4–排序

├──【 主学习路线】03、阶段三 人工智能机器学习

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├──1–第一章 机器学习概述V2.1

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└──1–机器学习介绍

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├──10–第十章 决策树V2.1

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├──1–信息增益

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├──2–特征提取

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├──3–案例泰坦生存预测

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└──4–回归决策树

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├──11–第十一章 集成学习V2.1

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├──1–集成介绍

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├──2–随机森林案例

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└──3–集成学习

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├──12–第十二章 聚类算法V2.1

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└──1–聚类算法

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├──13–第十三章 朴素贝叶斯V2.1

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└──1–朴素贝叶斯

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├──14–第十四章 SVM算法V2.1

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└──1–SVM算法

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├──15–第十五章 EM算法V2.1

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└──1–EM算法

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├──16–第十六章 HMM算法V2.1

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└──1–HMM算法

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├──17–第十七章 集成学习进阶V2.1

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├──1–XGBoost算法

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├──2–otto案例

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├──3–lightGBM算法

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└──4–绝地求生案例

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├──2–第二章 环境安装和使用V2.1

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└──1–环境安装及使用

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├──3–第三章 matplotlibV2.1

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└──1–matplotlib使用

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├──4–第四章 numpyV2.1

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└──1–numpy使用

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├──5–第五章 pandasV2.1

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├──1–pandas数据结构

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├──2–pandas基础使用

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├──3–pandas高级使用

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└──4–电影案例分析

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├──6–第六章 seabornV2.1

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├──1–绘制统计图

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├──2–分类数据绘图

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├──3–NBA案例

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└──4–北京租房数据统计分析

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├──7–第七章 K近邻算法V2.1

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├──1–k近邻算法介绍

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├──2–kd树

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├──3–数据集处理

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├──4–特征工程

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├──5–KNN总结

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├──6–交叉验证, 网格搜索

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└──7–案例 Facebook位置预测

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├──8–第八章 线性回归V2.1

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├──1–回归介绍

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├──2–损失优化

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└──3–回归相关知识

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└──9–第九章 逻辑回归V2.1

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├──1–逻辑回归

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├──解压密码：666java.com

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├──高薪学习it网.url

0.05kb

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├──海量优质it资源.url

0.05kb

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├──看看我.zip

14.66M

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├──课程总结.mp4

14.73M

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├──面试合集.txt

0.18kb

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├──软件下载.txt

0.15kb

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├──下载必看.txt

0.16kb

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└──资料2.zip

14.66M

├──【 主学习路线】04、阶段四 计算机视觉与图像处理

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├──1–第一章 课程简介_v2.0

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├──1–深度学习

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└──2–计算机视觉（CV）

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├──10–第十章 图像特征提取与描述_v2.0

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├──1–角点特征

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├──2–Harris和Shi-Tomas算法

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├──3–SIFT

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├──4–Fast和ORB算法

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└──5–LBP和HOG特征算子

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├──11–第十一章 视频操作_v2.0

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├──1–视频读写

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└──2–视频追踪

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├──12–第十二章 案例人脸案例_v2.0

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└──1–案例人脸案例

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├──2–第二章 tensorflow入门_v2.0

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├──1–tensorflow和keras简介

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└──2–快速入门模型

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├──3–第三章 深度神经网络_v2.0

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├──1–神经网络简介

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├──2–常见的损失函数

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├──3–深度学习的优化方法

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├──4–深度学习的正则化

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├──5–神经网络案例

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└──6–卷积神经网络CNN

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├──4–第四章 图像分类_v2.0

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├──1–图像分类简介

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├──2–AlexNet

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├──3–VGG

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├──4–GoogleNet

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├──5–ResNet

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├──6–图像增强方法

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└──7–模型微调

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├──5–第五章 目标检测_v2.0

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├──1–目标检测概述

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├──2–R-CNN网络基础

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├──3–Faster-RCNN原理与实现

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├──4–yolo系列算法

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├──5–yoloV3案例

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└──6–SSD模型介绍

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├──6–第六章 图像分割_v2.0

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├──1–目标分割介绍

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├──2–语义分割：FCN与Unet

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├──3–Unet-案例

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└──4–实例分割：MaskRCNN

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├──7–第七章 OpenCV简介_v2.0

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├──1–图像处理简介

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├──2–OpenCV简介及安装方法

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└──3–OpenCV的模块

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├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0

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├──1–图像的基础操作

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└──2–算数操作

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└──9–第九章 OpenCV图像处理_v2.0

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├──1–几何变换

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├──2–形态学操作

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├──3–图像平滑

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├──4–直方图

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├──5–边缘检测

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├──6–模版匹配和霍夫变换

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└──7–轮廓检测

├──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理

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└──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理.zip

20.86G

├──【 主学习路线】06、阶段六 人工智能项目实战

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├──1–第一章 智慧交通.zip

6.64G

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├──2–第二章 在线医生.zip

7.74G

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├──3–第三章 智能文本分类系统.zip

2.69G

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└──4–第四章 实时人脸识别检测项目.zip

6.07G

├──【 主学习路线】07、阶段七 人工智能面试强化（赠送）

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├──1–第一章 自动编码器

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├──1–自动编码器历史与应用介绍

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├──2–构建自动编码器

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├──3–自动编码器改进技巧

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└──4–变分自动编码器

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├──10–第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波

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└──1–贝叶斯方法实现及粒子滤波

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├──11–第十一章 深度强化学习

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├──1–强化学习

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├──2–Q-learning算法

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└──3–Deep Q-Network

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├──2–第二章 图像分割应用

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└──1–图像分割应用介绍

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├──3–第三章 生成对抗学习

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└──1–生成对抗学习

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├──4–第四章 算法进阶迁移学习

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└──1–迁移学习介绍

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├──5–第五章 模型可解释

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└──1–模型可解释

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├──6–第六章 模型压缩

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└──1–模型压缩

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├──7–第七章 终生学习

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└──1–终生学习

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├──8–第八章 算法进阶进化学习

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└──1–进化学习

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└──9–第九章 贝叶斯方法

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└──1–贝叶斯方法

├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧

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└──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.zip

1.94G

├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付

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└──第一章 1-人脸支付

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├──0-1 项目背景介绍

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├──0-2 人脸检测子任务

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├──0-3 人脸姿态估计

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├──0-4 人脸多任务

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├──0-5 人脸识别

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└──0-6 项目集成

├──【课外拓展】03、阶段三 赠送-文本摘要项目

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└──第一章 1-文本摘要项目

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├──0-1 文本摘要项项目背景介绍

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├──0-10 模型的预测

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├──0-11 词向量的单独训练

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├──0-12 模型的优化

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├──0-13 PGN架构

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├──0-14 数据预处理

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├──0-15 PGN数据特殊性分析

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├──0-16 迭代器和类的实现

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├──0-17 PGN模型的搭建

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├──0-18 PGN模型训练

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├──0-19 PGN模型预测

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├──0-2 项目中的数据集初探

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├──0-20 评估方法介绍

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├──0-21 BLEU算法理论

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├──0-22 ROUGE算法理论

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├──0-23 ROUGE算法实现

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├──0-24 coverage机制原理

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├──0-25 coverage模型类实现

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├──0-26 coverage训练和预测

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├──0-27 Beam-search原理介绍

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├──0-28 Beam-search模型类实现

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├──0-29 TF-IDF算法原理和实现

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├──0-3 TextRank算法理论基础

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├──0-30 单词替换法的类实现

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├──0-31 单词替换法的训练和评估

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├──0-32 回译数据法实现和评估

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├──0-33 半监督学习法原理和实现

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├──0-34 训练策略原理和实现

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├──0-35 模型转移实现

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├──0-36 GPU优化原理和实现

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├──0-37 CPU优化原理和实现

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├──0-38 Flask实现模型部署

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├──0-4 TextRank算法实现模型

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├──0-5 seq2seq架构

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├──0-6 seq3seq架构

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├──0-7 工具函数的实现

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├──0-8 模型类的搭建

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└──0-9 模型的训练

├──【课外拓展】04、阶段四 入学第一课

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└──无课程相关内容

├──【课外拓展】05、阶段五 阶段一 python基础（更新）

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├──第二章 2-python面向对象

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├──0-1 类定义及类属性使用

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├──0-2 魔法方法

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├──0-3 案例-面向对象

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├──0-4 面向对象封装与继承

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├──0-5 面向对象多态

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└──0-6 类属性方法

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└──第一章 1-python基础编程

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├──0-1 python开发环境搭建

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├──0-10 循环else

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├──0-11 字符串定义切片

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├──0-12 字符串查找，替换，合并

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├──0-13 列表定义及使用

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├──0-14 元祖定义及使用

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├──0-15 字典定义及使用

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├──0-16 案例-学生管理系统（一）

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├──0-17 集合定义及使用

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├──0-18 公共方法与推导式

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├──0-19 函数基本使用

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├──0-2 Python注释与变量

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├──0-20 函数基本使用替代视频（04,05,06）

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├──0-21 函数作用域

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├──0-22 不定长参数与组包拆包

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├──0-23 案例-学生管理系统（二）

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├──0-24 基础加强练习

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├──0-25 可变类型及非可变类型

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├──0-26 递推

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├──0-27 递归

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├──0-28 lambda表达式

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├──0-29 文件基本操作

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├──0-3 Python数据类型

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├──0-30 文件操作案例

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├──0-31 案例-学生管理系统（三）

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├──0-32 python异常处理

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├──0-33 python模块与包

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├──0-34 案例-飞机大战

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├──0-4 Python格式化输出

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├──0-5 Python运算符

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├──0-6 Python分支语句

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├──0-7 while循环

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├──0-8 while循环案例

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└──0-9 for循环及案例

├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级（更新）

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├──第二章 2-SQL基础

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├──0-1 数据库基础

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├──0-2 SQL语言基础

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├──0-3 SQL约束

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├──0-4 SQL聚合

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├──0-5 SQL多表查询

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└──0-6 SQL高阶特性

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├──第三章 3-Python编程进阶

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├──0-1 函数的闭包

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├──0-10 进程

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├──0-11 线程

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├──0-12 进程线程对比

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├──0-13 With上下文管理器

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├──0-14 Python生成器

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├──0-15 Python中深浅拷贝

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├──0-16 Python中正则表达式

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├──0-17 正则表达式扩展

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├──0-18 FastAPI搭建Web服务器

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├──0-19 Python爬虫

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├──0-2 装饰器

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├──0-3 PyMySQL

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├──0-4 HTML基础

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├──0-5 CSS基础

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├──0-6 Socket网络编程

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├──0-7 TCP服务器开发

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├──0-8 静态Weeb服务器

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└──0-9 FastAPI

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└──第一章 1-Linux基础

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├──0-1 Linux基础

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├──0-2 Linux终端基本使用

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├──0-3 Linux常用命令(1)

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└──0-4 Linux常用命令(2)

├──【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习（更新）

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├──第二章 2-机器学习算法进阶

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├──0-1 决策树算法

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├──0-2 朴素贝叶斯算法

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├──0-3 SVM算法

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├──0-4 聚类算法

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├──0-5 集成学习算法

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└──0-6 机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看）

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└──第一章 1-机器学习基础算法

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├──0-1 人工智能原理基础

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├──0-2 KNN算法

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├──0-3 线性回归

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└──0-4 逻辑回归

├──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频

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└──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频.zip

1.83G

├──【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频

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├──01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4

14.12M

|

├──02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4

14.17M

|

├──03-文本预处理- 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4

9.12M

|

├──04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4

5.40M

|

├──05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4

9.78M

|

├──06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4

20.46M

|

├──07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4

34.58M

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├──08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4

21.86M

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├──09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4

14.74M

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├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4

57.15M

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├──11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4

24.13M

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├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4

31.48M

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├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4

15.05M

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├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4

13.79M

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├──15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4

32.81M

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├──16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4

22.58M

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├──17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4

13.30M

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├──18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4

22.91M

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├──19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4

39.74M

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├──20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4

27.98M

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├──21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4

25.83M

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├──22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4

21.14M

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├──23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4

45.77M

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├──24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4

52.62M

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├──25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4

29.35M

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└──26-虚拟机的使用.mp4

14.09M

├──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）

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└──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）.zip

20.49G

└──人工智能课件

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├──01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）

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├──02-虚拟机环境

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├──01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf

3.78M

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├──01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）.zip

2.22G

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├──AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf

646.33kb

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└──Azure机器学习模型搭建实验(1).doc

1.70M

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├──02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）

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├──02-虚拟机环境

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└──02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.zip

439.07M

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├──03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）

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├──02-NLP虚拟机环境

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└──03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.zip

10.50G

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├──阶段测试题

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├──阶段1—测试

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├──阶段2—测试

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├──阶段3—测试

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├──阶段4—测试

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├──阶段5—测试

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└──.DS_Store

6.00kb

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├──Iris数据集

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├──iris.csv

4.86kb

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└──iris.txt

4.85kb

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├──01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf

3.59M

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└──机器学习梳理总结xmind.zip

8.61M