课程介绍

八斗的课程比较偏就业，好好学就行，实战的原理以及实施学清楚，到时候讲好即可,就业没问题的。采用录播+直播的形式，录播课程为必学基础理论知识，直播课程为进阶实践知识。是为了适应学院的多种需求，更大程度的减少学习周期，让学员更高效率的掌握Hadoop大数据k开发技能。

课程目录

/13-097-2021八斗学院AI教程/
│├─01、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！
01、最新保姆级计算机视觉学习路线/
│├─【1】初入人工智能
│├─【2】数学基础&数字图像
│├─【3】数字图像&特征提取
│├─【4】边缘检测&相机模型
│├─【5】立体视觉&图像聚类
│├─【6】图像滤波&SIFT
│├─【7】OpenCV&深度学习
│【1】初入人工智能/
││├─PPT
││├─视频

详细目录

││PPT/
│││├─【01】开学典礼.pdf 164.1KB
│││├─【02】计算机视觉简介.pdf 2.9MB
││视频/
│││├─【1.1】开学典礼【海量 资源：666java.cn】.mp4 199.8MB
│││├─【1.2】初入人工智能【海量 资源：666java.cn】.mp4 375.2MB
│││├─【1.3】机器学习&深度学习【海量 资源：666java.cn】.mp4 317.5MB
│││├─【1.4】计算机视觉【海量 资源：666java.cn】.mp4 303.9MB
│【2】数学基础&数字图像/
││├─PPT
││├─代码
││├─视频
││PPT/
│││├─【03】机器学习涉及的数学基础.pdf 1.2MB
│││├─【04】数字图像.pdf 2.2MB
││代码/
│││├─bilinear interpolation.py 1.8KB
│││├─lenna.png 702.8KB
│││├─nearest interp.py 511byte
│││├─test_image_gray.py 1.6KB
││视频/
│││├─【2.1】数学基础1.mp4 233MB
│││├─【2.2】数学基础2.mp4 260.7MB
│││├─【2.3】数字图像.mp4 351.7MB
│││├─【2.4】插值算法.mp4 645.4MB
│【3】数字图像&特征提取/
││├─PPT
││├─代码
││├─视频
││PPT/
│││├─【05】特征选择与特征提取.pdf 1.4MB
││代码/
│││├─Histogram Equalization.py 974byte
│││├─PCA.py 954byte
│││├─PCA_numpy.py 935byte
│││├─PCA_numpy_detail.py 3.3KB
│││├─PCA_sklearn.py 486byte
│││├─histogram.py 1.4KB
││视频/
│││├─【3.1】直方图均衡化.mp4 330.6MB
│││├─【3.2】卷积&滤波.mp4 477.5MB
│││├─【3.3】特征选择.mp4 235.3MB
│││├─【3.4】PCA.mp4 496.2MB
│【4】边缘检测&相机模型/
││├─PPT
││├─代码
││├─视频
││PPT/
│││├─【06】边缘提取.pdf 1.1MB
│││├─【07】相机模型.pdf 1MB
││代码/
│││├─canny.py 462byte
│││├─canny_detail.py 6.8KB
│││├─canny_track.py 1.3KB
│││├─photo1.jpg 145.1KB
│││├─sobel_laplace_canny.py 1.5KB
│││├─warpMatrix.py 1.3KB
│││├─透视变换.py 581byte
││视频/
│││├─【4.1】边缘检测.mp4 223.5MB
│││├─【4.2】canny.mp4 564.5MB
│││├─【4.3】相机模型.mp4 244.2MB
│││├─【4.4】透视变换.mp4 480.3MB
│【5】立体视觉&图像聚类/
││├─PPT
││├─代码
││├─视频
││PPT/
│││├─【08】立体视觉.pdf 959.1KB
│││├─【09】点云模型.pdf 1.5MB
│││├─【10】图像聚类算法.pdf 1001.6KB
││代码/
│││├─K-Means.py 2.1KB
│││├─K-Means_RGB.py 2.3KB
│││├─K-Means_athlete.py 1.9KB
│││├─密度聚类.py 938byte
│││├─层次聚类.py 939byte
││视频/
│││├─【5.1】立体视觉-双目系统.mp4 231.8MB
│││├─【5.2】点云模型.mp4 290.6MB
│││├─【5.3】Kmeans.mp4 313.9MB
│││├─【5.4】层次聚类&密度聚类.mp4 275.3MB
│【6】图像滤波&SIFT/
││├─PPT
││├─代码
││├─视频
││PPT/
│││├─【11】图像滤波器.pdf 995KB
│││├─【12】尺度不变特征变换-SIFT.pdf 1.8MB
││代码/
│││├─SIFT_关键点.py 656byte
│││├─SIFT_特征匹配.py 1.3KB
│││├─iphone1.png 237.9KB
│││├─iphone2.png 202KB
│││├─噪声.py 1.9KB
│││├─椒盐噪声.py 1.2KB
│││├─高斯噪声.py 1.3KB
││视频/
│││├─【6.1】图像噪声.mp4 396.1MB
│││├─【6.2】图像增强.mp4 278.5MB
│││├─【6.3】SIFT1.mp4 280.6MB
│││├─【6.4】SIFT2.mp4 443.5MB
│【7】OpenCV&深度学习/
││├─PPT
││├─代码
││├─视频
││PPT/
│││├─【13】OpenCV算法解析.pdf 1.6MB
│││├─【14】深度学习与神经网络.pdf 1.9MB
││代码/
│││├─Hash.py 1.9KB
│││├─lenna.png 702.8KB
│││├─lenna_noise.png 704.5KB
│││├─ransac.py 7.7KB
│││├─最小二乘法
│││最小二乘法/
││││├─Least squares.py 620byte
││││├─train_data.csv 26byte
││视频/
│││├─【7.1】OpenCV&最小二乘法.mp4 223.7MB
│││├─【7.2】Ransac.mp4 477.5MB
│││├─【7.3】哈希算法.mp4 197.4MB
│││├─【7.4】神经网络.mp4 369.1MB
【实战】主流深度学习框架/
│├─【PPT】随堂课程
│├─【代码】配套案例
│├─【视频】深度学习框架
│【PPT】随堂课程/
││├─从零开始训练网络.pptx 643.4KB
││├─卷积神经网络.pptx 3.1MB
││├─深度学习开源框架.pptx 1.6MB
│【代码】配套案例/
││├─代码(解压密码：badouai)深度学习.zip 21.6MB
││├─代码(解压密码：badouai)（卷积神经网络）.zip 59.5KB
│【视频】深度学习框架/
││├─从零开始训练网络01.mp4 956.2MB
││├─从零开始训练网络02.mp4 77.4MB
││├─从零开始训练网络03.mp4 433.7MB
││├─从零开始训练网络04.mp4 184.5MB
││├─卷积神经网络04.mp4 339MB
││├─推理和训练.mp4 570.5MB
││├─深度学习开源框架01.mp4 188MB
││├─深度学习开源框架02.mp4 493.1MB
││├─深度学习开源框架03.mp4 421MB
││├─深度学习开源框架.mp4 201.8MB
【实战】入门图像识别/
│├─【PPT】随堂课程
│├─【代码】配套案例
│├─【视频】图像识别
│【PPT】随堂课程/
││├─【13】OpenCV算法解析.pptx 4.7MB
││├─【14】深度学习与神经网络.pptx 2MB
││├─图像识别-01 PPT 01-2
││├─图像识别0203-PPT0203-2
││图像识别-01 PPT 01-2/
│││├─【19】图像识别.pptx 3.4MB
││图像识别0203-PPT0203-2/
│││├─【19】图像识别.pdf 2.4MB
│││├─【20】物体检测.pdf 2.8MB
│【代码】配套案例/
││├─DCT.py 1.4KB
││├─Hash.py 1.9KB
││├─Hash_all.py 5.8KB
││├─Hash_素材生成.py 4KB
││├─PHash.py 1.6KB
││├─lenna_noise.png 704.5KB
││├─ransac.py 7.5KB
││├─图像识别-01代码01-1
││├─图像识别0203-代码0203-1
││├─最小二乘法
││图像识别-01代码01-1/
│││├─AlexNet-Keras-master.rar 565.9MB
│││├─Cifar
│││├─VGG16-tensorflow
│││├─train.zip 543.2MB
│││Cifar/
││││├─Cifar10_data.py 6.3KB
││││├─cifar-10.py 5.5KB
││││├─cifar_data
││││cifar_data/
│││││├─cifar-10-batches-bin
│││││├─cifar-10-binary.tar.gz 162.2MB
│││││cifar-10-batches-bin/
││││││├─batches.meta.txt 61byte
││││││├─data_batch_1.bin 29.3MB
││││││├─data_batch_2.bin 29.3MB
││││││├─data_batch_3.bin 29.3MB
││││││├─data_batch_4.bin 29.3MB
││││││├─data_batch_5.bin 29.3MB
││││││├─readme.html 88byte
││││││├─test_batch.bin 29.3MB
│││VGG16-tensorflow/
││││├─__pycache__
││││├─demo.py 773byte
││││├─model
││││├─nets
││││├─synset.txt 31.9KB
││││├─test_data
││││├─utils.py 1.3KB
││││__pycache__/
│││││├─utils.cpython-36.pyc 1.5KB
│││││├─utils.cpython-37.pyc 1.5KB
││││model/
│││││├─vgg_16.ckpt 527.8MB
││││nets/
│││││├─__pycache__
│││││├─vgg16.py 2.9KB
│││││__pycache__/
││││││├─vgg16.cpython-36.pyc 1.1KB
││││││├─vgg16.cpython-37.pyc 1.2KB
││││test_data/
│││││├─dog.jpg 47.3KB
│││││├─table.jpg 50.1KB
││图像识别0203-代码0203-1/
│││├─inceptionV3_tf
│││├─mobilenet
│││├─resnet50_tf
│││inceptionV3_tf/
││││├─elephant.jpg 23.4KB
││││├─inceptionV3.py 9.3KB
││││├─inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 91.7MB
│││mobilenet/
││││├─elephant.jpg 23.4KB
││││├─mobilenet.py 4.4KB
││││├─mobilenet_1_0_224_tf.h5 16.4MB
│││resnet50_tf/
││││├─bike.jpg 67.4KB
││││├─elephant.jpg 23.4KB
││││├─resnet50.py 4.6KB
││││├─resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 98.1MB
││最小二乘法/
│││├─Least squares.py 610byte
│││├─train_data.csv 26byte
│【视频】图像识别/
││├─CNN图像识别01.mp4 705.6MB
││├─CNN图像识别02.mp4 431.6MB
││├─CNN图像识别03.mp4 462.2MB
││├─OpenCV .mp4 252.1MB
││├─RANSAC.mp4 257.9MB
││├─哈希算法.mp4 261MB
││├─最小二乘法 .mp4 64.2MB
││├─深度学习与神经网络.mp4 234.5MB
【实战】最火的行人目标检测/
│├─yolo3-tensorflow-master.rar 365.6MB
│├─公开课-yolo.pdf 2.6MB
│├─最火的车辆行人检测.mp4 867.7MB
【必备】AI电子书籍/
│├─2019人工智能发展报告.pdf 20MB
│├─LDA漫游指南.pdf 6MB
│├─Learning From Data_低配版.pdf 26.5MB
│├─OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.pdf 3.9MB
│├─Python视觉实战项目52讲.pdf 114.9MB
│├─Pytorch常用函数手册.pdf 5.1MB
│├─《统计学习方法》第2版课件.zip 55.2MB
│├─动手学深度学习.pdf 12.5MB
│├─南瓜书.pdf 1021.2KB
│├─吴恩达资料.txt 49byte
│├─推荐系统实践.pdf 13.3MB
│├─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 1.4MB
│├─数学之美第2版.zip 40.5MB
│├─机器人建模和控制@www.java1234.com.pdf 104.4MB
│├─机器学习[西瓜书].zip 74.9MB
│├─机器学习实战.pdf 13.4MB
│├─深度学习(花书).pdf 30.8MB
│├─百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf 25.1MB
│├─科来网络通讯协议图.pdf 3.8MB
│├─程序员的数学1.pdf 11.8MB
│├─程序员的数学2-概率统计 ,平冈和幸，（日）堀玄著 ,P406.pdf 83.6MB
│├─程序员的数学3-线性代数.pdf 57.7MB
│├─算法新解-刘新宇.pdf 5.9MB
│├─统计学习方法.zip 17MB
│├─统计学习方法（李航）.pdf 17.6MB
│├─西瓜书.pdf 37.5MB
│├─项亮-推荐系统实践.pdf 13.3MB
【讲座 】 最落地的图像识别实践案例/
│├─代码
│├─公开课-卷积神经网络.pdf 2.6MB
│├─最落地的图像识别案例.mp4 855MB
│代码/
││├─AlexNet-Keras-master.zip 183.5KB
││├─last1.h5 20.2MB
││├─readme.txt 201byte
││├─train.zip 543.2MB
【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）/
│├─BERT大家族讲解讲座回放.mp4 911.7MB
│├─公开课-论文&代码&课件
│公开课-论文&代码&课件/
││├─BERT.pdf 757KB
││├─albert.pdf 282.7KB
││├─bert family.pptx 4MB
││├─diy_bert.py 10.6KB
││├─elmo.pdf 416KB
││├─ernie-baidu.pdf 338KB
││├─ernie-qinghua.pdf 1.7MB
││├─gpt.pdf 575.5KB
││├─gpt2.pdf 634.9KB
││├─gpt3.pdf 6.4MB
││├─nezha.pdf 149KB
││├─roberta.pdf 204.8KB
││├─spanBert.pdf 1.5MB
││├─t5.pdf 1.1MB
││├─transformer-xl.pdf 4.4MB
││├─unilm.pdf 413.6KB
││├─xlnet.pdf 740.6KB
【讲座】NLP少样本困境破局之道–文本增强/
│├─文本增强.mp4 1.2GB
│├─论文&课程PPT
│论文&课程PPT/
││├─Contextual augment.pdf 658.9KB
││├─EDA.pdf 372.9KB
││├─LAMBADA.pdf 636.3KB
││├─UDA.pdf 997.9KB
││├─cbert.pdf 442.8KB
││├─文本增强公开课.pptx 2.7MB
【讲座】从0到1带你构建知识图谱/
│├─kgqa_base_on_sentence_match.rar 33.6KB
│├─从0到1带你构建知识图谱.mp4 1.1GB
│├─知识图谱公开课.pptx 2.7MB
│├─知识图谱论文资源
│知识图谱论文资源/
││├─0643.pdf 233.5KB
││├─12484-55980-1-PB (1).pdf 683.1KB
││├─12484-55980-1-PB.pdf 683.1KB
││├─1606.04422.pdf 150.1KB
││├─1709.05453.pdf 644.1KB
││├─1711.04071.pdf 818.9KB
││├─1804.08217.pdf 1.1MB
││├─1811.00146.pdf 770.4KB
││├─1902.10197.pdf 661.4KB
││├─1904.09223.pdf 340.9KB
││├─1905.07129.pdf 1.7MB
││├─1906.05317.pdf 1.3MB
││├─1907.12412.pdf 423.3KB
││├─1909.01066.pdf 335.2KB
││├─1909.04164.pdf 403.5KB
││├─1909.05311.pdf 459.1KB
││├─1909.05855.pdf 1.2MB
││├─1909.08402.pdf 458.2KB
││├─1911.06136.pdf 2.1MB
││├─1911.07132.pdf 2.6MB
││├─1911.12753.pdf 140.3KB
││├─1912.00147.pdf 2.9MB
││├─1912.07491.pdf 394KB
││├─1912.09637.pdf 1.6MB
││├─2001.00461.pdf 962.1KB
││├─2002.00388 .pdf 2MB
││├─2002.00388.pdf 2MB
││├─2003.02320.pdf 2.3MB
││├─2005.00206.pdf 938.5KB
││├─2009.02252v1.pdf 818.2KB
││├─2107.13349.pdf 2MB
││├─2107.13715.pdf 811.5KB
││├─3394486.3403323.pdf 3MB
││├─C16-1062.pdf 258.7KB
││├─D16-1245.pdf 1.1MB
││├─D17-1123.pdf 176.9KB
││├─EMNLP-TACL5.pdf 552.6KB
││├─N18-2108.pdf 233.6KB
││├─P19-1226.pdf 1.7MB
││├─cikm_2020_sun.pdf 1.7MB
││├─query2box_reasoning_over_knowl (1).pdf 482.2KB
││├─query2box_reasoning_over_knowl.pdf 482.2KB
││├─scarlini_etal_aaai2020.pdf 558.6KB
││├─知识图谱表示学习综述.pptx 1.7MB
【讲座】彻底搞懂 Google bert 模型/
│├─BERT.pdf 805.1KB
│├─R-bert关系抽取.pdf 242KB
│├─attention is all you need.pdf 2.1MB
│├─bert介绍.pptx 1.9MB
│├─diy_bert.py 10.5KB
│├─sentence bert.pdf 534.5KB
│├─彻底搞懂 Google bert 模型.mp4 787MB
【讲座】无中生有，fake图像！/
│├─【PPT】随堂课程
│├─【代码】配套案例
│├─【视频】生成模型
│【PPT】随堂课程/
││├─公开课-生成模型.pdf 3.2MB
│【代码】配套案例/
││├─「随堂代码」GAN_minist.py 5.3KB
│【视频】生成模型/
││├─无中生有，fake图像.mp4 2.3GB