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HM程序员-2025年python人工智能开发 V5.0
课程定位与知识架构 这门课解决的是从 Python 语法基础到 AI 应用开发的完整链路问题。很多开发者卡在“会写代码但不懂模型”或“懂模型但落地困难”的断层上。资料从基础语法起步，逐步过渡到机器学习核心算法（如朴素贝叶斯、特征工程），再深入到深度学习框架的应用。内容涵盖了 NLP 领域的文本分类、
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课程定位与知识架构
这门课解决的是从 Python 语法基础到 AI 应用开发的完整链路问题。很多开发者卡在“会写代码但不懂模型”或“懂模型但落地困难”的断层上。资料从基础语法起步，逐步过渡到机器学习核心算法（如朴素贝叶斯、特征工程），再深入到深度学习框架的应用。内容涵盖了 NLP 领域的文本分类、完型填空预处理，以及计算机视觉基础（图像表示、形状变换）和经典网络结构（RNN、编码器子层）。这种架构设计确保了学员不仅知道 API 怎么用，更理解数据在模型中是如何流动和变换的。
适合人群与前置建议
适合具备一定编程逻辑，但希望系统掌握 AI 开发流程的工程师或运维转型人员。如果你有 Python 基础，建议直接切入项目实战部分；如果是零基础，务必先通读前几天的基础语法回顾，这是后续理解张量操作的前提。建议先看“图像是什么”和“RNN 介绍”这两块，建立对非结构化数据的直观认知，这对理解后续的文本和图像预处理至关重要。对于自然语言处理部分，需重点研读“中文完型填空数据预处理”，这是连接理论与工程落地的关键节点。
实战配合与能力产出
学完后，你能独立搭建基于 PyTorch/TensorFlow 的基础模型，并处理常见的文本分类和图像识别任务。资料中的“昨日回顾”和“总结回顾”视频是极佳的复习素材，建议在听完新课后，对照这些片段复现代码，而非单纯观看。建议按“理论讲解 → 代码实现 → 回顾纠错”的闭环进行练习，特别是针对“编码器子层连接结构实现”这类核心模块，必须亲手调试 Shape 变化，才能真正内化深度学习底层逻辑。
课程目录
课程目录359 集
- 01_Python基础-V5.X版-14天-AI版
- 01-课前内容__ev.mp4 49.38M
- 01-昨日回顾__ev.mp4 73.35M
- 01-昨日回顾__ev.mp4 64.86M
- 01-昨日回顾__ev.mp4 83.97M
- 01-总结回顾__ev.mp4 113.23M
- 01-昨日回顾__ev.mp4 46.99M
- 01-昨日回顾__ev.mp4 62.37M
- 01-昨日回顾__ev.mp4 100.10M
- 01-朴素贝叶斯+特征降维总结__ev.mp4 57.14M
- 01-总结回顾-1__ev.mp4 112.10M
- 01-昨日内容回顾__ev.mp4 61.90M
- 01-git分支介绍__ev.mp4 17.06M
- 01-深度学习是什么__ev.mp4 24.42M
- 01-形状变换__ev.mp4 38.54M
- 01-内容回顾__ev.mp4 16.74M
- 01-内容回顾__ev.mp4 31.70M
- 01-图像是什么__ev.mp4 39.17M
- 01-RNN介绍__ev.mp4 29.12M
- 01-课程安排__ev.mp4 17.31M
- 01-昨日内容回顾__ev.mp4 49.65M
- 01-昨日内容回顾__ev.mp4 51.17M
- 01-昨日内容回顾__ev.mp4 64.55M
- 01-昨日内容总结__ev.mp4 49.59M
- 01-昨日内容回顾__ev.mp4 44.94M
- 01-昨日内容回顾__ev.mp4 48.53M
- 01-昨日内容回顾__ev.mp4 39.19M
- 01-昨日内容回顾__ev.mp4 29.15M
- 01-编码器子层连接结构实现__ev.mp4 99.31M
- 01-文本分类任务的介绍__ev.mp4 69.54M
- 01-昨日内容回顾__ev.mp4 35.16M
- 01-中文完型填空数据预处理__ev.mp4 109.85M
- 01-什么是知识图谱__ev.mp4 59.26M
- 01-CRF损失函数推导__ev.mp4 134.68M
- 01-每日反馈+总结__ev.mp4 64.18M
- 01-每日反馈+拓展__ev.mp4 104.92M
- 01-每日反馈+总结__ev.mp4 70.52M
- 01-每日反馈+总结__ev.mp4 43.38M
- 01-反馈+总结__ev.mp4 18.12M
- 01-neo4切换测试库__ev.mp4 59.93M
- 01-模型debug__ev.mp4 175.69M
- 01-大模型背景__ev.mp4 33.71M
- 01-GPT的网络结构__ev.mp4 55.46M
- 01-chatGPT的微调方法__ev.mp4 53.44M
- 01-项目背景__ev.mp4 88.37M
- 01-NLP的四范式__ev.mp4 127.68M
- 01-prefix微调__ev.mp4 93.19M
- 01-模型训练__ev.mp4 161.40M
- 01-项目背景__ev.mp4 25.31M
- 01-损失计算__ev.mp4 142.33M
- 01-项目介绍__ev.mp4 89.47M
- 01-Langchain介绍__ev.mp4 93.04M
- 01-星火大模型介绍__ev.mp4 51.88M
- 01-百度千帆__ev.mp4 57.54M
- 01-阿里百炼__ev.mp4 69.12M
- 01-项目背景和数据集介绍__ev.mp4 70.03M
- 01-fasttext优化-分词__ev.mp4 15.81M
- 01-模型构建__ev.mp4 191.07kb
- 01-昨日回顾__ev.mp4 36.28M
- 01-内容回顾__ev.mp4 15.08M
- 01-面试问题和工作文问题__ev.mp4 58.79M
- 01-项目架构__ev.mp4 15.34M
- 01-YOLO发展__ev.mp4 11.67M
- 01-车流量统计思想__ev.mp4 25.25M
- 01-车道线检测原理__ev.mp4 50.40M
- 02_Python进阶-V5.X版-9天-AI版
- 02-人工智能三大概念__ev.mp4 60.67M
- 02-KNN思想__ev.mp4 10.74M
- 02-KNN-MINIST-数据获取__ev.mp4 63.86M
- 02-梯度下降法案例__ev.mp4 21.77M
- 02-逻辑回归案例-cancer预测__ev.mp4 98.63M
- 02-决策树思想__ev.mp4 9.93M
- 02-集成学习思想__ev.mp4 39.03M
- 02-朴素贝叶斯思想__ev.mp4 62.83M
- 02-K-means总结__ev.mp4 38.10M
- 02-总结回顾-2__ev.mp4 104.92M
- 02-评分卡逻辑转换__ev.mp4 20.22M
- 02-git配置__ev.mp4 49.51M
- 02-发展历史__ev.mp4 29.29M
- 02-前向和反向的过程__ev.mp4 20.74M
- 02-卷积神经网络的构成__ev.mp4 13.70M
- 02-RNN的流程__ev.mp4 14.82M
- 02-课程内容简介__ev.mp4 13.59M
- 02-skipgram的讲解__ev.mp4 36.48M
- 02-词云展示讲解前半部分__ev.mp4 103.77M
- 02-LSTM模型内部结构分析__ev.mp4 62.32M
- 02-RNN模型的搭建和测试__ev.mp4 130.66M
- 02-seq2seq文本翻译过程解析__ev.mp4 67.41M
- 02-英译法案例基本介绍__ev.mp4 104.05M
- 02-模型训练函数前半部分__ev.mp4 91.70M
- 02-位置编码代码分析__ev.mp4 79.72M
- 02-编码器层代码的实现__ev.mp4 56.56M
- 02-fasttext文本分类数据获取和分割__ev.mp4 53.60M
- 02-AutoModel实现特征提取任务__ev.mp4 95.52M
- 02-中文完型填空构建模型__ev.mp4 50.31M
- 02-知识图谱技术概况__ev.mp4 95.73M
- 02-代码架构__ev.mp4 71.77M
- 02-lstm搭建__ev.mp4 57.50M
- 02-关系抽取基本知识__ev.mp4 58.77M
- 02-模型init__ev.mp4 62.99M
- 02-cypher使用2__ev.mp4 15.76M
- 02-语言模型__ev.mp4 23.77M
- 02-GPT的预训练过程__ev.mp4 41.95M
- 02- chatGpt的微调方法__ev.mp4 70.28M
- 02-文本分类提示词__ev.mp4 77.92M
- 02-Prompt微调的方式__ev.mp4 70.36M
- 02-模型训练2__ev.mp4 144.87M
- 02-PET的项目架构__ev.mp4 49.84M
- 02-id转换__ev.mp4 48.52M
- 02-配置信息__ev.mp4 181.63M
- 02-Chat模型__ev.mp4 34.93M
- 02-模型构建__ev.mp4 23.92M
- 02-Agent开发工具__ev.mp4 131.38M
- 02-千帆模型__ev.mp4 44.23M
- 02-阿里PAI__ev.mp4 76.10M
- 02-数据集获取__ev.mp4 31.36M
- 02-模型训练__ev.mp4 10.63M
- 02-模型训练与评估思想__ev.mp4 34.00M
- 02-模型蒸馏思想__ev.mp4 49.48M
- 02-textCNN介绍__ev.mp4 52.32M
- 02-数据集构建方法__ev.mp4 6.94M
- 02-项目构成__ev.mp4 11.58M
- 02-V8简介__ev.mp4 17.65M
- 02-多目标跟踪算法__ev.mp4 59.19M
- 02-相机坐标系转换__ev.mp4 61.50M
- 03-数据处理和统计分析-V5.X版-10天-AI版
- 03-应用领域及发展史__ev.mp4 31.87M
- 03-KNN思想2__ev.mp4 34.08M
- 03-KNN_MINIST-模型训练__ev.mp4 78.00M
- 03-案例-银行信贷__ev.mp4 58.21M
- 03-评估-混淆矩阵__ev.mp4 44.65M
- 03-ID3决策树-信息增益__ev.mp4 33.40M
- 03-随机森林思想__ev.mp4 65.55M
- 03-总结__ev.mp4 18.55M
- 03-案例-客户分析-数据展示__ev.mp4 82.89M
- 03-总结回顾-3__ev.mp4 99.24M
- 03-评分卡转换__ev.mp4 61.95M
- 03-PyCharm操作__ev.mp4 42.45M
- 03-torch简介__ev.mp4 21.11M
- 03-张量拼接__ev.mp4 19.49M
- 03-其他激活函数__ev.mp4 16.34M
- 03-案例：前向过程__ev.mp4 14.02M
- 03-卷积层__ev.mp4 62.59M
- 03-自然语言处理入门__ev.mp4 75.20M
- 03-fasttext训练词向量基础__ev.mp4 84.44M
- 03-fasttext训练词向量进阶__ev.mp4 55.80M
- 03-词云展示讲解后半部分__ev.mp4 43.42M
- 03-LSTM模型内部结构源代码分析__ev.mp4 23.20M
- 03-LSTM模型的搭建和测试__ev.mp4 45.53M
- 03-深度学习注意力机制介绍__ev.mp4 48.43M
- 03-数据清洗函数定义__ev.mp4 52.71M
- 03-模型内部训练函数前半部分__ev.mp4 65.28M
- 03-位置编码器的代码实现__ev.mp4 47.40M
- 03-编码器代码的实现__ev.mp4 32.21M
- 03-fasttext实现文本分类未调优__ev.mp4 31.85M
- 03-AutoModel实现完形填空任务__ev.mp4 59.25M
- 03-中文完型填空模型训练__ev.mp4 37.77M
- 03-三个工具__ev.mp4 34.65M
- 03-项目架构__ev.mp4 30.88M
- 03-lstm-crf搭建__ev.mp4 91.60M
- 03-基于规则实现RE__ev.mp4 64.74M
- 03-forward的shape变化__ev.mp4 27.40M
- 03-label初始化__ev.mp4 36.03M
- 03-cypher使用3__ev.mp4 41.76M
- 03-语言模型的发展__ev.mp4 4.45M
- 03-GPT的微调__ev.mp4 48.16M
- 03-GLM的训练目标__ev.mp4 67.07M
- 03-文本分类推理__ev.mp4 59.30M
- 03-PET微调方法__ev.mp4 58.44M
- 03-模型训练2__ev.mp4 72.36M
- 03-template构建1__ev.mp4 129.02M
- 03-评价指标__ev.mp4 38.21M
- 03-数据预处理__ev.mp4 17.31M
- 03-嵌入模型__ev.mp4 33.13M
- 03-向量库构建和检索__ev.mp4 31.11M
- 03-内容总结__ev.mp4 52.68M
- 03-大模型定制平台__ev.mp4 45.35M
- 03-数据分布分析__ev.mp4 19.63M
- 03-模型部署__ev.mp4 56.62M
- 03-模型训练与评估实现__ev.mp4 75.15M
- 03-模型蒸馏项目架构__ev.mp4 12.79M
- 03-数据对齐__ev.mp4 28.43M
- 03-项目串讲__ev.mp4 15.87M
- 03-资料共享__ev.mp4 6.07M
- 03-V8的使用__ev.mp4 51.83M
- 03-sort和deepsort算法__ev.mp4 27.73M
- 03-内容回顾__ev.mp4 90.27M
- 04_机器学习-V5.X版-10天-AI版
- 04-常用术语（特征，样本，标签）__ev.mp4 16.57M
- 04-KNN-作业__ev.mp4 12.41M
- 04-梯度下降法算法分类__ev.mp4 50.73M
- 04-评估-P_R_f1-score__ev.mp4 38.57M
- 04-信息增益-详解__ev.mp4 11.61M
- 04-Adaboost思想__ev.mp4 113.22M
- 04-随机森林案例__ev.mp4 34.14M
- 04-朴素贝叶斯情感分类案例__ev.mp4 90.09M
- 04-案例-客户分析-模型训练及结果分析__ev.mp4 96.55M
- 04-总结回顾-4__ev.mp4 78.13M
- 04-LightGBM优势__ev.mp4 72.36M
- 04-冲突解决__ev.mp4 45.98M
- 04-torch张量创建__ev.mp4 43.78M
- 04-自动微分__ev.mp4 26.28M
- 04-激活函数总结__ev.mp4 4.70M
- 04-案例：反向输出层__ev.mp4 19.63M
- 04-卷积层的实现__ev.mp4 22.30M
- 04-歌词生成案例__ev.mp4 83.06M
- 04-笔记总结__ev.mp4 7.86M
- 04-nn.Embedding和word2vec区别__ev.mp4 10.31M
- 04-添加N-gram特征的原理__ev.mp4 42.95M
- 04-Bi-LSTM模型原理__ev.mp4 38.32M
- 04-GRU模型的搭建和测试__ev.mp4 20.03M
- 04-不带Attention的Encoder2Decoder框架解析__ev.mp4 40.26M
- 04-get_data函数获取my_pairs对__ev.mp4 62.08M
- 04-模型内部训练函数后半部分__ev.mp4 73.71M
- 04-三角函数位置编码的图形化展示__ev.mp4 53.02M
- 04-解码器层代码的实现__ev.mp4 71.13M
- 04-数据优化后进行文本分类__ev.mp4 44.69M
- 04-AutoModel实现阅读理解任务__ev.mp4 74.48M
- 04-中文完型填空模型预测__ev.mp4 31.80M
- 04-doccano安装__ev.mp4 34.36M
- 04-加载数据集__ev.mp4 34.24M
- 04-forward实现__ev.mp4 34.15M
- 04-label举例解释__ev.mp4 13.66M
- 04-创建节点关系__ev.mp4 15.31M
- 04-AR的特点__ev.mp4 19.24M
- 04-GLM的位置编码__ev.mp4 18.18M
- 04-趋动云使用__ev.mp4 124.72M
- 04-硬模版和软模版__ev.mp4 28.59M
- 04-伪代码__ev.mp4 17.36M
- 04-模型验证__ev.mp4 38.36M
- 04-template构建2__ev.mp4 115.82M
- 04-模型训练__ev.mp4 59.10M
- 04-Function鈥斺€擟all__ev.mp4 38.44M
- 04-语音大模型__ev.mp4 44.00M
- 04-分词__ev.mp4 27.76M
- 04-bert数据信息__ev.mp4 42.04M
- 04-实现2__ev.mp4 70.68M
- 04-词表构建__ev.mp4 62.58M
- 04-损失计算__ev.mp4 44.98M
- 04-opencv介绍__ev.mp4 16.01M
- 04-效果展示__ev.mp4 19.39M
- 04-KM算法__ev.mp4 33.45M
- 04-相机较正方法__ev.mp4 91.71M
- 05-机器学习算法分类__ev.mp4 42.86M
- 05-距离度量__ev.mp4 24.01M
- 05-线性回归介绍__ev.mp4 12.88M
- 05-梯度下降算法总结__ev.mp4 8.80M
- 05-ID3决策树-总结__ev.mp4 43.03M
- 05-adaboost案例-葡萄酒分类 __ev.mp4 65.49M
- 05-低方差过滤法__ev.mp4 22.91M
- 05-SVM思想__ev.mp4 34.67M
- 05-大模型时代-1__ev.mp4 104.87M
- 05_金融风控-V5.X版-8天-AI版
- 05-LightGBM思路梳理__ev.mp4 39.31M
- 05-面试流程说明__ev.mp4 107.77M
- 05-线性张量和随机张量__ev.mp4 18.89M
- 05-自动微分2__ev.mp4 14.45M
- 05-参数初始化__ev.mp4 49.34M
- 05-案例：反向隐藏层__ev.mp4 8.87M
- 05-池化层__ev.mp4 31.64M
- 05-数据集封装__ev.mp4 31.47M
- 05-文本预处理的主要模块__ev.mp4 16.21M
- 05-nn.Embedding代码分析__ev.mp4 40.93M
- 05-实现N-Gram的代码__ev.mp4 52.30M
- 05-LSTM模型代码的实现__ev.mp4 84.80M
- 05-RNN模型训练代码的实现--前半部分__ev.mp4 105.17M
- 05-带Attention的Encoder2Decoder框架解析__ev.mp4 56.88M
- 05-get_data函数获取英文和法文词典__ev.mp4 65.80M
- 05-模型训练函数后半部分__ev.mp4 69.12M
- 05-下三角矩阵的代码实现__ev.mp4 57.79M
- 05-解码器层代码的测试__ev.mp4 48.85M
- 05-调整学习率-epoch等参数优化模型__ev.mp4 57.36M
- 05-AutoModel实现文本摘要任务__ev.mp4 120.97M
- 05-中文句子关系构建dataset对象__ev.mp4 67.78M
- 05-doccano使用1__ev.mp4 38.27M
- 05-transfer方法__ev.mp4 66.53M
- 05-数据预处理1__ev.mp4 59.26M
- 05-train实现__ev.mp4 74.55M
- 05-解析inner_triples__ev.mp4 64.84M
- 05-查询节点关系__ev.mp4 60.08M
- 05-GLM的特点__ev.mp4 109.33M
- 05-文本信息抽取提示词__ev.mp4 84.19M
- 05-项目背景和数据__ev.mp4 163.46M
- 05-准确率计算__ev.mp4 64.01M
- 05-模型预测__ev.mp4 21.64M
- 05-工具函数__ev.mp4 23.64M
- 05-原理__ev.mp4 69.83M
- 05-数据获取__ev.mp4 22.42M
- 05-bert代码结构构建__ev.mp4 9.95M
- 05-模型预测__ev.mp4 69.11M
- 05-数据获取__ev.mp4 85.12M
- 05-模型训练__ev.mp4 57.51M
- 05-图像读写__ev.mp4 27.92M
- 05-streamlit的实现__ev.mp4 59.07M
- 05-卡尔曼滤波__ev.mp4 62.92M
- 05-优化方法__ev.mp4 82.63M
- 06-建模流程+线性回归案例demo__ev.mp4 68.26M
- 06-模型预处理-归一化__ev.mp4 36.30M
- 06-线性回归基本求解及概念介绍__ev.mp4 50.49M
- 06-评估指标__ev.mp4 25.63M
- 06-案例-客户流失-数据预处理__ev.mp4 109.98M
- 06-C4.5-信息增益率__ev.mp4 20.95M
- 06-GBDT思想__ev.mp4 45.45M
- 06-SVM案例-鸢尾花-数据读取处理__ev.mp4 50.94M
- 06-大模型时代-2__ev.mp4 111.00M
- 06-集成学习评分卡__ev.mp4 179.39M
- 06_深度学习基础-V5.X版-6天-AI版
- 06-全01张量__ev.mp4 11.76M
- 06-线性回归案例__ev.mp4 68.86M
- 06-模型构建__ev.mp4 55.84M
- 06-指数加权平均__ev.mp4 53.40M
- 06-图像分类案例__ev.mp4 33.51M
- 06-模型构建__ev.mp4 45.84M
- 06-文本分词的介绍__ev.mp4 24.86M
- 06-nn.Embedding的代码实现__ev.mp4 147.79M
- 06-句子长短补齐和截断__ev.mp4 43.51M
- 06-GRU模型架构原理解析__ev.mp4 45.48M
- 06-RNN模型训练代码的实现--后半部分__ev.mp4 93.02M
- 06-注意力概率分布的计算方式__ev.mp4 30.12M
- 06-Dataset类的实现__ev.mp4 62.39M
- 06-模型评估函数代码分析__ev.mp4 67.76M
- 06-注意力机制代码的分析__ev.mp4 94.26M
- 06-解码器的代码实现__ev.mp4 30.08M
- 06-模型超参数调优__ev.mp4 21.07M
- 06-AutoModel实现NER任务__ev.mp4 88.57M
- 06-中文句子关系构建自定义函数__ev.mp4 53.50M
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- 07-模型预处理-标准化及总结__ev.mp4 36.77M
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