今日分享：某课网体系课-AI人工智能算法工程师2024

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课程内容：

|├──【第1周】快速搞清楚人工智能

||└──1-1人工智能发展前景与就业方向

|||├──1-1-1第1章课程全面解析

|||├──1-1-2第2章人工智能到底是什么？

|||├──1-1-3第3章人工智能发展背后的历史

|||└──1-1-4第4章解锁人工智能各大行业典型应用&就业方向

|├──【第2周】AI编程基石：Python入门与进阶

||├──2-1 Python起步：入门与环境搭建

|||├──2-1-1第1章周课程整体介绍和安排

|||├──2-1-2第2章Anacond软件：安装、管理python相关包

|||├──2-1-3第3章Jupyter Notbook&Pycharm：Py开发

|||└──2-1-4第4章环境配置的优化方案

||├──2-2 Python基础与程序流程控制

|||├──2-2-1第1章基础语法与输入出

|||├──2-2-2第2章顺序结构语句

|||├──2-2-3第3章选择结构语句

|||└──2-2-4第4章循环结构语句

||├──2-3 Python列表、元组、字典和集合

|||└──2-3-1第1章Python序列与应用

||├──2-4 Python函数、模块，文件与文件夹操作

|||├──2-4-1第1章Python函数

|||├──2-4-2第2章python模块

|||└──2-4-3第3章Python文件与文件操作

||└──2-5 Python面向对象编程

|||├──2-5-1第1章面向对象的概念

|||├──2-5-2第2章面向对象的特征

|||└──2-5-3第3章综合案例

|└──【第3周】AI编程基石：Python高级编程

||├──3-1 Python的文件、表格、绘图、视频处理

|||├──3-1-1第1章周课程整体介绍与安排

|||├──3-1-2第2章文本文件操作

|||├──3-1-3第3章pandas表格数据处理

|||├──3-1-4第4章Matplotlib常用画图处理

|||├──3-1-5第5章OpenCV影像数据处理

|||└──3-1-6第6章pickle文件处理：数据序列化处理

||└──3-2 PyQt构建用户界面应用程序

|||├──3-2-1第1章PyQt安装与构建用户界面

|||└──3-2-2第2章优化PyQt构建用户界面应用程序

|├──【第4周】人工智能底层基石-三大必备AI数学基础

||├──4-1线性代数：人工智能数据基础

|||├──4-1-1第1章周课程整体介绍与安排

|||└──4-1-2第2章线性代数

||├──4-2微积分：数学背后的AI力量

|||├──4-2-1第1章概念回顾：导数、微分、积分

|||├──4-2-2第2章链式求导

|||└──4-2-3第3章反向传播算法

||└──4-3概率论：数据科学与AI的关键

|||└──4-3-1第1章概率论核心概念与案例

|├──【第5周】机器学习–解锁人工智能的核心

||├──5-1机器学习理论&常见任务

|||├──5-1-1第1章周介绍和课程安排

|||├──5-1-2第2章机器学习基础

|||├──5-1-3第3章机器学习特征

|||└──5-1-4第4章机器学习常见任务

||├──5-2评估目标与优化目标

|||├──5-2-1第1章机器学习评估指标

|||└──5-2-2第2章机器学习优化目标

||└──5-3机器学习模型实践

|||└──5-3-1第1章逻辑回归模型原理与实战

|├──【第6周】神经网络–处理和学习复杂的数据

||├──6-1单层神经网络原理与实践

|||├──6-1-1第1章周课程整体介绍与安排

|||├──6-1-2第2章生物神经网络原理

|||└──6-1-3第3章感知器与梯度反向传播

||├──6-2多层神经网络原理与实践

|||├──6-2-1第1章多层感知器与反向传播算法

|||└──6-2-2第2章多层神经网络案例实践

||└──6-3序列神经网络

|||├──6-3-1第1章序列预测问题与RNN模型

|||└──6-3-2第2章长短时记忆网络与门控循环单元

|├──【第7周】卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务

||├──7-1卷积神经网络基础

|||├──7-1-1第1章周课程整体介绍与安排

|||├──7-1-2第2章卷积神经网络基础

|||└──7-1-3第3章卷积与全连接的比较

||└──7-2典型卷积神经网络模型

|||├──7-2-1第1章卷积与池化反向传播

|||└──7-2-2第2章典型卷积神经网络模型

|├──【第8周】深度学习优化-使用深层神经网络来解决复杂的任务

||├──8-1参数初始化+激活函数

|||├──8-1-1第1章周课程整体介绍与安排

|||├──8-1-2第2章深度学习优化：标准化

|||└──8-1-3第3章深度学习优化：泛化与正则化

||├──8-2标准化方法+正则化

|||├──8-2-1第1章标准化方法

|||└──8-2-2第2章正则化

||└──8-3学习率与最优化方法

|||└──8-3-1第1章学习率与最优化方法

|└──【第9周】数据获取、整理与应用–构建数据之源，驱动智能决策

||├──9-1数据获取与整理：构建可靠数据

|||├──9-1-1第1章周课程整体介绍与安排

|||├──9-1-2第2章数据获取：图像和视频数据爬取

|||├──9-1-3第3章数据整理：对数据进行整理、清洗和去噪

|||└──9-1-4第4章数据标注：工具与使用

||└──9-2数据增强方法与实践

|||├──9-2-1第1章数据增强

|||└──9-2-2第2章数据增强库imgaug实践

|├──【第10周】PyTorch数据处理与网络模型构建

||├──10-1 PyTorch入门与应用

|||├──10-1-1第1章周课程整体介绍与安排

|||├──10-1-2第2章安装PyTorch

|||└──10-1-3第3章Tensor的操作

||├──10-2数据集加载与应用

|||├──10-2-1第1章Dataset与Dataloader

|||└──10-2-2第2章数据增强与转换

||└──10-3网络模型搭建实战

|||└──10-3-1第1章网络模型搭建实战

|├──【第11周】深入PyTorch模型的训练与可视化

||├──11-1 PyThorch训练基础与数据可视化

|||└──11-1-1第1章模型训练与可视化

||├──11-2 PyThorch训练进阶与性能优化

|||├──11-2-1第1章PyTorch训练进阶

|||└──11-2-2第2章模型性能提升方法

||└──11-3 PyThorch软件封装

|||└──11-3-1第1章PyThorch软件封装

|├──【第12周】CNN图像处理模型

||├──12-1简单链式模型理论与实战

|||└──12-1-1第1章简单链式模型理论与实战

||├──12-2多分支模型理论与实战

|||└──12-2-1第1章多分支模型理论与实战

||└──12-3残差模型理论与实战

|||└──12-3-1第1章残差模型理论与实战

|├──【第13周】移动端AI高效率分组模型

||├──13-1 mobilenet模型理论与实战

|||├──13-1-1第1章卷积拆分分组与Xception

|||├──13-1-2第2章MobileNet模型

|||└──13-1-3第3章从零搭建MobileNet模型

||└──13-2 shufflenet模型理论与实战

|||├──13-2-1第1章ShuffleNet模型

|||└──13-2-2第2章从零搭建ShuffleNet模型

|├──【第14周】卷积注意力模型

||├──14-1特征通道注意力

|||├──14-1-1第1章注意力模型基础

|||├──14-1-2第2章特征注意力模型

|||└──14-1-3第3章从零搭建SENet

||├──14-2空间注意力

|||└──14-2-1第1章空间注意力

||└──14-3混合注意力模型

|||└──14-3-1第1章混合注意力模型

|└──【第15周】Transformer模型

||└──15-1 Transformer原理与实现

|||├──15-1-1第1章自注意力机制

|||├──15-1-2第2章Transformer模型

|||└──15-1-3第3章从零搭建Transformer

|├──【第16周】Vision Transformer模型

||├──16-1 Vision Transformer模型

|||├──16-1-1第1章基础ViT模型

|||└──16-1-2第2章从零搭建Vision Transformer

||└──16-2轻量级VisionTransformer

|||├──16-2-1第1章轻量级ViT模型

|||└──16-2-2第2章从零搭建Mobile ViT模型

|├──【第17周】【视觉领域】图像分类技术与项目实战

||├──17-1图像分类基础与实践：安防监控人脸表情识别

|||├──17-1-1第1章图像分类基础与模型

|||└──17-1-2第2章人脸表情识别实战

||└──17-2多标签分类与实战：生活用品多标签分类

|||├──17-2-1第1章多标签图像分类模型

|||└──17-2-2第2章实战：生活用品多标签分类

|├──【第18周】【工业领域】目标检测技术与项目实战

||├──18-1目标检测基础与YOLO系列模型原理

|||├──18-1-1第1章目标检测基础

|||└──18-1-2第2章YOLO系列模型原理

||└──18-2实践：YOLO v5车牌检测实战

|||└──18-2-1第1章YOLO v5车牌检测实战

|├──【第19周】【医疗与直播领域】图像分割技术与项目实战

||├──19-1图像分割基础与模型

|||├──19-1-1第1章图像分割基础

|||├──19-1-2第2章经典语义分割模型

|||└──19-1-3第3章语义分割的关键技术改进

||└──19-2实践：基于UNet的人脸语义分割

|||└──19-2-1第1章基于UNet的人脸语义分割实战

|└──【第20周】【视频分析领域-火热领域】视频分类技术与项目实战

||├──20-1视频分类与行为识别基础

|||├──20-1-1第1章视频分类基础

|||├──20-1-2第2章三维卷积模型

|||└──20-1-3第3章双流模型

||└──20-2实战：3DCNN视频分类实战

|||└──20-2-1第1章3DCNN视频分类实战