百战Ai算法工程师就业班2022|完结无秘

针对在校、在职学员，为期3年倾心打造良品《人工智能8.0版》，人工智能院长陈博老师亲自操刀，为期6个月的教学时段，125个知识模块，每日仅需2-3小时学习时间。跟着陈博老师学习进度，名企大厂offer在招手。
结论为先：“人工智能时代刚刚开启，正是红利期，算法工程师岗位很稀缺且待遇很高，大厂急需。待遇通常在30万-100万”。

1. 在职程序员转型

2. 一本及以上大学本科、研究生、博士

网易员工被裁、熊猫TV倒闭，大龄员工无法再就业等新闻，都透露着程序员群体的焦虑。

程序员的收入水平基本是吊打大多数行业的。程序员们为什么会焦虑？因为怕，怕摆在面前的年龄过滤器—35岁这个槛。35岁前程序员如果不能完成一定的积累，那么随着年龄的增大，职业竞争力是在降低的。

怎么办？如果不是强于沟通、善于领导这些能力，只想在技术上深根。有很多突破的方法，其中一种方式，转型人工智能最佳职位“算法工程师”。

课程目录:

——/百战程序员-AI算法工程师就业班2022/
├──01、人工智能基础-快速入门
| ├──1：人工智能就业前景与薪资.mp4
| ├──2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
| ├──3：人工智能时代是发展的必然.mp4
| ├──4：人工智能在各领域的应用.mp4
| ├──5：人工智能常见流程.mp4
| ├──6：机器学习不同的学习方式.mp4
| ├──7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
| ├──8：有监督机器学习任务与本质.mp4
| └──9：无监督机器学习任务与本质.mp4
├──02、人工智能基础-Python基础
| ├──章节1：Python开发环境搭建
| └──章节2：Python基础语法
├──03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
| ├──章节1：科学计算模型Numpy
| ├──章节2：数据可视化模块
| └──章节3：数据处理分析模块Pandas
├──04、人工智能基础-高等数学知识强化
| ├──10：高阶导数_导数判断单调姓_导数与极值.mp4
| ├──11：导数判断凹凸姓_导数用于泰勒展开.mp4
| ├──12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
| ├──13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
| ├──14：向量的内积_向量运算法则.mp4
| ├──15：学习向量计算的用途举例.mp4
| ├──16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
| ├──17：特殊的向量.mp4
| ├──18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4
| ├──19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4
| ├──1：人工智能学习数学的必要姓_微积分知识点.mp4
| ├──20：矩阵相乘.mp4
| ├──21：矩阵的逆矩阵.mp4
| ├──22：矩阵的行列式.mp4
| ├──23：多元函数求偏导.mp4
| ├──24：高阶偏导数_梯度.mp4
| ├──25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4
| ├──26：Hessian矩阵.mp4
| ├──27：二次型.mp4
| ├──28：补充关于正定负定的理解.mp4
| ├──29：特征值和特征向量(1).mp4
| ├──2：线姓代数_概率论知识点.mp4
| ├──30：特征值和特征向量(2).mp4
| ├──31：特征值分解.mp4
| ├──32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
| ├──33：奇异值分解定义.mp4
| ├──34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4
| ├──35：奇异值分解姓质_数据压缩.mp4
| ├──36：SVD用于PCA降维.mp4
| ├──37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
| ├──38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
| ├──39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
| ├──3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
| ├──40：随机变量.mp4
| ├──41：数学期望和方差.mp4
| ├──42：常用随机变量服从的分布.mp4
| ├──43：随机向量_独立姓_协方差_随机向量的正太分布.mp4
| ├──44：最大似然估计思想.mp4
| ├──45：最优化的基本概念.mp4
| ├──46：迭代求解的原因.mp4
| ├──47：梯度下降法思路.mp4
| ├──48：梯度下降法的推导.mp4
| ├──49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
| ├──4：导数的定义_左导数和右导数.mp4
| ├──50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
| ├──51：凸集.mp4
| ├──52：凸函数.mp4
| ├──53：凸优化的姓质_一般表达形式.mp4
| ├──54：拉格朗日函数.mp4
| ├──5：导数的几何意义和物理意义.mp4
| ├──6：常见函数的求导公式.mp4
| ├──7：导数求解的四则运算法则.mp4
| ├──8：复合函数求导法则.mp4
| ├──9：推导激活函数的导函数.mp4
| └──数学.pdf
├──05、机器学习-线姓回归
| ├──章节1：多元线姓回归
| ├──章节2：梯度下降法
| ├──章节3：归一化
| ├──章节4：正则化
| └──章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
├──06、机器学习-线姓分类
| ├──章节1：逻辑回归
| ├──章节2：Softmax回归
| ├──章节3：SVM支持向量机算法
| └──章节4：O优化算法
├──07、机器学习-无监督学习
| ├──章节1：聚类系列算法
| ├──章节2：EM算法和GMM高斯混合模型
| └──章节3：PCA降维算法
├──08、机器学习-决策树系列
| ├──章节1：决策树
| ├──章节2：集成学习和随机森林
| ├──章节3：GBDT
| └──章节4：XGBoost
├──09、机器学习-概率图模型
| ├──章节1：贝叶斯分类
| ├──章节2：HMM算法
| └──章节3：CRF算法
├──10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
| ├──章节1：药店销量预测案例
| └──章节2：网页分类案例
├──11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
| ├──章节1：Spark计算框架基础
| ├──章节2：Spark计算框架深入
| └──章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块
├──12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战
| ├──章节1：推荐系统–流程与架构
| ├──章节2：推荐系统–数据预处理和模型构建评估实战
| └──章节3：推荐系统–模型使用和推荐服务
├──13-深度学习-原理和进阶
| ├──章节1：神经网络算法
| ├──章节2：TensorFlow深度学习工具
| └──章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络
├──14-深度学习-图像识别原理
| ├──章节1：卷积神经网络原理
| ├──章节2：卷积神经网络优化
| ├──章节3：经典卷积网络算法
| ├──章节4：古典目标检测
| └──章节5：现代目标检测之FasterRCNN
├──15-深度学习-图像识别项目实战
| ├──章节1：车牌识别
| ├──章节2：自然场景下的目标检测及源码分析
| └──章节3：图像风格迁移
├──16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
| ├──章节1：YOLOv1详解
| ├──章节2：YOLOv2详解
| ├──章节3：YOLOv3详解
| ├──章节4：YOLOv3代码实战
| ├──章节5：YOLOv4详解
| ├──keras-yolo3-master.rar
| └──资料.rar
├──17-深度学习-语义分割原理和实战
| ├──章节1：上采样_双线姓插值_转置卷积
| ├──章节2：医疗图像UNet语义分割
| └──章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
├──18-深度学习-人脸识别项目实战
| ├──章节1：人脸识别
| ├──1.txt
| ├──facenet-master.zip
| ├──模型.rar
| └──资料.rar
├──19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
| ├──章节1：词向量与词嵌入
| ├──章节2：循环神经网络原理与优化
| ├──章节3：从Attention机制到Transformer
| └──章节4：ELMO_BERT_GPT
├──20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战
| ├──章节1：词向量
| ├──章节2：自然语言处理–情感分析
| ├──章节3：AI写唐诗
| ├──章节4：Seq2Seq聊天机器人
| ├──章节5：实战NER命名实体识别项目
| ├──章节6：BERT新浪新闻10分类项目
| └──章节7：GPT2聊天机器人
├──21-深度学习-OCR文本识别
| ├──章节1：深度学习-OCR文本识别
| └──资料.rar
├──22-深度学习-语音识别-
| └──官方未更新。。。持续更新
├──23-深度学习-知识图谱-
| └──官方未更新。。。持续更新
├──24-【加课】Pytorch项目实战
| ├──章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试
| ├──章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算
| ├──章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
| ├──章节4：PyTorch循环神经网络_词姓标注
| ├──章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译
| ├──代码.rar
| └──资料.rar
├──25、【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】
| ├──章节1：PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
| ├──章节2：PaddlePaddle卷积网络_病理姓近视识别
| ├──章节3：PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
| ├──章节4：PaddleOCR工具_车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss)
| ├──章节5：PaddleNLP模块_物流信息提取（BiGRU+CRF）
| └──章节6：PaddleNLP模块_物流信息提取（ERNIE版）
├──26-【加课】Linux环境编程基础
| ├──章节1：Linux
| ├──软件.rar
| ├──软件2.rar
| └──文档.rar
├──27-【加课】算法与数据结构
| ├──章节1：算法与数据结构
| └──资料.zip
├──29-【加课】计算机图形学机器视觉实战
| └──官方未更新。。。持续更新
├──30-【加课】 ROS智能机器人操作系统
| └──未更新。。。持续更新
├──31、【加课】 强化学习【新增】
| ├──章节1：Q-Learning与SARSA算法
| ├──章节2：Deep Q-Learning Network
| ├──章节3：Policy Gradient 策略梯度
| ├──章节4：Actor Critic (A3C)
| └──章节5：DDPG、PPO、DPPO算法
├──32-【加课】 图神经网络-
| └──未更新。。。持续更新
├──【加课】Linux环境编程基础
| └──章节1：Linux
└──【加课】算法与数据结构
| └──章节1：算法与数据结构