描述：这是一套系统的人工智能数学基础课程，涵盖了从微积分、线性代数到概率统计、机器学习算法的核心数学知识。课程内容包括函数、极限、导数、矩阵运算、特征值分解、随机变量、概率分布、回归分析、假设检验、聚类算法、贝叶斯分析等，并结合Python工具进行实例演示。通过理论与实践相结合的方式，课程旨在帮助学习者掌握人工智能领域所需的数学工具和方法，为深入理解机器学习、深度学习等算法奠定坚实基础。
链接：
夸克：https://pan.quark.cn/s/5d5b337e5935
📁 大小：3.4 GB
🏷 标签：#人工智能 #数学基础 #微积分 #线性代数 #概率统计 #回归分析 #聚类算法 #贝叶斯分析 #Python #机器学习 #必备数学基础 #quark
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描述：《黑马AI就业班2024》是一门全面的人工智能课程，涵盖Python基础、数据处理、机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、金融风控、AI医疗、智慧交通等多个领域。课程从Python编程基础入手，逐步深入机器学习、深度学习、NLP、CV等核心技术，并结合多个实战项目(如金融风控、AI医疗、智慧交通等)，帮助学员掌握AI技术的实际应用。课程还涉及大模型(如ChatGPT、BERT)、模型部署、面试技巧等内容，助力学员冲击高薪职位。
链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1S2jVpBLV3nau65ebE1Nmaw?pwd=ij7s
夸克：https://pan.quark.cn/s/7313f3b0d89d
📁 大小：192.88 GB
🏷 标签：#Python #机器学习 #深度学习 #NLP #CV #金融风控 #AI医疗 #智慧交通 #大模型 #模型部署 #面试技巧 #baidu #quark
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描述：51CTO-Python全栈一课通课程是一门全面覆盖Python编程语言的全栈开发课程，包含472集视频，从Python基础语法到高级应用，涵盖Web开发、数据库操作、爬虫、数据分析、机器学习、图像处理等多个领域。课程通过丰富的实战案例(如贪吃蛇游戏、股票预测、人脸识别、微信开发等)帮助学员掌握Python全栈开发技能，并深入理解Django、Flask、Scrapy等主流框架的使用。课程还涉及数据可视化、机器学习算法、图像处理等高级主题，适合从初学者到进阶开发者的全面学习需求。
链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/19JdxPMViZP0OlCU0KdH_Pg?pwd=9hkv
夸克：https://pan.quark.cn/s/4c4ec7fd5802
📁 大小：12.96 GB
🏷 标签：#Python全栈 #Web开发 #Django #Flask #爬虫 #数据分析 #机器学习 #图像处理 #数据可视化 #Scrapy #微信开发 #股票预测 #人脸识别 #贪吃蛇游戏 #51CTOPython全栈一课通 #baidu #quark
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描述：黑马AI就业班2024课程涵盖了人工智能、Python编程、自然语言处理(NLP)、机器视觉(CV)等多个领域的知识。课程分为多个阶段，包括Python基础编程、数据处理与统计分析、机器学习、深度学习、金融风控项目、自然语言处理、AI医疗项目实战等。课程内容从基础到高级，涵盖了从数据预处理、模型构建、训练与评估到项目实战的全流程。部分视频加密，适合有一定编程基础的学习者。课程还提供了丰富的源码、课件和笔记资料，帮助学员深入理解和实践。
链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1RT0qU0VpMYOC3QfTeAqsAg?pwd=bseu
📁 大小：198.26 GB
🏷 标签：#AI #Python #NLP #CV #机器学习 #深度学习 #金融风控 #自然语言处理 #AI医疗 #项目实战 #baidu
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描述：课程系统讲解人工智能与深度学习的核心知识，涵盖Python编程基础、数据分析与可视化、数学必备基础(概率统计、线性代数、微积分等)、机器学习算法及深度学习模型。通过深入讲解回归分析、分类算法、聚类方法、决策树、贝叶斯分析、神经网络等技术，帮助学员掌握AI核心理论与实战技能。
课程包含丰富的案例，如新闻分类、异常检测、推荐系统、时间序列预测等，结合真实业务场景，培养学员数据分析与模型应用能力。适合希望入门或提升人工智能、数据科学能力的学员，为从事AI、数据分析相关岗位奠定坚实基础。
链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1j_pAhJkZMvlu1Lc-goaerg?pwd=gp27
📁 大小：288.55 GB
🏷 标签：#人工智能 #深度学习 #Python #数据分析 #机器学习 #神经网络 #回归分析 #聚类算法 #决策树 #推荐系统 #人工智能深度学习系统班 #baidu
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描述：该课程是达内教育2024年11月推出的Python人工智能全日制课程，内容全面且深入，涵盖了从Python基础到人工智能高级应用的完整知识体系。课程分为多个阶段，包括Python核心语法、面向对象编程、Web开发、数据库操作、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统等核心模块。课程还包含多个实战项目，如电商推荐系统、工业质检系统、快递单实体抽取、文本情感分析等，帮助学员通过实际项目提升技能。此外，课程还提供了虚拟机环境、职业素质课和就业指导，帮助学员全面掌握Python人工智能开发技术并提升职业竞争力。
链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1UaKRtoeaX6cgKHUzf-rdDQ?pwd=ngme
📁 大小：261.08 GB
🏷 标签：#Python #人工智能 #机器学习 #深度学习 #计算机视觉 #自然语言处理 #推荐系统 #Kubernetes #实战项目 #就业指导 #达内 #baidu
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描述：该课程为极客机器学习训练营的第一期，内容涵盖从基础到高级的机器学习知识。课程从Python和R语言的基础开始，逐步深入到机器学习的基本概念、算法实现、特征工程、集成学习、深度学习基础及常见网络、PyTorch语法、神经网络训练方法、AutoML、Jax简介，以及使用Kubernetes进行部署。此外，还包括高等数学与线性代数的加餐内容，以及机器学习进阶理论与战术的加餐课程。课程内容丰富，注重理论与实践结合，旨在培养实干型的机器学习工程师。
链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/118oVHvVh3wGhPY502OtAAA?pwd=ue4j
夸克：https://pan.quark.cn/s/0f0b2e9a2656
📁 大小：42.21 GB
🏷 标签：#机器学习 #Python #R语言 #深度学习 #PyTorch #神经网络 #AutoML #Kubernetes #特征工程 #集成学习 #极客 #baidu #quark
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描述：本课程系统构建机器学习所需的概率统计基础，从条件概率、随机变量等核心概念切入，逐步深入多元分布、极限定理与随机过程。重点解析马尔科夫链及其稳态特性，延伸至隐马尔科夫模型的双序列机理，并结合前向算法与维特比解码实践应用。统计推断部分涵盖极大似然估计、贝叶斯推断及近似采样方法，最终通过马尔科夫链-蒙特卡洛(MCMC)实现复杂分布采样。课程融合理论推演与蒙特卡洛模拟，帮助学习者建立统计思维，掌握概率建模与算法优化的核心能力。
链接：https://pan.baidu.com/s/1om_5mCgF4TvrwtLaH8LXZw?pwd=hyau
https://pan.quark.cn/s/29302f42b423
📁 大小：3.33 GB
🏷 标签：#机器学习 #概率统计 #条件概率 #随机变量 #大数定律 #马尔科夫链 #隐马尔科夫模型 #贝叶斯推断 #极大似然估计 #蒙特卡洛方法 #统计推断 #MCMC #近似采样 #讲透机器学习概率统计 #快速打造算法基础核心能力 #baidu #quark
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描述：这门课程是专为初学者设计的，旨在帮助学员从零开始掌握人工智能编程的核心技能。课程内容覆盖机器学习、深度学习和自然语言处理等前沿技术，通过丰富的实战案例，确保学员能迅速掌握并应用于实际项目。系统化的学习让学员能够理解AI的基本原理，熟练使用常见工具和框架，具备开发智能应用的能力。无论是编程新手还是希望转型到AI领域的人，这门课程都提供了全面的指导和实践机会。
链接：https://pan.quark.cn/s/fcf7993ecb26
📁 大小：1.4 GB
🏷 标签：#AI编程 #机器学习 #深度学习 #自然语言处理 #实战案例 #AI原理 #工具框架 #智能应用 #编程新手 #转型培训 #初学者 #DeepSeek零基础AI编程课 #quark
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描述：这套视频课程涵盖了机器学习、深度学习和强化学习的基础与实践内容，分为多个模块。课程通过理论与代码实现相结合，讲解了机器学习的经典算法(如线性回归、支持向量机、KNN等)以及深度学习的网络架构(如卷积神经网络、循环神经网络等)。强化学习部分重点介绍了Q学习、策略梯度和DQN等技术，涉及多个实际案例，如泰坦尼克生还预测、房价预测等。深度学习内容包括神经网络优化方法、图像处理、NLP技术、模型调优等，强调了常见问题的解决策略，适合想深入掌握现代AI算法的学习者。
链接：https://pan.quark.cn/s/0529ea1fc48d
📁 大小：8.8 GB
🏷 标签：#机器学习 #强化学习 #深度学习 #神经网络 #项目实战 #梗直哥3套课程合集 #quark
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