保姆级Ai就业实战！BERT家族+FAKE+Ai框架+知识图谱+文本增强+图像识别+目标检测+资料

===============课程介绍===============
真正的保姆级Ai领域的就业课程，课程着重把经理放在的就业方面，所以在课程的安排上也非常的贴近真实的企业生产环境，将很多新技术融合其中，帮助同学们快速提升技能。
===============课程目录===============
课程章节目录
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！
课程详细目录
(1)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线
(2)\【实战】主流深度学习框架
(3)\【实战】入门图像识别
(4)\【实战】最火的行人目标检测
├─(3) yolo3-tensorflow-master.rar
├─(4) 公开课-yolo.pdf
├─(5) 最火的车辆行人检测.mp4
(5)\【必备】AI电子书籍；目录中文件数:27个
├─(6) 人工智能发展报告.pdf
├─(7) LDA漫游指南.pdf
├─(8) Learning From Data_低配版.pdf
├─(9) OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.pdf
├─(10) python视觉实战项目52讲.pdf
├─(11) Pytorch常用函数手册.pdf
├─(12) 《统计学习方法》第2版课件.zip
├─(13) 动手学深度学习.pdf
├─(14) 南瓜书.pdf
├─(15) 吴恩达资料.txt
├─(16) 推荐系统实践.pdf
├─(17) 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
├─(18) 数学之美第2版.zip
├─(19) 机器人建模和控制.pdf
├─(20) 机器学习[西瓜书].zip
├─(21) 机器学习实战.pdf
├─(22) 深度学习(花书).pdf
├─(23) 百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf
├─(24) 科来网络通讯协议图.pdf
├─(25) 程序员的数学1.pdf
├─(26) 程序员的数学2-概率统计 ,平冈和幸，（日）堀玄著 ,P406.pdf
├─(27) 程序员的数学3-线性代数.pdf
├─(28) 算法新解-刘新宇.pdf
├─(29) 统计学习方法.zip
├─(30) 统计学习方法（李航）.pdf
├─(31) 西瓜书.pdf
├─(32) 项亮-推荐系统实践.pdf
(6)\【讲座 】 最落地的图像识别实践案例
├─(33) 公开课-卷积神经网络.pdf
├─(34) 最落地的图像识别案例.mp4
(7)\【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）
├─(35) BERT大家族讲解讲座回放.mp4
(8)\【讲座】NLP少样本困境破局之道--文本增强
├─(36) 文本增强.mp4
(9)\【讲座】从0到1带你构建知识图谱；目录中文件数:3个
├─(37) kgqa_base_on_sentence_match.rar
├─(38) 从0到1带你构建知识图谱.mp4
├─(39) 知识图谱公开课.pptx
(10)\【讲座】彻底搞懂 Google bert 模型；目录中文件数:7个
├─(40) attention is all you need.pdf
├─(41) BERT.pdf
├─(42) bert介绍.pptx
├─(43) diy_bert.py
├─(44) R-bert关系抽取.pdf
├─(45) sentence bert.pdf
├─(46) 彻底搞懂 Google bert 模型.mp4
(11)\【讲座】无中生有，fake图像！；目录中文件数:0个
(12)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【1】初入人工智能
(13)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【2】数学基础&数字图像
(14)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【3】数字图像&特征提取
(15)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【4】边缘检测&相机模型
(16)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【5】立体视觉&图像聚类
(17)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【6】图像滤波&SIFT
(18)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【7】OpenCV&深度学习
(19)\【实战】主流深度学习框架\【PPT】随堂课程
├─(47) 从零开始训练网络.pptx
├─(48) 卷积神经网络.pptx
├─(49) 深度学习开源框架.pptx
(20)\【实战】主流深度学习框架\【代码】配套案例；目录中文件数:2个
├─(50) 代码(解压密码：badouai)深度学习.zip
├─(51) 代码(解压密码：badouai)（卷积神经网络）.zip
(21)\【实战】主流深度学习框架\【视频】深度学习框架；目录中文件数:10个
├─(52) 从零开始训练网络01.mp4
├─(53) 从零开始训练网络02.mp4
├─(54) 从零开始训练网络03.mp4
├─(55) 从零开始训练网络04.mp4
├─(56) 卷积神经网络04.mp4
├─(57) 推理和训练.mp4
├─(58) 深度学习开源框架.mp4
├─(59) 深度学习开源框架01.mp4
├─(60) 深度学习开源框架02.mp4
├─(61) 深度学习开源框架03.mp4
(22)\【实战】入门图像识别\【PPT】随堂课程；目录中文件数:2个
目录太长没有全部列出
├─(154) 【02】计算机视觉简介.pdf
(33)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【1】初入人工智能\视频；目录中文件数:4个
├─(155) 【1.1】开学典礼.mp4
├─(156) 【1.2】初入人工智能.mp4
├─(157) 【1.3】机器学习&深度学习.mp4
├─(158) 【1.4】计算机视觉.mp4
(34)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【2】数学基础&数字图像\PPT
├─(159) 【03】机器学习涉及的数学基础.pdf
├─(160) 【04】数字图像.pdf
(35)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【2】数学基础&数字图像\代码
├─(161) bilinear interpolation.py
├─(162) lenna.png
├─(163) nearest interp.py
├─(164) test_image_gray.py
(36)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【2】数学基础&数字图像\视频
├─(165) 【2.1】数学基础1.mp4
├─(166) 【2.2】数学基础2.mp4
├─(167) 【2.3】数字图像.mp4
├─(168) 【2.4】插值算法.mp4
(37)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【3】数字图像&特征提取\PPT
├─(169) 【05】特征选择与特征提取.pdf
(38)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【3】数字图像&特征提取\代码
├─(170) Histogram Equalization.py
├─(171) histogram.py
├─(172) PCA.py
├─(173) PCA_numpy.py
├─(174) PCA_numpy_detail.py
├─(175) PCA_sklearn.py
(39)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【3】数字图像&特征提取\视频
├─(176) 【3.1】直方图均衡化.mp4
├─(177) 【3.2】卷积&滤波.mp4
├─(178) 【3.3】特征选择.mp4
├─(179) 【3.4】PCA.mp4
(40)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【4】边缘检测&相机模型\PPT
├─(180) 【06】边缘提取.pdf
├─(181) 【07】相机模型.pdf
(41)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【4】边缘检测&相机模型\代码
├─(182) canny.py
├─(183) canny_detail.py
├─(184) canny_track.py
├─(185) photo1.jpg
├─(186) sobel_laplace_canny.py
├─(187) warpMatrix.py
├─(188) 透视变换.py
(42)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【4】边缘检测&相机模型\视频
├─(189) 【4.1】边缘检测.mp4
├─(190) 【4.2】canny.mp4
├─(191) 【4.3】相机模型.mp4
├─(192) 【4.4】透视变换.mp4
(43)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【5】立体视觉&图像聚类\PPT
├─(193) 【08】立体视觉.pdf
├─(194) 【09】点云模型.pdf
├─(195) 【10】图像聚类算法.pdf
(44)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【5】立体视觉&图像聚类\代码
├─(196) K-Means.py
├─(197) K-Means_athlete.py
├─(198) K-Means_RGB.py
├─(199) 密度聚类.py
├─(200) 层次聚类.py
(45)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【5】立体视觉&图像聚类\视频
├─(201) 【5.1】立体视觉-双目系统.mp4
├─(202) 【5.2】点云模型.mp4
├─(203) 【5.3】Kmeans.mp4
├─(204) 【5.4】层次聚类&密度聚类.mp4
(46)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【6】图像滤波&SIFT\PPT
├─(205) 【11】图像滤波器.pdf
├─(206) 【12】尺度不变特征变换-SIFT.pdf
(47)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【6】图像滤波&SIFT\代码
├─(207) iphone1.png
├─(208) iphone2.png
├─(209) SIFT_关键点.py
├─(210) SIFT_特征匹配.py
├─(211) 噪声.py
├─(212) 椒盐噪声.py
├─(213) 高斯噪声.py
(48)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【6】图像滤波&SIFT\视频
├─(214) 【6.1】图像噪声.mp4
├─(215) 【6.2】图像增强.mp4
├─(216) 【6.3】SIFT1.mp4
├─(217) 【6.4】SIFT2.mp4
(49)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【7】OpenCV&深度学习\PPT
├─(218) 【13】OpenCV算法解析.pdf
├─(219) 【14】深度学习与神经网络.pdf
(50)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【7】OpenCV&深度学习\代码
├─(220) Hash.py
├─(221) lenna.png
├─(222) lenna_noise.png
├─(223) ransac.py
(51)\01、最新保姆级计算机视觉学习路线\【7】OpenCV&深度学习\视频
├─(224) 【7.1】OpenCV&最小二乘法.mp4
├─(225) 【7.2】Ransac.mp4
├─(226) 【7.3】哈希算法.mp4
├─(227) 【7.4】神经网络.mp4
(52)\【实战】入门图像识别\【PPT】随堂课程\图像识别-01 PPT 01-2
├─(228) 【19】图像识别.pptx
(53)\【实战】入门图像识别\【PPT】随堂课程\图像识别0203-PPT0203-2
├─(229) 【19】图像识别.pdf
├─(230) 【20】物体检测.pdf
(54)\【实战】入门图像识别\【代码】配套案例\图像识别-01代码01-1
├─(231) AlexNet-Keras-master.rar
├─(232) train.zip