课程目录：
1、数学基础（1）
2、python基础（1）
2、数学基础（2）
3、python高级应用
4、python高级应用（2）
5、机器学习（1）
6、机器学习（2）
7、机器学习（3）
8、机器学习（4）
9、机器学习（5）
10、数据挖掘与项目实战（1）
10、自然语言处理（1）
11、企业项目实战
11、数据挖掘与项目实战（2）
12、深度学习（1）
13、深度学习（2）
14、深度学习（3）
15、自然语言处理
16、图像处理（1）
17、图像处理（2）
18、企业项目实战
详细课程目录
│
├─10、数据挖掘与项目实战（1）
│ │ malkov.py
│ │ [20180401]_隐马尔科夫算法模型.zip
│ │ 周日讲解项目_垃圾邮件拦截过滤系统.pdf
│ │ 金融反欺诈模型.pdf
│ │ 音乐系统文件分类.pdf
│ │
│ ├─第十周01
│ │ 01主题模型.mp4
│ │ 02主题模型坐标轴下降.mp4
│ │ 03lda.mp4
│ │ 04数据清洗.mp4
│ │ 05二值化.mp4
│ │ 06特征选择.mp4
│ │ 07lda数据清洗.mp4
│ │
│ └─第十周02
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│
├─10、自然语言处理（1）
│ ├─聊天机器人（3）
│ │ 第1课 聊天机器人的基础模型与综述.mp4
│ │ 第2课 NLP基础及扫盲.mp4
│ │ 第3课 后半部分.mp4
│ │ 第3课 用基础机器学习方法制作聊天机器人（后30min有遮挡后续补录下）.mp4
│ │ 第4课 深度学习基础及扫盲.mp4
│ │ 第5课 深度学习聊天机器人原理.mp4
│ │ 第6课 用深度学习方法制作聊天机器人 – 七月在线.mp4
│ │ 第7课 图像与文本的完美结合：看图回答VQA.mp4
│ │ 第8课 简单易用的聊天机器人开发平台与展望.mp4
│ │ 课件+资料.rar
│ │
│ ├─自然语言处理班（2）
│ │ │ 1 NLP基础技能.mp4
│ │ │ 2 从语言模型到朴素贝叶斯.mp4
│ │ │ 3.LDA主题模型.mp4
│ │ │ 4.基于统计的翻译系统.mp4
│ │ │ 5.隐马尔科夫模型及其应用.mp4
│ │ │ 6.深度学习与NLP简单应用.mp4
│ │ │ 自然语言第五讲后20分钟补充.mp4
│ │ │
│ │ ├─7.词向量表示与文本分类
│ │ │ 第7课 词向量与相关应用 – 七月在线.ts
│ │ │ 词向量、word2vec、sense2vec与相关应用.pdf
│ │ │
│ │ ├─8.条件随机场与应用
│ │ │ crf.zip
│ │ │ CRF分词.pdf
│ │ │ 从最大熵看LR.pdf
│ │ │ 最大熵模型.pdf
│ │ │ 条件随机场(公式版).pdf
│ │ │ 条件随机场(初学版).pdf
│ │ │ 第8课 条件随机场与应用 – 七月在线.ts
│ │ │
│ │ └─课件资料
│ │ DLinNLP.zip
│ │ Lecture_1.zip
│ │ Lecture_2.zip
│ │ statiscal_machine_translation.zip
│ │ 主题模型课件与资料.zip
│ │ 课件：HMM.zip
│ │
│ └─自然语言处理（1）
│ │ 第1课 NLP理论基础.mp4
│ │ 第2课 Word2Vec理论基础.mp4
│ │ 第3课 Word2Vec实战案例课Kaggle竞赛案例.mp4
│ │ 第4课 从Word2Vec到FastText的新发展+案例.mp4
│ │ 课件资料.rar
│ │
│ └─配套软件
│ kaggle-data.rar
│ kaggle-word2vec-ipynb.zip
│ lastfm-dataset-1K(3).tar.gz
│
├─11、企业项目实战
│ └─AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
│ 4.6、学员分布情况数据展示_tableau.7z
│
├─11、数据挖掘与项目实战（2）
│ 01.mp4
│ 垃圾邮件拦截过滤系统.pdf
│ 金融01.mp4
│ 金融02.mp4
│ 金融03.mp4
│ 金融04.mp4
│ 金融05.mp4
│ 金融反欺诈模型.pdf
│ 音乐02.mp4
│ 音乐03.mp4
│ 音乐系统文件分类.pdf
│
├─12、深度学习（1）
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 03人工智能数学基础之概率论和数理统计（置信区间和假设检验）（5.4）.pdf
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 05_随堂代码.zip
│ 06.mp4
│ 07.mp4
│ 1_TensorFlow基础.pdf
│ AI03&AI04周末授课课件.zip
│ [20180505]_TensorFlow介绍.zip
│ 笔记-0505.txt
│
├─13、深度学习（2）
│ └─十三周
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ 07.mp4
│ 08.mp4
│ 2_深度学习概述.pdf
│ 3_卷积神经网络(CNN) .pdf
│
├─14、深度学习（3）
│ └─十四周
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ [20180513]_CNN一.zip
│ [20180519]_CNN二.zip
│
├─15、自然语言处理
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ 07.mp4
│ 08.mp4
│ 09.mp4
│ 1 目标检测.pdf
│ 10.mp4
│ 11.mp4
│ 12.mp4
│ 13.mp4
│
├─16、图像处理（1）
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ 07.mp4
│ 08.mp4
│ 1 目标检测.pdf
│ 目标检测.pptx
│ 目标检测备课.pdf
│
├─17、图像处理（2）
│ 01.mp4
│ 02.mp4
│ 03.mp4
│ 04.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ 07.mp4
│ 5Seq2Seq (1).pptx
│
├─18、企业项目实战
│ ├─AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）
│ │ AI大数据互联网电影智能推荐.mp4
│ │
│ └─AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
│ AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季).mp4
│
├─1、数学基础（1）
│ 01人工智能数学基础之数据分析1.13.pdf
│ 01函数.avi
│ 02人工智能数学基础之矩阵和线性代数1.14.pdf
│ 02极限.avi
│ 03函数极限.avi
│ 04函数极限性质和两个极限.avi
│ 05导数49分11s后重复不要看.avi
│ 06导数应用.avi
│ 07泰勒公式.avi
│ 08多元函数极限.avi
│ 09多元函数偏导.avi
│ 10线性代数向量运算.avi
│ 11方向导数梯度.avi
│ 12常见矩阵变换和计算.avi
│ 13行列式和矩阵的逆.avi
│ 14矩阵初等变换计算.avi
│
├─2、python基础（1）
│ 学习PPT.rar
│ 第01节课-软件安装.rar
│ 第02节课-变量数据类型.rar
│ 第03节课-数据类型02.rar
│ 第04节课-字符串、字典、列表.rar
│ 第05节课-if.rar
│ 第06节课-while循环.rar
│ 第07节课-跳转语句-for循环.rar
│ 第08课-循环练习题讲解.rar
│ 第09课-函数（一）.rar
│ 第10课-函数（二）.rar
│ 第11课-函数（三）.rar
│ 第12课-函数（四）.rar
│ 第13课-面向对象.rar
│ 第14课-面向对象（二）.rar
│ 第15课-模块和包.rar
│ 第16课.rar
│ 第17课-异常与time模块.rar
│ 第18课-进程线程.rar
│ 第19节课-numpy与pandas.rar
│ 第20节课-matpotlib.rar
│ 课外阅读资料.rar
│
├─2、数学基础（2）
│ 03人工智能数学基础之概率论和数理统计1.19.pdf
│ 10数字特征.avi
│ 11中心距，峰度，最大似然.avi
│ 1矩阵等价变换.avi
│ 2线性方程组的解.avi
│ 3特征值特征向量，奇异矩阵，矩阵分解.avi
│ 4古典概率条件概率.avi
│ 5贝叶斯公式.avi
│ 6随机变量.avi
│ 7离散变量分布.avi
│ 8连续变量分布.avi
│ 9连续型随机分布.avi
│ 更多免费IT教程.url
│ 版权说明.txt
│ 聚米学院.url
│
├─3、python高级应用
│ 3、python高级应用.rar
│
├─4、python高级应用（2）
│ 00正则表达式.avi
│ 01正则练习.avi
│ 02爬虫.avi
│ 03爬虫.avi
│ 04爬虫案例.avi
│ 04爬虫案例2.avi
│ 05爬虫.avi
│ 06爬虫.avi
│ 07知识点回顾.avi
│ 08案例1.avi
│ 08案例2.avi
│ 09智联招聘案例.avi
│ 10智联招聘.avi
│ 11智联招聘.avi
│ 12QQ音乐.avi
│ 20180205_QQ音乐第一弹.txt
│ cn-blogs.py
│ qq_music.py
│ zhilian.py
│ 更多免费IT教程.url
│ 版权说明.txt
│ 聚米学院.url
│
├─5、机器学习（1）
│ ├─机器学习
│ │ 01最大似然.avi
│ │ 02哑编码.avi
│ │ 0301.avi
│ │ 03线性回归.avi
│ │ 04家用电量预测.avi
│ │ 05.avi
│ │ 05_随堂代码.zip
│ │ 06.avi
│ │ 07.avi
│ │ 08.avi
│ │ 091.avi
│ │ KNN.pdf
│ │ [20180303]_回归算法03_随堂笔记.zip
│ │ [20180303]_回归算法05_随堂代码.zip
│ │ 决策树.pdf
│ │ 回归算法.pdf
│ │ 更多免费IT教程.url
│ │ 版权说明.txt
│ │ 聚米学院.url
│ │
│ └─概述
│ │ 01基础回顾.avi
│ │ 02基础回顾.avi
│ │ 03机器学习概述.avi
│ │ 04机器学习概述.avi
│ │ 05机器学习概述.avi
│ │ 06机器学习概述.avi
│ │ 07机器学习概述.avi
│ │ 数学基础python回顾.pdf
│ │ 更多免费IT教程.url
│ │ 版权说明.txt
│ │ 聚米学院.url
│ │ 课件.pdf
│ │
│ ├─03_随堂笔记
│ │ |-+|–|-++?|-|G-++?-0225.png
│ │ |-+|-0225.txt
│ │
│ └─05_随堂代码
│ 01_|||+–+|+?ú|-++?|-||+?-+-±.ipynb
│ 02_|||+–+|+?ú||=+G+e+++G+e+++G.ipynb
│
├─6、机器学习（2）
│ 01回顾.mp4
│ 02softmax.mp4
│ 03比特化.mp4
│ 04决策树.mp4
│ 05.mp4
│ 06.mp4
│ 09.mp4
│ 10.mp4
│ 11.mp4
│ 12.mp4
│ 7.mp4
│ 8.mp4
│ [20180310]_决策树、集成学习.zip
│ [20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_课件PPT.zip
│ [20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂代码.zip
│ [20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂笔记.zip
│ 知识回顾.png
│
├─7、机器学习（3）
│ 01回顾.mp4
│ 02kmeans算法.mp4
│ 03kmeans.mp4
│ 04birch.mp4
│ 05回顾.mp4
│ 06聚类.mp4
│ 07回顾.mp4
│ 08svm.mp4
│ 09svm.mp4
│ [20180317]_聚类算法_随堂代码.zip
│ [20180317]_聚类算法_随堂笔记.zip
│ [20180317]_聚类算法_随堂课件.zip
│ [20180318]_聚类算法&SVM.zip
│ [20180319]_机器学习答疑05.zip
│
├─8、机器学习（4）
│ 01回顾.mp4
│ 02svm.mp4
│ 03svm.mp4
│ 04多分类.mp4
│ 05回顾.mp4
│ 06高斯朴素贝叶斯.mp4
│ 07贝叶斯网络.mp4
│ 08EM算法.mp4
│ 09EM.mp4
│ [20180324]_SVM、多分类及多标签分类算法.zip
│ [20180325]_贝叶斯算法、EM算法.zip
│ 多分类及多标签分类算法.pdf
│
└─9、机器学习（5）
01马尔科夫.mp4
02马尔科夫.mp4
03HMM.mp4
04HMM后向算法.mp4
05HMM案例.mp4
06HMM案例.mp4
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