《深度学习必修课：进击算法工程师》配套代码

今天给大家讲讲关于AI，打通视觉，NLP，机器学习，深度学习，推荐搜索，AIGC，大模型等等这些当下最热门技术，我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。 阶段一：从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学 阶段二：从AI核心技术理论体系构建到项目实战： 机器学习&深度学习 阶段三：构建AI的数据驱动力--数据预处理工程 阶段四：AI 深度学习框架实战- Pytorch从基础到进阶 阶段五：AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战 阶段六：AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域 阶段七：AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等 阶段八：NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战 阶段九：AI工程师入行&转化&就业&面试指导 首先，我们先来说说什么是人工智能： 人工智能（Artificial Intelligence），简称为AI，是一门集多学科于一体的综合性技术科学。它的核心目的是创造出能够模拟人类思维能力的机器，使其具备感知、思考和决策的能力。 自然语言处理（Natural Lang

玩转机器学习之神经网络，系统入门算法工程师 又名：系统入门深度学习，直击算法工程师，9章全

资源名称：js数据集-电影评分数据-movieles-可用于做毕设实验.zip 内容概要：是一款数据集，电影评分数据，已经做好了分类和数据说明。特别简单易用。 关键信息：可以用于数据分析，大数据，推荐系统的学习和实验，数据成熟适合学生党，考研党使用。 适用人群：学生，前端工程师，项目经理，软件公司，软件教师，计算机学生 使用场景：学习，研究生学习，算法工程师，学生，毕业设计，课堂作业，个人练习，css练习，二次开发

为了帮助正在学习深度学习的伙伴们，川大的一名优秀毕业生，在GitHub上创建了一个项目：《深度学习500问》，通过问答的形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书已达18个章节，近50万字，全是中文！！ 下面，我们来看一看该项目有哪些硬核干货吧！ 全书目录 该项目更确切地说是一本深度学习面试手册，500 问，非常详细。全书共分为 18 章，近 50 万字，目录如下： 数学基础 机器学习基础 深度学习基础 经典网络 卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN） 生成对抗网络（GAN） 目标检测 图像分割 强化学习 迁移学习 网络搭建及训练 优化算法 超参数调试 GPU 和框架选型 自然语言处理（NLP） 模型压缩、加速及移动端部署 后端

前言人工智能的三次浪潮2018年年初，招聘季正如火如荼地进行，而“数据科学家”和“算法工程师”绝对算得上热门职业。“人工智能”“机器学习”“深度学习”“建模”“

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