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八斗学院的人工智能 AI 教程是一门非常全面的课程，它包括了三个阶段。第一阶段是人工智能及计算机视觉入门，这个阶段会让学习者了解人工智能的基本概念和计算机视觉的应用。第二阶段则着重讲述深度学习及它在 CV 方向的应用，这个阶段会让学习者深入了解深度学习的原理和在计算机视觉方向的应用。第三阶段则着重讲述深度学习与自然语言处理的应用，这个阶段会让学习者了解深度学习在自然语言处理方向的应用。
这门课程的内容非常丰富，它由浅入深，涵盖了分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络和深度学习等核心内容。学习者可以通过对机器学习核心算法的强化练习，扎实专业技能功底，突破传统思维的局限和传统数据分析的方法。同时，这门课程还会加入目前最前沿的人工智能相关技术以及企业级大型项目案例，让学习者能够实战最领先的成功应用，真正的落地提升实战技能。
为了方便学习者的学习，站长小淘还提供了阿里云盘资源下载。这样学习者就可以在任何时间、任何地点下载课程资源，随时随地学习和练习。总之，这门课程是一门非常值得学习的课程，它可以让学习者快速入门人工智能，并提升实战技能。
资源目录
【八斗学院】人工智能AI教程 – 2021
├─【讲座】无中生有，fake图像！
│ ├─【视频】生成模型
│ │ 无中生有，fake图像.mp4
│ │
│ ├─【PPT】随堂课程
│ │ 公开课-生成模型.pdf
│ │
│ └─【代码】配套案例
│ 「随堂代码」GAN_minist.py
│
├─【讲座】彻底搞懂 Google bert 模型
│ 彻底搞懂 Google bert 模型.mp4
│ attention is all you need.pdf
│ bert介绍.pptx
│ BERT.pdf
│ sentence bert.pdf
│ R-bert关系抽取.pdf
│ diy_bert.py
│
├─【必备】AI电子书籍
│ │ Python视觉实战项目52讲.pdf
│ │ 机器人建模和控制.pdf
│ │ 机器学习[西瓜书].pdf
│ │ 程序员的数学2-概率统计 ,平冈和幸，（日）堀玄著 ,P406.pdf
│ │ 程序员的数学3-线性代数.pdf
│ │ 数学之美第2版.pdf
│ │ 西瓜书.pdf
│ │ 深度学习(花书).pdf
│ │ Learning From Data_低配版.pdf
│ │ 百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf
│ │ 2019人工智能发展报告.pdf
│ │ 统计学习方法（李航）.pdf
│ │ 统计学习方法.pdf
│ │ 机器学习实战.pdf
│ │ 推荐系统实践.pdf
│ │ 项亮-推荐系统实践.pdf
│ │ 动手学深度学习.pdf
│ │ 程序员的数学1.pdf
│ │ LDA漫游指南.pdf
│ │ 算法新解-刘新宇.pdf
│ │ Pytorch常用函数手册.pdf
│ │ OpenCV-contrib modules中文教程抢鲜版.pdf
│ │ 科来网络通讯协议图.pdf
│ │ 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
│ │ 南瓜书.pdf
│ │ 吴恩达资料.txt
│ │
│ └─《统计学习方法》第2版课件
│ 第20章 潜在狄利克雷分布.pptx
│ 第19章 马尔科夫链蒙特卡洛法.pptx
│ 第16章 主成分分析.pptx
│ 第1章 机器学习和统计学习.pptx
│ 第7章 SVM及核函数.pptx
│ 第15章 奇异值分解.pptx
│ 第11章 条件随机场.pptx
│ 第21章 PageRank算法.pptx
│ 第9章 EM算法.pptx
│ 第14章 聚类方法.pptx
│ 第17章 潜在语义分析.pptx
│ 第10章 隐马尔科夫模型.pptx
│ 第6章 Logistic回归.pptx
│ 第18章 概率潜在语义分析.pptx
│ 第4章 贝叶斯分类器.pptx
│ 第8章 adaboost.pptx
│ 第5章 决策树.pptx
│ 第3章 k-近邻算法.pptx
│ 第2和12章 感知机和统计学习方法总结.pptx
│ 第13章 无监督学习概论.pptx
│ 第22章 无监督学习方法总结.pptx
│
├─【讲座 】 最落地的图像识别实践案例
│ 最落地的图像识别案例.mp4
│ 公开课-卷积神经网络.pdf
│
├─【讲座】BERT大家族讲解（论文、代码、PPT）
│ │ BERT大家族讲解讲座回放.mp4
│ │
│ └─公开课-论文&代码&课件
│ gpt3.pdf
│ transformer-xl.pdf
│ bert family.pptx
│ ernie-qinghua.pdf
│ spanBert.pdf
│ t5.pdf
│ BERT.pdf
│ xlnet.pdf
│ gpt2.pdf
│ gpt.pdf
│ elmo.pdf
│ unilm.pdf
│ ernie-baidu.pdf
│ albert.pdf
│ roberta.pdf
│ nezha.pdf
│ diy_bert.py
│
├─【实战】最火的行人目标检测
│ 最火的车辆行人检测.mp4
│ 公开课-yolo.pdf
│
├─【讲座】从0到1带你构建知识图谱
│ │ 从0到1带你构建知识图谱.mp4
│ │ 知识图谱公开课.pptx
│ │
│ └─知识图谱论文资源
│ 3394486.3403323.pdf
│ 1912.00147.pdf
│ 1911.07132.pdf
│ 2003.02320.pdf
│ 1911.06136.pdf
│ 2002.00388 .pdf
│ 2002.00388.pdf
│ 2107.13349.pdf
│ 1905.07129.pdf
│ 知识图谱表示学习综述.pptx
│ P19-1226.pdf
│ cikm_2020_sun.pdf
│ 1912.09637.pdf
│ 1906.05317.pdf
│ 1909.05855.pdf
│ D16-1245.pdf
│ 1804.08217.pdf
│ 2001.00461.pdf
│ 2005.00206.pdf
│ 1711.04071.pdf
│ 2009.02252v1.pdf
│ 2107.13715.pdf
│ 1811.00146.pdf
│ 12484-55980-1-PB.pdf
│ 12484-55980-1-PB (1).pdf
│ 1902.10197.pdf
│ 1709.05453.pdf
│ scarlini_etal_aaai2020.pdf
│ EMNLP-TACL5.pdf
│ query2box_reasoning_over_knowl.pdf
│ query2box_reasoning_over_knowl (1).pdf
│ 1909.05311.pdf
│ 1909.08402.pdf
│ 1907.12412.pdf
│ 1909.04164.pdf
│ 1912.07491.pdf
│ 1904.09223.pdf
│ 1909.01066.pdf
│ C16-1062.pdf
│ N18-2108.pdf
│ 0643.pdf
│ D17-1123.pdf
│ 1606.04422.pdf
│ 1911.12753.pdf
│
├─【讲座】NLP少样本困境破局之道–文本增强
│ │ 文本增强.mp4
│ │
│ └─论文&课程PPT
│ 文本增强公开课.pptx
│ UDA.pdf
│ Contextual augment.pdf
│ LAMBADA.pdf
│ cbert.pdf
│ EDA.pdf
│
├─【实战】主流深度学习框架
│ ├─【PPT】随堂课程
│ │ 卷积神经网络.pptx
│ │ 深度学习开源框架.pptx
│ │ 从零开始训练网络.pptx
│ │
│ ├─【代码】配套案例
│ └─【视频】深度学习框架
│ 从零开始训练网络01.mp4
│ 推理和训练.mp4
│ 深度学习开源框架02.mp4
│ 从零开始训练网络03.mp4
│ 深度学习开源框架03.mp4
│ 卷积神经网络04.mp4
│ 深度学习开源框架.mp4
│ 深度学习开源框架01.mp4
│ 从零开始训练网络04.mp4
│ 从零开始训练网络02.mp4
│
├─【实战】入门图像识别
│ ├─【视频】图像识别
│ │ CNN图像识别01.mp4
│ │ CNN图像识别03.mp4
│ │ CNN图像识别02.mp4
│ │ 哈希算法.mp4
│ │ RANSAC.mp4
│ │ OpenCV .mp4
│ │ 深度学习与神经网络.mp4
│ │ 最小二乘法 .mp4
│ │
│ └─【PPT】随堂课程
│ │ 【13】OpenCV算法解析.pptx
│ │
│ ├─图像识别-01 PPT 01-2
│ │ 【19】图像识别.pptx
│ │
│ └─图像识别0203-PPT0203-2
│ 【20】物体检测.pdf
│ 【19】图像识别.pdf
│
└─01、最新保姆级计算机视觉学习路线
├─【6】图像滤波&SIFT
│ ├─视频
│ │ 【6.4】SIFT2.mp4
│ │ 【6.1】图像噪声.mp4
│ │ 【6.3】SIFT1.mp4
│ │ 【6.2】图像增强.mp4
│ │
│ └─PPT
│ 【12】尺度不变特征变换-SIFT.pdf
│ 【11】图像滤波器.pdf
│
├─【7】OpenCV&深度学习
│ ├─PPT
│ │ 【14】深度学习与神经网络.pdf
│ │ 【13】OpenCV算法解析.pdf
│ │
│ └─视频
│ 【7.2】Ransac.mp4
│ 【7.4】神经网络.mp4
│ 【7.1】OpenCV&最小二乘法.mp4
│ 【7.3】哈希算法.mp4
│
├─【3】数字图像&特征提取
│ ├─视频
│ │ 【3.4】PCA.mp4
│ │ 【3.2】卷积&滤波.mp4
│ │ 【3.1】直方图均衡化.mp4
│ │ 【3.3】特征选择.mp4
│ │
│ └─PPT
│ 【05】特征选择与特征提取.pdf
│
├─【5】立体视觉&图像聚类
│ ├─视频
│ │ 【5.3】Kmeans.mp4
│ │ 【5.2】点云模型.mp4
│ │ 【5.4】层次聚类&密度聚类.mp4
│ │ 【5.1】立体视觉-双目系统.mp4
│ │
│ └─PPT
│ 【09】点云模型.pdf
│ 【10】图像聚类算法.pdf
│ 【08】立体视觉.pdf
│
├─【4】边缘检测&相机模型
│ ├─视频
│ │ 【4.2】canny.mp4
│ │ 【4.4】透视变换.mp4
│ │ 【4.3】相机模型.mp4
│ │ 【4.1】边缘检测.mp4
│ │
│ └─PPT
│ 【06】边缘提取.pdf
│ 【07】相机模型.pdf
│
├─【1】初入人工智能
│ ├─视频
│ │ 【1.2】初入人工智能.mp4
│ │ 【1.3】机器学习&深度学习.mp4
│ │ 【1.4】计算机视觉.mp4
│ │ 【1.1】开学典礼.mp4
│ │
│ └─PPT
│ 【02】计算机视觉简介.pdf
│ 【01】开学典礼.pdf
│
└─【2】数学基础&数字图像
├─视频
│ 【2.4】插值算法.mp4
│ 【2.3】数字图像.mp4
│ 【2.2】数学基础2.mp4
│ 【2.1】数学基础1.mp4
│
└─PPT
【04】数字图像.pdf
【03】机器学习涉及的数学基础.pdf
