【AI资料合集】
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文件太多，无法一一列举，一共20多个G，内容超级丰富，欢迎下载学习！

一：人工智能论文合集
五：深度学习神经网络基础教程
四：机器学习基础算法教程
三：超详细人工智能学习大纲
六：计算机视觉实战项目
二：AI必读经典
图神经网络（GNN）100篇论文集
深度学习论文精讲-BERT模型
Resnet论文解读
ICCV2021
CVPR行人重识别论文解读
cvpr2021
CNN_不能错过的10篇论文
CVPR2020Papers.zip

9. 8-论文总结分析
8. 7-BERT模型训练策略
7. 6-向量特征编码方法
6. 5-输入数据特殊编码字符解析
5. 4-预训练模型的作用
4. 3-模型在NLP领域应用效果
3. 2-BERT模型摘要概述
2. 1-论文讲解思路概述
1. 课程介绍
解压密码： iccv2021
ICCV-2.zip
ICCV-1.zip
神经网络模型基础课件资料
RNN循环神经网络基础
GAN对抗生成网络基础
CNN卷积神经网络基础
9. 课时9 LSTM中Layer的使用
8. 课时8 LSTM基本原理-2
7. 课时7 LSTM基本原理-1
6. 课时6 项目实战-时间序列预测问题
5. 课时5 循环神经网络中Layer的使用-2
4. 课时4 循环神经网络中Layer使用-1
3. 课时3 循环神经网络基本原理-2
2. 课时2 循环神经网络基本原理-1
11. 课时11 项目实战-情感分类问题
10. 课时10 RNN训练难题—梯度弥散与梯度爆炸
1. 课时1 时间序列介绍
9 GAN实战-1
8 WGAN-GP原理
7 EM距离
6 GAN训练难题
5 纳什均衡-2
4 纳什均衡-1
3 生成对抗网络
2 画家的成长历程
12 WGAN实战-2
11 WGAN实战-1
10 GAN实战-2
1 数据的分布
9-池化与采样操作讲解
8-卷积神经网络图解-4
7-卷积神经网络图解-3
6-卷积神经网络图解-2
5-卷积神经网络图解-1
4-卷积运算详解-4
3-卷积运算详解-3
23-ResNet实战-4
22-ResNet实战-3
21-ResNet实战-2
20-ResNet实战-1
2-卷积运算详解-2
19-ResNet, DenseNet详解
18-ResNet, DenseNet详解
17-BatchNorm-2
15-经典卷积神经网络详解-2
14-经典卷积神经网络详解-1
13-CIFAR100与VGG13实战-4
12-CIFAR100与VGG13实战-3
11-CIFAR100与VGG13实战-2
10-CIFAR100与VGG13实战-1
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1-卷积运算详解-1
文本分析.pdf
时间序列分析.pdf
9-LDA与PCA算法.pdf
8-xgboost.pdf
7-推荐系统.pdf
6-支持向量机.pdf
5-贝叶斯算法.pdf
4-聚类算法.pdf
3-决策树与集成算法.pdf
2-回归算法.pdf
12-word2vec.pdf
11-神经网络.pdf
10-EM算法.pdf
1-AI入学指南.pdf
9-聚类算法实验分析
8-Kmeans代码实现
7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
6-逻辑回归实验分析
5-逻辑回归代码实现
3-线性回归实验分析
3-模型评估方法
2-线性回归代码实现
15-支持向量机原理推导
14-集成算法实验分析
13-集成算法原理
12-决策树实验分析
11-决策树代码实现
10-决策树原理
1-线性回归原理推导
08.Unet图像分割课程资料
07.MASK-RCNN课程资料
06.YOLOV5目标检测课程资料
05.OpenCV图像处理课程资料
04.Unet图像分割实战视频课程
03.MASK-RCNN目标检测实战视频课程
02.YOLOV5目标检测视频课程
01.OpenCV图像处理实战视频课程
Machine Learning Yearning中文
跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战
图解机器学习.pdf
凸优化.pdf
机器学习在量化投资
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机器学习实战.pdf
机器学习实践指南++案例应用解析.pdf
机器学习个人笔记完整版2.5.pdf
机器学习.pdf
机器学习〔中文版〕.pdf
机器学习
   深度学习之PyTorch物体检测实战
   动手学深度学习
深度学习技术图像处理入门f
深度学习(花园书).pdf
神经网络与深度学习
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