本课程立足于“算法原理解析+源码逐行解读+工业级项目实战”的深度教学模式，带你彻底打通从Python编程基础、PyTorch框架核心、OpenCV图像处理到YOLO目标检测、Transformer/VIT视觉大模型、图神经网络（GNN）及MMLAB系列算法库的全链路知识体系。
课程内容紧贴一线互联网大厂与独角兽企业的技术栈：首先，夯实深度学习与计算机视觉基石，涵盖PyTorch张量操作、自动求导机制、神经网络构建及CNN/RNN算法原理，并通过PyTorch Geometric（PyG）工具包深入图神经网络（GNN）的核心，掌握GCN、GraphSAGE及图注意力机制（GAT）在轨迹估计与相似度计算中的应用。随后，进入OpenCV图像处理与经典视觉算法阶段，你将系统掌握图像滤波、边缘检测、形态学操作及特征点匹配（SIFT/Harris），并实战文档OCR扫描、全景图像拼接、停车场车位识别及答题卡判卷等落地项目，具备扎实的图像预处理与后处理能力。紧接着，课程带你深入物体检测与分割的深水区，从YOLOv3/v4/v5系列的源码级解读到DETR系列（Deformable DETR）基于Transformer的检测范式，再到Mask R-CNN与U2NET的分割实战，你将不仅掌握Anchor-based与Anchor-free的差异，更能理解自注意力机制如何重塑视觉特征提取。在进阶阶段，课程全景展开MMLAB生态（MMCV/MMCLS/MMDet/MMSeg）的使用与二次开发，涵盖Swin-Transformer、EfficientNet等前沿主干网络，并深入3D视觉与视频理解领域，通过SlowFast、BasicVSR++及3D目标检测算法，掌握视频动作识别与超分辨率重构的核心技术。最终，课程特别设置了BERT/Transformer自然语言处理模块及多模态3D检测实战，助你构建完整的“视觉-语言-图结构”多维能力模型。
课程目录：
AI人工智能工程师
+—01、人工智能1期
| 1.概述and特征提取.mp4
| 10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4
| 11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4
| 12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4
| 13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4
| 14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4
| 15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4
| 16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4
| 17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4
| 18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4
| 19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4
| 2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4
| 20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4
| 21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4
| 22.多分类函数softmax和学习方法.mp4
| 23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4
| 24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4
| 25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4
| 26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4
| 27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4
| 28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4
| 29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4
| 3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4
| 30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4
| 31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4
| 32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4
| 33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4
| 34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4
| 35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4
| 36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4
| 37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4
| 38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4
| 39.一期课程内容总结.mp4
| 4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4
| 40.常见面试题解读01.mp4
| 41.常见面试题解读02.mp4
| 42.如何写简历.mp4
| 43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4
| 44.逻辑回归和神经元.mp4
| 45.BP算法原理和训练方法.mp4
| 46.常见激活函数讲解.mp4
| 47.图像分类在企业中的应用.mp4
| 48.卷积的基本思想.mp4
| 5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4
| 6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4
| 7.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4
| 8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4
| 9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4
|
+—02、人工智能2期
| 1.开班典礼_学前必看.mp4
| 10.端到端语音合成声学模型.mp4
| 11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4
| 12.LSTM和ELMO.mp4
| 13.实战项目：智能输入法.mp4
| 14.输入法项目之新词发现.mp4
| 15.注意力模型Attention.mp4
| 16.注意力模型Self-Attention.mp4
| 17.Transformer和Bert.mp4
| 18.图像之文本检测.mp4
| 19.图像之文本识别.mp4
| 2.FM模型.mp4
| 20.文本分类项目：分类任务简介、分类系统综述.mp4
| 21.文本分类项目：基本模型回顾 – NB、SVM.mp4
| 22.文本分类项目：基本模型回顾 – FastText.mp4
| 23.文本分类项目：系统集成、系统调优.mp4
| 24.文本分类项目：系统优化：实体信息.mp4
| 25.文本分类项目： 系统优化：图片分类.mp4
| 26.文本分类项目： 深度模型系统：TextCNN.mp4
| 27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4
| 28.高级图像技术1.mp4
| 29.高级图像技术2.mp4
| 3.推荐系统之协同过滤.mp4
| 30.高级图像技术3.mp4
| 31.高级图像技术4.mp4
| 32.海外项目：推荐系统入门简介.mp4
| 33.海外项目：Item2vec算法以及实际应用.mp4
| 34.海外项目：数据预处理.mp4
| 35.CTR预估算法sparselogistics regression.mp4
| 36.深度学习入门.mp4
| 37.海外项目：CNN & LSTM详细讲解.mp4
| 38.海外项目：self-attention 机制讲解.mp4
| 39.海外项目：wide-deep model代码实战.mp4
| 4.推荐系统之召回.mp4
| 40.智能聊天机器人1.mp4
| 41.智能聊天机器人2.mp4
| 5.推荐系统之排序1.mp4
| 6.推荐系统之排序2.mp4
| 7.RNN和LSTM.mp4
| 8.语音合成方法介绍.mp4
| 9.语音合成前端.mp4
|
+—03、人工智能3期
| 1.信息论入门-概率和信息.mp4
| 10.AI架构设计.mp4
| 11.推荐系统综述.mp4
| 12.量化投资概述：量化投资靠什么赚钱.mp4
| 14.量化投资概述：交易市场介绍.mp4
| 15.量化投资概述：策略类型介绍.mp4
| 16.生成模型GAN.mp4
| 17.量化投资概述：风险案例.mp4
| 18.量化投资概述：量化工具，AI应用案例.mp4
| 19.生成模型VAE.mp4
| 2.拉格朗日极值法和泛函分析入门.mp4
| 20.GAN背后的秘密.mp4
| 21.量化投资概述：机器学习模型应用基础.mp4
| 22.量化投资概述：交易行为举例.mp4
| 23.PageRank算法1.mp4
| 24.PageRank算法2.mp4
| 25.期货量化交易：远期和期货介绍.mp4
| 26.期货量化交易：远期和期货定价.mp4
| 27.期货量化交易：远期和期货应用.mp4
| 28.期货量化交易：套期保值策略.mp4
| 29.textrank算法.mp4
| 3.联合熵，条件熵，互信息，交叉熵.mp4
| 30.node2vec算法.mp4
| 31.期货量化交易：套期保值计算.mp4
| 32.期货量化交易：CAT产品及策略概述.mp4
| 35.期货量化交易：图模型在推荐系统中的应用.mp4
| 36.图模型在推荐系统中的应用2.mp4
| 37.bert和他的朋友们.mp4
| 37.bert和他的朋友们2.mp4
| 38.期货量化交易：套利策略.mp4
| 4.从信息论的角度解读机器学习.mp4
| 40.期货量化交易：策略回测.mp4
| 41.bert和他的朋友们3.mp4
| 42.bert和他的朋友们4.mp4
| 43.高频交易：市场微观结构及策略.mp4
| 44.高频交易：高频数据及因子计算.mp4
| 46.深度学习与语音识别技术基础1.mp4
| 46.深度学习与语音识别技术基础2.mp4
| 47.高频交易：高频交易案例.mp4
| 48.高频交易：高频交易回测.mp4
| 49.语音识别之语音信号基础.mp4
| 5.矩阵求导术.mp4
| 50.语音识别之语音信号基础2.mp4
| 51.语音识别之特征处理及HMM模型.mp4
| 52.高频交易：高频因子挖掘及高频做市策略.mp4
| 53.强化学习量化交易应用.mp4
| 53.强化学习量化交易应用2.mp4
| 54.股票量化交易：股票发行.mp4
| 54.股票量化交易：股票发行2.mp4
| 55.股票量化交易：打新策略及风险衡量2.mp4
| 56.HMM-GMM模型.mp4
| 56.HMM-GMM模型2.mp4
| 57.股票量化交易：现代投资组合理论.mp4
| 57.股票量化交易：现代投资组合理论2.mp4
| 58.语音识别实战一.mp4
| 58.语音识别实战一2.mp4
| 59.股票量化交易：多因子模型理论-架构.mp4
| 59.股票量化交易：多因子模型理论.mp4
| 6.文本分类速览1.mp4
| 60.语音识别实战一.mp4
| 7.文本分类速览2.mp4
| 8.从数学的角度看embedding特征维度的选取.mp4
| 9.面试指导.mp4
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+—04、人工智能4期
| 1.数据的量化和特征提取.mp4
| 10.深度学习入门.mp4
| 11.梯度下降和矩阵求导.mp4
| 12.速精机器学习12.mp4
| 13.速精机器学习13.mp4
| 14.速精机器学习14.mp4
| 15.速精机器学习15.mp4
| 16.速精机器学习16.mp4
| 17.速精机器学习17.mp4
| 18.速精机器学习18.mp4
| 19.速精机器学习19.mp4
| 2.数据的量化和特征提取2.mp4
| 20.速精机器学习20.mp4
| 21.速精机器学习21.mp4
| 22.速精机器学习22.mp4
| 23.速精机器学习23.mp4
| 24.速精机器学习24.mp4
| 3.线性回归.mp4
| 4.逻辑回归.mp4
| 5.损失函数和正则项.mp4
| 6.分类模型的评价指标和多分类.mp4
| 7.逻辑回归的高级技巧.mp4
| 8.FM模型.mp4
| 9.Kmeans.mp4
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