AI知识学习路线图
1.Python安装配置2.Jupyter Notebook安装配置过程3.Pycharm安装配置过程4.Jupyter Notebook使用技巧
0.Python基本数据结构1.Python一切皆对象2.魔术方法3.深入类和对象4.自定义序列类5.深入Python的set和dict6.对象引用和垃圾回收7.asyncio并发编程
1.Numpy基础介绍2.Numpy多维数组3.Numpy数组操作4.Numpy布尔操作5.Numpy值的替换6.Numpy数组广播机制7.Numpy的深拷贝和浅拷贝8.Numpy文件操作9.Numpy的NAN和INF值处理10.Numpy的random模块11.Numpy中Axis理解12.Numpy的一元函数13.Numpy的二元函数14.Numpy的聚合函数15.Numpy的布尔操作函数16.Numpy的排序函数17.Numpy的其他常用函数
1.Pandas的基础数据结构2.Series的基本操作方法3.DataFrame的基本操作4.Pandas的对齐运算5.Pandas的函数应用6.Pandas层级索引7.Pandas的统计计算8.Pandas的数据读取9.Pandas的数据清洗和准备10.Pandas的矢量化字符串函数11.Pandas数据规整
1.Matplotlib的简介以及常用图2.Matplotlib的基本使用方法3.Matplotlib添加多个子图4.Matplotlib条形图的使用方法5.Matplotlib直方图的使用方法6.Matplotlib散点图的使用方法7.Matplotlib饼图的使用方法8.Matplotlib箱线图的使用方法9.Matplotlib雷达图的使用方法10.Matplotlib的绘图组成与解析11.Matplotlib多图布局方法
1.KNN算法2.概率和贝叶斯算法3.信息论和决策树算法4.科学计算神器Numpy、Pytorch和数据预处理5.PCA降维、SVD分解、聚类算法和集成学习
1.深度学习概述2.深度学习基本流程3.卷积网络的基本构成4.手势图像识别实战(LeNet模型)5.手势图像识别实战(Vgg16和ResNet)
1.计算机视觉基础入门2.YOLO的入门使用3.YOLO的深入了解4.使用YOLO进行目标检测5.人脸识别和MTCNN模型6.MTCNN过程的深入理解7.图像分割之语义分割8.图像分割之实例分割9.图像分割之旋转目标检测10.对抗生成网络GAN
1.NLP自然语言处理及RNN网络 2.LSTM及GRU模型简介 3.初始Seq2Seq模型 4.Seq2Seq的深入了解
1.大模型简介 2.Transformer架构及注意力机制了解 3.Transformer源码深入理解之构建模型流程 4.Transformer源码深入理解之训练过程 5.Transformer源码深入理解之预测过程 6.大模型的三大架构 7.大模型体验之Qwen模型 8.大模型训练策略(BERT模型与GLM模型) 9.大模型三阶段训练方法(LLaMa Factory) 10.大模型部署调用(vLLM+LangChain)
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