资源名称：AI精选资料包
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目录结构
└── 📁 AI精选资料包
├── 📁 一：人工智能论文合集
│ ├── 📁 CNN_不能错过的10篇论文
│ │ ├── 📄 1311.2524v5_R_CNN.pdf
│ │ ├── 📄 1311.2901v3_Visualizing and Understanding Convolutional Networks.pdf
│ │ ├── 📄 1406.2661v1_Generative Adversarial Nets.pdf
│ │ ├── 📄 1409.1556v6_VERY DEEP CONVOLUTIONAL Networks.pdf
│ │ ├── 📄 1412.2306v2_Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions.pdf
│ │ ├── 📄 1504.08083_Fast R-CNN.pdf
│ │ ├── 📄 1506.01497v3_Faster R-CNN.pdf
│ │ ├── 📄 1506.02025_Spatial Transformer Networks.pdf
│ │ ├── 📄 1512.03385v1_Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
│ │ ├── 📄 4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
│ │ └── 📄 Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf
│ ├── 📁 cvpr2021
│ │ ├── 📁 解压密码：cvpr2021
│ │ ├── 📄 CVPR2021-1.zip
│ │ └── 📄 CVPR2021-2.zip
│ ├── 📁 CVPR行人重识别论文解读
│ │ ├── 📄 1. 1-关键点位置特征构建.mp4
│ │ ├── 📄 2. 2-图卷积与匹配的作用.mp4
│ │ ├── 📄 4. 3-局部特征热度图计算.mp4
│ │ ├── 📄 5. 4-基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4
│ │ └── 📄 6. 5-图卷积模块实现方法.mp4
│ ├── 📁 ICCV2021
│ │ ├── 📁 解压密码： iccv2021
│ │ ├── 📄 ICCV-1.zip
│ │ └── 📄 ICCV-2.zip
│ ├── 📁 Resnet论文解读
│ │ └── 📄 13-额外补充-Resnet论文解读.mp4
│ ├── 📁 图神经网络（GNN）100篇论文集
│ │ ├── 📁 Applications
│ │ ├── 📁 Models
│ │ ├── 📁 Survey
│ │ └── 📄 论文集索引.jpg
│ ├── 📁 深度学习论文精讲-BERT模型
│ │ ├── 📄 1. 课程介绍.mp4
│ │ ├── 📄 2. 1-论文讲解思路概述.mp4
│ │ ├── 📄 3. 2-BERT模型摘要概述.mp4
│ │ ├── 📄 4. 3-模型在NLP领域应用效果.mp4
│ │ ├── 📄 5. 4-预训练模型的作用.mp4
│ │ ├── 📄 6. 5-输入数据特殊编码字符解析.mp4
│ │ ├── 📄 7. 6-向量特征编码方法.mp4
│ │ ├── 📄 8. 7-BERT模型训练策略.mp4
│ │ └── 📄 9. 8-论文总结分析.mp4
│ └── 📄 CVPR2020Papers.zip
├── 📁 三：超详细人工智能学习大纲
│ └── 📄 人工智能大纲升级版本.pdf
├── 📁 二：AI必读经典书籍
│ ├── 📁 01.人工智能行业报告
│ │ └── 📄 53份人工智能行业报告.zip
│ └── 📁 02.AI必读经典书籍
│ ├── 📁 01.Python基础书籍
│ ├── 📁 02.机器学习相关书籍
│ ├── 📁 03.深度学习相关书籍
│ ├── 📁 04.计算机视觉相关书籍
│ └── 📄 OpenCV书籍.rar
├── 📁 五：深度学习神经网络基础教程
│ ├── 📁 CNN卷积神经网络基础
│ │ ├── 📄 1-卷积运算详解-1.mp4
│ │ ├── 📄 2-卷积运算详解-2.mp4
│ │ ├── 📄 3-卷积运算详解-3.mp4
│ │ ├── 📄 4-卷积运算详解-4.mp4
│ │ ├── 📄 5-卷积神经网络图解-1.mp4
│ │ ├── 📄 6-卷积神经网络图解-2.mp4
│ │ ├── 📄 7-卷积神经网络图解-3.mp4
│ │ ├── 📄 8-卷积神经网络图解-4.mp4
│ │ ├── 📄 9-池化与采样操作讲解.mp4
│ │ ├── 📄 10-CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
│ │ ├── 📄 11-CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
│ │ ├── 📄 12-CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
│ │ ├── 📄 13-CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
│ │ ├── 📄 14-经典卷积神经网络详解-1.mp4
│ │ ├── 📄 15-经典卷积神经网络详解-2.mp4
│ │ ├── 📄 17-BatchNorm-2.mp4
│ │ ├── 📄 18-ResNet, DenseNet详解.mp4
│ │ ├── 📄 19-ResNet, DenseNet详解.mp4
│ │ ├── 📄 20-ResNet实战-1.mp4
│ │ ├── 📄 21-ResNet实战-2.mp4
│ │ ├── 📄 22-ResNet实战-3.mp4
│ │ └── 📄 23-ResNet实战-4.mp4
│ ├── 📁 GAN对抗生成网络基础
│ │ ├── 📄 1 数据的分布.flv
│ │ ├── 📄 2 画家的成长历程.flv
│ │ ├── 📄 3 生成对抗网络.flv
│ │ ├── 📄 4 纳什均衡-1.flv
│ │ ├── 📄 5 纳什均衡-2.flv
│ │ ├── 📄 6 GAN训练难题.flv
│ │ ├── 📄 7 EM距离.flv
│ │ ├── 📄 8 WGAN-GP原理.flv
│ │ ├── 📄 9 GAN实战-1.flv
│ │ ├── 📄 10 GAN实战-2.flv
│ │ ├── 📄 11 WGAN实战-1.flv
│ │ └── 📄 12 WGAN实战-2.flv
│ ├── 📁 RNN循环神经网络基础
│ │ ├── 📄 1. 课时1 时间序列介绍.mp4
│ │ ├── 📄 2. 课时2 循环神经网络基本原理-1.mp4
│ │ ├── 📄 3. 课时3 循环神经网络基本原理-2.mp4
│ │ ├── 📄 4. 课时4 循环神经网络中Layer使用-1.mp4
│ │ ├── 📄 5. 课时5 循环神经网络中Layer的使用-2.mp4
│ │ ├── 📄 6. 课时6 项目实战-时间序列预测问题.mp4
│ │ ├── 📄 7. 课时7 LSTM基本原理-1.mp4
│ │ ├── 📄 8. 课时8 LSTM基本原理-2.mp4
│ │ ├── 📄 9. 课时9 LSTM中Layer的使用.mp4
│ │ ├── 📄 10. 课时10 RNN训练难题—梯度弥散与梯度爆炸.mp4
│ │ └── 📄 11. 课时11 项目实战-情感分类问题.mp4
│ └── 📁 神经网络模型基础课件资料
│ ├── 📁 CNN+RNN+GAN
│ └── 📄 Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials.zip
├── 📁 六：计算机视觉实战项目
│ ├── 📁 01.OpenCV图像处理实战视频课程
│ │ ├── 📁 项目实战一：信用卡数字识别
│ │ ├── 📁 项目实战三：全景图像拼接
│ │ ├── 📁 项目实战二：文档扫描OCR识别
│ │ ├── 📁 项目实战五：答题卡识别判卷
│ │ └── 📁 项目实战四：停车场车位识别
│ ├── 📁 02.YOLOV5目标检测视频课程
│ │ ├── 📄 1.任务需求与项目概述.mp4
│ │ ├── 📄 2-数据与标签配置方法.mp4
│ │ ├── 📄 3-标签转格式脚本制作.mp4
│ │ ├── 📄 4-各版本模型介绍.mp4
│ │ ├── 📄 5-项目参数配置.mp4
│ │ ├── 📄 6-缺陷检测模型培训.mp4
│ │ └── 📄 7-输出结果与项目总结.mp4
│ ├── 📁 03.MASK-RCNN目标检测实战视频课程
│ │ ├── 📁 第一章：物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
│ │ ├── 📁 第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
│ │ ├── 📁 第二章：MaskRcnn网络框架源码详解
│ │ ├── 📁 第六章：必备基础-物体检测FasterRcnn系列
│ │ └── 📁 第四章：练手小项目-人体姿态识别demo
│ ├── 📁 04.Unet图像分割实战视频课程
│ │ ├── 📄 1.mp4
│ │ ├── 📄 2.mp4
│ │ ├── 📄 3.mp4
│ │ ├── 📄 4.mp4
│ │ └── 📄 5.mp4
│ ├── 📁 05.OpenCV图像处理课程资料
│ │ ├── 📄 第2-7章notebook课件.zip
│ │ ├── 📄 第11-12章notebook课件.zip
│ │ ├── 📄 第16-17章notebook课件.zip
│ │ ├── 📄 第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip
│ │ ├── 📄 第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip
│ │ ├── 📄 第二十章：人脸关键点定位.zip
│ │ ├── 📄 第八章notebook课件.zip
│ │ ├── 📄 第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip
│ │ ├── 📄 第十九章：项目实战-目标追踪.zip
│ │ ├── 📄 第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip
│ │ ├── 📄 第十八章：Opencv的DNN模块.zip
│ │ ├── 📄 第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip
│ │ └── 📄 第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip
│ ├── 📁 06.YOLOV5目标检测课程资料
│ │ ├── 📄 NEU-DET.zip
│ │ ├── 📄 PyTorch-YOLOv3.zip
│ │ ├── 📄 YOLO.pdf
│ │ └── 📄 YOLO5.zip
│ ├── 📁 07.MASK-RCNN课程资料
│ │ ├── 📁 第六章：物体检测-faster-rcnn
│ │ ├── 📄 第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip
│ │ ├── 📄 第二章：MaskRcnn网络框架源码详解.zip
│ │ ├── 📄 第五章：迁移学习.zip
│ │ └── 📄 第四章：练手小项目-人体姿态识别demo.zip
│ └── 📁 08.Unet图像分割课程资料
│ ├── 📄 unet++.zip
│ └── 📄 深度学习分割任务.pdf
└── 📁 四：机器学习基础算法教程
├── 📁 01.机器学习经典算法精讲视频课程
│ ├── 📁 第一章：线性回归原理推导
│ ├── 📁 第七章：逻辑回归实验分析
│ ├── 📁 第三章：模型评估方法
│ ├── 📁 第九章：Kmeans代码实现
│ ├── 📁 第二章：线性回归代码实现
│ ├── 📁 第五章：逻辑回归原理推导
│ ├── 📁 第八章：聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
│ ├── 📁 第六章：逻辑回归代码实现
│ ├── 📁 第十一章：决策树原理
│ ├── 📁 第十三章：决策树实验分析
│ ├── 📁 第十二章：决策树代码实现
│ ├── 📁 第十章：聚类算法实验分析
│ ├── 📁 第四章：线性回归实验分析
│ └── 📁 课程简介
└── 📁 02.机器学习算法课件资料
├── 📁 机器学习算法PPT
└── 📁 部分代码资料
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