人工智能、机器学习及深度学习视频教程大合集
人工智能、机器学习及深度学习视频教程大合集涵盖计算机视觉、强化学习、自然语言处理、自动驾驶等方向视频教程；同时包括Tensorflow、Pytorch、Keras等框架教程以及机器学习在遥感GIS、医疗领域等方向的应用教程，最后还包括机器学习方向面试教程。
计算机视觉图像处理Web应用开发教程课程英文名称：CompleteImageProcessingMACHINELEANRINGWEBSITEinCLOUD
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计算机视觉中的深度学习方法课程英文名称：ComputerVisionwithDeepLearning
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Pytorch卷积神经网络教程课程英文名称：ConvolutionalNeuralNetworkswithPytorch
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自动驾驶—计算机视觉全课程课程英文名称：AutonomousCarsTheCompleteComputerVisionCourse2021
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计算机视觉大师班Opencv和Python课程英文名称：CompletePythonOpenCVComputerVisionMasterclass
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深度学习：高级计算机视觉教程（GAN、SSD等！）课程英文名称：DeepLearningAdvancedComputerVision(GANs,SSD,+More!)
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Tensorflow2深度学习图像分割教程课程英文名称：DeeplearningforimagesegmentationusingTensorflow2
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强化学习Python强化学习实战—8类智能体课程英文名称：PracticalReinforcementLearningusingPython-8AIAgents
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Python强化学习高级教程课程英文名称：AdvancedAIDeepReinforcementLearninginPython
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自然语言处理R语言NLP及情感分析教程课程英文名称：DataScienceNLPandSentimentalAnalysisinR
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深度学习：Python循环神经网络教程课程英文名称：DeepLearningRecurrentNeuralNetworkswithPython
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动手使用Python进行自然语言处理(NLP)课程英文名称：HandsOnNaturalLanguageProcessing(NLP)usingPython
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R语言文本挖掘和自然语言处理教程课程英文名称：TextMiningandNaturalLanguageProcessinginR
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机器学习机器学习：Python&R实践课程英文名称：MachineLearningA-Z:Hands-OnPython&RInDataScience
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从零学习如何构建人工智能课程英文名称：ArtificialIntelligenceA-ZLearnHowToBuildAnAI
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KaggleMasterclass-构建机器学习组合课程英文名称：KaggleMasterclass-buildaDataSciencePortfolio
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Python数据科学实战课程英文名称：DataScienceRealWorldProjectsinPython
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Docker机器学习和数据科学大师班课程英文名称：DockerMasterclassforMachineLearningandDataScience
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机器学习Python实战课程英文名称：MachineLearningRealWorldprojectsinPython
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Python中的聚类分析和无监督学习课程英文名称：ClusterAnalysisandUnsupervisedMachineLearninginPython
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Streamlit数据科学应用程序完整指南课程英文名称：CompleteGuidetoDataScienceApplicationswithStreamlit
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机器学习的超参数优化课程英文名称：HyperparameterOptimizationforMachineLearning
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R语言机器学习回归分析教程课程英文名称：MachineLearning2021PracticalRegressionAnalysisinR
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深度学习框架TensorFlow2.0大师班：动手深度学习和人工智能课程英文名称：TensorFlow2.0MasterclassHands-OnDeepLearningandAI_x005f_x000D_
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ML.NET机器学习教程课程英文名称：MachineLearningwithML.NET
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使用Python和Keras进行深度学习课程英文名称：DeepLearningwithPythonandKeras
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Tensorflow2及Keras深度学习教程课程英文名称：Tensorflow2&KerasDeepLearning&ArtificialIntelligence
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Tensorflow2.0深度学习及人工智能教程课程英文名称：Tensorflow2.0DeepLearningandArtificialIntelligence
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机器学习应用Javascript机器学习和人工智能教程课程英文名称：MachineLearningandArtificialIntelligencewithJavascript
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机器学习在GIS中的理论与实践课程英文名称：MachineLearninginGIS UnderstandtheTheoryandPractice
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医学领域人工智能完整教程课程英文名称：TheCompleteHealthcareArtificialIntelligenceCourse2021
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其他机器学习面试教程课程英文名称：MachineLearningInterviewQuestions&Answers
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持续更新Udemy，Coursera等在线课堂上的视频教程，类别涵盖人工智能、机器学习、编程语言、游戏开发、网络安全、云计算、Linux运维、面试技巧等计算机学科的全部知识。
所有视频教程均包含中英双语字幕、练习源码及配套的补充资料。
人工智能基础入门
最近在极客时间上听了人工智能基础课程，感悟颇深，里边讲到了数学基础、机器学习的主要方法、神经网络、深度学习、还有一些实例和应用场景等。对于里边的一些东西，其实是似懂非懂的。由于自己是数学专业毕业，对其中的一些理论，名词还算能听懂，但是具体到原理又想不起来。所以这系列文章，既让我有所收获，又给我指明了自己人工智能学习的方向，我把它理解为一个大纲吧。
听完系列文章后，根据课程的总结，我自己画了一个脑图，算是一个知识网吧，也算是总-分-总学习的第一个总吧。做为一个大纲，希望在以后的学习中，对于其中的一些懵懂的知识会有恍然大悟的感觉……
最后，是这个思维导图的下载地址：https://download.csdn.net/download/liujiahan629629/10458675，其实看这个图片基本上就够了，思维导图我写了一些课程中的总结，方便提纲挈领。AI机器学习是个长期的过程，从数学基础、编程基础（python）、一些方式方法，一些前车之鉴，一些实际案例……总之坚持下去吧！敢于克服困难才有更多的成就感……加油！！！
人工智能入门需要学习哪些课程AI基础知识
要入门人工智能，需要掌握一些基础知识和技能。以下是一些入门人工智能需要学习的课程和基础知识：
人工智能入门需要学习哪些课程？AI基础知识
数学基础：人工智能需要用到许多数学知识，包括线性代数、微积分、概率论等。这些数学知识对于人工智能的算法和模型的理解和应用至关重要。
编程语言：人工智能需要用到编程语言进行算法实现和模型构建，建议掌握Python或R语言等编程语言。
机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。学习机器学习可以帮助理解和应用常见的机器学习算法和模型，如决策树、神经网络、支持向量机等。
深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，可以应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。学习深度学习可以掌握常见的深度学习算法和模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。
自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个应用领域，涉及到语言的理解和生成。学习自然语言处理可以掌握常见的自然语言处理技术，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。
计算机视觉：计算机视觉是人工智能的另一个应用领域，涉及到图像和视频的处理和分析。学习计算机视觉可以掌握常见的计算机视觉技术，如目标检测、图像分割等。
以上是人工智能入门需要学习的一些课程和基础知识，需要根据自己的兴趣和需求进行选择和学习。同时，入门人工智能需要不断实践和探索，积累经验和知识。
免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，整理了很久，非常全面。包括一些人工智能基础入门视频+AI常用框架实战视频、计算机视觉、机器学习、图像识别、NLP、OpenCV、YOLO、pytorch、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文等。
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一、人工智能免费视频课程和项目
二、人工智能必读书籍
三、人工智能论文合集
四、机器学习+计算机视觉基础算法教程
五、深度学习机器学习速查表（共26张）
学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。
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