课程简介：

微软Ai核心+智能商业BI+Python数据分析+人工智能+名企全面提升 8部课程打造超级商业BI

课程内容直击大厂商业Bi和人工智能，由八部分内容组成，课程的强悍之处在于既可以整体系统姓的学习，亦可以进行分阶段的学习，逐个进行击破。

课程目录：

┃ ┃ ┃ ┣━01-核心能力提升班商业智能方向第四期
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1.1 商业智能与推荐系统
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1-商业智能与推荐系统.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L1.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L1自测文档(1).xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson01BIV2.4.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━10.1 PageRank、图论与推荐系统
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━10-PageRank、图论与推荐系统.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L10-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L10自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson10BIV1.5.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━优秀作业-BI核心第十章.txt
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━12.1 Graph Convolution Networks
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━12-GraphConvolutionNetworks.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L12.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L12自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson12BIV0.2.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━14.1 路径规划Project Lesson-14
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━14-路径规划ProjectLesson-14.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L14自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson14BIV1.0.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━movielens_flask.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━思维导图.png
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3.1 常用机器学习模型
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3-常用机器学习模型.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L3.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L3自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson03BIV1.3.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━4.1 ALS算法与推荐系统
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━4-ALS算法与推荐系统.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L4-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L4自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson04BIV2.4.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━paper.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━7.1 神经网络基础与移动推荐系统
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━7-神经网络基础与移动推荐系统.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L7-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L7自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson07BIV1.3.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━8.1 时间序列分析
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━8-时间序列分析.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L8-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L8自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson08BIV0.8(3).pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━9.1 循环神经网络与预测
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━9-循环神经网络与预测.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L9.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L9自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson09BIV0.3.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━11.1 Graph Embedding
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━11-GraphEmbedding.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L11.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L11自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson11BIV3.4.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━优秀作业-BI核心第十一章.txt
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━13.1 机器学习与启发式算法
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━13-机器学习与启发式算法.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L13.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L13自测文档(1).xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson13BIV1.1.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━十三优秀作业.txt
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2.1 挖掘数据中的关联规则
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2-挖掘数据中的关联规则.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L2-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L2自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson02BIV2.6.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━5.1 因子分解机, libFM与基于邻域的协同过滤
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━5-因子分解机,libFM与基于邻域的协同过滤.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L5-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L5自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson05BIV2.1.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━6.1 预测全家桶与机器学习神器
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━6-预测全家桶与机器学习神器-1.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━6-预测全家桶与机器学习神器-2.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L6-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L6自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson06BIV0.4.pptx
┃ ┃ ┃ ┣━02-导师制名企实训班商业智能方向第四期
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1.1 数据采集与实战
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1数据采集与实战.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L1-2自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L1-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson1-2BIV3.8.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━名企bi优秀作业分享.docx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2.1 数据可视化及实战
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2数据可视化及实战.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L2-2自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L2.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3.1 推荐系统严眼中的你-用户画像
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3推荐系统严眼中的你-用户画像.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L3-2自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L3-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson3-2BIV2.7.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━4.1 SVD矩阵分解与基于内容的推荐
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━4SVD矩阵分解与基于内容的推荐.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L4-2自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L4-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson04-2BIV1.7.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━5.1 CTR预估算法与基于流行度的推荐
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━5CTR预估算法与基于流行度的推荐.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L5-2自测文档.xls
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L5-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson05-2BIV1.9.pptx
┃ ┃ ┃ ┣━03-数据分析与Python程序设计基础
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1.1 Python 数据智能编程基础
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week01-CV.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson01DAV0.6.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week01-BI.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week01-NLP.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1.1 Python数据智能编程基础.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2.1 Python 格式化数据处理 – Pandas
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson02DAV1.0.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week02-BI.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week02-CV.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week02-NLP.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3.1 数据可视化
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson03DAV0.8.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week03-BI.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week03-CV.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week03-NLP.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3.1 数据可视化.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━4.1 网络信息分析
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━assignment04-1.作业答案参考py.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━assignment04-2.作业答案参考py.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson04DAV0.7.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week04-CV.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week04-NLP.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week04-BI.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━4.1 网络信息分析.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━5.1 文本信息自动化处理
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━assignment05.py作业答案参考.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L5.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━tfidf.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week 05.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━5.1 文本信息自动化处理.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━6.1 Python 办公自动化
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━assignment06_auto_email.py作业答案参考.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━assignment06_daily_report.py.作业答案参考.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson06DAV0.9.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week 06.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━6Python办公自动化.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━7.1 服务器、数据库与分布式系统
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━assignment07.py.作业答案参考zip.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L7-code-afterclass.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson07DAV0.5.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Week 07.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━7Python办公自动化.mp4
┃ ┃ ┃ ┣━04-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment_05.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━cmn-eng.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Lesson_05.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━7.1 加课：seq2seq的代码及作业的讲解
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━bleu1.py.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson05AIV1.0.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson05AIV1.2.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Git与版本控制、代码风格.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━加课：seq2seq的代码及作业的讲解.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━深度卷积网络与计算机图像.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━深度卷积网络与计算机图像2.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━第一周作业讲解.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1.1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment01.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment01-BI.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment01-CV.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment01-NLP.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Git 与版本控制、代码风格.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Git 思维导图.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━image-retrieval-master.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson01-course.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━networkx如何设置中文.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━图像检索项目指导书与数据.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1.2 第一周作业讲解
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━参考答案.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment02.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━house_price.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L2.1.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━参考答案.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3.1 深度卷积网络与计算机图像
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━ai-core-lesson-03-cnn V1.1.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment 03.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━微软_lesson03.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3.2 深度卷积网络与计算机图像2
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment 03_2.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment03-refer作业答案参考.py.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━cnn_feature_map_demo.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L3-code(1).zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson03AIV1.3.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment 04.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L4-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson04AIV1.7.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Refer-Assignment04.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Assignment06.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━assignment06作业参考答案.py.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L6.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson06AIV0.4.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson06AIV0.8.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson06AIV0.8（PDF）.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━05-0基础 Python 入门
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━python-1-Python基础入门.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━python-2-Python编程入门.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━python-3-常用模块-numpy.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━python-4-常用模块-pandas.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━python-5-数据可视化.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━python-6-Python办公自动化.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1.1 Python 基础入门
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━go.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week1-python入门基础.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2.1 Python 编程入门
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week2-python编程基础1.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3.1 常用模块-numpy
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week3-numpy.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━4.1 常用模块-pandas
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week4-pandsa.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━5.1 数据可视化
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week5-数据可视化.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━6.1 Python 办公自动化
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson06DAV0.9.pptx
┃ ┃ ┃ ┣━06-深度学习框架选修课
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━pytorch基础知识.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━pytorch基础知识_20230714151718.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━pytorch神经网络搭建.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━pytorch神经网络搭建_20230714151718.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━tensorflow实践项目“大杂烩”_20230714151718.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━搭建模型和进阶操作.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━搭建模型和进阶操作_20230714151719.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━学习资料.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━学习资料_20230714151718.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━深度学习框架.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━深度学习框架_20230714151718.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━课堂代码.docx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━课堂代码_20230714151720.docx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2.1 搭建模型和进阶操作
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2-1搭建模型和进阶操作课堂代码.docx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━学习资料.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━课堂代码.docx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━课堂代码_20230714151719.docx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━4.1 pytorch基础知识
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━课堂代码.docx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━5.1 pytorch神经网络搭建
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━stn.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━stn_20230714151724.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━课程代码.docx
┃ ┃ ┃ ┣━07-人工智能基础能力提升课
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━1.1 编程基础
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Allen B. Downey – Think Python (2012, O’Reilly Media) – libgen.lc.pdf
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Lesson-01学习资料.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━2.1 数据分析基础
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Lesson-02学习资料.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━3.1 机器学习的基本方法
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Lesson-03学习资料.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson03AIV0.5(2).pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━4.1 机器学习的基本方法（二）
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week4学习资料.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━5.1 神经网络的基本原理与方法（一）
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L5-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson05AIVV1.1.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━6.1 神经网络的基本原理与方法（二）
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L6-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson06AIV0.8.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━7.1 卷积神经网络（一）
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson07AIV1.3.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━8.1 卷积神经网络（二）
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━L8-code.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson08BIV0.6.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━9.1 图像目标检测
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━lesson09AIV2.1.pptx
┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┣━Object_Detection_Mask.zip
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week1-编程基础.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week2-数据分析基础.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week3机器学习的基本方法.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week4机器学习的基本方法（二）.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week5神经网络的基本原理与方法（一）.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week6神经网络的基本原理与方法（二）.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week7卷积神经网络（一）.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week8卷积神经网络（二）.mp4
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━week9图像目标检测.mp4
┃ ┃ ┃ ┣━08-公开课
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？.mp4