开课吧-名企BI商业智能BI|导师制名企实训班四期|完结无秘|(价值23800元)

开课吧-名企Bi商业智能Bi|导师制名企实训班四期|完结无秘|(价值23800元)
开课吧-名企Bi商业智能Bi|导师制名企实训班四期|完结无秘|(价值23800元) 1

课程介绍(A000906):

开课吧-名企Bi商业智能Bi|导师制名企实训班四期|完结无秘|(价值23800元)
开课吧-名企Bi商业智能Bi|导师制名企实训班四期|完结无秘|(价值23800元) 2

人工智能与自然语言处理/计算机视觉/数据挖掘与高级商业分析课人才招生

真实企业级项目实训

BAT技术负责人、全球顶尖数据科学家倾力指导

独家在线实训环境

人才就业服务培养计划

004期(2020年9月-2021年4月)最新一期!!! 冲刺2百万年薪!!!

前言:5月,“上一节课,返一节课学费”计划得到了学员的一致认可。在此基础上,我们加强完善企业实战案例库,独家在线实训环境。升级就业服务和企业内推,打造全方位就业保障课程体系。专为转行AI人员设计综合的就业指导方案,聚焦提升就业软实力。

01 课程简介

《人工智能核心能力培养计划》课程是面向希望自己,能够在 4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位,或者继续从事 AI 相关科研和希望申请美国、欧洲相关院校AI方向的学位的同学。

课程主要内容涉及计算机编程思维的养成,数据分析、数据科学的深度理解和实践;机器学习(ML)、深度学习(DL)的深度理解和实践;计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐系统(RS),数据挖掘(DM)、数据科学(DS)等方向,培养同学们解决典型问题的能力。

本课程尤其适合:

  • 目前工作为互联网,IT相关,希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员;
  • 计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生;
  • 对数学、编程具有一定的热情,喜欢微积分、概率论等学科,能够感受数学之美,编程之美的学生或者工作人员;
  • 对人工智能具备一定的热情,希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员;
  • 具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员,尤其是从事无人驾驶,生物信息,图像处理,数据分析等工作的相关人员;
  • 具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员,尤其是从事无人驾驶,生物信息,图像处理,数据分析等工作的相关人员;

本期正课培训包含三个方向,分别为:

  • 自然语言处理与文本挖掘(NLP)
  • 深度学习与计算机视觉 (CV)
  • 数据挖掘与高级商业分析(BI)

文件目录:

开课吧-名企BI商业智能BI导师制名企实训班四期完结无秘(价值23800元)
│  ├─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
│  │  │     
│  │  ├─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
│  │  │     
│  │  ├─12.1 Graph Convolution Networks
│  │  │      12-GraphConvolutionNetworks.mp4
│  │  │      L12.zip
│  │  │      L12自测文档.xls
│  │  │      lesson12BIV0.2.pptx
│  │  │     
│  │  ├─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
│  │  │     
│  │  ├─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
│  │  │      movielensflask.zip
│  │  │      思维导图.png
│  │  │     
│  │  ├─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
│  │  │     
│  │  ├─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
│  │  │     
│  │  ├─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
│  │  │     
│  │  ├─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
│  │         
│  ├─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
│  │  │     
│  │  ├─10.1 智能供应链
│  │  │      10智能供应链.mp4
│  │  │      L18.zip
│  │  │      L18自测文档.xls
│  │  │      lesson18BI-2V2.1.pptx
│  │  │     
│  │  ├─11.1 智能供应链(二)
│  │  │      11智能供应链(二).mp4
│  │  │      L19.zip
│  │  │      L19自测文档.xls
│  │  │      lesson19BI-2V0.4.pptx
│  │  │     
│  │  ├─12.1 主题模型与文本表征
│  │  │      12主题模型与文本表征.mp4
│  │  │      L20.zip
│  │  │      L20自测文档.xls
│  │  │      lesson20BI-2V0.7.pptx
│  │  │     
│  │  ├─13.1 常见规划问题2
│  │  │      13常见规划问题2.mp4
│  │  │      L21.zip
│  │  │      L21自测文档(1).xls
│  │  │      lesson21BI-2V1.2.pptx
│  │  │      智能供应链第5次优秀作业.zip
│  │  │     
│  │  ├─14.1 Learning to Rank与Airbnb个性化推荐
│  │  │      14LearningtoRank与Airbnb个性化推荐.mp4
│  │  │      L22自测文档.xls
│  │  │      lesson22BI-2V0.8.pptx
│  │  │      purchaseredeem.zip
│  │  │     
│  │  ├─15.1 逻辑回归与采购决策
│  │  │      15逻辑回归与采购决策.mp4
│  │  │      L23 自测文档.xls
│  │  │      L23 评分卡模型V0.2.pptx
│  │  │      scorecard.zip
│  │  │     
│  │  ├─16.1 Prediction is all you Need
│  │  │      16PredictionisallyouNeed.mp4
│  │  │      L24 自测文档.xls
│  │  │      L24.zip
│  │  │      lesson24BI-2V0.8.pptx
│  │  │     
│  │  ├─17.1 时间序列分析
│  │  │      17时间序列分析.mp4
│  │  │      L9.zip
│  │  │      L9自测文档.xls
│  │  │      lesson09BIV1.0.pptx
│  │  │      lesson09BIV1.1.pptx
│  │  │      Week1.jpg
│  │  │     
│  │  ├─18.1 时间序列实战
│  │  │      18时间序列实战.mp4
│  │  │      code&data.zip
│  │  │      lesson10BI-2V0.6.pptx
│  │  │     
│  │  ├─19.1 资金流入流出预测
│  │  │      19资金流入流出预测.mp4
│  │  │      L11-2自测文档.xls
│  │  │      L11.zip
│  │  │      lesson11BI-2V0.4 (1).pptx
│  │  │     
│  │  ├─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
│  │  │     
│  │  ├─20.1 个性化推荐与金融数据分析
│  │  │      20个性化推荐与金融数据分析.mp4
│  │  │      L12-2自测文档(1).xls
│  │  │      L12.zip
│  │  │      lesson12BIV1.3.pptx
│  │  │     
│  │  ├─21.1 淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测
│  │  │      21淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测.mp4
│  │  │      L13 (1).zip
│  │  │      L13-2自测文档.xls
│  │  │      lesson13BI-2V2.6.pptx
│  │  │     
│  │  ├─22.1  强化学习与推荐系统
│  │  │      22强化学习与推荐系统.mp4
│  │  │      L14-2自测文档.xls
│  │  │      lesson14BI-2V0.6.pptx
│  │  │     
│  │  ├─23.1 AlphaGo Zero实战
│  │  │      23AlphaGoZero实战.mp4
│  │  │      L15.zip
│  │  │      L15自测文档.xls
│  │  │      lesson15BI-2V0.8.pptx
│  │  │     
│  │  ├─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
│  │  │     
│  │  ├─6.1 近似最近邻查找与YouTube推荐系统
│  │  │      6近似最近邻查找与YouTube推荐系统.mp4
│  │  │      L6-2自测文档.xls
│  │  │      L6-code.zip
│  │  │      lesson06-2BIV3.2.pptx
│  │  │     
│  │  ├─7.1 深度卷积网络与实战
│  │  │      7深度卷积网络与实战.mp4
│  │  │      L7-2自测文档.xls
│  │  │      L7-code.zip
│  │  │      lesson07-2BIV0.8.pptx
│  │  │     
│  │  ├─8.1 时间序列实战与分布式推荐系统
│  │  │      8时间序列实战与分布式推荐系统.mp4
│  │  │      L8-2自测文档.xls
│  │  │      L8-code(1).zip
│  │  │      lesson08BI-2V0.5.pptx
│  │  │     
│  │  └─9.1 模型融合与智能预测
│  │          9模型融合与智能预测.mp4
│  │          L17自测文档.xls
│  │          lesson17BI-2V1.4.pptx
│  │          supplychain.zip
│  │         
│  ├─05-数据分析与Python程序设计基础
│  │  │  1.1 Python数据智能编程基础.mp4
│  │  │  2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4
│  │  │  3.1 数据可视化.mp4
│  │  │  4.1 网络信息分析.mp4
│  │  │  5.1 文本信息自动化处理.mp4
│  │  │  6Python办公自动化.mp4
│  │  │  7Python办公自动化.mp4
│  │  │ 
│  │  ├─1.1 Python 数据智能编程基础
│  │  │      lesson01DAV0.6.pptx
│  │  │      Week01-BI.pdf
│  │  │      Week01-CV.pdf
│  │  │      Week01-NLP.pdf
│  │  │     
│  │  ├─2.1 Python 格式化数据处理 – Pandas
│  │  │      lesson02DAV1.0.pptx
│  │  │      Week02-BI.pdf
│  │  │      Week02-CV.pdf
│  │  │      Week02-NLP.pdf
│  │  │     
│  │  ├─3.1 数据可视化
│  │  │      lesson03DAV0.8.pptx
│  │  │      Week03-BI.pdf
│  │  │      Week03-CV.pdf
│  │  │      Week03-NLP.pdf
│  │  │     
│  │  ├─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-BI.pdf
│  │  │      Week04-CV.pdf
│  │  │      Week04-NLP.pdf
│  │  │     
│  │  ├─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
│  │  │     
│  │  ├─6.1 Python 办公自动化
│  │  │      assignment06autoemail.py作业答案参考.zip
│  │  │      assignment06dailyreport.py.作业答案参考.zip
│  │  │      code.zip
│  │  │      lesson06DAV0.9.pdf
│  │  │      Week 06.pdf
│  │  │     
│  │  └─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
│  │         
│  ├─06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
│  │  │  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-BI.zip
│  │  │      Assignment01-CV.zip
│  │  │      Assignment01-NLP.zip
│  │  │      Assignment01.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
│  │  │      houseprice.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 032.pdf
│  │  │      Assignment03-refer作业答案参考.py.zip
│  │  │      cnnfeaturemapdemo.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
│  │  │     
│  │  ├─5.1 Seq2Sequence,机器自动翻译, Image Caption, Attention机制
│  │  │      Assignment05.zip
│  │  │      cmn-eng.zip
│  │  │      Lesson05.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
│  │  │     
│  │  └─7.1 加课:seq2seq的代码及作业的讲解
│  │          bleu1.py.zip
│  │          lesson05AIV1.0.pptx
│  │          lesson05AIV1.2.pptx
│  │         
│  ├─07-0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
│  │         
│  ├─08-深度学习框架选修课
│  │  │  pytorch基础知识.mp4
│  │  │  pytorch神经网络搭建.mp4
│  │  │  tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
│  │  │  tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4
│  │  │  搭建模型和进阶操作.mp4
│  │  │ 
│  │  ├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
│  │  │      学习资料.zip
│  │  │      深度学习框架.pptx
│  │  │      课堂代码.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
│  │  │     
│  │  ├─4.1 pytorch基础知识
│  │  │      课堂代码.docx
│  │  │     
│  │  └─5.1 pytorch神经网络搭建
│  │          stn.pdf
│  │          课程代码.docx
│  │         
│  ├─09-人工智能基础能力提升课
│  │  │  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
│  │  │ 
│  │  ├─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
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