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人工智能开发基础理论
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L3 Python的第三方库
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L4 Python的数据结构
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L5 Git使用与学习
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人工智能基础开发核心课程
L6 人工智能的微积分基础
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D1 为什么要学微积分、导数的含义、斜率的极值和极小值
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D2 常见的导数、不可微函数、导数的性质、切平面和偏导数、梯度
L7 人工智能行业发展与虚拟仿真平台搭建
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D1 人工智能的认知与介绍
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D2 人工智能工具环境介绍-学习环境介绍
L8 图像认知与OpenCV
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D1 计算机眼中的图像
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D16 图像边缘检测
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D17 绘制图像轮廓
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L9 视觉项目实践
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D1 自动驾驶简介
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D3 获取3D场景的数据
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D8 车道线检测与自动驾驶(选修)
L10 机器学习算法原理与实践-入门
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D1 机器学习介绍与定义
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D2 KNN决策边界
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D3 距离计算方式
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D4 使用数学方法实现KNN
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D5 前向传播与损失函数
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D6 反向传播的学习率与梯度下降
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D7 自求导的方法实现线性回归算法
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D8 深度学习框架PyTorch的tensor(1)
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D10 基于PyTorch框架的线性回归原理
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D11 PyTorch技巧与模型查看
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D12 基于TensorFlow框架的线性回归
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D13 TensorFlow技巧与模型查看
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D14 基于PaddlePaddle框架的线性回归
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D15 PaddlePaddle技巧与模型查看
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D16 【项目】基于PyTorch的房价预测
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D17 【作业】基于PyTorch的鲍鱼年龄判定
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D18 【作业】基于sklearn共享单车租赁预测
L11 概率论与统计
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D1 概率与事件
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D2 生日问题与概率的反直觉、条件概率
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D3 贝叶斯与朴素贝叶斯
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D4 随机变量与离散分布
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D5 连续概率分布与数学概念
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D6 贝叶斯分类案例
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D7 贝叶斯多分类案例
L12 机器学习算法原理与实践-深化
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D1 曲线拟合与非线性化、阶跃函数
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D2 sigmoid、tanh、ReLU、Softmax激活函数
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D3 leaky ReLU、PReLU、ELU激活函数
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D4 极大似然估计与交叉熵损失函数
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D6 逻辑回归项目实现与练习
人工智能深度开发核心课程
L13 深度学习基础与实践
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D1 全连接与链式求导法则
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D2 Softmax与交叉熵
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D3 优化器和优化方法
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D4 神经网络的可解释性与欠拟合
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D5 神经网络的过拟合
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D6 神经网络的正则化
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D7 神经网络的过拟合解决方案
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D8 深度学习回顾与任务
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D9 深度学习基础
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L14 CV-卷积神经网络
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D1 计算机眼中的图像
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D2 卷积为什么能识别图像原理
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D3 卷积为什么能识别图像练习
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D4 池化为什么能增强特征
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D5 多通道卷积、偏置过程
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D6 CUDA与CuDNN安装
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D7 LeNet-5原理与算法基础
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D9 分类算法的评估标准
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D10 简单入门项目-数字识别
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D11 视觉-CNN基础
L15 视觉经典神经网络
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D1 图像识别的历史发展
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D2 AlexNet原理和结构
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D3 基于AlexNet的猫狗分类项目
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D4 VggNet原理和结构
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D5 GoogLeNet原理和结构
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D6 ResNet残差网络原理与结构
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D7 ResNet网络代码复现练习
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D8 MobileNetV1原理与结构
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L16 NLP-循环神经网络
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D1 基于DNN实现风电功率预测项目
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D3 RNN为什么能做时序预测?RNN相比与DNN的网络结构与优势
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D4 基于RNN实现风电功率预测项目
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D5 RNN的梯度消失和梯度爆炸
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D6 WordEmbedding词嵌入
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D7 Word2Vec
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D8 Word2Vec优化
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D9 LSTM长-短期记忆网络的结构和函数
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L17 Transformer
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D1 Encoder-Decoder结构
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D2 注意力机制的引入
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D10 【项目】手写GPT网络与使用
L18 语音场景与认识声音
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D1 基础语音3D应用场景的介绍与应用
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D2 认识模拟声音与数字声音
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D3 声音时域与频域转换原理与步骤
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D4 声音时域与频域转换代码生成与运行
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D5 声音的Mel谱特征抽取原理与步骤
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D6 声音的Mel谱特征抽取生成与运行
进阶实战
L19 工业流水线产品分类(图像分类、包含Linux的常用命令)
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D1 3D分拣场景介绍与数据通信
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D2 3D场景数据采集
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D3 使用分类算法训练数据集
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D4 网络fine-tuning 整个网络与某几层
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D5 基于分类算法3D场景分类算法项目部署
L20 数据集标注与制作
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D1 目标检测简介
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D2 目标检测的数据集-Pascal VOC
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D3 目标检测的数据集-MS COCO
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D4 目标检测的数据集-YOLO
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D5 目标检测的评价指标
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D6 目标检测的挑战
L21 工业流水线产品实时检测(目标检测两阶段与单阶段)
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D1 R-CNN原理
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D2 Fast R-CNN原理
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D3 Faster R-CNN原理
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D4 SSD的原理与网络结构分析
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D5 YOLO简介与快速上手使用-预测篇
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D6 YOLO简介与快速上手使用-训练篇
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D7 YOLOV1的原理与网络结构
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D8 YOLOV2的原理与网络结构
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D9 YOLOV3的原理与网络结构
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D10 YOLOV4的原理与网络结构
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D11 YOLOV5的原理与网络结构
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D12 YOLOV5的使用与代码精讲-预测部分
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D13 YOLOV5的使用与代码精讲-网络搭建
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D14 YOLOV5的使用与代码精讲-训练部分
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D15 YOLOV8的原理与网络结构
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D16 基于YOLO的3D场景分类算法项目部署
L22 Linux学习与使用(选修)
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D1 Linux系统介绍
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D2 Ubuntu基本命令
L23 初见大模型
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D1 常见大模型介绍
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D2 大模型与人工智能关系
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D3 大模型的基础原理
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D4 大语言模型的“前世今生”与发展
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D5 LLM预测过程与提示工程
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D6 如何高效地使用Prompt
L24 大模型的部署与应用基础
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D1 大模型的部署与应用基础章节介绍
试听 -
D2 RESTfuI风格api
试听 -
D3 使用api接口调用大模型
试听 -
D4 大模型相关库与概念
试听 -
D5 Windows本地部署与GPU并行-Qwen2.5
试听 -
D6 Windows本地部署-Chatglm3-6B
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D7 ollama本地运行大模型
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D8 autodl的GPU部署大模型
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D9 Windows环境-wsl2环境安装
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D10 Ubuntu下CUDA和cuDNN安装-wsl
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D11 Windows环境-wsl的docker部署
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D12 Ubuntu下CUDA和cuDNN安装-Docker
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D13 vllm进行推理加速优化
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D14 多轮对话机器人实现
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D15 入门FastAPI
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D16 基于fastapi构建对话机器人
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D17 对话机器人WEBUI-Streamlit
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D18 对话机器人WEBUI-gradio
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D19 temperature和top_p参数常见设置
L25 大模型的RAG与Agent设计
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D1 Langchain部署本地大模型
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D2 Langchain-Prompt提示词
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D3 Langchain-输出解析器
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D4 Langchain-chain链
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D5 Langchain-memory记忆
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D6 【项目】LangChain-代理实现天气预报
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D7 RAG的介绍
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D8 RAG的文本加载
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D9 RAG的文本分割
L26 大模型部署与微调
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D1 大模型部署与微调
L27 PyQT课程
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D1 PyQT5概念
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D2 创建PyQT5的第一个窗口
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D3 故宫介绍——通过两种方式实现
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D4 绘制注册界面,实现注册功能
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D5 图像显示
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D6 定时器-Qtimer的使用
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D7 进度条 QProgressBar
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D8 PyQT的界面切换
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D9 记事本实现--QMainWindows
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D10 文件浏览器、多媒体
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D11 多媒体的实现
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D12 事件
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D13 PyQT中多线程
-
D14 打包PyQt5软件
学员评价
- 课程内容
- 5.0
- 辅导老师
- 5.0
- 教学服务
- 5.0
-
- Fly
2026.07.14
课程内容丰富多彩,视频清晰声音迷人,内核模块相关知识点讲解细致,实操步骤完整易懂,跟着练习能快速掌握编译、加载模块全流程,收获很大,非常不错。课程内容丰富多彩,视频清晰声音迷人,知识点排布循序渐进,老师讲解通俗易懂,配套实操案例充足,能有效巩固所学内容,非常不错。,非常满意辅导老师,面对内核编译、模块加载这类疑难问题都能快速理清思路,技术功底扎实,讲解细致易懂,能精准指出操作踩坑点,知识深度完全满足学习需求。,班主任响应十分及时,无论是课程安排、资料领取还是学习上的各类琐事都能快速协调处理,待人耐心负责,全程为学员提供贴心保障,非常值得好评。
-
- MAKERU376431195
2026.06.24
课程内容很好,适合不同人群的学习,难度有深有浅3333333333333333333333333333333333,辅导老师线下沟通了几次,蛮能给我解决学习中的困惑地333333333333333333333333333333333,班主任朱映雪姐姐很好,平时有一些困惑的选择和生活学习的事情,及时联系沟通很方便,9999999999999999999999999999
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- LV99
2026.06.14
视频质量很好,老师讲的很清晰,课后练习也不错能针对到学习的内容,收获了很多知识 ,老师对疑难问题解决很专业,能够很快的专业的解决遇到的问题,专业技术功底足,知识深度不错,班主任能够及时解决问题,关注学习进度,提供学习指导,及时更新学习内容,挺不错的学习指导
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- T突破手
2026.06.11
视频与时俱进,没有那种老视频,都是不断更新迭代的,赞!视频都很新.并且知识点讲解细致全面,很全。,整个教学体系中,不同阶段的知识体系是不同的专业老师讲解,专业团队专业老师带课,辅导老师是真的负责,问题无法解决的老师会远程,班主任解决问题及时,并且会耐心答疑解惑,在此过程感谢班主任到现在的一路陪伴与关心,赞!
-
- 缪
2026.05.30
辅导老师专业知识扎实,能够及时解决疑问,给相关的学习指引,了解学习进度和情况
-
- Wind Rises
2026.05.25
视频内容还是讲解的非常清楚,包括一些课后的作业也是能精准的温习到学习的内容,而且讲的通俗易懂一些。,辅导老师平时会问一问学生的进度,询问询问有没有什么需要帮助的地方,有不懂的去问也会很及时的回复。,班主任很负责任,也会定时的去催促学生抓紧学习,帮学生去解决一些问题,而且解决问题时候也是非常耐心。
-
- Tesla
2026.05.24
辅导老师很好,没有问题。问题都如实解答而且快速,希望剩下的时间还可以继续这样和老师配合好完成自己的学业。,班主任也没有什么问题,问的问题解答的很快,遇到困难也能给出具体建议,没有什么要改进的。
-
- 我老婆是战斗萝莉很能打
2026.05.22
视频画质清晰稳定,声音也很清楚,没有杂音或卡顿问题,老师的讲解听得很明白,观看体验非常好。,对辅导老师非常满意!老师专业技术功底扎实,对我在 Linux 驱动开发中遇到的疑难问题总能一针见血地指出关键,并且给出清晰、可落地的解决方案,沟通耐心又高效,帮我少走了很多弯路。,班主任响应非常及时,无论是课程安排还是学习过程中遇到的问题,都能快速给出清晰的解答和处理方案,沟通高效又耐心,服务体验很好。
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- 拾光
2026.05.20
视频讲解清晰,老师讲的比较细节方便理解,好,好,好,非常好,非常好,非常好,太好了,太好了,太好了。内容比较全,非常满意辅导老师,辅导老师比较负责,经常及时的解答问题,非常认真的讲解,好,好,好,非常好,非常好,非常好,太好了,太好了,太好了。内容比较全,好,好,好,非常好,非常好,非常好,太好了,太好了,太好了。班主任就更加负责了,几乎每天盯着学习进度,观察比较认真,非常及时的接板子
-
- hhs1231
2026.02.24
视频清晰度很高,声音很清晰,质量也很高,在工作中基本都用到了,也因此给了我很大的信心和底气,辅导老师很细心也很尽职尽责,在遇到问题时及时解答,解答的也很清晰明了,同时也会帮忙排查问题,班主任老师很负责,经常会关心近况,同时在找工作期间也给我提供了很多建议,找到工作后也还在跟进情况