机器学习/算法视频教程-EEWORLD大学堂

AI人工智能深度学习(RV1126)-第1期准备篇

AI正点原子

该课程是正点原子2023年全新推出的人工智能与深度学习新系列视频教程！

共30课时9小时42分21秒

粒子群优化算法

粒子群

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization) 22集史玉回

共22课时8小时30分43秒

计算机视觉(北京邮电大学鲁鹏)

机器视觉目标检测

本课程从基础的图像处理技术如卷积和边缘提取开始，逐步深入到更高级的主题，如Harris角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）、图像分割、对象识别、目标检测、三维重建和运动恢复结构。课程通过理论讲解和实践回顾，全面覆盖了计算机视觉的核心概念和技术，旨在培养学生在这一领域的理论知识和实践能力。

共18课时21小时29分20秒

AI人工智能深度学习(RV1126)-第3期 AI模型部署与项目实战篇

算法详解斯坦福大学经典视频课

算法

算法详解四部曲书籍配套视频斯坦福大学经典视频课

共158课时1天14小时39分27秒

机器学习从零到一

机器视觉神经网络机器学习

你将了解到机器学习是编程的一个新领域。用传统的编程语言，比如Java或C++，去编写一个程序，是需要使用明确的规则的。而机器学习则可以通过训练数据来推理出这些规则。但机器学习究竟是什么样子的呢？在第一集的系列视频里，费颖会用一个简单的示例代码去构建一个机器学习模型，介绍一些基础概念，而我们会在之后的视频中应用这些概念去解决一个更有意思的问题：计算机视觉。

共4课时29分38秒

Deep Learning Course (NYU, Spring 2020) Yann Lecun

GaN深度学习CNNRNN

Deep Learning course at NYU, Spring 2020. Taught by Yann LeCun & Alfredo Canziani. With practical applications using PyTorch.

共32课时1天18小时43分17秒

本课程完整覆盖数据挖掘领域的各项核心技术，包括数据预处理、分类、聚类、回归、关联、推荐、集成学习、进化计算等。强调在知识的广度、深度和趣味性之间寻找最佳平衡点，在生动幽默中讲述数据挖掘的核心思想、关键技术以及一些在其它相关课程和教科书中少有涉及的重要知识点。本课程适合对大数据和数据科学感兴趣的各专业学生以及工程技术人员学习，不追求纯粹的理论推导，而是把理论与实践有机结合，让学生学到活的知识、有用的知识和真正属于自己的知识，特别是数据分析领域的研究方法和思维方式。

共65课时14小时55分52秒

2020_Digikey KOL系列：图形算法在深度学习等应用中的加速手段

图像处理Digi-Key深度学习图形算法

视频主要讲解在图像算法开发的落地过程当中常用的算法加速手段，本教程以ARM嵌入式作为研究基础，以树莓派4作为实验平台，主要内容包含： 1：列举嵌入式应用中，一些可行的图像加速手段； 2：逐一详细说明； 3：逐一进行代码上机演示。

共1课时35分1秒

数据结构上海交大

树复杂度堆栈

数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率,数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。本教程由浅入深，超级详细，适合自学、课堂教学与课后复习考试之用。上海交大算法与数据结构视频教程是檀晓红老师主讲的，基本上不遗漏任何重点和难点，本门课程主要内容包括：数据结构相关基本概念、线性表的基本操作与应用、栈和队列的定义与基本操作、串的模式匹配算法、二叉树相关基本概念与算法实现、图的存储结构与算法以及各类查找和排序算法等

共29课时1天10小时20秒

大规模数据处理与云计算北京大学

云计算大数据

云计算技术（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

共15课时5小时4分13秒

数字图像处理天津理工大学

小波变换几何变换灰度变换

介绍各种数字图象处理的算法分析及编程实现技术。主要内容包括：位图基础、图象的显示、图像的几何变换、图象灰度变换、图像的平滑处理、图像锐化处理及边缘检测、图像分割及测量、图像的形态学处理、图像的变换域处理及应用、图像的合成、24位彩色图像处理、JPEG图像的压缩编码。

共49课时1天4小时20分39秒

Hinton机器学习与神经网络

神经网络机器学习反向传播

Hinton 教授的这门课程是一门必修课。对所有人，包括初学者和专家都将受益于 Hinton 的观点和思想的广度。

共75课时12小时4分17秒

Deep Learning Theory（台大李宏毅，中文）

深度学习台湾大学李宏毅

共10课时5小时10分11秒

机器学习贝尔实验室黄大威

机器学习聚类有监督无监督

机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

共46课时15小时18分45秒

机器学习基石

机器学习林轩田

介绍各领域中的机器学习使用者都应该知道的基础算法、理论及实用工具

共65课时15小时29分53秒

机器学习深入研究

神经网络机器学习贝叶斯聚类

(01)机器学习与相关数学初步 (02)数理统计与参数估计 (03)矩阵分析与应用 (04)凸优化初步 (05)回归分析与工程应用 (06)特征工程 (07)工作流程与模型调优 (08)最大熵模型与EM算法 (09)推荐系统与应用 (10)聚类算法与应用 (11)决策树随机森林和adaboost (12)SVM (13)贝叶斯方法 (14)主题模型 (15)贝叶斯推理采样与变分 (16)人工神经网络 (17)卷积神经网络 (18)循环神经网络与LSTM (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介 (20)贝叶斯网络和HMM (额外补充)词嵌入word embedding

共21课时1天22小时12分36秒