AI课程合集网盘资源免费观看百度云网盘链接提取码分享下载

• file:05_2.1-拓展你的第二大脑：GPT的关键调教方法_ev.mp4
• file:07_2.3-打造你的虚拟视频形象：掌握AI工具D-ID_ev.mp4
• file:15_3.8-实战3：10天10万+粉丝头部IP账号——“朋克周”的起号与变现逻辑拆解（下）_ev.mp4
• file:23_案例库-工具类：利用AI的API搭建自动化工具，实现全天候的商业变现_ev.mp4
• file:11_3.4-实战1：AI进化社商业孵化案例之跨境电商_ev.mp4
• file:03_1.2-AI是短期热点还是长期趋势（案例）_ev.mp4
• file:08_3.1-商业生财逻辑全景图.mp4_ev.mp4
• file:06_2.2-把想象力变为创造力：掌握Midjourney_ev.mp4
• file:25_4.1-AI的产业地图和未来趋势_ev.mp4
• file:19_案例库-设计类：用Midjourney完成产品设计通路_ev.mp4
• file:21_案例库-电商类：数字人视频&直播的生财逻辑_ev.mp4
• file:10_3.3-AI商业生财的底层思维_ev.mp4
• file:16_案例库-综合类：用AI让学习办公效率百倍提升_ev.mp4
• file:17_案例库-自媒体类：ChatGPT+公众号&视频号-每个人都可以做的商业生财之路_ev.mp4
• file:22_案例库-通用类：用AI10分钟打通一个新的创业机会_ev.mp4
• file:04_1.3-为什么一定要用AI进行商业创富？_ev.mp4
• file:24_案例库-新行业：信息导航站的流量生意_ev.mp4
• file:18_案例库-自媒体类：用ChatGPT实现知乎好物的高效卖货_ev.mp4
• file:3.001 - 安装环境(副本)_ev.mp4
• file:21.010 - AI 短视频 + AI 直播_ev.mp4
• file:23.304 - 抖音，视频号，快手起号技巧_ev.mp4
• file:17.006 - 画出自己的AI模特_ev.mp4
• file:8 .AI数字电商操盘手欢迎课_ev.mp4
• file:22.303 - 制作口播去重视频_ev.mp4
• file:18.007- 图生图换背景，换衣服操作_ev.mp4
• file:7.403 - ChatGPT 设计文案跟直播话术_ev.mp4
• file:20.009 - AI换脸系统操作细节_ev.mp4
• file:2.必看！百度网盘下载系统-解压缩操作(副本)_ev.mp4
• file:26.402 - Lora训练后测试结果_ev.mp4
• file:导图.png
• file:22.ChatGPT实操练习-育儿建议与教育资源推荐_ev.mp4
• file:07.7.--即使漫无目的，你怎么可以一样有效提问_ev.mp4
• file:12.12.-ChatGPT高级技巧之三：共创和辩论_ev.mp4
• file:04.4.-一个万能公式让ChatGPT为你解决几乎一切问题_ev.mp4
• file:03.3.-ChatGPT应用场景：30+类常见个人：家庭：事业场景_ev.mp4
• file:02.2.-提示词将是未来的流行语_ev.mp4
• file:08.8.-没有得到想要的答案，3步助你刨根问底_ev.mp4
• file:06.6.-只有模糊方向，想不出明确问题，怎么提问才不遗漏重要信息_ev.mp4
• file:09.9.-4步技巧提高ChatGPT沟通效果_ev.mp4
• file:01.1.-抓住未来10年最大红利-下一代人工智能AGI_ev.mp4
• file:05.5.-你有明确问题，如何打破砂锅问到底得出大神级答案_ev.mp4
• folder:AI课程合集
• folder:40.AI商业生财实战课
• folder:33.抖音小店ChatGPT AI主播实操训练营
• folder:11.亮子·AI写作训练营
• folder:31.透透糖·未来万能钥匙ChatGPT
• folder:38.普通人也能轻松AI赚钱（无水印）（完结）
• folder:16.宋老师·AI闪电做课法 用AI帮你7天做出爆款课
• folder:28.蔡汶川(chatgpt)ai创作者训练营
• folder:27.chatGPT爆文写作课，让CGPT成为我们的自媒体写作的印钞机
• folder:12.AI商业智慧【AI+文案+PPT+图像+视频】
• folder:35.秋叶AI设计变现训练营第一期
• folder:05.玩赚AIchatGPT 基础课
• folder:23.马馺·怎样用AI做PPT（商业演讲策划人）
• folder:14.ChatGPT运营秘诀与变现攻略（100节课）
• folder:29.茂隆-CHAGPT创作短视频拍摄脚本素材课
• folder:37.ChatGPT自媒体创作课（已结营）
• folder:03.李一舟人工智能2.0
• folder:34.【鹤老师】人人必修的AI启蒙课，启蒙课程，不含工具
• folder:07.黄豆奶爸chatgpt大师班,从入门到精通
• folder:17.AI跳舞小姐姐制作（小白勿看）
• folder:15.百度·文心一言AI·运营变现
• folder:41.GPT和AI绘图学习班
• folder:24.前沿课·吴军讲GPT（计算机科学家）
• folder:06.AI绘画商业变现课-大师班
• folder:08.AI商学院·ChatGPT训练营
• folder:32.白龙-chatgpt跨境电商
• folder:26.谢无敌的红书宝｜chatGPT打卡营
• folder:25.chatgpt赋能短视频创作课
• folder:36.人人都能学会的AI写作课(完结）
• folder:39.2023AI大课：两天线上全明星阵容直播
• folder:00.mid关键词
• folder:19.万维钢·AI前沿（科学作家）
• folder:13.AI绘画教练班S
• folder:02.（AI绘画stable diffusion速成）stable diffusion【含软件73GB】
• folder:20.快刀青衣·给职场人的AI写作课（得到联合创始人）
• folder:10.AI绘画壁纸头像项目教程
• folder:18.AI换脸表情包（抖音最新玩法）
• folder:21.卓克·怎样用AI高效学习（科技观察家）
• folder:04.AI人工智能2.0：每个人的人工智能课：从现在开始学习AI
• folder:22.刘飞·怎样用AI绘画（资深产品人）
• folder:07头条特训营
• folder:02朋友圈勾魂文案课
• folder:03揭秘副业底层逻辑，掌控赚钱的核心规律！
• folder:05头条文章批量制造技术
• folder:04全网引流技术
• folder:06超级搜索术
• folder:00主课
• folder:人工智能直播课资料
• folder:Ai关键词+工具
• folder:Midjourney关键词
• folder:SD模型包
• folder:1_基础：了解有关ChatGPT的一切
• folder:5_延展：ChatGPT更多进阶玩法初探
• folder:4_掘金：Chat的实战变现指南
• folder:3_上手：训练ChatGPT成为你的专属助手
• folder:2_入门：获得属于自己的ChatGPT账号
• folder:一：人工智能论文合集
• folder:四：机器学习基础算法教程
• folder:三：超详细人工智能学习大纲
• folder:二：AI必读经典书籍
• folder:五：深度学习神经网络基础教程
• folder:六：计算机视觉实战项目
• folder:2.30+AI绘图软件
• folder:5.Ai生成图
• folder:安装视频教程
• folder:CNN_不能错过的10篇论文
• folder:CVPR行人重识别论文解读
• folder:ICCV2021
• folder:深度学习论文精讲-BERT模型
• folder:Resnet论文解读
• folder:图神经网络（GNN）100篇论文集
• folder:01.机器学习经典算法精讲视频课程
• folder:GAN对抗生成网络基础
• folder:神经网络模型基础课件资料
• folder:03.MASK-RCNN目标检测实战视频课程
• folder:01.OpenCV图像处理实战视频课程
• folder:08.Unet图像分割课程资料
• folder:06.YOLOV5目标检测课程资料
• folder:网站版（支持手机和电脑）
• folder:NovelAi本地版本（绘图免费）-有详细教程-电脑配置好可以用这个7.78G
• folder:在线版1（绘图免费）-有详细教程-小白推荐用这个，无配置要求，都可以用
• folder:在线版2（绘图免费）-无使用教程-有对应关键词
• folder:关键词更新 290+
• folder:艺术家词典600
• folder:解压密码： iccv2021
• folder:Applications
• folder:Models
• folder:第五章：逻辑回归原理推导
• folder:第十二章：决策树代码实现
• folder:第三章：模型评估方法
• folder:第十章：聚类算法实验分析
• folder:第八章：聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
• folder:部分代码资料
• folder:02.机器学习相关书籍
• folder:01.Python基础书籍
• folder:CNN+RNN+GAN
• folder:第二章：MaskRcnn网络框架源码详解
• folder:第六章：必备基础-物体检测FasterRcnn系列
• folder:第一章：物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
• folder:第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
• folder:第四章：练手小项目-人体姿态识别demo
• folder:项目实战五：答题卡识别判卷
• folder:项目实战二：文档扫描OCR识别
• folder:项目实战三：全景图像拼接
• folder:4 - Selling Your Art（变现）
• folder:2 - Midjourney Fundamentals（基础）
• folder:1 - Introduction（简介）
• folder:science
• folder:graph generation
• folder:knowledge graph
• folder:combinatorial optimization
• folder:propagation_type
• folder:training methods
• folder:10-决策树原理
• folder:2-线性回归代码实现
• folder:6-逻辑回归实验分析
• folder:15-支持向量机原理推导
• folder:《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》
• folder:吴恩达《Machine Learning Yearning》完整中文版
• folder:《Python基础教程（第3版）》
• folder:《深度学习之PyTorch物体检测实战》PDF+源代码
• folder:21年最新-李沐《动手学深度学习第二版》中、英文版免费分享
• folder:课程安装软件-Win10
• folder:2-FPN网络架构实现解读
• folder:9-正负样本选择与标签定义
• folder:6-候选框过滤方法
• folder:7-Proposal层实现方法
• folder:4-基于不同尺度特征图生成所有框
• folder:8-DetectionTarget层的作用
• folder:3-生成框比例设置
• folder:11-RorAlign操作的效果
• folder:10-RoiPooling层的作用与目的
• folder:12-整体框架回顾
• folder:2-三代算法-2-深度学习经典检测方法
• folder:7-论文解读-4-网络细节
• folder:3-三代算法-3-faster-rcnn概述
• folder:第五章：必备基础-迁移学习与Resnet网络架构
• folder:1-Mask-Rcnn开源项目简介
• folder:2-开源项目数据集
• folder:1-Labelme工具安装
• folder:3-完成训练数据准备工作
• folder:4-maskrcnn源码修改方法
• folder:6-测试与展示模块
• folder:2-使用labelme进行数据与标签标注
• folder:5-基于标注数据训练所需任务
• folder:1-COCO数据集与人体姿态识别简介
• folder:3-流程与结果演示
• folder:4-选项判断识别
• folder:2-预处理操作
• folder:3-填涂轮廓检测
• folder:2-环境配置与预处理
• folder:4-输入数据处理方法
• folder:5-模板匹配得出识别结果
• folder:4-透视变换结果
• folder:3-原始与变换坐标计算
• folder:6-文档扫描识别效果
• folder:5-tesseract-ocr安装配置
• folder:8-基于视频的车位检测
• folder:7-识别模型构建
• folder:1-任务整体流程
• folder:6-车位区域划分
• folder:5-按列划分区域
• folder:2-RANSAC算法
• folder:Semantic Segmentation
• folder:Region Classification
• folder:Object Detection
• folder:Visual Question Answering
• folder:convolution
• folder:receptive field control
• folder:neighborhood sampling
• folder:edge-informative graph
• folder:4-熵值计算
• folder:5-数据集切分
• folder:2-递归生成树节点
• folder:9-多特征回归模型
• folder:8-整体流程debug解读
• folder:11-样本数量对结果的影响
• folder:8-不同策略效果对比
• folder:13-岭回归与lasso
• folder:7-MiniBatch方法
• folder:2-参数直接求解方法
• folder:6-随机梯度下降得到的效果
• folder:3-交叉验证的作用
• folder:8-ROC曲线
• folder:1-Sklearn工具包简介
• folder:12-非线性决策边界
• folder:4-优化目标定义
• folder:8-鸢尾花数据集多分类任务
• folder:5-迭代优化参数
• folder:1-多分类逻辑回归整体思路
• folder:2-训练模块功能
• folder:3-建模流程解读
• folder:6-如何找到合适的K值
• folder:5-评估指标-Inertia
• folder:1-Kmenas算法常用操作
• folder:9-应用实例-图像分割
• folder:2-计算得到簇中心点
• folder:4-算法迭代更新
• folder:1-树模型可视化展示
• folder:3-树模型预剪枝参数作用
• folder:2-决策边界展示分析
• folder:吴恩达MLY
• folder:6-shortcut模块
• folder:1-迁移学习的目标
• folder:7-加载训练好的权重
• folder:Detection-PyTorch-Notebook
• folder:chapter7
• folder:faster-rcnn-pytorch
• folder:yolov2-pytorch
• folder:datasets
• folder:__pycache__
• folder:weights
• folder:vgg_voc
• folder:roi_data_layer
• folder:groundtruths
• folder:reorg
• folder:roi_pooling
• folder:VOCdevkit-matlab-wrapper
• folder:crop_resize