2024黑马人工智能AI是一款最新的人工智能技术产品。它是由国内顶尖的科技公司研发的，旨在为用户提供更加智能、高效、便捷的服务。
在功能方面，2024黑马人工智能AI具有以下特点：
- 语音识别和自然语言处理：该技术能够准确识别用户的语音，并将其转化为文字，从而实现对语音指令的快速响应。此外，它还能够理解用户的自然语言表达，并给出相应的回复和建议。
- 图像识别和人脸识别：该技术能够对图像和人脸进行精准识别，从而实现对图像内容的分类和搜索。此外，它还能够根据人脸特征进行身份识别和验证，提高安全性。
- 深度学习和机器学习：该技术通过深度学习和机器学习算法，不断优化自身的算法和模型，提高智能化的程度和准确性。
- 智能推荐和个性化服务：该技术能够根据用户的行为和偏好，为用户提供个性化的推荐和服务。例如，它可以根据用户搜索历史和浏览记录，推荐相关的产品和服务。
除了以上功能特点外，2024黑马人工智能AI还具有以下优势：
- 高效稳定：该技术采用了先进的算法和架构，能够快速响应用户请求，并保持较高的稳定性。
- 易用性强：该技术提供了简单易用的界面和操作方式，用户无需具备专业的技术知识即可轻松使用。
- 扩展性强：该技术具有良好的扩展性，能够与其他系统进行集成和对接，实现更加广泛的应用场景。
综上所述，2024黑马人工智能AI是一款功能强大、高效稳定、易用性强、扩展性强的最新人工智能技术产品。它将为用户带来更加智能、高效、便捷的服务体验，成为人工智能领域的黑马。
课程截图：
课程目录：
2024黑m人工智能AI
├──1、主课程阶段
| ├──01、阶段一 人工智能Python基础
| | ├──1–第一章 计算机组成原理
| | ├──10–第十章 公共方法
| | ├──11–第十一章 函数
| | ├──12–第十二章 函数强化
| | ├──13–第十三章 文件操作
| | ├──14–第十四章 面向对象
| | ├──15–第十五章 异常
| | ├──16–第十六章 模块
| | ├──17–第十七章 学生管理系统(面向对象版)
| | ├──2–第二章 python基础语法
| | ├──3–第三章 判断语句
| | ├──4–第四章 循环语句
| | ├──5–第五章 字符串
| | ├──6–第六章 列表
| | ├──7–第七章 元组
| | ├──8–第八章 字典
| | └──9–第九章 集合
| ├──02、阶段二 人工智能Python高级
| | ├──1–第一章 Linux基础命令
| | ├──10–第十章 MySqL数据库高级使用
| | ├──2–第二章 Linux高级命令
| | ├──3–第三章 多任务编程
| | ├──4–第四章 网络编程
| | ├──5–第五章 HTTP协议和静态服务器
| | ├──6–第六章 闭包,装饰器及python高级语法
| | ├──7–第七章 正则表达式
| | ├──8–第八章 数据结构与算法
| | └──9–第九章 MySql数据库基本使用
| ├──03、阶段三 人工智能机器学习
| | ├──1–第一章 机器学习概述V2.1
| | ├──10–第十章 决策树V2.1
| | ├──11–第十一章 集成学习V2.1
| | ├──12–第十二章 聚类算法V2.1
| | ├──13–第十三章 朴素贝叶斯V2.1
| | ├──14–第十四章 SVM算法V2.1
| | ├──15–第十五章 EM算法V2.1
| | ├──16–第十六章 HMM算法V2.1
| | ├──17–第十七章 集成学习进阶V2.1
| | ├──2–第二章 环境安装和使用V2.1
| | ├──3–第三章 matplotlibV2.1
| | ├──4–第四章 numpyV2.1
| | ├──5–第五章 pandasV2.1
| | ├──6–第六章 seabornV2.1
| | ├──7–第七章 K近邻算法V2.1
| | ├──8–第八章 线性回归V2.1
| | └──9–第九章 逻辑回归V2.1
| ├──04、阶段四 计算机视觉与图像处理
| | ├──1–第一章 课程简介_v2.0
| | ├──10–第十章 图像特征提取与描述_v2.0
| | ├──11–第十一章 视频操作_v2.0
| | ├──12–第十二章 案例人脸案例_v2.0
| | ├──2–第二章 tensorflow入门_v2.0
| | ├──3–第三章 深度神经网络_v2.0
| | ├──4–第四章 图像分类_v2.0
| | ├──5–第五章 目标检测_v2.0
| | ├──6–第六章 图像分割_v2.0
| | ├──7–第七章 OpenCV简介_v2.0
| | ├──8–第八章 OpenCV基本操作_v.2.0
| | └──9–第九章 OpenCV图像处理_v2.0
| ├──05、阶段五 NLP自然语言处理
| | └──【 主学习路线】05、阶段五 NLP自然语言处理【海量资源：】.zip 20.86G
| ├──06、阶段六 人工智能项目实战
| | ├──1–第一章 智慧交通.zip 6.64G
| | ├──2–第二章 在线医生.zip 7.74G
| | ├──3–第三章 智能文本分类系统.zip 2.69G
| | └──4–第四章 实时人脸识别检测项目.zip 6.07G
| ├──07、阶段七 人工智能面试强化（赠送）
| | ├──1–第一章 自动编码器
| | ├──10–第十章 贝叶斯方法实现及粒子滤波
| | ├──11–第十一章 深度强化学习
| | ├──2–第二章 图像分割应用
| | ├──3–第三章 生成对抗学习
| | ├──4–第四章 算法进阶迁移学习
| | ├──5–第五章 模型可解释
| | ├──6–第六章 模型压缩
| | ├──7–第七章 终生学习
| | ├──8–第八章 算法进阶进化学习
| | └──9–第九章 贝叶斯方法
| └──08、人工智能资料课件
| | ├──AI基础班常用软件
| | ├──VMware及Ubuntu安装
| | ├──更新后的文件
| | ├──阶段1-人工智能python基础
| | ├──阶段2-人工智能python高级
| | ├──阶段3-人工智能机器学习
| | ├──阶段4-计算机视觉与图像处理
| | ├──阶段5：自然语言处理与NLP
| | ├──阶段6-人工智能项目实战
| | ├──阶段7-算法强化
| | ├──人工智能课件补充（找不到的这里面拿）
| | ├──深度学习与CV讲义（讲义1-7）
| | ├──虚拟机
| | ├──05-ssh的安装和使用.zip 39.31M
| | └──garbage_classify_data(课程所有的数据集）.zip 542.03M
└──2、课外拓展阶段
| ├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧
| | └──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.zip 1.94G
| ├──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧(1)
| | └──【课外拓展】01、阶段一 HR面试技巧.zip 1.94G
| ├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付
| | └──第一章 1-人脸支付
| ├──【课外拓展】02、阶段二 赠送-人脸支付(1)
| | └──第一章 1-人脸支付
| ├──【课外拓展】05、阶段五 阶段一 python基础（更新）
| | ├──第二章 2-python面向对象
| | └──第一章 1-python基础编程
| ├──【课外拓展】06、阶段六 阶段二 Python高级（更新）
| | ├──第二章 2-SQL基础
| | ├──第三章 3-Python编程进阶
| | └──第一章 1-Linux基础
| ├──【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习（更新）
| | ├──第二章 2-机器学习算法进阶
| | └──第一章 1-机器学习基础算法
| ├──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频
| | └──【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频.zip 1.83G
| ├──【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频
| | ├──01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4 14.12M
| | ├──02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4 14.17M
| | ├──03-文本预处理- 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4 9.12M
| | ├──04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4 5.40M
| | ├──05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4 9.78M
| | ├──06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4 20.46M
| | ├──07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4 34.58M
| | ├──08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4 21.86M
| | ├──09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4 14.74M
| | ├──10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4 57.15M
| | ├──11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4 24.13M
| | ├──12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4 31.48M
| | ├──13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 15.05M
| | ├──14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4 13.79M
| | ├──15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4 32.81M
| | ├──16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4 22.58M
| | ├──17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4 13.30M
| | ├──18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4 22.91M
| | ├──19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4 39.74M
| | ├──20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4 27.98M
| | ├──21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4 25.83M
| | ├──22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4 21.14M
| | ├──23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4 45.77M
| | ├──24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 52.62M
| | ├──25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4 29.35M
| | └──26-虚拟机的使用.mp4 14.09M
| └──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）
| | └──【课外拓展】10、阶段十 CV基础+项目（更新）.zip 20.49G