【S0062】【开课吧】算法工程师-高级深度学习视频教程

java8

Java吧 视频教程： 【开课吧】算法工程师-高级深度学习视频教程
, f  s& i' J: L0 e6 h* Y9 dJava教程编号：【S0062】-166
, k& `9 I5 ~! n5 ~7 t9 G/ _


3 |2 C) `5 A+ n/ U5 a$ ?- j1 N〖课程目录〗：
) X, B; k  h+ J2 E3 e5 S缺第5章& e6 ~7 H) S& x
5 s3 n* g7 Y/ H├─第01章 课程引导
& R3 p/ l* }! `  ?7 ^│      第1节： 开场白.mp4  x$ M$ a- S+ S
4 z- C$ Z) ?' s1 A: F│      第2节1-1： 课程安排I.mp42 L3 }7 y1 s3 u- j  n6 @  B! K
│      第2节2-2： 课程安排II.mp4; u7 m- b' {5 T! n! L. s: ?5 _7 H
6 ~( E6 O, I3 o9 z$ o/ {│      第3节1-1： 绪论II (1).mp4
0 o: P5 `8 ?& `' k0 H6 L│      第3节2-2： 绪论II (2).mp4% z7 e& u5 B2 n1 A
│      
/ O2 ]2 W! m- a6 F: B├─第02章 神经网络深?* i, V+ K3 k7 i( d' J( d
│      第1节： 从优化问题讲起I.mp47 e, g# T! X( N
0 T7 T% r# c7 ^9 S│      第2节：【实战】拟合问题.mp4
: B% b: \0 Z( d% i3 B$ {│      第3节： 从优化问题讲起 II.mp4- m2 |7 _* V) d; L) _
' V& ~7 u$ o, b│      第4节：实战：优化方法比较从优化问题讲起 II.mp4+ m" [- B0 t, Y6 m
) m- \; f0 [* j5 d6 j: B) Q% p│      第5节：深度神经网络.mp43 s5 X1 [2 v4 j& J
│      第6节：【实战】使用神经网络建模MNIST数据.mp4, @4 c8 w$ C2 y8 ^7 ^% |
. h& c' o; L3 s& F' s3 ?! t% H6 t│      第7节：【实战】激活函数与优化方法.mp4# @% m; j7 h5 j8 A; F. I
│      第8节：正则化方法 I.mp4
│      第9节：正则化方法 II.mp48 t" |  ^' R* S4 ]$ z
│      第10节：【实战】正则化方法.mp4
│      第11节： 模型性能评价.mp47 c: f6 ]( l5 A9 `; N
) J/ u; A7 `. J2 }" z+ ]5 l│      第12节：【实战】模型性能评价指标.mp4- m9 j# U. v5 a% a& ?6 q2 {) g3 |
; L+ |  Q1 F7 H- ?: P8 f, m. L│      第13节：深度学习能力边界.mp4) R, F9 L  z' J; w6 x/ F. E
│      作业.txt
4 s( ]" J, \/ ?; i9 ], f! T: Y│      ; n) ]% {# x2 e
├─第03章 图像分类与目标检测" {2 M3 c. T/ c& ?( W
) `6 e* ^+ x9 W; N, O( u│      第三章第1节： 卷积的基本概念I.mp4% `  F4 n5 J/ s
│      第三章第1节： 卷积的基本概念II.mp4: j( I  ]1 ?3 p/ }2 @' h( W
  m8 ~, E9 r* ]- ?, V2 Z! j│      第三章第1节： 卷积的基本概念III.mp4
8 [( R5 K8 `3 T2 z2 U  Z│      第三章第2节： 2.4 实战：异构深度学习环境搭建.mp4
% G. \5 u1 I9 X$ l! z4 v8 t│      第三章第3节： 2.5 实战：卷积层的实现.mp4" W& }( y9 k$ W6 P
│      第三章第4节： 2.6 典型卷积神经网络.mp41 q  Y4 w& |% Z. S2 E+ ^
7 H, T! g. A; F* ]│      第三章第5节： 2.7 实战：简单的卷积神经网络.mp4
2 z- N4 ~5 g7 M  p$ T5 V/ d  N4 p│      第三章第6节： AlexNet模型.mp4
│      第三章第6节： LeNet模型.mp4
5 h( G7 A2 E% N. z2 I9 Y# s│      第三章第6节： ResNet模型.mp4
│      第三章第6节： VGGNet模型.mp45 T  k5 g9 c8 Q  d/ j
: r, K& m+ q% g8 ]- z│      第三章第7节： 【实战】ResNet.mp45 m" x. L+ i) x3 p
/ q/ z. m5 v5 B1 T* o0 e( L; Y│      第三章第8节： 目标检测.mp4
│      第三章第9节： 【实战】Faster R-CNN.mp4
│      第三章第10节： 【实战】表征学习.mp4, ?/ h3 D& ^! a! S( L" Y
5 {/ T9 S) v) e* {% ^3 G" x% c( C│      第三章第11节： 第二章习题讲解.mp4
│      第三章第12节： 彩蛋.mp4' ^( U3 l+ V7 y. k
# A5 o6 [4 \7 `, v2 o/ `1 F│      第三章作业.txt; \( `5 R9 |( n( u) Y8 U. `
│      
8 K8 L- b# D$ H, H; Y" A$ x( c, z├─第04章 图像分割
│      第四章第1节： 图像分割基础.mp41 Y) y2 ?# C5 q9 J( n7 A4 X
9 z/ H; J1 D6 @4 F1 }- _0 n5 F│      第四章第2节： 【实战】Deconvolution与空洞卷积.mp4
3 b: j' [/ I# T6 j: Z1 j│      第四章第3节： 图像分割模型.mp4
* ]7 w/ X0 ~1 ]! E+ ~0 m│      第四章第4节： 【实战】U-Net.mp4
│      第四章第5节： 【实战】DeepLab v3.mp4& T* A( Q9 O0 F4 @2 K+ n; V0 y
" L- E# C) H2 N5 l2 ~9 o0 T4 O* K: `│      第四章第6节： 模型可视化.mp4
│      第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4
│      第四章第8节： 病理影像分割初探.mp41 e; C5 [, R0 z) f! r- l
' X' N- r5 @2 r9 Q│      第四章第9节： 自监督学习.mp4
│      第四章第10节： 模型训练流程.mp4
) u) z5 P% _- r│      第四章第11节： 第三章习题讲解.mp4
│      第四章第12节： 彩蛋.mp4
" x- c7 k0 q- J  S/ R" b6 @│      第四章作业.txt
! C  e; a  X1 x( I% ^│2 p4 T& X) F% U4 g( X$ l" A$ u7 a
├─第05章 高级循环神经网络【缺】+ y1 X1 X* T/ w# B1 U: I) c
0 L3 s# a) e. a" Z" Q│      
├─第06章 分布式深度学习系统
│      第六章第1节： 分布式系统.mp49 Q; _( l' e, ?7 R& `" W' z
4 z7 T6 f5 a9 I( S' g, G: x& Y│      第六章第2节： 分布式深度学习系统.mp4: h" \" _+ P# e& f  v  H
2 y/ R1 j4 ~! g0 [% H& B│      第六章第3节： 【实战】数据并行模型训练.mp4
│      第六章第4节： 微服务架构.mp4& `+ s# r- B0 l
│      第六章第5节： 【实战】使用Kafka搭建MQ.mp4: L, y4 f* i8 y0 m2 o& \
6 I! |0 m  O( g1 c9 v: E  `│      第六章第6节： 分布式推理系统.mp49 n2 p- u! v% ]. h: U
/ x; p/ F" ~/ y* ~) p& l8 m│      第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4) G, }7 h+ Y' T+ N% w& u
│      第六章第8节： 第五章习题讲解.mp4! B! C1 [- X+ I. O; b% G& Y) t% t
- H7 U! H! ?' D0 I: ^│      第六章第9节： 直击面试II.mp4. I& Q" d" ]3 {4 F* K) ^6 G5 m0 t) e
│      
├─第07章 深度学习前严  x( f" ^- w  v  y/ }! ]* M
│      第七章第1节： 深度增强学习.mp4
" U9 a) I- {/ V" u" e+ F│      第七章第2节： 【实战】Flappy Bird.mp4
7 b; U) y0 E5 z/ f2 q2 R│      第七章第3节： AlphaGo.mp4/ y1 ^# S8 K0 A5 F
│      第七章第4节： 生成对抗网络.mp4* {' o# z* U1 I, t& N3 l6 J' ~+ l
9 B* Y) ]8 T* p+ B8 p. j, m│      第七章第5节： 【实战】SimpleGAN.mp45 h5 {% q, ?3 ]  w, L
│      第七章第6节： 【实战】ConditionalGAN.mp4. d9 O2 A2 E! w! ~7 d, n
│      第七章第7节： 【实战】CycleGAN.mp4
│      第七章第8节： 未来在哪里.mp4
│      第七章第9节： 彩蛋.mp4
│      第七章第10节： 第六章习题讲解.mp4" z  {- O0 N: ~* e. K0 C
6 a6 p) w1 @/ b│      第七章第11节： 直击面试III.mp4' s$ k" m! \; l: S5 a8 u
│      
├─第08章 专题讲座
% E* ]6 y# E5 w& e│      第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet.mp4/ X: m  Y6 B* [' B
* N: `' l$ U9 G. f. q│      第八章第1节： 【Lecture 2】Inception.mp4
! R, d- U1 w; R* m9 ]% h│      第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp4; ?, M! S# `: G0 ~% W
$ j( Z$ s7 t% m│      第八章第1节： 【Lecture 4】ResNeXt.mp4
$ x$ R. `- [. n  v│      第八章第1节： 【Lecture 5】Transformer和它的朋友们.mp4
│      第八章第1节： 【Lecture 6】深度学习产品化.mp4; d( n) Z; f0 k% f$ e
│      第八章第1节： 【Lecture 7】果壳中的量子计算.mp4
! L; R6 c, D  `6 {3 |9 w│      第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4
5 g3 p  K3 D1 l; v  _│      " H7 Q$ E# [* W" a
├─第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型
; S6 w# e" U5 W# }5 n) u│      第九章第1节： 核心实战概述.mp4
9 ?& J( l7 T+ @; z! c1 \& u6 ^│      第九章第2节： ImageNet介绍.mp4
0 Z7 }- |7 q) t+ U│      第九章第3节： 数据探索与预处理.mp4
' p% [- j' o* f. j0 {+ d& r│      第九章第4节： 数据队列.mp4- N# h1 N) F  q7 t$ L& s0 a% O. ?, `+ z
│      第九章第5节： 通用数据队列(1).mp43 c5 H( r8 R/ Q( l
│      第九章第5节： 通用数据队列.mp4
│      第九章第6节： 建立模型结构.mp47 @% x* N4 S6 i
% k, s$ g1 R, a% H7 S│      第九章第7节： MNIST数据集训练.mp49 U. g- ?" p% O! U
/ W5 V  ^+ C8 D5 ^  `1 F6 h* Y│      第九章第8节： ImageNet Tiny数据集训练.mp4( i3 W2 W% }6 z% `2 B5 F+ n5 V4 D0 r
│      第九章第9节： 猫狗大战数据集介绍与预处理.mp46 ~+ M- |3 i) m) `' Q
! R' A& U+ @. N. T* l. J; Q- e) c│      第九章第10节： 模型测试代码.mp4
│      第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp40 C+ m0 @2 _/ N5 g2 o: N
  R( g% u4 M2 u) |( _4 v( ~│      第九章第12节： 模型批量测试与性能指标.mp4
│      第九章第13节： ResNet家族模型的表现.mp4
0 i- f+ Q! P1 \! b. H( W4 ~, b/ ?│      第九章第14节： 常见模型的表现.mp4
│      作业.txt
│      
! g/ R0 D; }' \, z4 {* [7 @; \* M├─第10章 建立病理影像的病变区域分割模型7 V# c4 m+ D7 \! B
! u- A; g, [* F) T0 ~  ?$ ~  j│      第一十章第1节： 数字病理切片介绍.mp41 n! x  M3 _: ]0 a8 Q, K% y
# _6 J( B, U, a& ~/ g" T, y│      第一十章第2节： 数字病理切片预处理.mp4+ @: @5 l: F2 l+ E( J+ D
' G: P' {8 l# y- ~4 d│      第一十章第3节： 样本均衡性处理.mp4, R' ]; }! l+ N6 ~" J$ |8 d) l
│      第一十章第4节： 经典数据队列.mp4
  u4 ^: |/ N; z│      第一十章第5节： 建立训练模型.mp4
. M3 v- W- y8 R" V0 k3 V│      第一十章第6节： 实现测试逻辑.mp4, P6 ~& @' l% b, n& D. d9 K
( m3 A0 M) n' s: a│      第一十章第7节： 预测结果后处理.mp4) L6 Q5 q( q9 U: {
  j$ W+ E/ ]$ O" n2 c. b& E│      第一十章第8节： 20x模型训练与测试.mp4
4 F9 ]# U8 {& H" W6 _9 R│      第一十章第9节： 40x模型训练与测试.mp4( d, T9 h* k1 c, w
│      第一十章第10节： DeepLabv3Plus模型训练与测试.mp4. Y+ W: E& |( w! N6 k. I
│      第一十章第11节： 论文串烧：BMJ Open.mp40 v0 s- b0 {; K4 n' b; k3 Q
; ~( f3 n8 ?4 l4 t. ?, V4 s. A; n│      第一十章第12节： 论文串烧P2.mp4
- ^* `  y6 u. l3 j- i! [2 c│      第一十章第13节： 论文串烧：Nature Communications.mp4; B  L& I% o# L% I. v
$ O, d( M4 ~0 J0 \$ w│      第一十章第14节： 论文串烧：ICCV.mp4
│      第一十章第15节： 论文串烧：ECML.mp4
│      第一十章第16节： 论文串烧：Nature Medicine.mp43 ~& J; m- J9 W# B$ V
│      第一十章第17节： 第九章习题讲解.mp4; p* V# s  g' K7 V2 B: e
│      ) z6 K6 X2 R* g' b- y
* `3 h' M  j' e+ ?2 N1 F├─第11章 分布式深度学习推理系统
6 R0 x1 m% w4 j│      第一十一章第1节： 系统架构设计.mp4
│      第一十一章第2节： 代码结构与调度器配置.mp4
│      第一十一章第3节： 调度器核心逻辑.mp46 N$ |* B6 j+ k" E3 B
" S) _. D6 ]9 o  q' W8 i│      第一十一章第4节： 自定义Logging机制.mp4
4 R8 g$ w: t* K8 S" V2 e│      第一十一章第5节： 工作节点基础代码.mp4. d8 U6 D$ J' M  d
4 a% ?5 _/ j( }9 f) }│      第一十一章第6节： 工作节点任务处理.mp4
( V$ {% U+ X$ r  I% i! f/ a+ _8 R│      第一十一章第7节： 工作节点核心逻辑.mp49 Z5 p! q9 ^, M; a1 u1 q+ K% H
│      第一十一章第8节： 日志模块编写.mp4! i+ _, ~0 U1 q2 ^% ^
│      第一十一章第9节： 代码调试环境搭建.mp4
5 Y8 M6 y% |' d. N) @│      第一十一章第10节： 运行Celery任务.mp4
8 N; L0 [4 ?6 B" n│      第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4  r5 Y" V" a" e- [$ t2 [! }; a+ x
│      第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4
│      第一十一章第13节： 构建Docker镜像的原始方法.mp4
, `+ Q$ ]; C* E│      第一十一章第14节： 使用Dockerfile构建镜像.mp4( p* A5 H  b" k- E9 x
0 ^8 T& c$ F  P  [│      第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4
│      第一十一章第16节： 分布式系统研究结果.mp4
% l' d  X: ]- Q$ H│      第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制.mp43 ^: f& A- @+ T* S- s
4 \9 v0 i5 U' [7 n3 |! S- ]6 E# `│    java8.com
└─第12章 课程总结% h1 _) s! f( k# D! Q
        第一十二章第1节： 课程总结I：深度学习理论.mp48 @' b- g& W$ K* `1 Y$ L" ~
        第一十二章第1节： 课程总结II：卷积神经网络.mp4
        第一十二章第1节： 课程总结III：循环神经网络.mp4) M( O+ D( J$ i4 Z+ B% i) B! t5 l
        第一十二章第1节： 课程总结IV：深度学习系统与前沿.mp4
% t$ r; d# [( v


  n/ n/ ]* ], `+ R& _$ h
百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

/ {+ J8 ?4 H+ F' G4 S4 C: a0 H0 N5 w1 o) k8 ]
& G  D, T0 L3 M7 d# D3 _本资源由Java吧收集整理【www.java8.com】
# s3 X, v" E7 g; V

+ c  R' E+ j4 P$ ^  h
9 u5 x, `6 P) r8 v1 x: B
% J2 E7 f, S( X& L1 E3 D! X

8 l# J- j3 x  Y4 h5 t  ]

百安居

给力，真免费

玉玉真人

真心不错 收下下

你好在么

good 白漂啦

杜明轩国家队核心

java吧 真给力

代超

不错不错，下载到了

老刀

真的免费下载 难得

呱呱楼组长

真的无套路，大赞

有你的天堂

免费资源 真的无套路

江志军

良心网站，力挺