【S0157】咕泡人工智能深度学习高薪就业班(第6期)视频教程

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Java吧 视频教程： 咕泡人工智能深度学习高薪就业班(第6期)视频教程
Java教程编号：【S0157】-166
9 C* v4 _) V4 y" r

. G+ d: c. Z0 s
〖课程目录〗：
1 S* i4 X4 m+ b: Q├─01 直播课回放. ]% P4 H' b3 Q- V
, U& @' j4 m0 F. G│  ├─01 开班典礼: \% l( Z, G6 ]. B9 d6 `
│  ├─02 Pycharm环境配置与Debug演示
1 o9 f  [: Y0 J/ r# H│  ├─03 直播1：深度学习核心算法-神经网络与卷积网络
. R0 \+ H/ x. F. ~" _. N6 X│  ├─04 直播2：卷积神经网络
│  ├─05 直播3：Transformer架构! g( m9 Z+ U. _- z% v7 Q( O
* O$ F: x9 W. n6 O) a1 @│  ├─06 直播4：Transfomer在视觉任务中的应用实例7 c9 Q1 y/ Z* n4 q
│  ├─07 直播5：YOLO系列（V7）算法解读' b$ S. H8 n. G5 b" F5 y7 o
+ f+ O. p" e9 W/ t) |' }6 E│  ├─08 直播6：分割模型Maskformer系列, [% y1 j- @0 V: n6 E: ^& S
│  ├─09 补充：Mask2former源码解读
│  ├─10 直播7：半监督物体检测2 Q5 w. I. Z1 p6 |! g
9 P; ]# v2 F( c& Q( x, c( _│  ├─11 直播8：基于图模型的时间序列预测
# X7 B8 C6 ~$ H  b6 k) c│  ├─12 直播9：图像定位与检索
( J/ j/ y: ^/ q# S! {9 R- X# e│  ├─13 直播10：近期内容补充/ U4 p/ l5 c0 }; F+ Q; `* J( |
7 I7 s+ U9 {5 X1 Y4 I; C│  ├─15 直播12：异构图神经网络
" j% _3 M. R3 }1 l9 Y+ s│  ├─16 直播13：BEV特征空间8 A1 N4 r0 C$ n5 F" S; F
. J# t% S, z7 M/ W+ {; L/ {3 X│  ├─17 补充：BevFormer源码解读$ N9 S" h) @3 [* M  f" g* X
│  ├─18 直播14：知识蒸馏& U4 Y" e6 r" _
! }8 W5 o/ f. L' {' y│  └─19 直播15：六期总结与论文简历
" O& S/ R5 ~% Q& S7 i4 O" O│
├─02 深度学习必备核心算法
│  ├─01 神经网络算法解读! s9 m0 ^  ~4 q: W) u
│  ├─02 卷积神经网络算法解读' {7 a3 }  `3 e9 I$ T
2 _1 P; @9 E+ ~0 {! K; w│  └─03 递归神经网络算法解读
│
├─03 深度学习核心框架PyTorch
│  ├─01 PyTorch框架介绍与配置安装$ U5 ^. v7 \4 I2 y0 ^( F- g0 P# {
5 E# v- @- E. t  @3 M│  ├─02 使用神经网络进行分类任务
; |; C6 T6 `- r/ z8 i3 }6 e+ |3 ^( W0 a│  ├─03 神经网络回归任务-气温预测- l5 K* s; p8 e
│  ├─04 卷积网络参数解读分析% \" [, @! ]( f. G
$ T& T) H1 N) `4 N; m│  ├─05 图像识别模型与训练策略（重点）% Y9 D; `4 W- a
│  ├─06 DataLoader自定义数据集制作
│  ├─07 LSTM文本分类实战
│  └─08 PyTorch框架Flask部署例子5 S/ n- X1 q# b% D" K
- F" m/ J9 J, J$ A! O0 [│; X% F  F/ y; x% d. h0 R3 f# `
├─04 MMLAB实战系列6 B5 t6 l) z3 m
│  ├─01 MMCV安装方法
; c7 w0 p4 C& C* @7 \│  ├─02 第一模块：分类任务基本操作7 k" r1 ~4 A! z! Z- x- Z
│  ├─03 第一模块：训练结果测试与验证
4 @/ X: q. o( O: Z│  ├─04 第一模块：模型源码DEBUG演示7 n& \7 _, ?; c5 W$ N( r
' X4 i5 C2 U6 c! u│  ├─05 第二模块：使用分割模块训练自己的数据集
) a  T6 T  ?7 L& c; B' |& l2 m$ |│  ├─06 第二模块：基于Unet进行各种策略修改4 p- ~( n7 k3 n# }
* z2 N2 ~  D1 p7 ^│  ├─07 第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
│  ├─08 第三模块：mmdet训练自己的数据任务
│  ├─09 第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析
│  ├─11 第三模块：DeformableDetr算法解读6 x' [9 N$ \# v, \* ^
  z8 ?9 n1 V* @5 W5 \4 l5 u; f6 {% Y│  ├─12 KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构; K; p4 P! V/ G* @$ g' W6 d& v  Y
│  ├─13 第四模块：DBNET文字检测2 n) w( I# P- u
3 N4 y- H% H+ o+ S│  ├─14 第四模块：ANINET文字识别" ?* I: `* i$ ~/ u) o9 v
│  ├─15 第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取; u8 q; s' o8 z1 q& E8 ?* f; z
( U- i8 d. @0 b- V3 {; }' ]' `' N│  ├─16 第五模块：stylegan2源码解读8 C. G! A6 W( }# [
│  ├─17 第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读" Y% Y9 [4 z- K! Q- f
$ R! `5 ]$ B: q  @│  ├─18 第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读2 x4 g) H$ N1 }+ L8 L* X5 W
% E, \9 d/ _) m; _& G. M│  ├─19 第八模块：模型蒸馏应用实例4 |& t- Z! z, u5 w* r: s* e0 @# G
9 {8 q6 J% z1 E# k4 T0 E# L2 ~' k$ M$ C  H│  ├─20 第八模块：模型剪枝方法概述分析
: ~/ M% t# T" [- d  Z│  ├─21 第九模块：mmaction行为识别& s* |/ n& P  ?  P
│  └─22 OCR算法解读" x+ e; D% \4 V8 k
- P1 t$ j. Z; B5 M- B│
$ w% V- y3 ?1 ~/ k% I├─05 Opencv图像处理框架实战
│  ├─01 课程简介与环境配置
│  ├─02 图像基本操作: e" b! t) m; E1 A+ z3 V- R
│  ├─03 阈值与平滑处理
│  ├─04 图像形态学操作* D5 H( H1 f/ J  `5 }
; f* M  ^7 n+ e# h: R│  ├─05 图像梯度计算
│  ├─06 边缘检测
│  ├─07 图像金字塔与轮廓检测: ?+ U5 e) z1 r
│  ├─08 直方图与傅里叶变换
0 d! d4 ~2 f2 X│  ├─09 项目实战-信用卡数字识别1 @1 A- q! S1 C
! c/ ]# a& [  q" b6 X│  ├─10 项目实战-文档扫描OCR识别
9 U" X$ v1 O0 h) [0 l. Y* N8 g│  ├─11 图像特征-harris' C4 k( }- g" S1 q/ v8 N3 g% y6 }
│  ├─12 图像特征-sift4 J# r6 i7 z& y& M' n6 m
, Y6 O- D6 [4 P6 J│  ├─13 案例实战-全景图像拼接* l  D9 b. b# L# u: Q( z2 ]
: M0 `) J) ]" g0 `, e' h* J│  ├─14 项目实战-停车场车位识别9 @* i4 j6 v* l: P9 P) \
3 n, A- w0 \. U" q2 {3 @3 {│  ├─15 项目实战-答题卡识别判卷
1 p8 `+ B4 x2 l! k% F4 ]│  ├─16 背景建模
, @& T5 ]; D+ O4 F$ }5 \& h│  ├─17 光流估计' p* e* x1 q( x: s, D- m
│  ├─18 Opencv的DNN模块* o' h4 W  l$ ?4 N, N
│  ├─19 项目实战-目标追踪  v7 Q( D$ \2 ?$ }! B" n* Q
! B" S2 m8 S, w6 R" E' d│  ├─20 卷积原理与操作$ r4 F# }$ Q& r* o8 R! c
│  └─21 项目实战-疲劳检测
7 S  g- [0 X. ?6 y) i9 i│
├─06 综合项目-物体检测经典算法实战' J1 M/ C7 M: Y8 z+ @
& N" O7 M9 y+ @$ H. l│  ├─01 深度学习经典检测方法概述  L. U. E- Q+ J# |9 `. X' t7 m1 v
7 Z! B  o# j6 Z* `9 H. {5 y│  ├─02 YOLO-V1整体思想与网络架构
" B" P7 C7 L  \# I│  ├─03 YOLO-V2改进细节详解* J% k9 v- ]. T& S9 s
- A$ Y. Z, i5 \* W) L│  ├─04 YOLO-V3核心网络模型
│  ├─05 项目实战-基于V3版本进行源码解读（建议直接跑V5版本）
+ W8 {; p& T- x2 R+ z" o3 z. k│  ├─06 基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务（建议直接跑V5版本）
│  ├─07 YOLO-V4版本算法解读* }+ ^+ X7 F) {) l- O8 O
│  ├─08 V5版本项目配置: q6 S* f0 W6 t4 h* l* b
  ?, Z4 W8 l# \: B  }& T│  ├─09 V5项目工程源码解读! C  r/ I% _( A4 ~2 X- d$ e+ w& p
2 y; m5 j; U! A: f2 D│  ├─10 V7源码解读
4 n5 |0 m! F' f' j# x- v│  ├─11 EfficientNet网络
│  ├─12 EfficientDet检测算法
│  ├─13 基于Transformer的detr目标检测算法
│  └─14 detr目标检测源码解读
, f" M% ?+ j: }" x# U& ^: P│
$ M8 L7 A; a) ~+ i) i5 Z( ]  T. o├─07 图像分割实战) d+ x. Y, t4 y# N% N
│  ├─01 图像分割及其损失函数概述
│  ├─05 U2NET显著性检测实战; A5 K" X4 q9 _4 c
│  ├─09 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置1 u% I- g/ L! |
* j) Y$ L; |- Y& P( D) _│  ├─10 MaskRcnn网络框架源码详解
│  └─11 基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务2 i7 I" ^/ R) Z& u* x: Y; p# N
& A: h, b9 [  D; B" \; j( T│- T# c& Z3 I& A2 P- q; N4 ~
├─08 行为识别实战
; `$ z3 o1 m6 F3 p, L% [: Y% A  j" X│  ├─01 slowfast算法知识点通俗解读6 j6 l0 P" H7 L, R( W  {1 P
│  ├─02 slowfast项目环境配置与配置文件
│  ├─03 slowfast源码详细解读
' l0 F5 S4 Y6 }: \0 q│  ├─04 基于3D卷积的视频分析与动作识别
│  ├─05 视频异常检测算法与元学习
9 u# G3 x  `. h! P6 W2 |/ ]5 T0 I│  └─06 视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读1 M6 d8 {) y/ R1 p: O, _, A0 k
  H4 w! j* ^9 H! U- K0 q: H! W│( s# o, }  x4 C8 B
/ x" L" X, J# ?: M; i- T5 k├─09 2022论文必备-Transformer实战系列
│  ├─01 课程介绍
│  ├─02 自然语言处理通用框架BERT原理解读! e7 M, r3 [4 s# ~8 Z0 F9 N0 v0 Y" [
5 [, \1 r- B* {. ]" T2 ]2 T│  ├─03 Transformer在视觉中的应用VIT算法
2 n6 m" k+ L  R7 y9 I6 s) Z│  ├─04 VIT算法模型源码解读( T+ F$ T( m& n/ u
1 v) T3 Y* D& @" ?- a│  ├─05 swintransformer算法原理解析& X8 c. K- M. L$ }* Q
" Y4 Y# `3 t; w6 Z! a6 z2 I: ?│  ├─06 swintransformer源码解读
│  ├─07 基于Transformer的detr目标检测算法, \( r6 D+ v1 B
│  ├─08 detr目标检测源码解读$ t* H5 \$ u/ [: Q# C
│  ├─09 MedicalTrasnformer论文解读4 Q1 E( z; `% f' Y4 W1 e
│  ├─10 MedicalTransformer源码解读
│  ├─11 商汤LoFTR算法解读
* ?% s/ P7 D1 ?7 t│  ├─12 局部特征关键点匹配实战
0 \& H' J$ S/ v6 w+ A" Y│  ├─13 项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
│  └─14 项目补充-基于BERT的中文情感分析实战
% s. h; f, r7 h+ ?- x' F3 a│5 Z& \1 D3 B4 C) j; N( C+ n+ j
├─10 图神经网络实战
$ o! g* n3 y& Y4 e+ W│  ├─01 图神经网络基础
5 k$ _0 G4 O+ S2 }6 ]' ?│  ├─02 图卷积GCN模型1 s) q2 q9 d$ H! }6 z* x+ o
0 S5 _% d! h3 C% [│  ├─03 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用! P# C4 T2 F/ N  ]# }4 p9 `5 R
│  ├─04 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
! f8 y) Y" v& y' @/ c5 M% h│  ├─05 图注意力机制与序列图模型/ v8 O4 H& r, k  ^
) _' ^' |( b& C, S8 I2 U│  ├─06 图相似度论文解读2 U$ P9 u6 S$ g* @( s
* v. f) t) b" g9 A│  ├─07 图相似度计算实战$ x2 |- P: d) c9 c" h4 E" w5 g
( l% M9 T1 _! q! L& @│  ├─08 基于图模型的轨迹估计
5 V) E  @9 S& z- H' N│  └─09 图模型轨迹估计实战, u! z' s* z) @, Y0 a' G- V  x) U
│
! |/ @8 `% h6 m7 U/ R  L├─11 3D点云实战
, {4 E0 |) v1 H8 W+ a  [0 G$ `│  ├─01 3D点云实战 3D点云应用领域分析
│  ├─02 3D点云PointNet算法& N+ _. f+ ]( ?. N( I: ^& q
│  ├─03 PointNet++算法解读
) k0 a- T0 v5 h! k4 @% t. P│  ├─04 Pointnet++项目实战, [; M2 j1 @, e% l1 M1 G7 `& D
4 p& d5 f9 u9 \$ e) T% P│  ├─05 点云补全PF-Net论文解读+ c6 y( \3 L" h, A
│  ├─06 点云补全实战解读9 O% C8 G% N# b) z
│  ├─07 点云配准及其案例实战
! ?( C* Y/ @( r* [5 M│  └─08 基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
) y; N, D- }+ I9 Z: m/ I4 H│
* R5 Y+ B* \0 k& y├─12 目标追踪与姿态估计实战
$ w( v9 H8 n# U4 D' @│  ├─01 课程介绍
# c2 {( \& t7 q0 l) `, }│  ├─02 姿态估计OpenPose系列算法解读5 W( `) p- ~# f# S( v; l* e5 T
│  ├─03 OpenPose算法源码分析- h* }/ Q: G  A1 s  k% L% |9 E
+ B: e  @: I+ R' u, x) x│  ├─04 deepsort算法知识点解读
│  ├─05 deepsort源码解读
( M- ~8 L) [6 d. s. J, A! O│  ├─06 YOLO-V4版本算法解读
│  └─08 V5项目工程源码解读- r  N% ~  U/ t) S8 {# N$ i
│7 f% D# n+ M! y+ N3 g
├─13 面向深度学习的无人驾驶实战5 v1 K* |' [' X) Z2 t
1 g4 e6 T8 Y4 y" r8 {; B│  ├─01 深度估计算法原理解读
5 _; }! j  G! e( H3 k, Q$ l7 \│  ├─02 深度估计项目实战
3 e: l, w# m& `  H- [+ a! G│  ├─03 车道线检测算法与论文解读- `% Q' g4 o) P% R: _+ O6 V# V
( s+ V3 p% x& s  s8 Y4 x: F│  ├─04 基于深度学习的车道线检测项目实战# T9 E/ a  j* P, g' c8 }0 n% e
2 m' T6 E) K7 m: ?* w! c│  ├─06 局部特征关键点匹配实战
│  ├─07 三维重建应用与坐标系基础$ [+ R6 |1 {' M
│  ├─08 NeuralRecon算法解读
) Q0 x4 l) K2 U9 Y2 d& h" `, V│  ├─09 NeuralRecon项目环境配置& t, O% |1 V! q6 O: q) Z5 v
│  ├─10 NeuralRecon项目源码解读
) M0 Q% I1 n. `& u- f% F( u) d│  ├─11 TSDF算法与应用
│  ├─12 TSDF实战案例+ _  J! g' ^9 ]  j* A0 _: _3 t# V
│  ├─14 轨迹估计预测实战
│  └─15 特斯拉无人驾驶解读
│
├─14 对比学习与多模态任务实战. }7 E" \: T) H8 A5 D
│  ├─01 对比学习算法与实例
" c2 r3 i( i; l& C; k7 p│  └─04 多模态文字识别& R# q% {* A1 Z; X* f: q; K) _
* q( {6 l8 V1 x8 d5 R│
/ [2 u4 r# h  B* P; {├─15 缺陷检测实战
' }% f) I* e5 O* x9 ^│  ├─01 课程介绍
│  ├─02 物体检框架YOLO-V4版本算法解读+ u8 ~, v0 C( K1 Q9 Y, j/ S
2 M9 t6 F0 d+ Y, D; o0 X│  ├─04 物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读
│  ├─05 基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战7 b5 R( D, b% b( _
│  ├─06 Semi-supervised布料缺陷检测实战
│  ├─07 Opencv图像常用处理方法实例1 v. k$ W) w) v8 `0 W
1 P- g4 Q& F+ S: O│  ├─09 Opencv轮廓检测与直方图
│  ├─10 基于Opencv缺陷检测项目实战1 d2 A1 Q0 K; U4 s$ T) N
$ g. B3 {/ y5 P$ \│  ├─11 基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目' h0 Y9 @/ X6 K* _4 j" U7 C
5 r" h. E8 d+ s9 Y8 [│  └─14 Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程( t1 D" Q) z: v. i0 P% @
│( j8 g9 {1 S, M- q" Y
├─16 行人重识别实战$ c# j6 l& Z' d" g0 K6 M- b( D# T
* [" `% R6 D8 w: D$ N2 i0 `│  ├─01 行人重识别原理及其应用' M! s4 K8 B) M% D5 k6 a! U: v& Z
/ U4 r  p! x' g│  ├─02 基于注意力机制的Reld模型论文解读
│  ├─03 基于Attention的行人重识别项目实战
│  ├─04 AAAI2020顶会算法精讲
│  ├─05 项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战! z8 N1 V& ~; `8 {9 d
│  ├─06 旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
│  └─07 基于拓扑图的行人重识别项目实战! o+ _; ]1 F% n; m
+ c. \6 V4 V) P) C, G│' ]$ }" ~) g- G' j) R# y. e
% T7 |5 ^- c9 j8 C" W% V$ x├─17 对抗生成网络实战
│  ├─01 课程介绍
│  ├─02 对抗生成网络架构原理与实战解析# U: ?( v- _3 @" d6 [7 @0 V  O
│  ├─03 基于CycleGan开源项目实战图像合成4 ~6 m2 m# N1 F
│  ├─04 stargan论文架构解析# N" q- Y& x* c
│  ├─05 stargan项目实战及其源码解读5 e% Y& N# U- s0 u. e' |
3 {% X  r6 P/ f; l) I│  ├─06 基于starganvc2的变声器论文原理解读
+ Y  G% B$ n3 O( L: D+ ~6 s│  ├─07 starganvc2变声器项目实战及其源码解读, `& ]% K0 T" V3 `+ i; s. |+ j
+ c2 u' e6 N# w6 g│  ├─08 图像超分辨率重构实战" _: M3 Y; f; p6 U! ]' r" W
& n4 g# K1 @0 s, N│  └─09 基于GAN的图像补全实战
│
├─18 强化学习实战系列
│  ├─01 强化学习简介及其应用& |8 ~( u8 R. E& d  F3 l2 y
│  ├─02 PPO算法与公式推导  z: S6 d  z' K+ Z- v2 ?! J: Q8 ]8 E! [
. M$ h* @8 h; {; X% A. a1 r, R│  ├─03 PPO实战-月球登陆器训练实例
% m4 A5 y& k/ x6 e# A│  ├─04 Q-learning与DQN算法) o5 s! {. A+ [( j" I+ [
│  ├─06 DQN改进与应用技巧
│  ├─07 Actor-Critic算法分析（A3C）
4 J/ X: N5 f! k+ N│  └─08 用A3C玩转超级马里奥0 u5 b; ^- `8 r' z: K( {) ]% [
% }' n  `2 s) V, G8 `% Q) V. o│
' C) d' n& d5 d/ k) m6 g1 M" m├─19 Openai顶级黑科技算法及其项目实战
6 z. ^9 z; v: H7 F' g7 A3 U# f; E│  ├─01 GPT系列生成模型9 c" p' v1 R5 j3 J; L
/ ?4 ~9 Z0 A3 m8 Z$ S5 C│  ├─02 GPT建模与预测流程+ {) c; b4 n6 w2 @
│  ├─03 CLIP系列4 b3 e+ I! u& V$ J* F) d
! J0 A. t2 H- ^+ j, s│  ├─04 Diffusion模型解读$ L1 X- v# a% x% ?3 o" K
* v, b, G8 z! Q1 J6 C│  ├─05 Dalle2及其源码解读" E# M7 l. t6 V8 b% i+ m# W% s' ]
│  └─06 ChatGPT
0 w7 ^4 x8 H$ i& V│6 s' K3 V" x& }1 P+ E
├─20 面向医学领域的深度学习实战; ~+ |% I, J2 V% `
│  ├─01 卷积神经网络原理与参数解读
8 C9 Z# k8 ]. l; z7 O│  ├─02 PyTorch框架基本处理操作
" f- W  Q8 G2 U│  ├─03 PyTorch框架必备核心模块解读  Z- y$ P0 x- D: T# L7 \
│  ├─04 基于Resnet的医学数据集分类实战! V' H( S5 L4 C# T* o2 X* t
│  ├─05 图像分割及其损失函数概述: d" f" r: U) ]: x
│  ├─06 Unet系列算法讲解
6 }4 h1 ^% T" V9 b9 W) g) n/ d│  ├─07 unet医学细胞分割实战
2 f' d$ l0 d" p$ W│  ├─08 deeplab系列算法
│  ├─09 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
% m' u1 }! O4 o! G3 Q+ Z$ I+ m* R│  ├─10 基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
│  ├─11 YOLO系列物体检测算法原理解读
" c/ `4 W6 m2 i│  ├─12 基于YOLO5细胞检测实战
: r% ?# ?/ a# [  [9 |0 c3 k6 V* C/ {│  ├─13 知识图谱原理解读4 W* W/ m( ]+ n7 r7 n3 l! E
│  ├─14 Neo4j数据库实战
" X7 N+ ~5 E% d4 S) n│  ├─15 基于知识图谱的医药问答系统实战, c- y" g' c0 Y& {% l7 {6 ^
: ]4 K& P/ Y1 u$ _│  ├─16 词向量模型与RNN网络架构
' Z* v# L7 ?8 P0 |. t, n$ `│  └─17 医学糖尿病数据命名实体识别& r$ y/ l" m$ s6 v
+ A) ~4 h; ]# Q# W" W│
$ h' P! ]2 C0 X; C7 c├─21 深度学习模型部署与剪枝优化实战
│  ├─01 AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano7 {' x) I# s7 Y' G, @6 }: h
│  ├─02 AIoT人工智能物联网之AI 实战
│  ├─03 AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器
│  ├─04 AIoT人工智能物联网之deepstream. m4 ^% x9 [) v2 V
3 D6 a! J9 Z8 @' a% [│  ├─05 tensorRT视频) K- R" v5 R7 v) P3 j6 b2 |7 \
│  ├─06 pyTorch框架部署实践4 S% i; H: X0 }$ y, B7 R  W( q. P/ L
│  ├─07 YOLO-V3物体检测部署实例- B  t! D2 A" `$ |% v2 s
│  ├─08 docker实例演示
│  ├─09 tensorflow-serving实战
& m6 W/ X0 A1 a5 b  {) t│  ├─10 模型剪枝-Network Slimming算法分析
│  ├─11 模型剪枝-Network Slimming实战解读( }1 l9 B5 e8 r+ T
│  └─12 Mobilenet三代网络模型架构& _- |; y+ v1 b0 f+ ?$ u
│" [* t3 V% y7 n, C$ _
├─22 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战$ a, _& F( b2 T0 i/ w7 C& I# q7 c7 X
│  ├─01 Huggingface与NLP介绍解读( G) t; ^5 W: B! f, A
& H4 G/ T4 s% Y8 F) O4 r" E│  ├─02 Transformer工具包基本操作实例解读2 X' S" K- E, O7 [* S
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0 m& C; @) |6 U4 T" b6 s├─27 推荐系统实战系列
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