【S0062】【开课吧】算法工程师-高级深度学习视频教程

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Java吧 视频教程： 【开课吧】算法工程师-高级深度学习视频教程
Java教程编号：【S0062】-166



〖课程目录〗：
缺第5章& e6 ~7 H) S& x
├─第01章 课程引导
5 g" {6 H' y3 r% F│      第1节： 开场白.mp4  x$ M$ a- S+ S
│      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
7 s( ~! @- E. x8 O; `" h- w# ?' W│      第3节1-1： 绪论II (1).mp4
$ F  W" t7 F4 E7 {6 y( V0 u│      第3节2-2： 绪论II (2).mp4% z7 e& u5 B2 n1 A
│      
├─第02章 神经网络深?* i, V+ K3 k7 i( d' J( d
6 y3 W& }  O6 C! M│      第1节： 从优化问题讲起I.mp47 e, g# T! X( N
│      第2节：【实战】拟合问题.mp4
! R' \  v$ N' M$ ]5 X│      第3节： 从优化问题讲起 II.mp4- m2 |7 _* V) d; L) _
│      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
' L# e5 U! ?. v% z│      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 ^% |
│      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
/ ?1 X4 q5 a. R" c- @% m! a% F│      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
% d! w' H$ s0 F5 r2 e/ {" ?│      第11节： 模型性能评价.mp47 c: f6 ]( l5 A9 `; N
│      第12节：【实战】模型性能评价指标.mp4- m9 j# U. v5 a% a& ?6 q2 {) g3 |
3 ^2 \8 W6 ^' {3 Y$ z│      第13节：深度学习能力边界.mp4) R, F9 L  z' J; w6 x/ F. E
│      作业.txt
│      ; n) ]% {# x2 e
; W& ?+ F* m8 N8 D0 F3 `├─第03章 图像分类与目标检测" {2 M3 c. T/ c& ?( W
. V5 h. d4 s$ C- i7 e: ~│      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
│      第三章第1节： 卷积的基本概念III.mp4
│      第三章第2节： 2.4 实战：异构深度学习环境搭建.mp4
% v/ u: {2 N5 b- q; N' F│      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+ ^
│      第三章第5节： 2.7 实战：简单的卷积神经网络.mp4
│      第三章第6节： AlexNet模型.mp4
9 d' `+ [2 ~5 K│      第三章第6节： LeNet模型.mp4
8 e2 A) F" G/ ~0 g% Y& Y( h│      第三章第6节： ResNet模型.mp4
6 a$ ~. V9 x& I- s# V% ~6 r│      第三章第6节： VGGNet模型.mp45 T  k5 g9 c8 Q  d/ j
2 m/ Q7 T; K8 J/ N7 |) U" K9 J│      第三章第7节： 【实战】ResNet.mp45 m" x. L+ i) x3 p
6 ^$ N+ B# w: C( ^; i* F│      第三章第8节： 目标检测.mp4
6 t" y5 u# f% U) e+ n# a" h' K│      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
+ `# \; I7 |$ v5 W$ z( {│      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
│      第三章作业.txt; \( `5 R9 |( n( u) Y8 U. `
│      
├─第04章 图像分割
  }& W& E5 |. M│      第四章第1节： 图像分割基础.mp41 Y) y2 ?# C5 q9 J( n7 A4 X
2 {  t& t2 G& w$ n8 F│      第四章第2节： 【实战】Deconvolution与空洞卷积.mp4
  w2 v; ~0 g5 n0 p( _0 M- h3 B│      第四章第3节： 图像分割模型.mp4
% H1 {! S# j( Z2 y: p; H: _- C8 b│      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
0 B4 u' |3 M' T6 k4 s│      第四章第6节： 模型可视化.mp4
# {. W+ W# L, x│      第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4
/ ]  i& l" b- Q3 H│      第四章第8节： 病理影像分割初探.mp41 e; C5 [, R0 z) f! r- l
) G1 N( Q0 x; k! U│      第四章第9节： 自监督学习.mp4
- _9 U& g. G6 l  H% ?│      第四章第10节： 模型训练流程.mp4
, }# ^/ S5 `0 a: V8 E' W0 A│      第四章第11节： 第三章习题讲解.mp4
5 b  P( s2 I$ @5 \: l% @│      第四章第12节： 彩蛋.mp4
│      第四章作业.txt
3 M* x- t' w: I: m0 F# z│2 p4 T& X) F% U4 g( X$ l" A$ u7 a
  E. i, ]4 u* K0 L  w; N2 N├─第05章 高级循环神经网络【缺】+ y1 X1 X* T/ w# B1 U: I) c
5 Y# L. z0 Y5 ^6 D; X+ I│      
├─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
│      第六章第2节： 分布式深度学习系统.mp4: h" \" _+ P# e& f  v  H
& s0 }1 k' B1 v│      第六章第3节： 【实战】数据并行模型训练.mp4
5 `+ [; n. i' |& Q; w3 t│      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& \
│      第六章第6节： 分布式推理系统.mp49 n2 p- u! v% ]. h: U
, u* C' `9 |0 u/ L- N1 c4 U│      第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4) G, }7 h+ Y' T+ N% w& u
" R$ F+ H. b8 C" M  E& w# H│      第六章第8节： 第五章习题讲解.mp4! B! C1 [- X+ I. O; b% G& Y) t% t
1 N+ J4 q& N9 s; @& `6 m: I; Y* `) H" \│      第六章第9节： 直击面试II.mp4. I& Q" d" ]3 {4 F* K) ^6 G5 m0 t) e
│      
& ~/ c1 K* m9 v$ u/ 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
0 |) Q- x8 {  i3 l. y│      第七章第2节： 【实战】Flappy Bird.mp4
│      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 ?' c# T  @5 w5 z6 J│      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
9 t6 r  W& d( d. U3 R  |│      第七章第9节： 彩蛋.mp4
- k# n9 k* v5 E3 u" x│      第七章第10节： 第六章习题讲解.mp4" z  {- O0 N: ~* e. K0 C
) p, C9 L4 _- e5 ^- Q│      第七章第11节： 直击面试III.mp4' s$ k" m! \; l: S5 a8 u
│      
  g$ }3 O( Q! b├─第08章 专题讲座
│      第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet.mp4/ X: m  Y6 B* [' B
! G2 _/ U1 L  G6 c' @│      第八章第1节： 【Lecture 2】Inception.mp4
/ h- w" u: @2 j: W│      第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp4; ?, M! S# `: G0 ~% W
│      第八章第1节： 【Lecture 4】ResNeXt.mp4
* L' M' D9 C7 y/ K6 r3 y; @, V2 Z4 l│      第八章第1节： 【Lecture 5】Transformer和它的朋友们.mp4
3 S0 E6 Y# [/ N. B1 [  ?│      第八章第1节： 【Lecture 6】深度学习产品化.mp4; d( n) Z; f0 k% f$ e
+ D, h% [! X& A6 M2 X+ G│      第八章第1节： 【Lecture 7】果壳中的量子计算.mp4
5 r: q8 I! l& H" N8 s│      第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4
9 J1 o7 ]3 u. k│      " H7 Q$ E# [* W" a
├─第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型
' N" n7 x7 {$ \│      第九章第1节： 核心实战概述.mp4
- e: j4 Z: ]( m6 v' Y3 x│      第九章第2节： ImageNet介绍.mp4
% x8 t$ @2 a" C│      第九章第3节： 数据探索与预处理.mp4
9 Z7 a4 z) m; D- c- T* ^+ I4 X│      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
* w7 W9 v1 K* S6 Y│      第九章第6节： 建立模型结构.mp47 @% x* N4 S6 i
% ]$ U- u# w3 O│      第九章第7节： MNIST数据集训练.mp49 U. g- ?" p% O! U
│      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
│      第九章第10节： 模型测试代码.mp4
  v2 Y" q: F1 u/ D+ Y+ G7 Y│      第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp40 C+ m0 @2 _/ N5 g2 o: N
$ [( ?3 Y& z! H$ ]│      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
% R$ Y) ?: E4 x9 K) ?' [│      第九章第14节： 常见模型的表现.mp4
- g. O  ]# P/ b! z& e# H: {& X│      作业.txt
│      
├─第10章 建立病理影像的病变区域分割模型7 V# c4 m+ D7 \! B
│      第一十章第1节： 数字病理切片介绍.mp41 n! x  M3 _: ]0 a8 Q, K% 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
│      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
; n$ U$ L8 m2 e$ s2 C; h│      第一十章第5节： 建立训练模型.mp4
│      第一十章第6节： 实现测试逻辑.mp4, P6 ~& @' l% b, n& D. d9 K
. Z' F9 g, R4 _; e7 R$ ^2 @│      第一十章第7节： 预测结果后处理.mp4) L6 Q5 q( q9 U: {
$ q, `/ h8 z, T) J, g4 W) K$ G' o│      第一十章第8节： 20x模型训练与测试.mp4
& r3 Q: m# A( g│      第一十章第9节： 40x模型训练与测试.mp4( d, T9 h* k1 c, w
  |3 p; w5 H7 b% ]│      第一十章第10节： DeepLabv3Plus模型训练与测试.mp4. Y+ W: E& |( w! N6 k. I
9 \) H" u& g* W. o% j│      第一十章第11节： 论文串烧：BMJ Open.mp40 v0 s- b0 {; K4 n' b; k3 Q
1 O* C; D, W2 k7 H) M& w  a+ ?│      第一十章第12节： 论文串烧P2.mp4
│      第一十章第13节： 论文串烧：Nature Communications.mp4; B  L& I% o# L% I. v
2 A6 P. j: M' E4 a│      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
! e" g! S  `- h9 k├─第11章 分布式深度学习推理系统
│      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
│      第一十一章第4节： 自定义Logging机制.mp4
2 P) C6 {/ @+ i: Q6 h│      第一十一章第5节： 工作节点基础代码.mp4. d8 U6 D$ J' M  d
" p. c0 f5 T( D- \% t│      第一十一章第6节： 工作节点任务处理.mp4
& }7 V- X2 _4 p9 E4 j* E│      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
. B' T5 C$ E3 o# K: J. n6 G7 @│      第一十一章第8节： 日志模块编写.mp4! i+ _, ~0 U1 q2 ^% ^
+ g9 l! d% q( `9 x│      第一十一章第9节： 代码调试环境搭建.mp4
│      第一十一章第10节： 运行Celery任务.mp4
# q- l  n5 t  c1 D- d9 P- b5 K│      第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4  r5 Y" V" a" e- [$ t2 [! }; a+ x
8 l' {  M3 B. g  l0 i* S& S7 q. j│      第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4
# ?% Q. |/ M2 ]$ u+ ^│      第一十一章第13节： 构建Docker镜像的原始方法.mp4
, p3 @$ X: r7 |4 e4 U  M│      第一十一章第14节： 使用Dockerfile构建镜像.mp4( p* A5 H  b" k- E9 x
│      第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4
  |* }) E& M6 X1 G: H│      第一十一章第16节： 分布式系统研究结果.mp4
│      第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制.mp43 ^: f& A- @+ T* S- s
│    java8.com
+ Q8 l+ v0 E1 d, h5 h/ h. W└─第12章 课程总结% h1 _) s! f( k# D! Q
! o+ g2 t# m' L5 O        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
. h9 S$ y( l' Z" S        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
: c) d! R( P+ O0 r7 Y        第一十二章第1节： 课程总结IV：深度学习系统与前沿.mp4
/ n& u) E7 |& F


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