【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
8 r8 m+ H7 O# ]8 s' oJava教程编号：【S0062】-166
$ S1 X% \5 j3 }! G( S7 l
. {* [! D, Y) e( T- a0 `3 s

〖课程目录〗：
缺第5章& e6 ~7 H) S& x
├─第01章 课程引导
│      第1节： 开场白.mp4  x$ M$ a- S+ S
2 N: A6 @% Q3 X. w; C, [; ^7 Q" a│      第2节1-1： 课程安排I.mp42 L3 }7 y1 s3 u- j  n6 @  B! K
- ]8 b" w: `& {5 Y+ p6 j│      第2节2-2： 课程安排II.mp4; u7 m- b' {5 T! n! L. s: ?5 _7 H
│      第3节1-1： 绪论II (1).mp4
9 _" ?* H3 G* j8 Y; Z│      第3节2-2： 绪论II (2).mp4% z7 e& u5 B2 n1 A
1 ^6 z  u5 N) l( p3 Y* z│      
0 o& s5 Y" W& [. d├─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
% V& h  [6 ^7 z" ]+ M- K│      第2节：【实战】拟合问题.mp4
│      第3节： 从优化问题讲起 II.mp4- m2 |7 _* V) d; L) _
0 g" t8 A. D, V│      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
- Q' Q6 c/ P- F: }# Q0 w│      第5节：深度神经网络.mp43 s5 X1 [2 v4 j& J
  @+ E3 Z: z+ B│      第6节：【实战】使用神经网络建模MNIST数据.mp4, @4 c8 w$ C2 y8 ^7 ^% |
6 |% e7 A) r" R" O& e! v│      第7节：【实战】激活函数与优化方法.mp4# @% m; j7 h5 j8 A; F. I
. w0 ~- R! F; ]: r8 y7 u│      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
│      第12节：【实战】模型性能评价指标.mp4- m9 j# U. v5 a% a& ?6 q2 {) g3 |
9 L  G* \6 x& ~" P│      第13节：深度学习能力边界.mp4) R, F9 L  z' J; w6 x/ F. E
7 e+ Y8 d: V' }! c( z│      作业.txt
7 F" Q" N5 |  q│      ; n) ]% {# x2 e
├─第03章 图像分类与目标检测" {2 M3 c. T/ c& ?( W
! o$ x7 R, ]( o% z# l7 ~│      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
$ o: Z# P) O# x: N7 E  @│      第三章第2节： 2.4 实战：异构深度学习环境搭建.mp4
- `3 Z9 g: M/ A2 T2 Q& G+ E- U5 J, A4 |│      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
( E% z; g, A. u4 H+ x2 N/ ^│      第三章第6节： AlexNet模型.mp4
. [$ m/ d# V: @- [│      第三章第6节： LeNet模型.mp4
│      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
│      第三章第7节： 【实战】ResNet.mp45 m" x. L+ i) x3 p
│      第三章第8节： 目标检测.mp4
│      第三章第9节： 【实战】Faster R-CNN.mp4
5 S! b: T: S1 S│      第三章第10节： 【实战】表征学习.mp4, ?/ h3 D& ^! a! S( L" Y
; N* L+ x8 L1 D& M│      第三章第11节： 第二章习题讲解.mp4
( R% Q6 g' B+ i( ~7 W│      第三章第12节： 彩蛋.mp4' ^( U3 l+ V7 y. k
; L4 e" e9 e. |% e8 c│      第三章作业.txt; \( `5 R9 |( n( u) Y8 U. `
. r( R( ~) N% Q8 q  O4 n' m( j  N' N│      
├─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
│      第四章第2节： 【实战】Deconvolution与空洞卷积.mp4
│      第四章第3节： 图像分割模型.mp4
$ Z8 Q9 E" E+ a6 \. v2 q- J│      第四章第4节： 【实战】U-Net.mp4
4 d3 M; [4 V" @. `" U0 ^5 K│      第四章第5节： 【实战】DeepLab v3.mp4& T* A( Q9 O0 F4 @2 K+ n; V0 y
│      第四章第6节： 模型可视化.mp4
& t4 V0 F* \! q, z9 e% A1 r8 Y  O│      第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4
2 `7 o& {5 N! O& @' ~│      第四章第8节： 病理影像分割初探.mp41 e; C5 [, R0 z) f! r- l
4 [4 |. t0 B$ U0 H3 L% l# L6 R│      第四章第9节： 自监督学习.mp4
( S! F2 |& D' K│      第四章第10节： 模型训练流程.mp4
│      第四章第11节： 第三章习题讲解.mp4
; T& i, Z' A* _. e│      第四章第12节： 彩蛋.mp4
│      第四章作业.txt
│2 p4 T& X) F% U4 g( X$ l" A$ u7 a
6 N3 `; m7 k* o# o8 O├─第05章 高级循环神经网络【缺】+ y1 X1 X* T/ w# B1 U: I) c
│      
% f9 d0 V" i7 H! z' b" x7 t├─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
│      第六章第3节： 【实战】数据并行模型训练.mp4
3 A  ^! r* ^) c; E) t# _! E│      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& \
" |1 n: t- D+ \4 w. w9 Z- U│      第六章第6节： 分布式推理系统.mp49 n2 p- u! v% ]. h: U
│      第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4) G, }7 h+ Y' T+ N% w& u
9 Y" j  @! r# P5 |" r, 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
; f' J* n6 i+ _4 \5 @! `# n! O│      第六章第9节： 直击面试II.mp4. I& Q" d" ]3 {4 F* K) ^6 G5 m0 t) e
6 a, b& m; E0 K│      
5 W% c5 |7 Y& N# Q├─第07章 深度学习前严  x( f" ^- w  v  y/ }! ]* M
( `6 b5 b3 J; L- X5 e% `( o4 S/ s( D│      第七章第1节： 深度增强学习.mp4
4 t- J( }+ L  x/ d│      第七章第2节： 【实战】Flappy Bird.mp4
+ F# L3 S# A- Q1 Y1 v. O% [! y, f. W│      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
│      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
" {+ Y" z& d6 g$ b; E2 p7 s( W│      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
# V* m' v& O$ X- {  Y& Y" J+ O│      第七章第11节： 直击面试III.mp4' s$ k" m! \; l: S5 a8 u
/ F) c" w, z$ Z3 e* h% m0 L│      
% N3 M7 w% Q$ f& S2 U# F0 q├─第08章 专题讲座
9 a+ a; T3 b4 O% L0 d/ s1 S/ k7 j│      第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet.mp4/ X: m  Y6 B* [' B
/ `. Q* ~& d  E5 n│      第八章第1节： 【Lecture 2】Inception.mp4
│      第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp4; ?, M! S# `: G0 ~% W
│      第八章第1节： 【Lecture 4】ResNeXt.mp4
│      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
1 O! N3 }" A; Y3 z* [% j│      第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4
$ H0 ~9 J2 Z* i3 {' E7 E6 G│      " H7 Q$ E# [* W" a
6 ^. c: H" d$ F; u8 d, K1 x7 }" B├─第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型
, [+ \/ `3 x8 h& I2 L│      第九章第1节： 核心实战概述.mp4
│      第九章第2节： ImageNet介绍.mp4
│      第九章第3节： 数据探索与预处理.mp4
│      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
8 ?4 i) y7 k% Y$ S, q, I1 t│      第九章第6节： 建立模型结构.mp47 @% x* N4 S6 i
│      第九章第7节： MNIST数据集训练.mp49 U. g- ?" p% O! U
7 Z* N$ Z  V, u9 W6 J│      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- Q9 P7 Z' o- F  x% v) }│      第九章第10节： 模型测试代码.mp4
& g! w9 ?8 E, V4 t5 u5 x$ O│      第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp40 C+ m0 @2 _/ N5 g2 o: N
' Q$ R  l9 q/ e; t# 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
│      第九章第14节： 常见模型的表现.mp4
│      作业.txt
, [2 \. }# @7 I6 C1 z│      
├─第10章 建立病理影像的病变区域分割模型7 V# c4 m+ D7 \! B
* b/ r- g1 M: e' |│      第一十章第1节： 数字病理切片介绍.mp41 n! x  M3 _: ]0 a8 Q, K% y
  N2 E& w* _; i; ]/ H│      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
│      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
$ ^4 b+ }1 ]% q( K! Q│      第一十章第7节： 预测结果后处理.mp4) L6 Q5 q( q9 U: {
│      第一十章第8节： 20x模型训练与测试.mp4
│      第一十章第9节： 40x模型训练与测试.mp4( d, T9 h* k1 c, w
* C# D/ S/ s, C9 p- O; E" {│      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
5 M( |: F: T! N│      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
$ b: A& }* Y! h' X) X- I; ?│      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
. x. d- ]0 q) J0 h& G0 F  S; W' c├─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
* U$ r3 }- S+ Q8 _3 W* Q4 A+ \7 Q- G│      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
│      第一十一章第5节： 工作节点基础代码.mp4. d8 U6 D$ J' M  d
4 H( V5 U4 R; c│      第一十一章第6节： 工作节点任务处理.mp4
│      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
1 H% V4 X/ d9 E( t│      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
│      第一十一章第10节： 运行Celery任务.mp4
│      第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4  r5 Y" V" a" e- [$ t2 [! }; a+ x
& L6 N  Z2 J6 e│      第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4
: B2 D% p9 s: a& Z/ B, t+ S│      第一十一章第13节： 构建Docker镜像的原始方法.mp4
│      第一十一章第14节： 使用Dockerfile构建镜像.mp4( p* A5 H  b" k- E9 x
* Z. Z1 F! R1 y. a│      第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4
, B( f& x- C0 V! {8 W│      第一十一章第16节： 分布式系统研究结果.mp4
% W1 v) H" g( i" F9 @! s, y│      第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制.mp43 ^: f& A- @+ T* S- s
│    java8.com
  ^6 z. G+ F& k& z: u└─第12章 课程总结% h1 _) s! f( k# D! Q
8 E2 @2 r' z9 m0 W1 ^' I        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" ~
; S9 S4 k. p: ^$ O* j        第一十二章第1节： 课程总结II：卷积神经网络.mp4
  w- n: g+ Q  z' N1 h1 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
        第一十二章第1节： 课程总结IV：深度学习系统与前沿.mp4

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