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签到天数: 389 天 [LV.9]以坛为家II
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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2 Z: Q2 I8 I4 U& L- ]1 R
Java教程编号：【S0157】-166( A& V! }$ Z" Z/ e+ Z. E+ Z N
' j$ J) p5 f; m9 L* V( u* Z5 }
3 L9 J) i8 D' }* q* j2 K$ _4 D' t
) l* y, Q& ] l$ p8 f1 \) c4 v1 _) c, t〖课程目录〗：
8 n0 G- y+ V$ b) B' H' d6 g$ s& J├─01 直播课回放. ]% P4 H' b3 Q- V
$ H( P0 e2 t$ L$ w. G│ ├─01 开班典礼: \% l( Z, G6 ]. B9 d6 `/ S9 F7 g" O8 W/ u8 ^$ e' O
│ ├─02 Pycharm环境配置与Debug演示
% {# ?& k% T/ X( F│ ├─03 直播1：深度学习核心算法-神经网络与卷积网络
& K# @0 D! l# V$ n) ?( H│ ├─04 直播2：卷积神经网络' E7 x' N$ ^4 A# i' m) `
│ ├─05 直播3：Transformer架构! g( m9 Z+ U. _- z% v7 Q( O
& ~3 Y2 {6 @9 t7 \% b: [3 W│ ├─06 直播4：Transfomer在视觉任务中的应用实例7 c9 Q1 y/ Z* n4 q5 {6 W" l7 N K
│ ├─07 直播5：YOLO系列（V7）算法解读' b$ S. H8 n. G5 b" F5 y7 o& N3 z7 M1 X) z8 g# B4 U
│ ├─08 直播6：分割模型Maskformer系列, [% y1 j- @0 V: n6 E: ^& S
- G# d' L, i$ C│ ├─09 补充：Mask2former源码解读; g- E. o7 w+ X: X3 i, Z2 U
│ ├─10 直播7：半监督物体检测2 Q5 w. I. Z1 p6 |! g) K" h4 y% ?5 }( C) O" f J
│ ├─11 直播8：基于图模型的时间序列预测
0 r, F" J5 w! x│ ├─12 直播9：图像定位与检索
5 P# P& X4 I# R8 Q; I0 }( Z, f│ ├─13 直播10：近期内容补充/ U4 p/ l5 c0 }; F+ Q; `* J( |
; x; Q& z9 ` s1 v7 y( w% `│ ├─15 直播12：异构图神经网络
) f; Q# T) w/ C: R5 m0 B│ ├─16 直播13：BEV特征空间8 A1 N4 r0 C$ n5 F" S; F
1 a* P4 P* X# g2 ~4 o. N7 y│ ├─17 补充：BevFormer源码解读$ N9 S" h) @3 [* M f" g* X
% {9 E4 v! F. ~- _0 f, Q│ ├─18 直播14：知识蒸馏& U4 Y" e6 r" _
r7 Z+ [1 T% w. L│ └─19 直播15：六期总结与论文简历
; C7 h. B! g+ t2 g( A( z│3 @$ Q1 s3 v% c5 s O; x
├─02 深度学习必备核心算法
6 G7 I& G$ K" q# C+ H│ ├─01 神经网络算法解读! s9 m0 ^ ~4 q: W) u0 ^! O- Y7 N6 Q5 W* F$ B
│ ├─02 卷积神经网络算法解读' {7 a3 } `3 e9 I$ T
' t8 m9 ~5 u6 X% w1 J- w│ └─03 递归神经网络算法解读
! [& \2 `# A2 x│
0 j0 U5 P; L' n/ j( Q& h J4 s+ @" W# C├─03 深度学习核心框架PyTorch
3 z2 C! u6 b* E6 o( L. M& q│ ├─01 PyTorch框架介绍与配置安装$ U5 ^. v7 \4 I2 y0 ^( F- g0 P# {
4 d$ C3 F# S3 d! d9 s# D8 d│ ├─02 使用神经网络进行分类任务
. _& J H9 S2 L! `/ w5 }# O" Y" c& B│ ├─03 神经网络回归任务-气温预测- l5 K* s; p8 e
8 C8 b7 M, A; }# U& n│ ├─04 卷积网络参数解读分析% \" [, @! ]( f. G
3 S* a6 k0 [. _│ ├─05 图像识别模型与训练策略（重点）% Y9 D; `4 W- a
6 ~0 N/ w0 t* h2 J. Q│ ├─06 DataLoader自定义数据集制作 Z$ _: a* i4 [. X' `0 S" h. m
│ ├─07 LSTM文本分类实战
% e5 r7 ?" [+ |7 ?' E8 t0 v│ └─08 PyTorch框架Flask部署例子5 S/ n- X1 q# b% D" K
/ i+ M2 J, W/ J* C( Q+ s% u; M│; X% F F/ y; x% d. h0 R3 f# `
2 m/ f) h3 u( p8 [2 z$ F/ R2 A├─04 MMLAB实战系列6 B5 t6 l) z3 m% j! E9 t0 b. y; Z. l
│ ├─01 MMCV安装方法. a) U) I+ l8 G3 m
│ ├─02 第一模块：分类任务基本操作7 k" r1 ~4 A! z! Z- x- Z' Z8 a( F7 X4 E
│ ├─03 第一模块：训练结果测试与验证$ ]8 p3 g3 @' X( g
│ ├─04 第一模块：模型源码DEBUG演示7 n& \7 _, ?; c5 W$ N( r
, \, m, C( v: f$ J│ ├─05 第二模块：使用分割模块训练自己的数据集5 f9 ]/ t& R9 d b) E- }) u b
│ ├─06 第二模块：基于Unet进行各种策略修改4 p- ~( n7 k3 n# }- V3 S& s7 v3 v0 h* s! S
│ ├─07 第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
) H% v" T- O2 Z5 B Q& t! G; J│ ├─08 第三模块：mmdet训练自己的数据任务
6 @5 [4 g3 `3 `; `* [9 |│ ├─09 第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析. d x7 H9 L, Z
│ ├─11 第三模块：DeformableDetr算法解读6 x' [9 N$ \# v, \* ^6 e+ V* p4 f9 o, A! G
│ ├─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( U" r B# P: U$ r8 `+ ^! K
│ ├─13 第四模块：DBNET文字检测2 n) w( I# P- u
# M- T! M; R8 v( [+ f( f│ ├─14 第四模块：ANINET文字识别" ?* I: `* i$ ~/ u) o9 v
' Y' K2 C1 n& p5 p3 l│ ├─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
1 V x9 m/ Q4 L( `. {0 H6 M7 n│ ├─16 第五模块：stylegan2源码解读8 C. G! A6 W( }# [
) B! e" V; T/ m3 b$ m( @2 k│ ├─17 第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读" Y% Y9 [4 z- K! Q- f
" @' a! e8 c: F2 o3 C8 F│ ├─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' h$ m6 {% y% S/ ]) b6 c' O
│ ├─19 第八模块：模型蒸馏应用实例4 |& t- Z! z, u5 w* r: s* e0 @# G
' u A' M5 q& U! k$ Z' K│ ├─20 第八模块：模型剪枝方法概述分析% m. V2 J# Y: b9 W/ X$ n
│ ├─21 第九模块：mmaction行为识别& s* |/ n& P ? P, h9 Z7 s" [ X& [! J
│ └─22 OCR算法解读" x+ e; D% \4 V8 k& l7 d8 H# C6 u& m P! p
│
$ c% K( Z5 f1 N+ C$ F: R├─05 Opencv图像处理框架实战
- {/ o; J& Z' _2 y9 J5 c; f; F5 Y│ ├─01 课程简介与环境配置
4 e5 ^: S( I2 h( a. Z; o│ ├─02 图像基本操作: e" b! t) m; E1 A+ z3 V- R1 v4 C. N' a S" @3 S8 T' N
│ ├─03 阈值与平滑处理
6 _9 ^) B( f' l6 P; x│ ├─04 图像形态学操作* D5 H( H1 f/ J `5 }4 H5 V( v' E4 N- K$ V8 q% f1 U
│ ├─05 图像梯度计算
% `; h6 n/ Y/ I2 O2 z c" h+ a' i│ ├─06 边缘检测8 a7 v; a$ c! U6 l
│ ├─07 图像金字塔与轮廓检测: ?+ U5 e) z1 r1 E3 e) n% ~; G% s `
│ ├─08 直方图与傅里叶变换
, D+ D* |5 i7 ~* S$ p$ Z│ ├─09 项目实战-信用卡数字识别1 @1 A- q! S1 C# T) M h! v$ P7 C: n
│ ├─10 项目实战-文档扫描OCR识别
- |, [: c* }' B2 i% U% M$ _9 c! R* o│ ├─11 图像特征-harris' C4 k( }- g" S1 q/ v8 N3 g% y6 }
7 S |' c" O8 }" L, C│ ├─12 图像特征-sift4 J# r6 i7 z& y& M' n6 m+ t$ e( E5 `; p# K5 W* k2 L
│ ├─13 案例实战-全景图像拼接* l D9 b. b# L# u: Q( z2 ]$ G: ^( [" B. r P5 u) @+ U: Y6 `* N
│ ├─14 项目实战-停车场车位识别9 @* i4 j6 v* l: P9 P) \$ V0 D* R! K' K$ b
│ ├─15 项目实战-答题卡识别判卷: p: n; j8 v" R
│ ├─16 背景建模9 p: C" N, e5 X. S2 S% c/ _! j
│ ├─17 光流估计' p* e* x1 q( x: s, D- m g7 g( V* e7 @6 M" H, W, v' r
│ ├─18 Opencv的DNN模块* o' h4 W l$ ?4 N, N
% J# Y6 t3 A( n- j│ ├─19 项目实战-目标追踪 v7 Q( D$ \2 ?$ }! B" n* Q
/ y' B" b' t1 C* ]& s│ ├─20 卷积原理与操作$ r4 F# }$ Q& r* o8 R! c' l. @" i; g/ f! p
│ └─21 项目实战-疲劳检测
# q2 V; D: M6 E% I- \6 x, {│
1 h7 [( z. s+ ` o b# H8 x( g, W- Z├─06 综合项目-物体检测经典算法实战' J1 M/ C7 M: Y8 z+ @% Z9 _+ D7 ]+ E: B' p+ j: i
│ ├─01 深度学习经典检测方法概述 L. U. E- Q+ J# |9 `. X' t7 m1 v8 y8 s1 z# t& _! @8 d1 e
│ ├─02 YOLO-V1整体思想与网络架构. j* ]/ u/ }/ H7 R: h7 U& q7 l8 x3 @
│ ├─03 YOLO-V2改进细节详解* J% k9 v- ]. T& S9 s
: O& K9 q4 b' O& h" Z9 o9 x│ ├─04 YOLO-V3核心网络模型
4 A6 v+ N3 i, o, [+ X│ ├─05 项目实战-基于V3版本进行源码解读（建议直接跑V5版本）
6 P; C: i+ s* }- ?2 l( G* 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）
, D( \5 a7 o' O7 ]3 `! ]│ ├─07 YOLO-V4版本算法解读* }+ ^+ X7 F) {) l- O8 O
0 p6 D& {, M8 t6 g│ ├─08 V5版本项目配置: q6 S* f0 W6 t4 h* l* b
. Q& t0 B5 D& ]' Z│ ├─09 V5项目工程源码解读! C r/ I% _( A4 ~2 X- d$ e+ w& p
: ]' n0 q& i7 _- O/ P6 n│ ├─10 V7源码解读
! h* {6 f+ N7 t j" L│ ├─11 EfficientNet网络4 T$ J E: W* t' }# n* P- B
│ ├─12 EfficientDet检测算法
, M' X2 w1 E) o- I) P│ ├─13 基于Transformer的detr目标检测算法7 N" c2 T0 [8 C; ~5 r
│ └─14 detr目标检测源码解读- b! H/ {, I1 i/ S
│4 J4 R* C# |4 |3 \& B$ U
├─07 图像分割实战) d+ x. Y, t4 y# N% N0 v: i: u P4 X X# ]" L1 |
│ ├─01 图像分割及其损失函数概述% e8 c1 G p1 W, ~4 v. [
│ ├─05 U2NET显著性检测实战; A5 K" X4 q9 _4 c
4 i! X* Y5 @0 y- B3 D│ ├─09 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置1 u% I- g/ L! |' i) H8 r5 @; [3 w- |, g
│ ├─10 MaskRcnn网络框架源码详解7 T3 b2 G: S2 e* f% S& T
│ └─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
/ ]# |$ Q6 F- k5 H; N1 f8 f│- T# c& Z3 I& A2 P- q; N4 ~0 u H$ g5 z/ n
├─08 行为识别实战 |- w. k! b- N9 P6 l$ E
│ ├─01 slowfast算法知识点通俗解读6 j6 l0 P" H7 L, R( W {1 P: C, |9 v' C# V. v
│ ├─02 slowfast项目环境配置与配置文件
* u0 G9 T; `( _7 _0 p│ ├─03 slowfast源码详细解读
- k" |+ b8 L9 T- \! b│ ├─04 基于3D卷积的视频分析与动作识别 }$ L8 @$ Z G- ^
│ ├─05 视频异常检测算法与元学习
* h: C$ Q* u1 N/ k3 d A" @│ └─06 视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读1 M6 d8 {) y/ R1 p: O, _, A0 k0 v/ i6 x# j6 F" I Q
│( s# o, } x4 C8 B, k" P4 B+ R% n, p& M. ~
├─09 2022论文必备-Transformer实战系列7 n# O6 [( t- R# a/ i0 [, d
│ ├─01 课程介绍
% f' t4 ~: V4 {- W* d& y│ ├─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" [
6 v& n8 c3 H, o# m, H/ k! O+ B7 x* x│ ├─03 Transformer在视觉中的应用VIT算法' `9 Z- J, Q+ V
│ ├─04 VIT算法模型源码解读( T+ F$ T( m& n/ u1 t( K; V1 h% U* e4 `' I* S: I
│ ├─05 swintransformer算法原理解析& X8 c. K- M. L$ }* Q2 ^$ |- P0 V" [ z: U! ~
│ ├─06 swintransformer源码解读! h! w) x7 L; D9 V+ B- ?" K" t
│ ├─07 基于Transformer的detr目标检测算法, \( r6 D+ v1 B
! s* K6 K% F& t+ b- w% ]1 ]│ ├─08 detr目标检测源码解读$ t* H5 \$ u/ [: Q# C
! F' c7 x4 {0 v# G4 b: i7 B│ ├─09 MedicalTrasnformer论文解读4 Q1 E( z; `% f' Y4 W1 e
" B, V2 \# W3 G0 O│ ├─10 MedicalTransformer源码解读
" H1 Y8 t! n. A2 m, `5 g3 Z│ ├─11 商汤LoFTR算法解读$ ]" C4 E& A7 q* n& d
│ ├─12 局部特征关键点匹配实战
# C4 Z4 Z8 S5 A5 I& j6 T+ T3 l│ ├─13 项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例( p+ {- n5 h( _) n8 [. ^& F9 {( o
│ └─14 项目补充-基于BERT的中文情感分析实战0 F4 p( C4 [$ a/ Q- S$ h( O
│5 Z& \1 D3 B4 C) j; N( C+ n+ j
/ |7 q* m7 w3 M8 x├─10 图神经网络实战
3 ~% Z% Y1 k" Y1 b│ ├─01 图神经网络基础0 h) D/ |' i2 x+ L. A/ t
│ ├─02 图卷积GCN模型1 s) q2 q9 d$ H! }6 z* x+ o2 A7 g# B+ I; i7 p* ?! D& j& e
│ ├─03 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用! P# C4 T2 F/ N ]# }4 p9 `5 R4 A+ u( P. `7 l; ]6 T. f
│ ├─04 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集! ]% F4 g7 Z% R& o" b" a+ o0 Z
│ ├─05 图注意力机制与序列图模型/ v8 O4 H& r, k ^
: g1 `, z+ p. G0 [8 D│ ├─06 图相似度论文解读2 U$ P9 u6 S$ g* @( s0 b: F8 q4 X* l
│ ├─07 图相似度计算实战$ x2 |- P: d) c9 c" h4 E" w5 g; x/ d$ O U% e, o
│ ├─08 基于图模型的轨迹估计$ V% J$ q% P/ A4 p
│ └─09 图模型轨迹估计实战, u! z' s* z) @, Y0 a' G- V x) U
( o/ h9 k# T6 b: ~" c│/ S7 z- R, l& b8 Q. s4 @
├─11 3D点云实战
! H+ p, z% x e) @3 M3 r' Y5 i│ ├─01 3D点云实战 3D点云应用领域分析
6 V4 \6 D# J6 x: x+ ^│ ├─02 3D点云PointNet算法& N+ _. f+ ]( ?. N( I: ^& q4 l" @) S2 D0 |3 i( \
│ ├─03 PointNet++算法解读
0 [7 |0 q0 ?6 j& L, y; F│ ├─04 Pointnet++项目实战, [; M2 j1 @, e% l1 M1 G7 `& D0 ^4 h$ Z h9 ^5 p
│ ├─05 点云补全PF-Net论文解读+ c6 y( \3 L" h, A
y& _. q) d' n6 M# h$ V% Z+ S│ ├─06 点云补全实战解读9 O% C8 G% N# b) z
2 h! {6 J- U8 L9 m│ ├─07 点云配准及其案例实战
6 L6 r C" b3 i6 U/ a│ └─08 基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
& Y0 S/ c- U* B8 @2 j1 U' B( Q│ @% M2 d, \. [
├─12 目标追踪与姿态估计实战9 o6 @+ V" K& b, W( T+ V7 N; I
│ ├─01 课程介绍
3 p* r T& g2 J" ^: S- {6 T│ ├─02 姿态估计OpenPose系列算法解读5 W( `) p- ~# f# S( v; l* e5 T1 a! k' a1 a! J* f
│ ├─03 OpenPose算法源码分析- h* }/ Q: G A1 s k% L% |9 E2 X9 D6 }0 ]/ E( R
│ ├─04 deepsort算法知识点解读: T3 m) M* K! N; Q) o( G( T
│ ├─05 deepsort源码解读* y0 ~3 o4 V# @- Z# B7 B& s
│ ├─06 YOLO-V4版本算法解读
) _1 k3 {# @8 n2 V8 D/ W0 h- j│ └─08 V5项目工程源码解读- r N% ~ U/ t) S8 {# N$ i
$ {9 }/ I" q) Q8 _│7 f% D# n+ M! y+ N3 g; t; X3 [! @ } j
├─13 面向深度学习的无人驾驶实战5 v1 K* |' [' X) Z2 t
6 ?, R: L& E# D5 d│ ├─01 深度估计算法原理解读- _: g7 a5 c0 w$ U# ^
│ ├─02 深度估计项目实战
" A2 T$ Q* H( t$ m V│ ├─03 车道线检测算法与论文解读- `% Q' g4 o) P% R: _+ O6 V# V* J2 t# N2 k. j3 |" h0 A+ Q
│ ├─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
: w' c0 A% K) \& z5 T" r$ M; _│ ├─06 局部特征关键点匹配实战
7 u9 A" Z- v! p/ `% Z A, k$ t│ ├─07 三维重建应用与坐标系基础$ [+ R6 |1 {' M
4 ]( x4 X) u* {: A+ Y ~+ c│ ├─08 NeuralRecon算法解读
% s) V+ A7 r4 ^: y# g│ ├─09 NeuralRecon项目环境配置& t, O% |1 V! q6 O: q) Z5 v
" k* N8 C, r/ e t @0 G9 I│ ├─10 NeuralRecon项目源码解读; l- m% v1 H/ Y* l
│ ├─11 TSDF算法与应用9 N/ h( I2 t' R4 H
│ ├─12 TSDF实战案例+ _ J! g' ^9 ] j* A0 _: _3 t# V
2 N+ T# H! V5 }+ z! S' |│ ├─14 轨迹估计预测实战. ?$ v; m, o6 n5 x: D1 r& Y
│ └─15 特斯拉无人驾驶解读. @7 C9 y Q* k! o
│
3 N- r& V9 ~0 N( [& s1 o' `* t s├─14 对比学习与多模态任务实战. }7 E" \: T) H8 A5 D( @ y' ~6 p% C8 v% M' _: X; R
│ ├─01 对比学习算法与实例
! O1 R1 V+ n1 D2 S0 \4 m2 J2 i│ └─04 多模态文字识别& R# q% {* A1 Z; X* f: q; K) _
& [6 _/ ]- m, p+ c3 ?( n+ v2 k│$ i+ ^ o0 y. V9 w1 z$ ~
├─15 缺陷检测实战
% A. u. |$ V* }* T4 [│ ├─01 课程介绍: |8 j! i7 t) N* A- B2 U5 t- ~
│ ├─02 物体检框架YOLO-V4版本算法解读+ u8 ~, v0 C( K1 Q9 Y, j/ S
7 T! Q, o% A+ b8 H( q3 W│ ├─04 物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读
1 ^ C6 z' p/ e│ ├─05 基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战7 b5 R( D, b% b( _. z9 U2 s- V) Z1 z8 p1 h J
│ ├─06 Semi-supervised布料缺陷检测实战
1 Z3 V" M' c* f: P* q│ ├─07 Opencv图像常用处理方法实例1 v. k$ W) w) v8 `0 W
A4 s+ r9 m9 @9 e│ ├─09 Opencv轮廓检测与直方图+ Q7 \9 ]( m# C5 x% Q# r1 I
│ ├─10 基于Opencv缺陷检测项目实战1 d2 A1 Q0 K; U4 s$ T) N
" r+ ]1 f# t- G3 ^- Z; f. P│ ├─11 基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目' h0 Y9 @/ X6 K* _4 j" U7 C5 x2 z! n5 q# u: }1 B
│ └─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% @
2 D# C. W1 z# I+ a% X$ Q│( j8 g9 {1 S, M- q" Y
) E& p& ? E: }, `2 S! @ R0 s├─16 行人重识别实战$ c# j6 l& Z' d" g0 K6 M- b( D# T
, C. |/ M! {3 E; D9 g3 X9 s│ ├─01 行人重识别原理及其应用' M! s4 K8 B) M% D5 k6 a! U: v& Z
/ i( z% K1 ]$ H3 W; O; ]( o) U! {- K│ ├─02 基于注意力机制的Reld模型论文解读8 k! ~ }2 _% T0 x0 e D9 \# m
│ ├─03 基于Attention的行人重识别项目实战4 ?. ~+ f! c# a8 G
│ ├─04 AAAI2020顶会算法精讲7 g' ~! w) G5 g; R6 u2 k8 q/ E( V8 x
│ ├─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% P3 F' d( H; x, }3 ?2 P
│ ├─06 旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
: @+ D9 b, `9 P) X6 \│ └─07 基于拓扑图的行人重识别项目实战! o+ _; ]1 F% n; m; K1 l8 Z. v, f) U1 F9 [; X0 X
│' ]$ }" ~) g- G' j) R# y. e! }& R7 i( l+ d- C
├─17 对抗生成网络实战
# j4 B9 _0 Q4 @- E│ ├─01 课程介绍' V f0 w u) r
│ ├─02 对抗生成网络架构原理与实战解析# U: ?( v- _3 @" d6 [7 @0 V O
# ~% h/ k& N5 r: P: `; _: a│ ├─03 基于CycleGan开源项目实战图像合成4 ~6 m2 m# N1 F
7 T3 l- f' g3 H9 q9 r+ @3 s, h│ ├─04 stargan论文架构解析# N" q- Y& x* c4 Y2 G; F+ |5 y7 g5 g& N8 w- b
│ ├─05 stargan项目实战及其源码解读5 e% Y& N# U- s0 u. e' |" y i- s2 t0 H( g- G6 a
│ ├─06 基于starganvc2的变声器论文原理解读; v2 k% m( m' h! O
│ ├─07 starganvc2变声器项目实战及其源码解读, `& ]% K0 T" V3 `+ i; s. |+ j% a" \8 P$ N5 P- O
│ ├─08 图像超分辨率重构实战" _: M3 Y; f; p6 U! ]' r" W
' ~' U( h) x1 e* k" z% t! F│ └─09 基于GAN的图像补全实战& ~5 M- l4 `: g& N( v6 q& _" q3 _0 R1 D
│" b! _. X3 q8 n; X. |
├─18 强化学习实战系列
/ O6 A9 |* e. O$ J' s# m" ?│ ├─01 强化学习简介及其应用& |8 ~( u8 R. E& d F3 l2 y2 m1 ^: d; d7 ^$ n0 Q
│ ├─02 PPO算法与公式推导 z: S6 d z' K+ Z- v2 ?! J: Q8 ]8 E! [1 k0 |+ c; g& r3 ?0 P
│ ├─03 PPO实战-月球登陆器训练实例/ k( d* K: k8 O! e8 G( p: ~0 M
│ ├─04 Q-learning与DQN算法) o5 s! {. A+ [( j" I+ [
* G: t/ K: @" w/ _│ ├─06 DQN改进与应用技巧
/ H8 a3 Q, M* e3 ^│ ├─07 Actor-Critic算法分析（A3C）
6 c3 Z5 V& S; l8 W# o. y│ └─08 用A3C玩转超级马里奥0 u5 b; ^- `8 r' z: K( {) ]% [
! E1 B5 B2 J6 S' c9 ~" J9 Q' x% \7 k│- M( y) {2 j5 o* N
├─19 Openai顶级黑科技算法及其项目实战
; s# S$ I+ G% }│ ├─01 GPT系列生成模型9 c" p' v1 R5 j3 J; L
& @# ?" } D2 N2 t* \│ ├─02 GPT建模与预测流程+ {) c; b4 n6 w2 @; A! q+ t6 f' |) A, a/ A6 F0 ^
│ ├─03 CLIP系列4 b3 e+ I! u& V$ J* F) d
* C8 m7 f2 w# m│ ├─04 Diffusion模型解读$ L1 X- v# a% x% ?3 o" K
9 U- Z; }7 T. a( A; U0 Z│ ├─05 Dalle2及其源码解读" E# M7 l. t6 V8 b% i+ m# W% s' ]2 U" @( E9 d/ a0 p( W/ {, R/ l- r
│ └─06 ChatGPT: i6 i$ m5 U# O1 j# X
│6 s' K3 V" x& }1 P+ E
" B% a1 P% H9 e# |! z2 C├─20 面向医学领域的深度学习实战; ~+ |% I, J2 V% `
. i. Z% ^& |6 W4 V; Z, X# C: b6 X, @& v│ ├─01 卷积神经网络原理与参数解读
9 H! |- A+ L$ ~, g5 g3 T2 q│ ├─02 PyTorch框架基本处理操作
2 T4 f. z7 w" L, Q% P* j: C$ r│ ├─03 PyTorch框架必备核心模块解读 Z- y$ P0 x- D: T# L7 \/ w* o, p0 \/ i* b* V
│ ├─04 基于Resnet的医学数据集分类实战! V' H( S5 L4 C# T* o2 X* t' ?) T) C. X# O/ P$ h) @
│ ├─05 图像分割及其损失函数概述: d" f" r: U) ]: x
1 o. @7 F3 o) Y│ ├─06 Unet系列算法讲解. i5 ~: }1 t) q* W6 {
│ ├─07 unet医学细胞分割实战
+ I, Z' k6 W+ U│ ├─08 deeplab系列算法
' F- P! n; P5 f: l' x; u│ ├─09 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战. A9 u9 @& Q% E* r% M0 t' r
│ ├─10 基于deeplab的心脏视频数据诊断分析. A+ y! U. Q) ]& i
│ ├─11 YOLO系列物体检测算法原理解读
1 C& j; Q+ i/ ]+ i1 O; ~8 @│ ├─12 基于YOLO5细胞检测实战
' m* S. P; d4 Z" [ j+ L6 P, [│ ├─13 知识图谱原理解读4 W* W/ m( ]+ n7 r7 n3 l! E5 {% x9 C- B' G% y2 T* D$ r
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│ ├─15 基于知识图谱的医药问答系统实战, c- y" g' c0 Y& {% l7 {6 ^
5 z& a. z5 s4 b: j6 d│ ├─16 词向量模型与RNN网络架构0 o% j- r E4 h) \8 |
│ └─17 医学糖尿病数据命名实体识别& r$ y/ l" m$ s6 v" y0 r8 N6 z2 O, T8 ~4 t% v8 V# c
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├─21 深度学习模型部署与剪枝优化实战' W( M3 S9 f3 Z6 v
│ ├─01 AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano7 {' x) I# s7 Y' G, @6 }: h
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│ ├─05 tensorRT视频) K- R" v5 R7 v) P3 j6 b2 |7 \
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│ └─12 Mobilenet三代网络模型架构& _- |; y+ v1 b0 f+ ?$ u
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( X5 K' i0 e3 M9 ^# N├─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
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/ Z% l; y5 s! U, Q│ ├─02 Transformer工具包基本操作实例解读2 X' S" K- E, O7 [* S* u4 p1 @% q: D' q. T1 K6 R
│ ├─03 transformer原理解读! R$ \* i5 t) ^2 }! o# z# E1 r5 ]3 Q; W1 I
│ ├─04 BERT系列算法解读1 H; r2 ? A' Z# _( U4 k0 N
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& _9 X! `8 a$ {' I" D$ L J8 ^│ ├─06 文本预训练模型构建实例
) M/ d0 I5 L0 p3 T* v│ ├─07 GPT系列算法
' y' S+ d( H8 x& [2 G D B│ ├─08 GPT训练与预测部署流程! p2 a1 V7 x( ^, D7 C
│ ├─09 文本摘要建模 a, R$ g7 G/ I( n$ d& S
N& v7 T6 U Z! B% F i│ ├─10 图谱知识抽取实战# h/ ]$ E* ?* e) J: u3 g
│ └─11 补充Huggingface数据集制作方法实例. G t7 n5 z4 O' g; z
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├─23 自然语言处理通用框架-BERT实战- G0 q. ~6 m j7 D- _
4 l/ }" o( j$ t│ ├─01 自然语言处理通用框架BERT原理解读
& a$ m! x. N# Z! f' O│ ├─02 谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例$ t* l( s% Z3 U4 N$ W
│ ├─03 项目实战-基于BERT的中文情感分析实战8 R# q8 z" E, h( B" C0 |
│ ├─04 项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战0 ~ M2 e! `/ p) N
+ v: W, v: B: Z- ]│ ├─06 必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
/ w! d1 |2 ~4 P0 s& F& E2 y│ └─07 必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例3 V/ G9 I8 F Q* j) t# q( H+ A7 o4 O' f! F# Y0 U! O( D
│6 X# r5 U d9 W
├─24 自然语言处理经典案例实战! j& X" n: e6 I2 Z$ F; s" ?, c% K# E. V6 `, h. e
│ ├─01 NLP常用工具包实战
& p5 f U8 B" e# b! x4 I/ e$ [│ ├─02 商品信息可视化与文本分析/ y6 i" `+ f. y y' ]1 A" ]/ ^0 E' Y" Z3 p2 W7 X
│ ├─03 贝叶斯算法1 c" x. t6 S+ N1 J
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; t: s# R2 l) K" q+ ^9 R# n│ ├─05 HMM隐马尔科夫模型
0 a5 i" I9 X1 _6 v6 l7 n│ ├─06 HMM工具包实战' {+ ]4 T6 u! K, J1 d
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│ ├─08 使用Gemsim构建词向量: j% B* [! g0 u3 g* B. O! U' A( V. H% Y; O8 \# u
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& Z7 M Q* T4 b0 E0 l# [, f* X/ L│ ├─11 NLP-相似度模型3 a8 X) N5 l8 z3 M& J: s
3 {! [6 n" W* t0 Q" M/ @' v│ ├─12 LSTM情感分析0 ?, Z5 K( j& t( x9 | S# M& q: y; N1 F% v# Y
│ ├─13 机器人写唐诗; _9 a @3 H$ m: }& V
│ └─14 对话机器人
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: ~2 X- L" L& _2 o, \# Z* K├─25 知识图谱实战系列
1 ^ B e# K. ~ p│ ├─04 使用python操作neo4j实例2 Y [9 ?# \0 ?# @
│ ├─06 文本关系抽取实践, O- F$ ~4 Y2 W4 f5 k
% Z. E" e) S( P( ^+ G5 ?; }, a│ └─07 金融平台风控模型实践- @% h$ a( C$ v
│& C0 J& W! M( ]4 W4 U
├─26 语音识别实战系列 U; U9 A1 ?& H9 R6 S
6 R: d9 J X" x│ ├─01 seq2seq序列网络模型( {0 b+ y7 k6 y m) B/ V( j
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, w! L- Z; `& r│ ├─05 语音分离ConvTasnet模型
: C& I9 q' W! o B8 O) g│ ├─06 ConvTasnet语音分离实战6 w) O, r- a. ^, e: ^. T1 ?' F0 R9 ~# m8 r' Z1 e+ w- o
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" \% H* g0 m( V% K9 p├─27 推荐系统实战系列" a1 k* S7 S4 r6 L w
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' u% X, F& z1 ]) f│ ├─03 音乐推荐系统实战 java8.com$ N+ r/ \# i9 v
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│ ├─07 DeepFM算法实战# [/ x4 c/ |2 [
# Q* t" x' r9 u4 n│ ├─08 推荐系统常用工具包演示
( B" R7 _1 p. s) E4 [1 I k$ b│ ├─09 基于文本数据的推荐实例0 ^2 T! S2 c/ D: O9 Q# u' a# S! d- \+ P. y m; b
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│# N! m% R' H" \+ C, j, X
) {; N) f8 y$ _8 _9 ?3 V \├─28 AI课程所需安装软件教程
9 d0 v! ?0 _) u. R. w├─29 额外补充; E4 w) ], z- ^+ Z$ {
. n. c* @& z( Z│ └─01 通用创新点6 X; e- u* w: n4 B* B, p
5 g2 _$ u- ?. d2 i& I& {+ j└─资料$5 y3 u. A' T* x6 R
. C% V5 Y6 z! E百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：# {' V8 Q" @; d8 ^
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2024-02-20
