【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
$ T7 [$ f" k$ z$ f" c, NJava教程编号：【S0062】-166
% Q% `% m! k9 l% ?, X5 C

; v* \4 j# i0 F% ]$ h. b4 c
, A$ I# L4 _; S# t; u0 a- G〖课程目录〗：
缺第5章& e6 ~7 H) S& x
! o# n' h4 X( p8 ]9 F+ D4 A9 y4 l├─第01章 课程引导
+ g: W* n- S1 t( R, ]+ y7 w│      第1节： 开场白.mp4  x$ M$ a- S+ S
1 ], Q; N; Q# ~3 ^% _│      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
│      第3节1-1： 绪论II (1).mp4
│      第3节2-2： 绪论II (2).mp4% z7 e& u5 B2 n1 A
& z- I( }/ B) |% p$ R; o│      
├─第02章 神经网络深?* i, V+ K3 k7 i( d' J( d
& C% A% X1 ^( z% X# L│      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
│      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
│      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
/ k7 `" M' h5 a; A9 u" g│      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 |
7 v4 R9 w. B& c9 N, h% k+ U6 s- L│      第13节：深度学习能力边界.mp4) R, F9 L  z' J; w6 x/ F. E
  j# d  C5 `2 C& {│      作业.txt
+ R* C( I4 \$ b8 v& R% N: V│      ; n) ]% {# x2 e
8 `" P& `& m- I! O├─第03章 图像分类与目标检测" {2 M3 c. T/ c& ?( W
│      第三章第1节： 卷积的基本概念I.mp4% `  F4 n5 J/ s
1 a* b$ c9 J) ]' i│      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
│      第三章第3节： 2.5 实战：卷积层的实现.mp4" W& }( y9 k$ W6 P
# l! i, _* Q! l' b! w0 o│      第三章第4节： 2.6 典型卷积神经网络.mp41 q  Y4 w& |% Z. S2 E+ ^
( z2 {. V7 X" v. w1 B9 q│      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
! C5 a2 K8 w) {7 y/ f│      第三章第6节： LeNet模型.mp4
# N$ S- R- ~. P, {4 N│      第三章第6节： ResNet模型.mp4
! }  n6 ?: q% ^│      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
│      第三章第10节： 【实战】表征学习.mp4, ?/ h3 D& ^! a! S( L" Y
│      第三章第11节： 第二章习题讲解.mp4
! k* u$ V2 F; z4 i1 L$ X* U/ A│      第三章第12节： 彩蛋.mp4' ^( U3 l+ V7 y. k
3 K/ ]6 x. ~8 b│      第三章作业.txt; \( `5 R9 |( n( u) Y8 U. `
1 l$ I5 }" e5 \; d) w│      
├─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
$ O0 f4 B+ B8 i$ T  S4 L( }│      第四章第3节： 图像分割模型.mp4
│      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
│      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
│      第四章第9节： 自监督学习.mp4
2 P. `5 O+ s8 x, g, b  G│      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
" p4 q6 c: T. E2 x0 g│      第四章第12节： 彩蛋.mp4
. x: f% W0 U5 q5 P* h- [( v│      第四章作业.txt
% [# `' M; g+ f' H! I# ~│2 p4 T& X) F% U4 g( X$ l" A$ u7 a
. b( K2 B* f1 C7 [0 j├─第05章 高级循环神经网络【缺】+ y1 X1 X* T/ w# B1 U: I) c
5 {: {9 F5 ~1 t: _4 ?9 l│      
├─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
$ H( c, z& Q: g! _; a1 w7 x│      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
│      第六章第4节： 微服务架构.mp4& `+ s# r- B0 l
& a6 b3 E" Z0 _: J. s2 K│      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
/ I/ T! L. Y4 M│      第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4) G, }7 h+ Y' T+ N% w& u
$ F, x7 A9 I8 j2 P; x, f│      第六章第8节： 第五章习题讲解.mp4! B! C1 [- X+ I. O; b% G& Y) t% t
│      第六章第9节： 直击面试II.mp4. I& Q" d" ]3 {4 F* K) ^6 G5 m0 t) e
) M5 t; T" \, C- i" ~' n│      
2 N- \+ G* s$ q) H1 Z├─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
│      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
+ u- g; U& P+ g1 F6 E3 e: V│      第七章第5节： 【实战】SimpleGAN.mp45 h5 {% q, ?3 ]  w, L
! b: K$ l6 o0 X- k) Q9 I) v│      第七章第6节： 【实战】ConditionalGAN.mp4. d9 O2 A2 E! w! ~7 d, n
9 U. B. h1 S' X0 ^8 V│      第七章第7节： 【实战】CycleGAN.mp4
│      第七章第8节： 未来在哪里.mp4
3 T; a9 g& ~" R8 x$ R│      第七章第9节： 彩蛋.mp4
2 V, D4 A  s, L. I) g# Y' B│      第七章第10节： 第六章习题讲解.mp4" z  {- O0 N: ~* e. K0 C
│      第七章第11节： 直击面试III.mp4' s$ k" m! \; l: S5 a8 u
- N. V# E2 q, B│      
: B+ q' q6 }4 O" l2 {+ q├─第08章 专题讲座
! w" ^/ [1 I" Z" Q$ ]5 J- {* b│      第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet.mp4/ X: m  Y6 B* [' B
│      第八章第1节： 【Lecture 2】Inception.mp4
& P+ Z& ~' \3 N+ u$ l7 z│      第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp4; ?, M! S# `: G0 ~% W
. G- Q$ E3 R# \% Y│      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
│      第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4
│      " H7 Q$ E# [* W" a
├─第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型
│      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
│      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
3 e$ ?: C# N# K1 b# x4 n5 d5 A│      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
0 j# u; O  p( {3 a│      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
│      第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp40 C+ m0 @2 _/ N5 g2 o: N
& e4 a) r8 A7 u3 v7 W% W│      第九章第12节： 模型批量测试与性能指标.mp4
# x! r& m1 p0 V& ~│      第九章第13节： ResNet家族模型的表现.mp4
  v8 U& d1 z$ i$ B2 J; q│      第九章第14节： 常见模型的表现.mp4
│      作业.txt
│      
9 ~4 ?% i2 |1 f( O7 w2 s├─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
7 q+ M' ^  x6 P  e4 p" `│      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
1 y( M" y4 A9 s+ G& s: |/ c5 T2 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
8 `/ x2 t% |# M3 P  ]# B, A! U4 @│      第一十章第6节： 实现测试逻辑.mp4, P6 ~& @' l% b, n& D. d9 K
  s7 p( h2 Q% F: P% S  O) o; _$ a│      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
* o; W- E: N6 k8 M, M. o: A# e│      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
9 r% ~- a. u* g; w% J* @│      第一十章第12节： 论文串烧P2.mp4
5 @8 m/ H3 Y+ }& {; s- g/ C│      第一十章第13节： 论文串烧：Nature Communications.mp4; B  L& I% o# L% I. v
0 t- |! a* i5 I) X* v│      第一十章第14节： 论文串烧：ICCV.mp4
8 R7 X' q# G) N7 }6 O, N+ l│      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
# \/ D0 s  o* h* L│      第一十章第17节： 第九章习题讲解.mp4; p* V# s  g' K7 V2 B: e
5 v* L8 k! N8 v' z│      ) z6 K6 X2 R* g' b- y
/ Z8 u+ J3 F5 Z* l& r* K$ n7 L% Q) E├─第11章 分布式深度学习推理系统
# p; Q2 a# Z6 P0 N, E│      第一十一章第1节： 系统架构设计.mp4
6 y! U2 ?, ~4 L8 v│      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
  L8 |$ }1 p) \/ b) ^6 G+ @│      第一十一章第4节： 自定义Logging机制.mp4
9 a# B% R4 F: ]! V│      第一十一章第5节： 工作节点基础代码.mp4. d8 U6 D$ J' M  d
3 p7 g; U' w3 E3 ~+ g* x% L+ ?│      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
: B: G1 D: Q8 D3 f│      第一十一章第8节： 日志模块编写.mp4! i+ _, ~0 U1 q2 ^% ^
% Z5 m. z& C+ Q% Z5 I0 D4 R│      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
# I* V) A6 n5 e3 @, J8 P% G7 @│      第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4  r5 Y" V" a" e- [$ t2 [! }; a+ x
# B+ \  c8 q- B/ n$ ]│      第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4
; E3 y' p& k' R3 @3 D│      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
" L; f. L" z; _3 n$ E2 q0 J│      第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4
& v( Y) f$ \- u6 _6 o9 L│      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
7 t8 ~" f# V4 [│    java8.com
7 t  U$ I) j! F; O1 j1 q  k+ a└─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" ~
0 b; D) _3 V, u9 a! z+ T        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
6 G' a1 w- `2 e7 t/ l, t        第一十二章第1节： 课程总结IV：深度学习系统与前沿.mp4
2 J6 U) u( n6 _, W5 L# K, L" B
3 J$ G1 B; v; g" G' ^% a
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