【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



% T( B  r5 X8 x! `' m* Q〖课程目录〗：
) s+ ^2 S6 ~) t% ?+ F( ~缺第5章& e6 ~7 H) S& x
├─第01章 课程引导
3 v; P% G& ]/ h- e* r4 c│      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
1 P/ r$ a* g; Q( j5 s/ Y│      第3节1-1： 绪论II (1).mp4
) ~$ R' z( W! \; ~8 S6 _( [│      第3节2-2： 绪论II (2).mp4% z7 e& u5 B2 n1 A
│      
* n. _3 a/ V# `├─第02章 神经网络深?* i, V+ K3 k7 i( d' J( d
: }; S% [/ Z3 I% @│      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) _
$ w4 B& w, S, @# D│      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+ H2 z+ Y+ J│      第5节：深度神经网络.mp43 s5 X1 [2 v4 j& J
' c# ^1 f; ^  Y: o1 y│      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
& d: f8 i# M: J+ A7 t; f│      第8节：正则化方法 I.mp4
; t+ l* F( h5 Q. c& }$ C$ a│      第9节：正则化方法 II.mp48 t" |  ^' R* S4 ]$ z
( X2 c9 x! c- E$ V  K│      第10节：【实战】正则化方法.mp4
; ]. v2 m8 N8 J' f- X│      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 |
│      第13节：深度学习能力边界.mp4) R, F9 L  z' J; w6 x/ F. E
│      作业.txt
1 ]. L2 }" a7 ^, Y' O; w! H│      ; n) ]% {# x2 e
6 X) K* g5 d9 U) }$ w7 w6 _) Y├─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
│      第三章第1节： 卷积的基本概念II.mp4: j( I  ]1 ?3 p/ }2 @' h( W
/ x! G/ k- ]2 f; b3 j- _4 r- K│      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
. J' w! z- w4 ?: b5 y% W2 ~│      第三章第3节： 2.5 实战：卷积层的实现.mp4" W& }( y9 k$ W6 P
  E* Q% C6 G) T+ O5 Y0 f│      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
8 d7 i/ Y6 d0 C4 b; B│      第三章第6节： AlexNet模型.mp4
│      第三章第6节： LeNet模型.mp4
│      第三章第6节： ResNet模型.mp4
& P2 O( N+ C5 e; ]" T! u9 C& S│      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
# `) Z+ p( @" A( y+ X9 `│      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
│      第三章第12节： 彩蛋.mp4' ^( U3 l+ V7 y. k
  z. ^/ j3 X& ]6 B' {6 w│      第三章作业.txt; \( `5 R9 |( n( u) Y8 U. `
│      
# m0 {' L/ I. m7 x4 n  b├─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
│      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
/ q* K7 a* w6 W( c  ]│      第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4
7 z3 [' N6 L: Z1 Z# k│      第四章第8节： 病理影像分割初探.mp41 e; C5 [, R0 z) f! r- l
/ g" \! f" R/ l# w2 m. q│      第四章第9节： 自监督学习.mp4
. H6 B6 ?) E& f6 L5 P( v0 F│      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
' D/ d+ X9 O8 R- y3 ?7 r6 D/ \│      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
├─第05章 高级循环神经网络【缺】+ y1 X1 X* T/ w# B1 U: I) c
│      
├─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
) F! P8 l0 w/ Y& w│      第六章第4节： 微服务架构.mp4& `+ s# r- B0 l
" c3 F8 W' J2 I# t5 i/ u│      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
1 ?! B! V. w' ~│      第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4) G, }7 h+ Y' T+ N% w& u
│      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
" M! O2 X  |8 g, o5 k│      
( E) p$ m1 d5 H) L3 X├─第07章 深度学习前严  x( f" ^- w  v  y/ }! ]* M
$ k" ~% A' q+ d" f8 ^1 v│      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
* O  z' m3 d1 ^3 c│      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
0 k- X2 y, h  C5 d* W; W│      第七章第7节： 【实战】CycleGAN.mp4
6 p/ j" V0 u8 v8 g! w│      第七章第8节： 未来在哪里.mp4
! C( T; h7 c3 [0 r│      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
, p1 v2 ^' Y. d; Y│      第七章第11节： 直击面试III.mp4' s$ k" m! \; l: S5 a8 u
  N9 d" M9 X9 D0 H( M│      
├─第08章 专题讲座
│      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" W& G* b2 M│      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
% |; `* e  V+ b- u$ `│      第八章第1节： 【Lecture 7】果壳中的量子计算.mp4
1 f6 D( Q" T5 R/ f& h8 }1 n3 Z│      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
4 v+ g; A* ]- Q4 c# O: z- s0 s│      第九章第2节： ImageNet介绍.mp4
& v, e& Y  l! n0 W, O0 H" V( [% a, e│      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
9 R5 ?" s9 L5 K( m8 C- u7 k; w  x│      第九章第5节： 通用数据队列(1).mp43 c5 H( r8 R/ Q( l
2 V9 \6 D; \8 `3 c│      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
% U: S, o$ N0 c' ^9 N│      第九章第7节： MNIST数据集训练.mp49 U. g- ?" p% O! U
6 |) {% \- h: u* y5 ]# E│      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
│      第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp40 C+ m0 @2 _/ N5 g2 o: N
3 M: r, C2 t8 Y7 ]3 f& U│      第九章第12节： 模型批量测试与性能指标.mp4
8 m5 t: N9 v. F! E│      第九章第13节： ResNet家族模型的表现.mp4
% m+ V3 T7 _- r7 s│      第九章第14节： 常见模型的表现.mp4
) R) @! ^" e9 C; W│      作业.txt
1 b+ |5 S  `3 G8 T# 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
& F: m* V7 p# ~3 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
6 Z" W' g; D9 q- I% A│      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
- y2 n& H  L" y5 J& Z2 g3 A5 M│      第一十章第4节： 经典数据队列.mp4
. h; }1 S: j: G; |$ a$ J; b│      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
7 T9 ?" F% s8 B: R6 o# g2 i) L2 i│      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
) U4 V; E6 ~: Y8 O, Q9 l6 u+ C│      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
7 T! S, z; e% D2 ~  y1 j- n, O│      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
3 }& \0 Q0 l2 ^% q. \│      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
, D0 b( F7 j# t" F9 ^$ ]# H9 z│      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
3 G# `% X5 U% @0 d5 H1 H1 u, _├─第11章 分布式深度学习推理系统
3 g6 ]1 F2 f4 b! B% i" B│      第一十一章第1节： 系统架构设计.mp4
  U! y) a6 t% i+ u0 v│      第一十一章第2节： 代码结构与调度器配置.mp4
7 u/ U( s, Q3 A: }5 f) Y5 ~: C│      第一十一章第3节： 调度器核心逻辑.mp46 N$ |* B6 j+ k" E3 B
- ^0 Y& C. {' S│      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 K& S0 e. ~  r2 _) y│      第一十一章第6节： 工作节点任务处理.mp4
3 h) \2 v: a# s│      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
│      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
4 e! M9 c% I- b│      第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4  r5 Y" V" a" e- [$ t2 [! }; a+ x
│      第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4
│      第一十一章第13节： 构建Docker镜像的原始方法.mp4
% w# v5 z8 q1 m9 G│      第一十一章第14节： 使用Dockerfile构建镜像.mp4( p* A5 H  b" k- E9 x
4 s7 ^. @$ e+ y% I& k) d│      第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4
5 G) l' Z% P1 g7 k│      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
& w1 l+ W, m$ n) ~' e; D+ l│    java8.com
! q& ~1 o3 F( M3 ~$ B. O└─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 y+ `8 X6 x, T- h        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
        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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& g& u6 }9 N' S4 n# _

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