【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
* N: z, N% _1 B3 l$ rJava教程编号：【S0062】-166
1 i. t( a: d1 W! I
6 I0 \* T4 d! E8 ]

% ?" C1 D, @/ C) A' K〖课程目录〗：
; f; R9 h' Q6 o) n缺第5章& e6 ~7 H) S& x
├─第01章 课程引导
: k4 A% C( F; y4 ~* i$ {, ?│      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 n0 s! A- o' N; }% d' P8 H7 S│      第3节1-1： 绪论II (1).mp4
7 r/ j# A1 Z1 ]* C* s3 o/ m; {│      第3节2-2： 绪论II (2).mp4% z7 e& u5 B2 n1 A
/ @9 w( a+ G& S: _8 X│      
├─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
│      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) _
) |" c# w. {; K! F2 u+ k: E. D0 N│      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
. p( M5 v  L, ?" k: [6 \│      第5节：深度神经网络.mp43 s5 X1 [2 v4 j& J
6 v/ u1 v1 u: Y! w8 }│      第6节：【实战】使用神经网络建模MNIST数据.mp4, @4 c8 w$ C2 y8 ^7 ^% |
4 v6 a" s' X- I' |% c: Y0 ]│      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
│      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
% t" a3 H3 R7 m) w" T3 R+ b" T│      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
│      ; n) ]% {# x2 e
├─第03章 图像分类与目标检测" {2 M3 c. T/ c& ?( W
& J3 J$ e' w. K8 X│      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
& q3 z! r, |2 Q) j$ z│      第三章第1节： 卷积的基本概念III.mp4
' y- M, P8 Y- P( a( h│      第三章第2节： 2.4 实战：异构深度学习环境搭建.mp4
* K3 l* v. u6 B9 `/ y4 l# d, K/ Y│      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
9 n+ a/ {: c: {│      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
│      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
9 w( |: t) A7 {* W6 T- i7 u│      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
│      第三章作业.txt; \( `5 R9 |( n( u) Y8 U. `
│      
├─第04章 图像分割
3 @5 Y& l& p: x, ~9 T│      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
+ e' y+ E4 a# T1 C# V: {5 t, W: p│      第四章第3节： 图像分割模型.mp4
8 a# n  U7 J( R& V│      第四章第4节： 【实战】U-Net.mp4
1 |& \$ s" `+ r0 {% i6 J6 z+ R│      第四章第5节： 【实战】DeepLab v3.mp4& T* A( Q9 O0 F4 @2 K+ n; V0 y
0 y4 k- X6 t! w1 t2 K( ^│      第四章第6节： 模型可视化.mp4
  j# |+ v) p; q$ q* W│      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
% H" d9 S- ~) i& {. D% D│      第四章第9节： 自监督学习.mp4
* W! u6 |$ G+ [& K- e4 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
# ~& X& _. B8 c/ \+ ?/ x+ a│      第四章第12节： 彩蛋.mp4
│      第四章作业.txt
* N; i2 v; R/ z1 N- }8 Y4 V│2 p4 T& X) F% U4 g( X$ l" A$ u7 a
8 e4 g1 F# B% g3 s├─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
│      第六章第4节： 微服务架构.mp4& `+ s# r- B0 l
% o7 P& m2 o! @+ K  Z/ \│      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
3 i- q0 X, C3 t$ C! _│      第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4) G, }7 h+ Y' T+ N% w& u
4 [' @8 S- t2 S: S( a  R% t& 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
$ x1 ]* u  S: k6 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
│      
3 M1 V, {$ Z0 O├─第07章 深度学习前严  x( f" ^- w  v  y/ }! ]* M
6 m2 V; h% K% X& w: o- Y! {' X6 o│      第七章第1节： 深度增强学习.mp4
; |# ?. J* m& s3 [* d4 q3 ~│      第七章第2节： 【实战】Flappy Bird.mp4
8 f9 Y; E6 B% Z+ }│      第七章第3节： AlphaGo.mp4/ y1 ^# S8 K0 A5 F
4 W2 J! j  h) P4 q( \" E$ s  _│      第七章第4节： 生成对抗网络.mp4* {' o# z* U1 I, t& N3 l6 J' ~+ l
; ?  p& b# L' w% f│      第七章第5节： 【实战】SimpleGAN.mp45 h5 {% q, ?3 ]  w, L
" o+ d9 F: i0 V9 n! ]* m! C│      第七章第6节： 【实战】ConditionalGAN.mp4. d9 O2 A2 E! w! ~7 d, n
1 {* B2 ^- s5 b$ W1 d, \│      第七章第7节： 【实战】CycleGAN.mp4
: z9 U2 Z- |& i. j│      第七章第8节： 未来在哪里.mp4
│      第七章第9节： 彩蛋.mp4
4 v6 m9 ^- J0 g+ q5 P; Z│      第七章第10节： 第六章习题讲解.mp4" z  {- O0 N: ~* e. K0 C
# d5 i8 I7 e7 O$ H! B│      第七章第11节： 直击面试III.mp4' s$ k" m! \; l: S5 a8 u
- ?. X8 T0 e: Q' Z' O- }3 F│      
├─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
│      第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp4; ?, M! S# `: G0 ~% W
: _: O5 C" B) u) y( O, {│      第八章第1节： 【Lecture 4】ResNeXt.mp4
# d, O  x- @1 r. q2 H2 l9 b│      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 F) ^2 G# G4 f! S  e) y│      第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4
│      " H7 Q$ E# [* W" a
% x5 }1 |- e$ m; X├─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 o% o% u- @& A) ^│      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
; A3 x4 O5 y- \9 |* }1 @, G│      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
) z, U) m+ `: h1 q1 Y. M│      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
: w! W% x( Z- O7 u; J8 @│      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
# [/ F$ ]' x/ 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
0 K3 @, \- b4 @4 H│      第九章第10节： 模型测试代码.mp4
& E4 d8 V' V, n& E4 d) ?9 G1 k│      第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp40 C+ m0 @2 _/ N5 g2 o: N
/ `. w5 G2 |# m! K. L3 _│      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
$ N; w  p* q. E* k8 l( s! t│      
├─第10章 建立病理影像的病变区域分割模型7 V# c4 m+ D7 \! B
" p# \: j9 T: R* q+ V/ m$ r6 l( o' Y│      第一十章第1节： 数字病理切片介绍.mp41 n! x  M3 _: ]0 a8 Q, K% y
& P2 c" P6 v5 h6 V│      第一十章第2节： 数字病理切片预处理.mp4+ @: @5 l: F2 l+ E( J+ D
1 `( ~' T4 ]% n9 w: ]" c│      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
! M( ^/ z0 M, |5 w. a│      第一十章第6节： 实现测试逻辑.mp4, P6 ~& @' l% b, n& D. d9 K
│      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
0 G- Z  _' \3 \" K# o, D) T│      第一十章第9节： 40x模型训练与测试.mp4( d, T9 h* k1 c, w
/ u* J5 t7 n0 s4 u│      第一十章第10节： DeepLabv3Plus模型训练与测试.mp4. Y+ W: E& |( w! N6 k. I
0 J9 _& m  F8 A9 Y9 D1 K, {│      第一十章第11节： 论文串烧：BMJ Open.mp40 v0 s- b0 {; K4 n' b; k3 Q
│      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
│      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
/ Z; y2 `( N9 H! ?- Z2 `5 d│      ) z6 K6 X2 R* g' b- y
├─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
4 k) B/ A0 h6 ^. J( {$ D│      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
│      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
│      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
' Q4 @8 U+ |  K│      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
8 R% A4 W& M6 c5 ]' v│      第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4
6 c' G4 I/ V0 |9 k+ V& Y" {4 H" N│      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
│      第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4
│      第一十一章第16节： 分布式系统研究结果.mp4
; A9 A+ f' p+ j8 a│      第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制.mp43 ^: f& A- @+ T* S- s
│    java8.com
└─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" ~
        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
! z; b! n- @! q6 B6 q        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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