【S0157】咕泡人工智能深度学习高薪就业班(第6期)视频教程

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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
6 C- O; i' I# nJava教程编号：【S0157】-166
- X$ x  e1 f! N3 q
8 Y' c7 [9 t' s! o( t2 l
* x- J. k5 C0 a$ e0 B! T
! h0 ~4 J4 ]: q+ p  _1 s7 C3 f〖课程目录〗：
├─01 直播课回放. ]% P4 H' b3 Q- V
│  ├─01 开班典礼: \% l( Z, G6 ]. B9 d6 `
│  ├─02 Pycharm环境配置与Debug演示
│  ├─03 直播1：深度学习核心算法-神经网络与卷积网络
6 {% s6 O, O* j$ ?│  ├─04 直播2：卷积神经网络
│  ├─05 直播3：Transformer架构! g( m9 Z+ U. _- z% v7 Q( O
│  ├─06 直播4：Transfomer在视觉任务中的应用实例7 c9 Q1 y/ Z* n4 q
; o9 O- g& j# j  C* G" d% q│  ├─07 直播5：YOLO系列（V7）算法解读' b$ S. H8 n. G5 b" F5 y7 o
│  ├─08 直播6：分割模型Maskformer系列, [% y1 j- @0 V: n6 E: ^& S
. d! n8 z' r' T% U8 a8 X│  ├─09 补充：Mask2former源码解读
│  ├─10 直播7：半监督物体检测2 Q5 w. I. Z1 p6 |! g
( k' D9 f. ?+ V; Z8 B8 }% l5 r0 n│  ├─11 直播8：基于图模型的时间序列预测
│  ├─12 直播9：图像定位与检索
% T+ O& ]$ k. z& C6 i( F9 [│  ├─13 直播10：近期内容补充/ U4 p/ l5 c0 }; F+ Q; `* J( |
│  ├─15 直播12：异构图神经网络
% Q+ t8 l3 K+ B1 k- N) c* p8 _│  ├─16 直播13：BEV特征空间8 A1 N4 r0 C$ n5 F" S; F
3 P$ l8 U: S$ q3 U' s: E, M│  ├─17 补充：BevFormer源码解读$ N9 S" h) @3 [* M  f" g* X
│  ├─18 直播14：知识蒸馏& U4 Y" e6 r" _
│  └─19 直播15：六期总结与论文简历
- y. k2 D4 T5 V6 F/ M│
├─02 深度学习必备核心算法
│  ├─01 神经网络算法解读! s9 m0 ^  ~4 q: W) u
│  ├─02 卷积神经网络算法解读' {7 a3 }  `3 e9 I$ T
) c" W6 f9 Y$ Y! s' l5 Q( s9 m│  └─03 递归神经网络算法解读
│
7 w3 ?$ s' `9 |4 S├─03 深度学习核心框架PyTorch
5 D: s3 p" ?3 S│  ├─01 PyTorch框架介绍与配置安装$ U5 ^. v7 \4 I2 y0 ^( F- g0 P# {
│  ├─02 使用神经网络进行分类任务
│  ├─03 神经网络回归任务-气温预测- l5 K* s; p8 e
│  ├─04 卷积网络参数解读分析% \" [, @! ]( f. G
9 A1 F3 v: E1 K/ b6 |" R& ?* {- o│  ├─05 图像识别模型与训练策略（重点）% Y9 D; `4 W- a
& R3 ^/ e, A$ Q7 U2 l│  ├─06 DataLoader自定义数据集制作
│  ├─07 LSTM文本分类实战
│  └─08 PyTorch框架Flask部署例子5 S/ n- X1 q# b% D" K
5 U/ s5 I" f; O# m( \1 W) @# `│; X% F  F/ y; x% d. h0 R3 f# `
├─04 MMLAB实战系列6 B5 t6 l) z3 m
│  ├─01 MMCV安装方法
+ o. j: K9 t3 p' g, |) T│  ├─02 第一模块：分类任务基本操作7 k" r1 ~4 A! z! Z- x- Z
. O1 W1 r, C& \7 M  Q  G6 `! X│  ├─03 第一模块：训练结果测试与验证
; e( O) ?) c3 V( V│  ├─04 第一模块：模型源码DEBUG演示7 n& \7 _, ?; c5 W$ N( r
│  ├─05 第二模块：使用分割模块训练自己的数据集
" K+ b. u9 s0 Q: r; d4 ?│  ├─06 第二模块：基于Unet进行各种策略修改4 p- ~( n7 k3 n# }
$ \: O, @0 m/ n5 n* o, l│  ├─07 第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
, Y, m+ B2 e5 w* ]4 ]- j│  ├─08 第三模块：mmdet训练自己的数据任务
│  ├─09 第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析
8 J0 I0 ]8 ~" d│  ├─11 第三模块：DeformableDetr算法解读6 x' [9 N$ \# v, \* ^
! Z3 J; s) W1 I" D0 y' q│  ├─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
  c7 ?* q+ Z* Q6 o" Q│  ├─13 第四模块：DBNET文字检测2 n) w( I# P- u
3 R$ Z* Y+ V& y) J│  ├─14 第四模块：ANINET文字识别" ?* I: `* i$ ~/ u) o9 v
│  ├─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 i" Q5 t7 Y- L, Y/ s│  ├─16 第五模块：stylegan2源码解读8 C. G! A6 W( }# [
) J) c5 v# R8 I9 |* Q9 ~- W│  ├─17 第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读" Y% Y9 [4 z- K! Q- 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
│  ├─19 第八模块：模型蒸馏应用实例4 |& t- Z! z, u5 w* r: s* e0 @# G
$ A$ t8 W+ g$ Q! X1 P│  ├─20 第八模块：模型剪枝方法概述分析
& |$ ^7 L4 O' F" J3 B│  ├─21 第九模块：mmaction行为识别& s* |/ n& P  ?  P
! x6 i* ^* q0 ?9 M# v9 r( |$ r; m│  └─22 OCR算法解读" x+ e; D% \4 V8 k
. ]$ ?8 C3 _8 c│
├─05 Opencv图像处理框架实战
│  ├─01 课程简介与环境配置
' N& f: F: W- ?( ^│  ├─02 图像基本操作: e" b! t) m; E1 A+ z3 V- R
│  ├─03 阈值与平滑处理
│  ├─04 图像形态学操作* D5 H( H1 f/ J  `5 }
│  ├─05 图像梯度计算
5 {8 E) D' O7 H$ _│  ├─06 边缘检测
2 I( [+ C; `4 E' A│  ├─07 图像金字塔与轮廓检测: ?+ U5 e) z1 r
│  ├─08 直方图与傅里叶变换
, i6 @$ N0 x- f9 k6 f│  ├─09 项目实战-信用卡数字识别1 @1 A- q! S1 C
; z1 M0 S3 p' A4 ]/ O│  ├─10 项目实战-文档扫描OCR识别
│  ├─11 图像特征-harris' C4 k( }- g" S1 q/ v8 N3 g% y6 }
│  ├─12 图像特征-sift4 J# r6 i7 z& y& M' n6 m
│  ├─13 案例实战-全景图像拼接* l  D9 b. b# L# u: Q( z2 ]
* f5 K) H0 _; G* V6 w│  ├─14 项目实战-停车场车位识别9 @* i4 j6 v* l: P9 P) \
# Y" Q" n& V! @5 _│  ├─15 项目实战-答题卡识别判卷
│  ├─16 背景建模
│  ├─17 光流估计' p* e* x1 q( x: s, D- m
4 Q. e5 S( D; J& V2 M1 d│  ├─18 Opencv的DNN模块* o' h4 W  l$ ?4 N, N
│  ├─19 项目实战-目标追踪  v7 Q( D$ \2 ?$ }! B" n* Q
. F( b( v- V% Q" W) b1 G( g4 Y│  ├─20 卷积原理与操作$ r4 F# }$ Q& r* o8 R! c
7 u) ^/ D; R0 D2 G: ]8 |│  └─21 项目实战-疲劳检测
│
├─06 综合项目-物体检测经典算法实战' J1 M/ C7 M: Y8 z+ @
5 k& M' N' q  z- g' }& }│  ├─01 深度学习经典检测方法概述  L. U. E- Q+ J# |9 `. X' t7 m1 v
" ~( J6 c0 ]& O│  ├─02 YOLO-V1整体思想与网络架构
│  ├─03 YOLO-V2改进细节详解* J% k9 v- ]. T& S9 s
3 y  b, |" z% o6 {│  ├─04 YOLO-V3核心网络模型
│  ├─05 项目实战-基于V3版本进行源码解读（建议直接跑V5版本）
│  ├─06 基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务（建议直接跑V5版本）
3 T2 ]+ _# Z  Q& E│  ├─07 YOLO-V4版本算法解读* }+ ^+ X7 F) {) l- O8 O
│  ├─08 V5版本项目配置: q6 S* f0 W6 t4 h* l* b
│  ├─09 V5项目工程源码解读! C  r/ I% _( A4 ~2 X- d$ e+ w& p
│  ├─10 V7源码解读
│  ├─11 EfficientNet网络
1 a- ?9 _1 I/ e' e$ u) G│  ├─12 EfficientDet检测算法
2 p0 T  j& F/ \0 w│  ├─13 基于Transformer的detr目标检测算法
- e& E" h3 z+ N7 W+ X# d│  └─14 detr目标检测源码解读
: u8 B0 V* H+ @' U0 g│
& x- ^+ u1 e6 a. k├─07 图像分割实战) d+ x. Y, t4 y# N% N
│  ├─01 图像分割及其损失函数概述
│  ├─05 U2NET显著性检测实战; A5 K" X4 q9 _4 c
  z6 v9 J) w1 ]7 |- W│  ├─09 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置1 u% I- g/ L! |
│  ├─10 MaskRcnn网络框架源码详解
! P' }# p' C! p1 u: q│  └─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
│- T# c& Z3 I& A2 P- q; N4 ~
8 a8 a6 @3 k( C% k├─08 行为识别实战
! N/ F7 Q* _9 }! r* K, L! [5 R│  ├─01 slowfast算法知识点通俗解读6 j6 l0 P" H7 L, R( W  {1 P
5 e/ Q! i! ~0 |8 I0 V+ j│  ├─02 slowfast项目环境配置与配置文件
│  ├─03 slowfast源码详细解读
│  ├─04 基于3D卷积的视频分析与动作识别
│  ├─05 视频异常检测算法与元学习
│  └─06 视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读1 M6 d8 {) y/ R1 p: O, _, A0 k
│( s# o, }  x4 C8 B
6 u! u  f) f0 H├─09 2022论文必备-Transformer实战系列
3 m5 o/ S6 t5 S4 z│  ├─01 课程介绍
* s( l& [0 ~! s) A" n│  ├─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" [
│  ├─03 Transformer在视觉中的应用VIT算法
│  ├─04 VIT算法模型源码解读( T+ F$ T( m& n/ u
│  ├─05 swintransformer算法原理解析& X8 c. K- M. L$ }* Q
│  ├─06 swintransformer源码解读
5 C) P6 E! t; A/ ~% {│  ├─07 基于Transformer的detr目标检测算法, \( r6 D+ v1 B
│  ├─08 detr目标检测源码解读$ t* H5 \$ u/ [: Q# C
│  ├─09 MedicalTrasnformer论文解读4 Q1 E( z; `% f' Y4 W1 e
: c0 D" y6 y$ Q; r) z# G+ L0 F│  ├─10 MedicalTransformer源码解读
" g7 R. Z. D) g* ~% h│  ├─11 商汤LoFTR算法解读
│  ├─12 局部特征关键点匹配实战
│  ├─13 项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
& G/ g' ?  f% Q# K  ~" T4 u│  └─14 项目补充-基于BERT的中文情感分析实战
│5 Z& \1 D3 B4 C) j; N( C+ n+ j
* |; p9 \& L2 j- P* h& m├─10 图神经网络实战
│  ├─01 图神经网络基础
: D/ t/ Z* c) [( P7 y│  ├─02 图卷积GCN模型1 s) q2 q9 d$ H! }6 z* x+ o
│  ├─03 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用! P# C4 T2 F/ N  ]# }4 p9 `5 R
│  ├─04 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
, W9 h3 K0 H1 P/ W2 c" N8 Q│  ├─05 图注意力机制与序列图模型/ v8 O4 H& r, k  ^
│  ├─06 图相似度论文解读2 U$ P9 u6 S$ g* @( s
, H. {3 r% R, @. _│  ├─07 图相似度计算实战$ x2 |- P: d) c9 c" h4 E" w5 g
│  ├─08 基于图模型的轨迹估计
│  └─09 图模型轨迹估计实战, u! z' s* z) @, Y0 a' G- V  x) U
│
├─11 3D点云实战
/ Y! D% }& o/ x, B2 S7 O* c/ R│  ├─01 3D点云实战 3D点云应用领域分析
│  ├─02 3D点云PointNet算法& N+ _. f+ ]( ?. N( I: ^& q
│  ├─03 PointNet++算法解读
│  ├─04 Pointnet++项目实战, [; M2 j1 @, e% l1 M1 G7 `& D
│  ├─05 点云补全PF-Net论文解读+ c6 y( \3 L" h, A
( o* K6 ?0 J3 g6 S% o5 b" z│  ├─06 点云补全实战解读9 O% C8 G% N# b) z
│  ├─07 点云配准及其案例实战
│  └─08 基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
# z- L1 A* T+ O9 e7 E  p│
& `. w4 h% x1 x; E8 q& J) ]1 p5 {├─12 目标追踪与姿态估计实战
│  ├─01 课程介绍
│  ├─02 姿态估计OpenPose系列算法解读5 W( `) p- ~# f# S( v; l* e5 T
& @( ]5 ^0 b5 P3 x│  ├─03 OpenPose算法源码分析- h* }/ Q: G  A1 s  k% L% |9 E
9 A3 N$ m1 J/ K1 w│  ├─04 deepsort算法知识点解读
0 U2 O9 w6 T$ f  [* F│  ├─05 deepsort源码解读
│  ├─06 YOLO-V4版本算法解读
│  └─08 V5项目工程源码解读- r  N% ~  U/ t) S8 {# N$ i
│7 f% D# n+ M! y+ N3 g
$ A0 y! I% ~; P, ^' \# f1 ^├─13 面向深度学习的无人驾驶实战5 v1 K* |' [' X) Z2 t
5 d6 V9 [0 V# |- q; K│  ├─01 深度估计算法原理解读
& ~) E  O3 C8 X. P) U│  ├─02 深度估计项目实战
│  ├─03 车道线检测算法与论文解读- `% Q' g4 o) P% R: _+ O6 V# V
│  ├─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
5 I7 ~; S( r: `0 j│  ├─06 局部特征关键点匹配实战
/ F& t4 k0 w' N# u' w│  ├─07 三维重建应用与坐标系基础$ [+ R6 |1 {' M
│  ├─08 NeuralRecon算法解读
0 M. q% b! J) W│  ├─09 NeuralRecon项目环境配置& t, O% |1 V! q6 O: q) Z5 v
7 h3 ^8 Y' i$ }│  ├─10 NeuralRecon项目源码解读
: J) X' d$ B& p* Z- A│  ├─11 TSDF算法与应用
1 f/ U2 m9 S- F# X+ y0 F& {│  ├─12 TSDF实战案例+ _  J! g' ^9 ]  j* A0 _: _3 t# V
1 \  y' D, u& ?+ [& Q: R/ Y0 Z9 w! k9 b: }│  ├─14 轨迹估计预测实战
9 Y8 K2 H& w5 z; K# C/ l│  └─15 特斯拉无人驾驶解读
6 k1 g. c" S$ {# L6 t│
├─14 对比学习与多模态任务实战. }7 E" \: T) H8 A5 D
│  ├─01 对比学习算法与实例
! h# w9 u% n4 j* ]│  └─04 多模态文字识别& R# q% {* A1 Z; X* f: q; K) _
│
├─15 缺陷检测实战
│  ├─01 课程介绍
; V, C* f* @1 b( c; w# W9 p* m  t│  ├─02 物体检框架YOLO-V4版本算法解读+ u8 ~, v0 C( K1 Q9 Y, j/ S
│  ├─04 物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读
│  ├─05 基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战7 b5 R( D, b% b( _
" F) v  g/ W3 E4 ?" I5 N" c│  ├─06 Semi-supervised布料缺陷检测实战
0 B+ O3 ?7 M! `: B+ l* \. H3 @│  ├─07 Opencv图像常用处理方法实例1 v. k$ W) w) v8 `0 W
│  ├─09 Opencv轮廓检测与直方图
│  ├─10 基于Opencv缺陷检测项目实战1 d2 A1 Q0 K; U4 s$ T) N
│  ├─11 基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目' h0 Y9 @/ X6 K* _4 j" U7 C
│  └─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% @
5 {' _( U1 g3 B4 N7 k( U$ k& B8 I│( j8 g9 {1 S, M- q" Y
) d, p. x* ~# K. Y" s: @. l5 H├─16 行人重识别实战$ c# j6 l& Z' d" g0 K6 M- b( D# T
$ }0 J+ J0 L: G6 F5 U% _0 \1 v│  ├─01 行人重识别原理及其应用' M! s4 K8 B) M% D5 k6 a! U: v& Z
8 L& ~* L; r6 N) O│  ├─02 基于注意力机制的Reld模型论文解读
* G) w. o1 y4 y│  ├─03 基于Attention的行人重识别项目实战
6 {2 @5 I6 U, N- k( [│  ├─04 AAAI2020顶会算法精讲
, c$ b, a$ R" U  L1 |- j" l│  ├─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
│  ├─06 旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
│  └─07 基于拓扑图的行人重识别项目实战! o+ _; ]1 F% n; m
. P% _% u  `7 b% \/ ]$ J% L6 G) O│' ]$ }" ~) g- G' j) R# y. e
4 M# v4 o3 G* f; F# W/ d├─17 对抗生成网络实战
1 |& X7 b  P9 o1 {! x5 c- F│  ├─01 课程介绍
│  ├─02 对抗生成网络架构原理与实战解析# U: ?( v- _3 @" d6 [7 @0 V  O
6 I8 X3 Y: {# g9 L: s6 q/ N- s. o│  ├─03 基于CycleGan开源项目实战图像合成4 ~6 m2 m# N1 F
" y, Q9 {# `+ \' n$ R2 q( `3 I│  ├─04 stargan论文架构解析# N" q- Y& x* c
& z9 R" {2 @4 I8 @9 p+ a│  ├─05 stargan项目实战及其源码解读5 e% Y& N# U- s0 u. e' |
( M$ P* `" n- K│  ├─06 基于starganvc2的变声器论文原理解读
1 R+ O7 a) C5 |( ]│  ├─07 starganvc2变声器项目实战及其源码解读, `& ]% K0 T" V3 `+ i; s. |+ j
│  ├─08 图像超分辨率重构实战" _: M3 Y; f; p6 U! ]' r" W
│  └─09 基于GAN的图像补全实战
│
├─18 强化学习实战系列
│  ├─01 强化学习简介及其应用& |8 ~( u8 R. E& d  F3 l2 y
. }5 y  u  @6 h2 o. q; k! z9 D│  ├─02 PPO算法与公式推导  z: S6 d  z' K+ Z- v2 ?! J: Q8 ]8 E! [
9 g3 M& _! X; n6 w) f* T│  ├─03 PPO实战-月球登陆器训练实例
│  ├─04 Q-learning与DQN算法) o5 s! {. A+ [( j" I+ [
5 D' A0 t- f2 ]7 w* S$ W% ?& r│  ├─06 DQN改进与应用技巧
# z  `& y7 J. S  F│  ├─07 Actor-Critic算法分析（A3C）
│  └─08 用A3C玩转超级马里奥0 u5 b; ^- `8 r' z: K( {) ]% [
│
├─19 Openai顶级黑科技算法及其项目实战
│  ├─01 GPT系列生成模型9 c" p' v1 R5 j3 J; L
│  ├─02 GPT建模与预测流程+ {) c; b4 n6 w2 @
, y+ n4 i" Z: p  f3 ]' l7 O! Q│  ├─03 CLIP系列4 b3 e+ I! u& V$ J* F) d
* s8 g2 t0 T' K+ C│  ├─04 Diffusion模型解读$ L1 X- v# a% x% ?3 o" K
& |% `  z0 u9 M8 b4 L& m│  ├─05 Dalle2及其源码解读" E# M7 l. t6 V8 b% i+ m# W% s' ]
. \2 l) g5 z8 X+ |9 A/ w2 s2 Q│  └─06 ChatGPT
│6 s' K3 V" x& }1 P+ E
2 e) e7 t6 |. z1 W7 ^├─20 面向医学领域的深度学习实战; ~+ |% I, J2 V% `
4 {/ G9 O" Z. L2 i5 k│  ├─01 卷积神经网络原理与参数解读
# q1 ?! ?$ F! @. i; f│  ├─02 PyTorch框架基本处理操作
7 P$ o& ?) f$ M! E│  ├─03 PyTorch框架必备核心模块解读  Z- y$ P0 x- D: T# L7 \
│  ├─04 基于Resnet的医学数据集分类实战! V' H( S5 L4 C# T* o2 X* t
│  ├─05 图像分割及其损失函数概述: d" f" r: U) ]: x
│  ├─06 Unet系列算法讲解
5 U6 `. C0 t: z# t│  ├─07 unet医学细胞分割实战
│  ├─08 deeplab系列算法
6 k- r8 P2 n8 ]1 K+ `& ]) g5 E│  ├─09 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
│  ├─10 基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
│  ├─11 YOLO系列物体检测算法原理解读
# W( N4 U, }5 }) @│  ├─12 基于YOLO5细胞检测实战
│  ├─13 知识图谱原理解读4 W* W/ m( ]+ n7 r7 n3 l! E
│  ├─14 Neo4j数据库实战
* b* Q3 z$ X: f4 R9 Y4 H! C│  ├─15 基于知识图谱的医药问答系统实战, c- y" g' c0 Y& {% l7 {6 ^
! Q1 y4 w' g+ J│  ├─16 词向量模型与RNN网络架构
1 {: H' @+ C9 i1 I5 g+ H│  └─17 医学糖尿病数据命名实体识别& r$ y/ l" m$ s6 v
│
├─21 深度学习模型部署与剪枝优化实战
│  ├─01 AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano7 {' x) I# s7 Y' G, @6 }: h
) k6 g5 v/ V) z, s│  ├─02 AIoT人工智能物联网之AI 实战
│  ├─03 AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器
: Y1 U+ P4 K' e, Y! v; z8 e6 R│  ├─04 AIoT人工智能物联网之deepstream. m4 ^% x9 [) v2 V
- Q% ?. y5 G; \8 {: a│  ├─05 tensorRT视频) K- R" v5 R7 v) P3 j6 b2 |7 \
│  ├─06 pyTorch框架部署实践4 S% i; H: X0 }$ y, B7 R  W( q. P/ L
│  ├─07 YOLO-V3物体检测部署实例- B  t! D2 A" `$ |% v2 s
3 r, @+ C. k$ k! p% D5 W│  ├─08 docker实例演示
│  ├─09 tensorflow-serving实战
; X* V$ A% y" V1 _9 g│  ├─10 模型剪枝-Network Slimming算法分析
│  ├─11 模型剪枝-Network Slimming实战解读( }1 l9 B5 e8 r+ T
$ I4 A, e; W8 R$ d  W  Z: [# [│  └─12 Mobilenet三代网络模型架构& _- |; y+ v1 b0 f+ ?$ u
│" [* t3 V% y7 n, C$ _
├─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
│  ├─01 Huggingface与NLP介绍解读( G) t; ^5 W: B! f, A
│  ├─02 Transformer工具包基本操作实例解读2 X' S" K- E, O7 [* S
  d4 A) b7 @& C2 U│  ├─03 transformer原理解读! R$ \* i5 t) ^2 }
2 {3 i' R; p* v' m! `; T│  ├─04 BERT系列算法解读1 H; r2 ?  A' Z# _( U4 k0 N
0 V' l. D3 ^, z- C% P: o│  ├─05 文本标注工具与NER实例: i$ y" |. X! {
│  ├─06 文本预训练模型构建实例
│  ├─07 GPT系列算法
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