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Java视频教程名称： 最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程 java自学 Python视频教程 it教程3 T) t I& o' z$ k/ J
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A0513《最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程》最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程9 j* S7 E1 d6 i0 }: d3 X2 }3 \
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8 v( {- C! x% C+ @% H. ?9 U
; f7 C; `4 T% p; y; o. q│ │ ' k# o' s# U M4 q& \2 h3 |6 E
│ ├─3.浅层神经网络
& S3 u7 J3 u- c2 R. R7 T│ │ 01_浅层神经网络表示.mp4% ~3 z, Q# c' t% P4 |" @. L& v. _& o
│ │ 02_浅层神经网络的前向传播.mp4" ~8 c. j/ @. I4 S( ^
│ │ 03_激活函数的选择.mp4
6 e( c0 s/ P' K: T7 D│ │ 04_浅层神经网络的反向传播.mp45 S O4 V1 ~2 p/ Y* A. R0 N
│ │ 05_作业介绍.mp4【Java自学网 www.javazx.com】* q. u% x& k, x4 N
│ │ 06_作业实现：初始化模型与前向传播.mp4
: i- x# T( Y2 |+ \│ │ 07_作业实现：反向传播与更新梯度.mp46 i6 V0 }4 i; `3 Q
│ │ 08_作业实现：网络模型逻辑实现.mp4
- M2 D- S: b) }# Q│ │ 09_总结.mp4% d3 n& s, }2 i) q
│ │
" [+ [6 x( U/ ? v; a7 z│ └─4.深层神经网络
1 X! s- {; R1 l4 G9 H│ 01_深层神经网络表示.mp4
4 [6 Z6 Q d! ~) X* F│ 02_深层神经网络的反向传播过程.mp4
* {- H S( C7 J! F7 B│ 03_参数初始化与超参数介绍.mp4
8 ]8 ?9 }1 n9 M- O│ javazx.com/ p5 I, b" s J) _
1 x5 {, y# i1 [% n- x: L. i│ 1 b7 E- t# _% H. ~
├─1-2 深度学习优化进阶
E8 X+ U( d$ {# W7 z│ ├─1.多分类
3 ?; E- r1 a5 o7 e0 L│ │ 01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4: _! d) u. w; S, h4 H+ a8 t3 G7 e
│ │ 02_交叉熵损失原理.mp4' H0 F/ x9 X3 [& w
│ │ 03_案例：Mnist手写数字数据介绍.mp4
: K9 b3 E" D9 p│ │ 04_案例：网络结构、流程、代码介绍.mp4! n8 e& X& N7 b
│ │ 05_案例：主网络结构搭建实现.mp4* d1 N' A# ?5 [, B% L: c
│ │ 06_案例：添加准确率.mp4
' W' l. S5 O0 ]5 B8 g│ │ 07_案例：Tensorboard观察显示.mp4 w. P% e2 v) Z& H; I/ w& ~
│ │ 08_案例：添加模型保存、预测.mp4
3 H& _1 {/ y6 F) {$ T│ │ 09_调整学习率带来的问题.mp4
& S6 T7 {6 ^! B│ │ g! ]/ t* s' }( d/ y- A
│ ├─2.梯度下降算法优化: k& f6 k2 F6 U# @; T3 G8 t
│ │ 01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp4
) _6 J7 n& [+ a/ s& S5 `│ │ 02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4
* f, D$ Z& D* G5 u0 b, L│ │ 03_指数加权平均.mp4, Q) o7 v; {4 p3 f( Z+ P& {: Q! G
│ │ 04_动量梯度下降原理公式理解.mp4
' l- N+ f1 F1 c$ S+ Z" g; X│ │ 05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp4
1 k+ O Q h: T+ M1 o& o│ │ 06_标准化输入带来的优化.mp4+ B. O1 [5 X5 a, {
│ │ 07_作业介绍.mp48 Z& T8 U! e2 F$ q
│ │ 08_作业讲解1.mp4
3 t- C& ?8 b# s2 _& G- R# k5 j, f│ │ 09_作业讲解2.mp4
% {$ J( G7 d+ M2 Q. E) I; A# G│ │
4 O% T9 f2 z/ ]. G3 M6 Y6 g│ ├─3.深度学习正则化
) }" u' ?+ n! E# j$ h m│ │ 01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp4' V! q: S5 X. l0 t, W6 ~' G v3 Q9 ~
│ │ 02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4' O/ Z: W. D6 T9 z, c! r n" c) A
│ │ 03_Droupout过程与原理理解.mp4* r, q. q' g# C @
│ │ 04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp44 |( F6 i/ C# W4 m4 s
│ │ 05_正则化作业介绍.mp4
; E4 D; v, s2 Q4 r& @5 G; @│ │ 06_作业讲解1.mp4" |' s3 m* d4 N
│ │ 07_作业讲解2.mp4
- X. S0 K& `0 P+ g8 o│ │
4 P/ l: v6 Z! j│ └─4.神经网络调参与BN% ~) N! m4 s) ^& e7 P/ q- K
│ 01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp4
- u( N* @6 Y- u% ?│ 02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4
4 }& H1 a& W2 c E- P│ / H. _/ h( t% P
├─1-3 卷积神经网络
; Q( ?' J6 a) e0 h) H$ F4 A│ ├─1.卷积网络原理' S6 c7 j: Y) U3 k: `; X
│ │ 01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp47 q5 M" u. ^# E. H$ J' O( c2 R" w4 S
│ │ 02_卷积网络结构介绍.mp45 |) T8 o8 e5 |
│ │ 03_默认卷积的运算过程.mp4) _3 }1 |' o. s- b
│ │ 04_零填充.mp4
) Z# d6 z# X. X: ~- C1 }│ │ 05_过滤器大小与步长.mp4
5 }! Z& e5 B3 }- ^│ │ 06_多通道的卷积与多卷积核.mp4' l) h$ p2 A) U( k p. H2 a4 W2 U
│ │ 07_卷积总结.mp4
3 v$ i8 {4 B; v/ [│ │ 08_池化层.mp4
. L1 C1 s, {: H0 W; `│ │ 09_全连接层.mp4. I! H0 P7 U: n+ a$ F6 l
│ │ # d2 Z6 Q8 _ k9 X) h
│ ├─2.经典分类结构
1 E# n4 q. o5 @9 g│ │ 01_LeNet5的计算过程详解.mp43 V' m3 u7 b$ Z- T' Z5 _+ E, g r
│ │ 02_常见网络结构介绍.mp4
+ P: H1 i1 Q5 }) I7 f0 D* G7 m│ │ 03_Inception(1x1卷积介绍）.mp4; G9 }: y8 f. A# D- O$ Q
│ │ 04_Inception结构以及改进.mp4+ Q7 a7 t3 J. Q) S' Y
│ │ 05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp4& r' a5 O E. f$ s& N
│ │ % M$ k2 w1 O2 N# F7 c5 u) Q
│ └─3.CNN实战' V) ?/ D3 u: q8 P( m7 {' v
│ 01_作业介绍.mp4) F6 C5 S! ^0 e$ [# @
│ 02_作业讲解.mp4
7 H W. `, ]1 w│ 03_迁移学习.mp4' Q: U$ t* a) ^) R/ ~ X, K3 V: ]
│
; p7 D' S5 B1 M( M. O6 O$ ?├─1-4 循环神经网络* C, \- f5 |9 D- |+ j
│ ├─1.循环神经网络
4 D) A; |+ t) b9 z# G9 j' _1 |│ │ 01_循环神经网络背景介绍.mp4
, K( [" s) w9 |" Q, [│ │ 02_循环神经网络结构原理.mp4
% Q' n" i3 \1 E│ │ 03_词的表示与矩阵形状运算.mp4
* {$ E1 q: w% a( ]7 q! \4 P│ │ 04_交叉熵损失计算.mp4
& J: S% @8 \3 |9 d% h) Z0 G0 K│ │ 05_时间反向传播算法.mp4, r! Z% m, d# Y4 y3 k
│ │ 06_梯度消失、案例介绍.mp4# h4 @' v. |1 {( Q$ K
│ │ 07_手写RNN案例：单个cell前向传播.mp4
# u- ~( b I& l) N│ │ 08_手写RNN案例：所有cell的前向传播.mp4
( _* g( ~: X6 z. k7 [7 e# ~│ │ 09_手写RNN案例：单个cell的反向传播.mp4) a [# @7 M; N, A5 l2 a# v
│ │ 10_手写RNN案例：所有cell的反向传播.mp4' q: Z. h6 Q' I, ]9 d
│ │ 11_案例总结.mp4
/ _" s9 o C6 K, U│ │ 12_GRU与LSTM介绍.mp4" s) Q. v5 Y2 Z- z e
│ │ ) N1 i9 q3 W6 f! m- q0 d
│ ├─2.词嵌入
( ` r9 s* I% _# e, m) _4 ~6 A│ │ 01_词嵌入介绍.mp4
1 w7 P4 f9 k+ S& A1 S4 ?7 b9 L│ │ 02_词嵌入案例.mp4
7 a' ~0 z* ^4 _- O+ P: E│ │
$ ^5 E# {" g/ d3 U, ~) C0 }, @- i│ └─3.seq2seq与Attention机制9 L9 X% ~9 I1 o
│ 01_seq2seq介绍与理解.mp4
& C! S0 J U+ g' I: g│ 02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp4
# g( n' q! P& l│ 03_Attention原理分析.mp41 M% N6 X* I3 E' m5 m2 a4 V" e
│ 04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp45 s, P* `4 K/ ?" h. N% {& a
│ 05_机器翻译案例：模型参数定义.mp4
& v' Y9 B2 P# J5 E% n7 T: a5 C│ 06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍.mp4: x B: m- q' h% w
│ 07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍.mp4
4 a# p3 k1 K& ?' x% M- f( V+ H( f& ~│ 08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍.mp41 q I6 i* ]( r# p* [! e6 Y8 v
│ 09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写.mp4
) s4 ^3 b" O, J4 H% U$ a* U│ 10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4
2 m8 D2 {( C9 P- X6 L1 M│ 11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义.mp45 V2 X5 c. v9 E \3 i
│ 12_机器翻译案例：attention结构定义.mp4
! E8 U! F( ]2 B; d# I: e. o9 E│ 13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4+ B' {: q+ `0 @" G t
│ 14_机器翻译案例：训练逻辑编写.mp4
. l% r4 u. x3 U `6 c; v4 Y│ 15_机器翻译案例：训练结果与问题解决.mp4" _$ K0 S5 E, y1 g
│ 16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示.mp40 a; @$ z; [; `; j4 |
│ 17_集束搜索介绍.mp4
/ v; U1 i5 l Z$ v z7 f│ 9 h2 `# b$ k5 n0 j# H: |
├─1-5 高级主题
3 T' y9 {& b( ]1 W│ ├─1.生产对抗网络5 R7 {! X1 C6 v4 h* F4 }* W9 x
│ │ 01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4, u9 {; j9 i6 s% O
│ │ 02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp4) ]' R# O1 _) b* X; R% c& ^
│ │ 03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍.mp4
4 p- L) w0 @. R7 t a7 A9 R│ │ 04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写.mp4
4 h J. O! s/ \; ^* _+ r│ │ 05_生成数字图片案例：训练流程.mp4' P% [3 {( Q) m' m
│ │ 06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比.mp4
$ a2 x `# t. B│ │ 6 B; G6 R. B- @: L9 Y7 i- o# l
│ ├─2.自动编码器' ^4 U7 D- A, j s% J" d
│ │ 01_自动编码器介绍.mp4- U+ Y7 Y' i1 h6 R
│ │ 02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4% w) [$ Z$ Y% @% ?
│ │ 03_案例：训练普通自编码器.mp47 V p7 ^: Z E$ b
│ │ 04_案例：深度自编码器编写演示.mp42 Q$ F$ ~1 D' ~: S
│ │ 05_案例：卷积自编码器编写演示.mp41 i" ?& I: e# ?
│ │ 06_案例：降噪编码器介绍.mp4
! K5 p6 Q# r6 V6 ]' [* U W0 R x8 I│ │ 07_案例：降噪编码器案例.mp4! j3 n- b2 Q0 [5 f
│ │
8 P& H: V) G6 j+ |│ └─3.CapsuleNet, ^1 Q# ?# b. y% f/ A0 f1 d
│ 01_CapsuleNet了解.mp4: g# }) V1 Y5 e- O( U; c
│ 02_深度学习课程总结.mp42 G* w7 i1 `0 f9 Z9 ]
│
* H" L8 D& ~+ r├─1-6 百度人脸识别
& Z; s; L b8 C. U9 R4 D│ ├─1.平台介绍' ^0 b1 O& R2 ~6 m# E
│ │ 0_课程组成和目标.mp4
7 f1 ^5 H: S2 T% ?│ │ 1_1_访问入口.mp4
" K4 C1 e) [# F0 k8 D7 W│ │ 1_2_机器学习平台_介绍.mp47 ]/ |5 O3 g2 M+ p
│ │ 1_3_百度深度学习平台_介绍.mp42 H; e2 _5 I& k% I% \
│ │ 1_4_百度深度学习平台_创建集群.mp4
/ ?: C, `7 e0 ?3 ~& k3 N│ │ 1_5_百度人工智能平台_功能介绍.mp44 A6 P, T- ~! P( k6 }1 {- @: t9 E
│ │ 1_6_人工智能平台_服务开通.mp4" w7 G& v9 s# c' r
│ │ 1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装.mp4
2 g' Q4 ?( i2 W│ │ % U! a" V [9 v1 s! J( C
│ ├─2.图像技术之人脸识别
- H: l; `" V3 v; h6 q+ u; [│ │ 2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用.mp4
; |4 M% S( ?! H2 @. r% O│ │ 2_1_2人脸识别_API.mp46 p) X, _! J6 G. r- x
│ │ 2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览.mp4
: B6 Y( K! z$ s4 \; }│ │ 2_1_4_人脸检测_获取access_token.mp4
- {! [ H2 |: o. T! o* W/ m│ │ 2_1_5_人脸检测_调用API.mp4' o/ f4 a( f7 H; |7 u
│ │ 2_1_6_人脸检测_图像坐标.mp4+ Q6 ?# C. }4 W2 q
│ │ 2_1_7_人脸检测_边框.mp4* q1 j f3 k# j! c/ j5 Z
│ │ 2_1_8_人脸检测_性别年龄总结.mp44 `( p% G6 m8 h
│ │ 2_1_9_人脸检测_SDK方式.mp45 y1 v5 v" T! w( @$ i( ?8 X
│ │
0 z' \( u& |3 t0 W+ Z% }9 k% M% t│ ├─3.图像技术之图像识别$ Q7 U# n1 Z- F/ D3 P
│ │ 2_2_1_图像识别功能_应用创建.mp4! T; s1 t- O. r2 Z$ Z
│ │ 2_2_2_图像识别_物体检测API_实例.mp4
8 Y) ]0 k- n3 s6 P! W3 c& x" H│ │ 2_2_3_图像检测识别_菜品识别.mp4, M2 V" W L7 `4 }5 o# M/ t# F
│ │ 2_2_4_图像检测_车辆检测.mp4, e! j/ a6 ?& c% Z
│ │ 2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤.mp43 b0 ~; ^4 y; q& h
│ │ 2_2_5_定制化图像识别_特点和功能.mp4
& G, c% e. T: Y7 G; v- W; s│ │ 2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作.mp4
, C6 I$ m; y* h* Y│ │ 2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程.mp4$ U3 Y! P# v" {
│ │ 2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现.mp4% y2 \2 d1 J' Q2 f. w/ S
│ │ 2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题.mp49 G$ T. R2 c- Z( u4 z
│ │ 2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程.mp4
' z. q" i* E; O1 p: o: I. B3 U│ │ 2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码.mp4& `( _+ u9 B' `
│ │ . _8 H4 v+ S+ f- Z; w
│ ├─4.图像技术之文字识别+ D$ y+ N0 k7 _% j# w3 o, J
│ │ 2_3_1_功能介绍_创建应用.mp4& o d* w# X. \1 O9 T5 L" J
│ │ 2_3_2_通用文字识别_代码.mp4$ E% z3 D; }8 g8 |. f: U
│ │ 2_3_3_通用文字识别_其他版本函数.mp4
* K" Q j+ H5 j9 z* H. _7 s& i$ m│ │ 2_3_4_车牌识别.mp4
! {& ]2 P) I0 w. B│ │ 2_3_5_通用票据识别.mp4! W/ S" ?7 ]2 Y# }7 c4 Y
│ │ 2_3_6_自定义模板_步骤.mp4' O6 p( j: t9 {
│ │ 2_3_7_自定义模板_实际创建.mp4
5 S" l0 B6 A9 F" e) w│ │ 2_3_8_自定义模板_API和代码.mp4
( ~! @( e! P) i+ j4 U! @│ │ 2_3_9_创建分类器.mp4
# _* U; X8 I: m( r' E+ ^│ │ 2_3_10_分类器代码.mp4) j/ [: J" v, n( a0 e1 H
│ │
! n8 e2 \6 v/ v$ o- Y+ x│ ├─5.语音技术4 a8 p) m! R- g
│ │ 3_1_1_语音识别_介绍和API.mp4
& m1 D: s' l1 ?4 j7 ~; |: U│ │ 3_1_2_语音识别案例_代码浏览.mp4
, j p6 `( D! p5 R$ S4 R- K, z- L│ │ 3_1_3_语音识别案例_案例.mp4
% ^+ O, A% o+ e, {9 y# p│ │ 3_2_1语音合成.mp4
$ r3 [6 c# H) g j, g│ │
7 D5 E) g! e' F│ ├─6.自然语言处理1 I. q* x% J2 q1 t2 H* R
│ │ 4_1_1_自然语言处理基础技术.mp48 a3 m( @* D8 V! b! I6 Z. {
│ │
) b3 l' |" U1 C( |4 \│ └─7.人脸识别打卡案例
) j l, y2 a4 n( I1 F│ 5_1_0_人脸打卡案例_介绍.mp4
1 }" I- x3 w' m9 T│ 5_1_1_案例_前端部分介绍.mp4
2 h) p4 ~7 p5 F│ 5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览.mp4$ G. y0 ?, P! a. g
│ 5_1_3_案例_获取token.mp4
2 @+ A% e& z4 ^' o9 u, O│ 5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索.mp45 v( ]! a" L- l' h2 Q# A) M
│ 5_1_5_案例_主程序1.mp4; f, r; V; z, m; a, v* j* `
│ 5_1_6_案例_主程序2.mp4
$ h0 l. k) j; B/ [+ s│ ! ?' J/ u& X5 L; ]
├─1-7 自然语言处理
7 C& ~2 D; y. ^( F│ ├─1.自然语言处理基础概念
2 p6 O0 O, G' d/ }& _% r. H│ │ 0.NLP介紹.mp4
/ w) b$ ]$ c9 `3 v9 U│ │ 1.NLP的种类.mp40 b; R, _/ |- ?4 B5 M! @/ ~
│ │ 2.端对端深度学习模型.mp49 }7 a1 b- g' X: x/ @0 |# k
│ │ 3.词袋.mp4
8 [2 F! f% h. m0 _* g- Z│ │ 4.Seq2Seq.mp4- Z7 @1 W8 s, A( H' U
│ │ 5.Beam Serch Decoding.mp41 S; k$ w, q4 o2 e% b% F. d
│ │ 6.Attention.mp4 \, j. O+ s; l' K3 J7 l
│ │ ' J! H) o& o( l* X. w4 i7 |$ y) N1 i
│ ├─2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
; m3 Q9 D; m/ P2 v0 k. A8 K│ │ 1.机器学习-NLTK_数据读取.mp4, A7 A5 I/ i3 E! V9 o
│ │ 2.机器学习-NLTK_清理数据.mp4
: x/ r+ v% U/ o, u2 {│ │ 3.机器学习-NLTK_大小写转换.mp4
. T( [9 W; m3 q│ │ 4.机器学习-NLTK_去除虚词.mp4; I5 x6 r. e2 ~' t
│ │ 5.机器学习-NLTK_词根化.mp4. E: }/ v) \2 i5 g, ^+ Q
│ │ 6.机器学习-NLTK_还原字符串.mp4 s* D3 e) W. A3 p9 l* q2 r8 f& v
│ │ 7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵.mp4. Q# m, I2 ^* p0 J
│ │ 8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp4$ j* e8 e J0 u+ k* P. [* c
│ │ 9.机器学习-NLTK_建立词袋模型.mp4. w( t( Z' d' a
│ │
\) D T2 n7 B1 }+ E│ ├─3.自然语言处理基础实作-深度学习篇& Q0 I: r" w- c* T0 M
│ │ 10.深度学习-Deep Learning in NLP.mp4
) c$ s4 a# o" R' l/ I│ │ 11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化.mp4: p) t1 Z. f# K( \1 s
│ │ 12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速.mp4$ R# D, P6 B* k; g
│ │
/ \" x) H( y9 }4 [! q7 O│ ├─4.自然语言处理核心部分
. M5 _' w( X+ m3 B9 Q│ │ 1.CNN REIVEW.mp4
h9 |+ M- {4 U- m5 Y0 v│ │ 2.CNN CODE.mp4" ^. s6 {3 I; s u) i
│ │ 3.RNN REVIEW.mp4
/ [; x k' e6 u4 X0 k9 D+ `3 E+ g│ │ 4.RNN CODE.mp4) a; W/ [6 t2 H# b/ I: _# X
│ │ 5.LSTM.mp4, [& w- w+ q. _/ g3 g
│ │ 6.LSTM_CODE.mp4
( i' A( S/ e! _. x6 X4 x% I│ │ 7.文本分类.mp4
: R! Q: K$ K4 R/ `' o" D3 Z5 q│ │ 8.文本分类的方式.mp42 a. i6 v3 ~( o9 s
│ │ 9.文本分类CNN&RNN.mp4" p# T( q0 B1 z) _
│ │ 10. 文本分类 CNN 模型使用.mp4* {7 C* Z# W2 B! S9 K& H/ b
│ │ 11. 文本分类 RNN 搭建.mp42 U/ E+ j1 W9 l5 O5 `" P
│ │
- m/ G: n$ n; F│ └─5.实战项目-从无到有打造聊天机器人/ c# _* H% U2 m
│ 00. chatbot.mp48 n! c- A& K) u6 Y3 b$ Z6 W9 I
│ 01. chatbot 搭建计画.mp46 y2 b# c. F" t! |9 `- _' B
│ 02. chatbot 环境搭建下载数据集.mp4
& M* N3 L# Y+ [│ 03. chatbot 下载数据集.mp4* E! R7 }& d- @) k) d0 W
│ 04. chatbot 导入依赖包.mp4
; A$ W2 @/ s. B' T4 h2 \│ 05. ChatBot 读取数据.mp4$ i* {6 \8 M& g$ r0 X3 f3 P+ _% {8 t1 Y
│ 06. chatbot 创建对話字典.mp49 `& T$ K1 ~* `6 ^0 Z3 v
│ 07. ChatBot 建立对话列表.mp4# l" U8 n; @9 w1 ~8 j' Q; ^
│ 08. ChatBot 问答集.mp4. Q" H3 [; p! Y8 I2 s! X
│ 09. ChatBot 数据初步清洗.mp4
: Q( d/ \: ?! K! C│ 10. ChatBot 清理问题集&回答集.mp4% l1 z' s' l# l6 ^( b
│ 11. ChatBot 统计字频.mp4% ~* y' _0 d7 S& E7 ]# ~
│ 12. ChatBot 标记化&去除少数字.mp43 c+ D7 E8 n o
│ 13. ChatBot 最终标记.mp4& S. A. e. j. U
│ 14. ChatBot 逆向字典.mp4# V. T; N4 }$ D$ ~" {$ @
│ 15. ChatBot 添加 EOS 标签.mp46 z2 m8 T* B( N3 {1 C0 ?
│ 16. ChatBot 问答数列化.mp4
' f$ E" ]6 H) s! n+ v│ 17. ChatBot 长短句.mp4 C" U4 L( I8 H7 f
│ 18. ChatBot input&output.mp4+ x$ u& l/ g |' o5 F, u. M+ k- h
│ 19. ChatBot 处理输出.mp4. u: k' B$ p9 F( ?" }, ?
│ 20. ChatBot 建立RNN 模型.mp4, i5 ^+ w- T5 W* a) U
│ 21. ChatBot 解码器训练.mp4
( l, P' k' ~8 z5 c│ 22. ChatBot 解码器测试.mp4
4 \' j/ S9 D7 G) l4 Q( s8 y- q( k2 d│ 23. ChatBot 创建解码RNN.mp4
# s" r# `- U0 S9 O( M* T) _│ 24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4" s' P! f# L- N$ l/ r d& j$ ^% ^
│ 25. ChatBot 設置超参数.mp4; ]( Z0 k) G- j7 O2 f! I5 {# Y
│ 26. ChatBot 启动运算.mp4
9 | z% C7 W/ e! a5 g3 D│ 27. ChatBot 模型 input.mp46 t, Q. j9 M9 ?" j
│ 28. ChatBot 模型輸入序列長度.mp49 Q3 ~4 G( ~, [/ r! b3 X2 I) m. P
│ 29. ChatBot 設置輸入的数据形状.mp4
9 i: w6 P O" K7 ~│ 30. ChatBot训练 & 测试結果.mp4
+ j1 _3 _/ m. Y: }8 \+ y) X( G│ 31. ChatBot 损失，优化，梯度消減.mp4$ G9 T0 J! S! w" o1 v( p u
│ 32. ChatBot 问答等长处理.mp4 ? X' `/ h! E# ]6 H
│ 33. ChatBot 问答数据批量.mp4, c5 f( T0 M) B' c7 t
│ 34. ChatBot 数据分割.mp4
' N. p2 M$ {4 X, j2 \│ 35. ChatBot 训练.mp4
6 u8 {: m/ h% {0 L, L│ 36. ChatBot 训练2.mp4" t4 d5 p& e5 }2 `& K- _9 g
│ 37. ChatBot 测试.mp4( O' P' ^) P& k! x4 Y4 B( h: L
│ 38. ChatBot 输入修飾.mp4
! n; y% l, q/ w4 S1 V7 O│ 39. ChatBot 开始聊天.mp4/ e6 F: x7 r ]% L! `0 D/ s
│
/ L4 I( Q" E7 K/ e B├─1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理& b/ @7 W( k7 y7 z
│ ├─1.目标检测概述
7 i: `$ P6 A+ Y! J│ │ 01_课程要求以及目标.mp4
' w/ Q% Z# z: N' ~) }$ h│ │ 02_项目演示结果.mp4
# p8 ^/ [: N0 R, O│ │ 03_项目结构以及课程安排.mp4
6 o5 k: q. `9 {1 v- V& ^8 V3 {│ │ 04_图像识别背景.mp4/ ]8 ^* ^+ L' p4 x( e5 r
│ │ 05_目标检测的定义和技术历史.mp4
. d5 G6 m! ?( r) k2 {6 W9 i0 \│ │ 06_目标检测应用场景.mp44 I' S/ W/ V# M1 N3 v7 K
│ │ 07_目标检测算法原理铺垫.mp40 N# d& j5 J( A5 g( U) X( x8 t. _# H4 R
│ │ 08_目标检测任务描述.mp4
) g6 q9 z' b0 E+ i│ │
( z( k& x" d! m. i. s% [│ ├─2.RCNN原理
$ l: O6 d$ \! Z' T5 y8 J+ A3 H│ │ 01_Overfeat模型.mp4
0 `" f8 X1 j5 k# _# r" |│ │ 02_RCNN：步骤流程介绍.mp4
_! i" `' t! o1 ^: z' R│ │ 03_RCNN：候选区域以及特征提取.mp4
1 W. j. P% h: E+ A│ │ 04_RCNN：SVM分类器.mp42 s1 ~4 A9 v2 h9 F; v, s
│ │ 05_RCNN：非极大抑制（NMS）.mp47 c8 [# Q- k6 c4 c
│ │ 06_RCNN：候选区域修正.mp4
# p9 [3 y# Z1 [* x7 m3 o x$ f│ │ 07_RCNN：训练过程与测试过程介绍.mp47 M0 N5 m1 Q$ T* R) R- k
│ │ 08_RCNN：总结、优缺点与问题自测.mp4: X( |/ s7 y0 L8 t
│ │
3 D7 C- `% h4 I9 r) ~- ?# N6 e2 T│ ├─3.SPPNet原理
7 N& W. h% S5 X' W8 X0 U│ │ 01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程.mp4
" L( ?' |! m: {' y; H9 M* Y│ │ 02_SPPNet：映射.mp4* d+ l4 h0 n" _( o
│ │ 03_SPPNet：SPP层的作用.mp4
1 s: O: C3 e6 Y, a( o- y│ │ 04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测.mp4% a" Q2 i# P" B% W% e. W9 d
│ │ * s3 R& ?( f* ^% Z( B% r# m
│ ├─4.FastRCNN原理
8 D4 m3 w3 x _- W: c7 A. B│ │ 01_FastRCNN：改进之处以及网络流程.mp4) g5 e+ K5 s9 ?; @8 n% p' P
│ │ 02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比.mp4
' g% H1 J7 I! p9 B│ │ 03_FastRCNN：多任务损失.mp4
8 E) L1 p/ o j+ U4 h│ │ 04_FastRCNN：总结与问题自测.mp4
/ R% F: R9 T8 m│ │ 9 h! t3 ^$ i V
│ ├─5.FasterRCNN原理: q* A, `! g; h' _3 `
│ │ 01_FasterRCNN：网络结构与步骤.mp4; K! s% L6 T. \, @4 H. H
│ │ 02_FasterRCNN：RPN网络的原理.mp4
A5 G# |5 R8 r" W9 T- [│ │ 03_FasterRCNN：总结与问题自测.mp48 h1 s1 } ]5 M9 {0 A1 ?
│ │
& C. A6 ~( a( A }2 g│ ├─6.YOLO原理: c" ^0 Z/ q/ N# g- Q$ k+ s& J3 D
│ │ 01_YOLO：算法特点与流程介绍.mp4
( @+ m8 W, F9 }│ │ 02_YOLO：单元格原理过程.mp4) G8 r( Z R. d) ?
│ │ 03_YOLO：训练过程样本标记.mp4
0 y- B- \. @1 a2 h; b) @5 |! z│ │ 04_YOLO：总结.mp4
5 _4 s+ @& n6 V│ │
1 J5 {. V1 w& A7 [1 @9 p5 k2 X; S) W4 c│ └─7.SSD原理* @" n& B2 @8 ~/ x
7 }% K+ a+ J; b% H│ 01_SSD：网络结构与Detected结构.mp40 e/ y1 p) R; {. ~
│ 02_SSD：localization与confidence.mp4( \ t+ M$ y8 ?$ [4 |
│ 03_SSD：训练与测试流程总结.mp4
" ~& r! ^2 a2 Q0 N│ 04_TensorflowSSD接口介绍.mp45 N. Z: R% y8 k3 z
│ 05_第一阶段算法总结.mp4
1 m8 b8 b1 y8 q8 X7 R│
9 v: H5 S/ D: e. q├─1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理6 N @, I. R/ w' F- x+ I
│ ├─1.数据集标记( Q7 z: E" w/ l1 b8 U# B; b! @+ y
│ │ 01_目标检测数据集介绍.mp4
! z0 h: j* ^, H& g│ │ 02_商品数据集标记.mp4' g' ?+ d5 g9 A7 J" [, I' T3 }
│ │
1 s/ A3 ?3 g2 s! u6 N( p; e* A│ ├─2.数据集格式转换" {! o7 L7 \8 r9 }# U
│ │ 01_数据集格式转换介绍.mp4
5 j4 u; V+ D) |2 N/ m. U│ │ 02_格式转换：代码介绍.mp46 ]8 s4 K! S8 c
│ │ 03_格式转换：文件读取以及存储逻辑.mp48 I( Q1 D" T+ [" k! F7 [
│ │ 04_格式转换：图片数据以及XML读取.mp4/ U! D# N9 k: K4 @& J( d
│ │ 05_格式转换：example封装、总结.mp4: n X1 G) L3 j! S! X
│ │
! P0 l8 ` [" ~' ~+ e│ └─3.TFRecords读取
5 s4 s3 }$ S U+ o* }│ 01_slim库介绍.mp4+ b; H) Z2 d2 N: J2 K% o/ F
│ 02_TFRecord读取：Dataset准备.mp4& ?8 X# s' \; v6 n. b. {
│ 03_TFRecord读取：provider读取.mp4- n! N w2 N6 X5 e2 I
│ 04_第二阶段总结.mp42 l* p' T6 U6 e X q
│ - a' A$ n2 X* c- Q) M7 C5 S& r$ q
└─1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署
9 v! m O6 m7 l* B H" Q3 h ├─1.项目架构 l2 I( @8 U# e$ W N& F/ S
│ 01_项目架构设计.mp4
4 x$ z; i* s# a& f# t$ g │ 02_训练与测试整体结构设计.mp4
7 J; W3 H5 g+ \1 z6 \ │ 7 u7 G' Y$ r7 G N: W4 m
├─10.TFServing客户端' ]6 N( n, E- @" K/ |: z& f
│ 01_Tensorflow serving client逻辑.mp48 V/ K/ e. E+ D+ j7 W- \6 h e
│ 02_Client：用户输入图片处理.mp41 x# z2 |* L" o) E0 `6 g8 q) K
│ 03_Client：grpc与serving apis介绍.mp42 t. ]: w+ O. S
│ 04_Client：客户端建立连接获取结果代码.mp4+ H4 x. Q/ N7 M" w( a# y6 T% z
│ 05_Client：结果解析.mp40 ?* F4 M/ X) Q" A
│ 06_Client：结果标记返回.mp48 V2 v% j$ l4 x/ U2 t$ c6 q- ]
│ " h) r1 G/ M: V# } n9 N
├─11.服务器部署
# s. X; d$ L9 V4 x │ 01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启.mp4! {2 \, @5 l5 b' Q' k
│ 02_项目总结.mp4$ {7 E3 K* E0 z7 H8 N1 y( e
│
9 e. P- F- ?8 p9 R3 E ├─2.数据接口实现
- ^3 u& y$ o- }4 `4 L& E │ 01_数据接口：商品格式转换实现.mp44 S9 H" l2 Z, s; k( F) k# A
│ 02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义.mp4
1 q9 c- C3 x& g! B8 ^ │ 03_数据接口：商品数据读取子类实现.mp4
* c0 T6 |" ^9 L6 f/ v+ h: ]$ N │ 04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现.mp4% d. T& k5 l, h; d1 Q9 ?" S
│ 05_数据接口：代码运行与数据模块总结.mp4* N. X0 ?/ M, l/ s1 q
│ ' x, y) r; D% f9 P) O. y. d* Q
├─3.模型接口实现
- K# d0 x. P6 n. | │ 01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码.mp4% T: O& n$ C6 g- Q: x4 R
│ 5 K0 }/ _- A9 j |. m1 }+ F
├─4.预处理接口实现+ m8 y. {' s9 |2 _" H
│ 01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍.mp41 p w1 R' r+ K7 `3 A
│ 02_预处理接口：预处理工厂代码.mp4: c, ^) }& k. ?# U% [
│ 03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整.mp4
7 [% f6 L# N5 T' \ │ 04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结.mp4
0 P4 j3 I B0 @! t! _; X1 M( ^+ S& j0 a │ 6 E& B" D$ P1 S6 P' |' }( x8 L
├─5.训练过程实现1 R5 ~- r- B" {
│ 01_训练：训练步骤与设备部署介绍.mp4
# q' \9 |6 n6 h9 i; e3 N │ 02_训练：model_deploy介绍.mp4) e3 B( S" f, Y# K j7 ]
│ 03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定.mp4# [0 ^$ ~# |5 g, ^$ W) r
│ 04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义.mp45 ]% r- p1 L8 d( q' S
│ 05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍.mp4
/ v- r- L1 b) t" ~" F0 P7 Z │ 06_训练：2数据模块与网络模型获取结果.mp43 z: t" C* i; P# x: t
│ 07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理.mp4
. D6 v& |1 A; {. ~6 m1 y │ 08_训练：2NHWC和NCHW介绍.mp48 n- u* E% F( a# g
│ 09_训练：2对anchors进行正负样本标记.mp4
# I6 x$ H) [4 S7 J; i# e │ 10_训练：2批处理获取以及数据形状变换.mp4# p3 } S, h9 V7 H( H! A
│ 11_训练：2队列设置.mp4& s5 k4 h$ V3 s3 l0 o
│ 12_训练：3复制模型、添加参数观察与4添加学习率和优化器.mp4
( @# K) n6 U% ^" }' n │ 13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置.mp4& i4 l I# T0 L; s
│ 14_训练：训练流程总结.mp4/ B) |. X' z `: M8 d
│
R9 x, Y* w3 W4 V2 \" b9 {) `* x ├─6.测试过程实现
$ c/ q9 F2 o" X# t' v! B' ] │ 01_测试：测试流程介绍、代码.mp4
5 L- T0 s3 r0 z) R! z1 z- ` │ 02_测试：图片输入、结果标记代码.mp4 J3 Y+ }( r9 R
│
. p; p4 }5 f7 B& t5 O/ e0 p' e ├─7.模型部署介绍3 K7 y- F4 g% {: ]# B0 t
│ 01_web服务与模型部署流程关系介绍.mp44 z3 F$ N9 k2 v" U
│ 02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍.mp4+ |, O/ _6 w* \. X
│ 1 B5 |% H9 s2 ]# ]
├─8.导出模型
1 R: e& |9 ]% K4 b1 ` │ 01_模型导出：模型输入输出定义.mp4- P9 m: _' L* C' R1 t
│ 02_模型导出：Savedmodel导出模型.mp4
; O, Y$ S i1 t; R) Z$ K" d │ 0 R2 E# X! y7 L1 Z
└─9.打开模型服务, s, h, r' r S2 K- ^! V; g
01_开启模型服务.mp4
# d) R: i" `+ e# M* {4 \8 [7 N, o* G. v5 ^* a8 L: _2 Y
4 }/ e0 u6 A! y' N2 A7 u. U: \" F4 u
- Z. Q" U; F, q, x7 C
, j+ e" D) L; _( {7 s
" I+ E( i# S' y/ F9 P- S* R" ?6 g$ v- l% [" w! s; T) S2 }
; a( [# ^; J/ n' D/ d P
5 v7 Z% O% _% c, L
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发表于 2019-8-23 00:38:11
发表于 2019-8-23 08:58:05
