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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5 ]/ v; e+ e+ S8 }+ G% X
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Java视频教程详情描述： 7 z7 Q. d8 I( `! C
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4 N( A. Y3 |1 T+ y4 [- K0 d. n, a0 {
: v* d) ]( D4 U( P7 C) ^. KJava视频教程目录：
3 k0 f: p# |5 h
/ ]. C1 c- u# i% l4 Q; D' S4 P
0 E r d+ k- R) S+ V0 H& L│ │ . W: o/ m- P0 Q+ y& ?9 Q" J. \
│ ├─3.浅层神经网络$ s, o' c5 z0 |4 u
│ │ 01_浅层神经网络表示.mp4& w# a5 H7 f+ _ r6 s
│ │ 02_浅层神经网络的前向传播.mp4 y, g1 O$ h r2 U5 o( h$ B
│ │ 03_激活函数的选择.mp49 T1 s3 p: X4 N7 H. O& A
│ │ 04_浅层神经网络的反向传播.mp4
! x' Y6 K4 A3 f! C│ │ 05_作业介绍.mp4【Java自学网 www.javazx.com】* a9 X6 S% H, {5 n1 O# R
│ │ 06_作业实现：初始化模型与前向传播.mp40 m# d# }( S; d! j4 C6 f6 ]
│ │ 07_作业实现：反向传播与更新梯度.mp4
8 A: f9 T8 C% y- ~, {│ │ 08_作业实现：网络模型逻辑实现.mp41 @" ]# b7 a& a" ^: Z, O
│ │ 09_总结.mp4
& i+ a: T8 L- y3 W│ │ - i# C" g* \# g s) I5 H0 L4 s
│ └─4.深层神经网络
+ ]! a3 e" g3 Z$ \( B│ 01_深层神经网络表示.mp4
2 W1 R" k) U0 `│ 02_深层神经网络的反向传播过程.mp4
: k- f1 `, _/ L O. l/ A│ 03_参数初始化与超参数介绍.mp4/ B* L" v* n* B6 z2 f! C+ v
│ javazx.com
' ]/ k8 |5 \* p/ s" z I: I' I3 H
7 ^- ~) G" Y' P5 b: E8 q- e* P│ $ A4 {4 t9 z) u2 Z c- C$ [
├─1-2 深度学习优化进阶
+ y+ J6 Z% \8 V! w0 c5 U│ ├─1.多分类; r5 z/ F' h! Y' v8 b
│ │ 01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4; v1 j: O7 t* l j* |% x% N
│ │ 02_交叉熵损失原理.mp4
- C$ i( `) W6 h2 q. }│ │ 03_案例：Mnist手写数字数据介绍.mp4
. f3 U' `* K" E2 w! t4 @) C+ t│ │ 04_案例：网络结构、流程、代码介绍.mp4
4 J) L# p. X+ H7 ^│ │ 05_案例：主网络结构搭建实现.mp4
8 M; _* h: {% c│ │ 06_案例：添加准确率.mp4- e- ^) I: V" J' S+ U' J8 K' G- Z5 i
│ │ 07_案例：Tensorboard观察显示.mp40 V9 v9 G" }$ a( W
│ │ 08_案例：添加模型保存、预测.mp4& x: B; Z# \2 q6 @7 ]& B
│ │ 09_调整学习率带来的问题.mp4
+ F& a- g. o/ L6 [% S│ │
5 [5 k) L0 k# M# \│ ├─2.梯度下降算法优化! [/ o. j/ ^. y; }5 \3 w+ T6 l! y3 U
│ │ 01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp4
. F% d+ _( y H, l│ │ 02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4
! b: v/ ?+ W8 L5 X. q│ │ 03_指数加权平均.mp46 L t! t9 p* W8 E2 t% X; t* X% u H
│ │ 04_动量梯度下降原理公式理解.mp4
' U4 R; R6 R! ~/ t│ │ 05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp44 I9 V' L# d9 _; ^9 d; _- _
│ │ 06_标准化输入带来的优化.mp4, m/ j- Y* s1 ?' ?, M/ w1 r7 ]- J' P
│ │ 07_作业介绍.mp48 A5 H" ~2 I$ _$ N- _
│ │ 08_作业讲解1.mp47 E4 Q) I( a4 [! ~9 X u
│ │ 09_作业讲解2.mp4
) G: r( J1 I# Z/ _6 e│ │ ! q. n9 a6 ? y1 K/ J) f
│ ├─3.深度学习正则化
7 H) U0 n6 w) `# {: C│ │ 01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp4# b! c% n* l- p5 ]3 L2 R3 T
│ │ 02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4) s6 @7 k9 x6 @7 J6 s
│ │ 03_Droupout过程与原理理解.mp4
1 d! o$ w! c3 R+ p! b│ │ 04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp4
H ~+ {) ]- L* z9 G- p│ │ 05_正则化作业介绍.mp4
4 {. p ?* `7 Z s/ S│ │ 06_作业讲解1.mp4
( E+ W$ i7 V+ g/ O( w, E/ D2 }& r: d│ │ 07_作业讲解2.mp4, c1 v+ k# {0 n6 M' k# B6 |6 o
│ │ # v ^( n$ e1 g1 \8 D
│ └─4.神经网络调参与BN8 D' i* g/ m3 R% i1 |
│ 01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp4
" ^# T* I4 m( F: K/ }4 g) `│ 02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4
7 i4 W! J" ~3 ?8 r1 d! g! W9 U. K│ 1 g3 f" M) Y: j. [
├─1-3 卷积神经网络7 _/ R& F+ T: Y# V3 ?
│ ├─1.卷积网络原理
0 E3 B) b* x6 ~* A7 G1 L! ^( d│ │ 01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp4
8 F9 a5 B; t9 |0 J! O: |│ │ 02_卷积网络结构介绍.mp4$ G& ]1 i8 b z' y/ `' W5 e
│ │ 03_默认卷积的运算过程.mp43 v4 h& e s" L) d/ Q& b7 e
│ │ 04_零填充.mp4
, f5 ]/ i1 E9 O. x2 Q│ │ 05_过滤器大小与步长.mp4
3 N' U3 _- v7 x- B│ │ 06_多通道的卷积与多卷积核.mp4
/ V: J/ T! {& G1 s( R# ~│ │ 07_卷积总结.mp4# I# @. S$ p/ V
│ │ 08_池化层.mp4
1 p; w: O( u8 |│ │ 09_全连接层.mp4
4 D, q$ R, ]% _4 Z) F│ │ ! Z8 ^& h) p8 f _ O
│ ├─2.经典分类结构! N* Y8 R) Z. H% ~
│ │ 01_LeNet5的计算过程详解.mp4' U2 l' d& a q' B5 c" Z
│ │ 02_常见网络结构介绍.mp4
1 [1 H" A% ?& @7 P│ │ 03_Inception(1x1卷积介绍）.mp4& ?6 h' J( c% |) [- J' w
│ │ 04_Inception结构以及改进.mp4
; h+ m- o5 ?& j+ k1 I! |# o│ │ 05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp46 j. ?5 a. R4 @
│ │ 0 R, F1 c' W7 s: d& ]) I5 T4 s
│ └─3.CNN实战
% H. }0 O3 S" c1 B9 t5 @2 [1 N│ 01_作业介绍.mp4
; o: c7 K l- b0 O2 E) k# T│ 02_作业讲解.mp4
: f: d) Z4 B Y# E( U! \9 r│ 03_迁移学习.mp4
3 [- \! o/ [/ o# |3 n│
, @ }1 j, K8 l├─1-4 循环神经网络1 t/ P& P4 D/ e& z
│ ├─1.循环神经网络
3 U( t: @& C4 P) ?$ C. p│ │ 01_循环神经网络背景介绍.mp40 \3 O# t b' @- r+ ~, ~% @
│ │ 02_循环神经网络结构原理.mp4
- p6 c* t& v$ [' I U3 y│ │ 03_词的表示与矩阵形状运算.mp4# b& S* y1 N1 d
│ │ 04_交叉熵损失计算.mp4
: e1 B& D- R/ A/ [) y│ │ 05_时间反向传播算法.mp4, D4 n: }& u k" I! m4 g, s
│ │ 06_梯度消失、案例介绍.mp4
4 q* F7 I; u9 `4 p$ Q$ H+ f7 F4 }, c│ │ 07_手写RNN案例：单个cell前向传播.mp4
* f; m2 T+ f# h4 v' R│ │ 08_手写RNN案例：所有cell的前向传播.mp4
9 Z# ~% |( i; D│ │ 09_手写RNN案例：单个cell的反向传播.mp4
+ X( C/ a6 H7 C2 g0 e3 {│ │ 10_手写RNN案例：所有cell的反向传播.mp4/ F- }, h3 p$ K0 e6 g2 n
│ │ 11_案例总结.mp4! ?9 j6 d; O& h6 a" c2 O
│ │ 12_GRU与LSTM介绍.mp4
i' U$ c. Q. U│ │ " t( ~8 T$ N- j, P/ W3 b% ?- N u) b& |7 z
│ ├─2.词嵌入
, d% D# }) j4 a9 F│ │ 01_词嵌入介绍.mp4& ]- U( {" n4 y
│ │ 02_词嵌入案例.mp4
! I; p/ q4 P* \2 H│ │
2 }8 E) Y$ k( V( x│ └─3.seq2seq与Attention机制. b+ S1 F0 A( O; g& Q
│ 01_seq2seq介绍与理解.mp4
* t C% G3 y6 }$ Z4 {/ c5 s│ 02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp4
# J# O; u% W6 Z @9 ?% d# g5 I│ 03_Attention原理分析.mp44 p9 r2 s( l7 Z
│ 04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp49 O4 ^* b5 {( r/ \; p
│ 05_机器翻译案例：模型参数定义.mp4
9 k6 Z0 v/ ~0 V; l. y: V( U│ 06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍.mp45 W5 o+ a9 o! \0 J$ m& Q3 V4 X
│ 07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍.mp49 ^' V8 o4 Y% K( O; V
│ 08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍.mp4
; `6 d7 f1 _ V2 c5 A* _: ^│ 09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写.mp4- W& z( k, d' Y
│ 10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4
$ ?7 l: e# e: p: j│ 11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义.mp4
( g4 I+ i4 A/ H7 g4 g│ 12_机器翻译案例：attention结构定义.mp4' F. O+ W3 L2 f0 b, ?) O8 [! N8 h% q
│ 13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4- W1 S& u4 y$ ~4 f9 a, H# ]* }* w
│ 14_机器翻译案例：训练逻辑编写.mp4
; E$ u- u3 {1 ?- I; J5 @- o│ 15_机器翻译案例：训练结果与问题解决.mp4
" b5 d* j: f" W& {; p5 p/ Z% y│ 16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示.mp4- s4 j9 q* }3 t- V* m9 p
│ 17_集束搜索介绍.mp4
( x, g/ @2 {8 ~. I H& u│ $ i" n2 t& ~( e
├─1-5 高级主题9 v% K9 p' E: R
│ ├─1.生产对抗网络% D) g! m* |: a+ ]# U1 b+ t9 m6 K% y
│ │ 01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4
7 q2 S: l7 M) r3 ~6 N B0 _7 e8 h│ │ 02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp48 P" q, F$ |' R( n
│ │ 03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍.mp4" v- Q0 V! C+ @; X) M" S
│ │ 04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写.mp4
' j$ _2 E+ M7 k% e+ c│ │ 05_生成数字图片案例：训练流程.mp4$ d/ I/ _% v' ?
│ │ 06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比.mp4
* p* Z7 Z+ S( `- w7 N7 ?│ │
6 P% `: e/ H; v# f' x│ ├─2.自动编码器4 o( B% v; X, F1 H- O+ m
│ │ 01_自动编码器介绍.mp4! b/ r$ p) w# T6 B
│ │ 02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4- d6 _' l1 w1 u& Z1 P7 @
│ │ 03_案例：训练普通自编码器.mp4
" G6 \( C3 P, I& m% i ~* S+ M' }│ │ 04_案例：深度自编码器编写演示.mp4
9 S1 x: n9 v, R2 P. k! Q3 Y3 L│ │ 05_案例：卷积自编码器编写演示.mp4
, I0 E- M" _9 W( Y0 d6 i│ │ 06_案例：降噪编码器介绍.mp4
" X! h+ ?# E" o│ │ 07_案例：降噪编码器案例.mp4
+ G: H- R5 m& e│ │ , _& g1 i; f2 g8 b
│ └─3.CapsuleNet
9 R" K, ~+ N3 D0 A' L│ 01_CapsuleNet了解.mp46 B7 n' w4 M) }
│ 02_深度学习课程总结.mp4
8 E# i9 \% p7 h; V│ 8 H% E1 P. I, C e( S8 D3 P; F
├─1-6 百度人脸识别& G) k7 t' N4 f/ K7 {9 S, F
│ ├─1.平台介绍
- V' C3 |% u* q( b; J7 T$ ^* |. H│ │ 0_课程组成和目标.mp4& v' P; h5 w& H
│ │ 1_1_访问入口.mp4
9 F* U: c# W! j+ M) q│ │ 1_2_机器学习平台_介绍.mp4: {8 z; g G ~0 B5 s
│ │ 1_3_百度深度学习平台_介绍.mp4
, z% ^$ p6 Y; ? p│ │ 1_4_百度深度学习平台_创建集群.mp4
9 [& ~! z+ x9 j│ │ 1_5_百度人工智能平台_功能介绍.mp4
{, Z' |1 }* A# T" L2 l* ^│ │ 1_6_人工智能平台_服务开通.mp4( u" q2 ?+ H4 z8 D8 f
│ │ 1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装.mp4
- Q y# i* G9 z- D4 F' `, |; D# G; H│ │
0 }" x/ b7 s* o) L+ r0 K* _ S│ ├─2.图像技术之人脸识别" I+ @# N; N: I: M& M1 ~
│ │ 2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用.mp42 }* S) g2 b: \3 W8 p) `
│ │ 2_1_2人脸识别_API.mp4 Q. z* c4 }; w7 X3 g6 m
│ │ 2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览.mp4
$ `% k1 P% F- q# e4 n7 \; O1 ` L6 \│ │ 2_1_4_人脸检测_获取access_token.mp47 ^$ A* t( f. P$ f
│ │ 2_1_5_人脸检测_调用API.mp4$ _ V3 d3 o0 ]: h4 D0 E2 x! o5 E
│ │ 2_1_6_人脸检测_图像坐标.mp4+ u9 T7 q( b& Y
│ │ 2_1_7_人脸检测_边框.mp4
2 e- F) o- `* _│ │ 2_1_8_人脸检测_性别年龄总结.mp4( y3 j2 W, I$ Y
│ │ 2_1_9_人脸检测_SDK方式.mp4
) J( j7 _ U7 Z│ │ 8 y- i) ]5 v: Z
│ ├─3.图像技术之图像识别: W5 G. m; ~ A) _ a" e! X: v
│ │ 2_2_1_图像识别功能_应用创建.mp4& G7 W: U! L) o0 u! e8 o( _9 w2 r
│ │ 2_2_2_图像识别_物体检测API_实例.mp4
) V& `, z4 C$ P V│ │ 2_2_3_图像检测识别_菜品识别.mp4
6 n0 F. ]; s# d. B# `% x) F# i│ │ 2_2_4_图像检测_车辆检测.mp4
% S F4 b4 ^+ }! i' f│ │ 2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤.mp4( `" l* C. q! s" R4 C7 E' P8 R
│ │ 2_2_5_定制化图像识别_特点和功能.mp4
& Z4 @2 k3 F; ~5 o, I$ j1 |. B│ │ 2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作.mp4: H# p. Q7 m# V+ }
│ │ 2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程.mp4
6 K- {- ~' M# e( @8 Y│ │ 2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现.mp4
! S$ X9 P7 ^% L6 V│ │ 2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题.mp4
9 T3 H% V3 Q: C│ │ 2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程.mp4- I6 @ z2 S6 U0 I( M4 h3 v
│ │ 2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码.mp4
; [5 A1 }6 e& ?: h│ │ ' s1 N1 y2 u* {% f- O! ~
│ ├─4.图像技术之文字识别6 ]) d; L; c& m E3 D$ [
│ │ 2_3_1_功能介绍_创建应用.mp4
0 ~: G, P* j+ [; K L$ |│ │ 2_3_2_通用文字识别_代码.mp41 X0 S+ z% ~4 y; P9 n% D
│ │ 2_3_3_通用文字识别_其他版本函数.mp4
( g0 L) x0 Z# N* v4 w│ │ 2_3_4_车牌识别.mp4' o O5 U* s1 t2 q: V% D! d; `7 N0 w1 i
│ │ 2_3_5_通用票据识别.mp4. n0 d/ a3 c5 f U
│ │ 2_3_6_自定义模板_步骤.mp4# P ^' f$ a; u6 F( L
│ │ 2_3_7_自定义模板_实际创建.mp4
/ N; C m+ f1 o' |1 d, h7 V4 j│ │ 2_3_8_自定义模板_API和代码.mp4$ I: C4 s3 i; N2 z
│ │ 2_3_9_创建分类器.mp4+ D+ K% r5 @3 _5 h' S) I1 F
│ │ 2_3_10_分类器代码.mp4
9 _2 C& `* n1 L0 A% Z8 u$ A$ U│ │ + d8 y+ }' _' x0 t. O [. a. R
│ ├─5.语音技术) q6 L$ n9 U& |# k' `
│ │ 3_1_1_语音识别_介绍和API.mp42 f9 N! Z- `, h7 I" w- g# K) E
│ │ 3_1_2_语音识别案例_代码浏览.mp4
1 f9 ?* N" g, V* K( Q│ │ 3_1_3_语音识别案例_案例.mp4
9 }# i( x3 R& }# K3 N0 t$ p│ │ 3_2_1语音合成.mp4) Z5 h% D: k5 V6 C8 h) @9 P
│ │ $ [. G1 \4 K/ n, n5 O7 l7 B
│ ├─6.自然语言处理! }' W; o6 e* d
│ │ 4_1_1_自然语言处理基础技术.mp4
- t' F& A# W M; N3 c4 w- ^5 ~- ?│ │ e' H9 z3 b7 h: t3 l5 n5 {3 J
│ └─7.人脸识别打卡案例
" r% q4 b* p+ V) {, N/ W0 r│ 5_1_0_人脸打卡案例_介绍.mp4
# i4 t& b; M8 A3 x6 p; }│ 5_1_1_案例_前端部分介绍.mp4- v* a7 e2 r% l6 |' D2 M4 c' M6 @
│ 5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览.mp4
# s1 a- j! U, X$ f( L& Q│ 5_1_3_案例_获取token.mp4
& i0 N) u' T( T6 i. u│ 5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索.mp4- f5 n: _. {9 _4 i
│ 5_1_5_案例_主程序1.mp4
5 M# s* x/ ~1 L5 R│ 5_1_6_案例_主程序2.mp4
! K# m) ^1 w- x" Y: m7 _* c; C│ 2 A3 ~- Q3 e {4 y/ e+ x
├─1-7 自然语言处理' u" t4 V! Q* V7 y4 ~
│ ├─1.自然语言处理基础概念
3 y! i$ I0 b4 z) x q│ │ 0.NLP介紹.mp42 U$ o5 C4 H* r0 A+ `) d" _
│ │ 1.NLP的种类.mp4- u1 @7 w& t5 h! E: Z6 o
│ │ 2.端对端深度学习模型.mp4
5 j+ L2 `0 t& _& p; |│ │ 3.词袋.mp4/ M1 U" Z% p, _. l/ f
│ │ 4.Seq2Seq.mp47 I1 w5 V, F- P+ v$ \
│ │ 5.Beam Serch Decoding.mp4' @6 ^. S( }3 y2 S8 j3 K3 B
│ │ 6.Attention.mp4
# m e/ P$ p% e, I4 Q│ │
8 q1 o6 R$ D. p! w, Y j│ ├─2.自然语言处理基础实作-机器学习篇2 A% d8 g* N2 w2 b5 i
│ │ 1.机器学习-NLTK_数据读取.mp4
* p) I" b T* E9 y0 m/ q" C( P│ │ 2.机器学习-NLTK_清理数据.mp4! Q3 [* o% Z" Q
│ │ 3.机器学习-NLTK_大小写转换.mp4
2 i, O, U% m. e; a, h+ ]. {│ │ 4.机器学习-NLTK_去除虚词.mp4
1 L% B( c: V% M1 M0 |- [│ │ 5.机器学习-NLTK_词根化.mp45 y V* H f" T: P3 `
│ │ 6.机器学习-NLTK_还原字符串.mp4
* i* ]$ R: k- A# Q8 O, |: V│ │ 7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵.mp4
0 o* I* H8 n0 h4 _. C9 p│ │ 8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp44 j Y; p1 j. I# T
│ │ 9.机器学习-NLTK_建立词袋模型.mp4- D* o2 o0 Y# y0 i( d. W( U
│ │ * c" D! v8 a- m
│ ├─3.自然语言处理基础实作-深度学习篇4 R# d9 e7 b: u0 Z( S
│ │ 10.深度学习-Deep Learning in NLP.mp4# J+ K* E7 j" ?4 b* {( I2 v4 r
│ │ 11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化.mp4
; d8 [ I/ f# W# P# X- s│ │ 12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速.mp4$ V) i( H3 Y% P
│ │ + b. c/ Y B9 g0 j8 N# ]
│ ├─4.自然语言处理核心部分 C: f" b6 c6 w& [/ z0 X
│ │ 1.CNN REIVEW.mp4
0 Q0 T& d, A0 h5 @│ │ 2.CNN CODE.mp4
8 I0 A1 d5 S4 `" w│ │ 3.RNN REVIEW.mp4. {7 S, r* t! S5 J, ~$ g' E
│ │ 4.RNN CODE.mp4) |' y! n. j6 w& ^
│ │ 5.LSTM.mp45 o7 X8 G) Z, g, s: S
│ │ 6.LSTM_CODE.mp48 a8 Z8 L! B, |5 F" |: D& L9 ^8 U
│ │ 7.文本分类.mp47 O! C7 X- X M5 q# C Y) E
│ │ 8.文本分类的方式.mp4! ^. {5 ]: @3 \
│ │ 9.文本分类CNN&RNN.mp4
* a. t; ^4 }6 X6 f/ G5 U│ │ 10. 文本分类 CNN 模型使用.mp4
+ u! `5 s1 S/ N2 I2 B4 D│ │ 11. 文本分类 RNN 搭建.mp4: r+ J' f% O2 r8 @. X. o! e3 V
│ │
& ]4 X" t- P8 P( }0 u( C: V│ └─5.实战项目-从无到有打造聊天机器人! u; `3 |6 f/ b" s6 G1 W
│ 00. chatbot.mp4. C3 L$ q* M6 G' d6 e% [
│ 01. chatbot 搭建计画.mp4* C+ k& I: I% l% |) O4 s) I" T
│ 02. chatbot 环境搭建下载数据集.mp4
8 _, m$ A. ~7 v0 U: H│ 03. chatbot 下载数据集.mp4
5 x2 d. p' J/ ]6 }8 \ C5 b│ 04. chatbot 导入依赖包.mp40 }% B* A" J) C( ?4 D; f/ t4 _
│ 05. ChatBot 读取数据.mp4; t! Z0 m: S: @. { i4 s
│ 06. chatbot 创建对話字典.mp4
$ r9 Z! X6 k. y4 d _│ 07. ChatBot 建立对话列表.mp4
2 x4 c6 O# J+ Q, F│ 08. ChatBot 问答集.mp4/ u& i; r- I' ~* d h. _8 E+ M
│ 09. ChatBot 数据初步清洗.mp48 n0 F3 K( J; _0 b; j
│ 10. ChatBot 清理问题集&回答集.mp4
, y0 K* d B) N% U│ 11. ChatBot 统计字频.mp4. h, [% h( P2 a3 A0 H2 O; P
│ 12. ChatBot 标记化&去除少数字.mp4- {) n* a7 @# U$ Y4 \: S& L
│ 13. ChatBot 最终标记.mp4
& }$ W r7 N ^7 {4 a│ 14. ChatBot 逆向字典.mp4" k( S3 v* j i' L
│ 15. ChatBot 添加 EOS 标签.mp42 V) u- X6 k7 [# P: _# @5 p% Y
│ 16. ChatBot 问答数列化.mp4' q3 B7 [% E$ O- A( \, w5 G6 w
│ 17. ChatBot 长短句.mp4, g; a5 D% Y7 `( k
│ 18. ChatBot input&output.mp4, G" d. i* Q6 ]. D
│ 19. ChatBot 处理输出.mp44 }- g' g2 v7 c H( a' A
│ 20. ChatBot 建立RNN 模型.mp4- i0 t. f: L& b5 @; H0 f, F
│ 21. ChatBot 解码器训练.mp47 Q8 j" h* L( a3 G& j: t* Q* Z
│ 22. ChatBot 解码器测试.mp48 E- W) y3 J5 d$ ]- b: t: d
│ 23. ChatBot 创建解码RNN.mp4
3 V$ E8 Q& d: F. m4 n7 d│ 24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4
7 ]1 ~! T; S% o/ Q│ 25. ChatBot 設置超参数.mp4
$ `8 ~9 h( a+ O1 P, g5 V│ 26. ChatBot 启动运算.mp47 W8 ~' G4 c& l8 A4 I
│ 27. ChatBot 模型 input.mp4- l3 A Z, x) t7 l7 \
│ 28. ChatBot 模型輸入序列長度.mp4
! k3 n; v& v5 M$ g3 @( F( z& x# I│ 29. ChatBot 設置輸入的数据形状.mp45 _! f+ ~, b; L7 g" x) J1 H7 s, x
│ 30. ChatBot训练 & 测试結果.mp4
5 ^8 j/ h& ~/ J4 o2 _- x│ 31. ChatBot 损失，优化，梯度消減.mp48 A3 F4 Z* b4 |1 T% G
│ 32. ChatBot 问答等长处理.mp41 c0 @' ?) Q9 z$ \
│ 33. ChatBot 问答数据批量.mp4. h2 u/ o9 K& s% _
│ 34. ChatBot 数据分割.mp4& ~3 Z7 g2 F! [, N
│ 35. ChatBot 训练.mp4( A* L/ ^* Q7 k+ j, }/ m* ^4 @
│ 36. ChatBot 训练2.mp4; W. `) C( \0 R. z0 d- |
│ 37. ChatBot 测试.mp4$ L8 D/ e4 a- S# y! U
│ 38. ChatBot 输入修飾.mp4/ x+ O( k$ h# J7 W/ C
│ 39. ChatBot 开始聊天.mp4
5 W$ q& U4 {2 m4 ]& X) k│ . h( ~4 w% j2 I4 O. g
├─1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理# b- J3 R" j' e, G+ R
│ ├─1.目标检测概述
9 \/ G, r, y; `! I' R. x/ a/ q. k2 Q9 Z2 G│ │ 01_课程要求以及目标.mp4% W$ ?( R; p- L7 v$ i: p% h Q- f0 r
│ │ 02_项目演示结果.mp4. A! e! b9 c0 s* y& L
│ │ 03_项目结构以及课程安排.mp4
5 Z- P6 f8 E5 {/ ]. P8 d( ^│ │ 04_图像识别背景.mp4( N# a- _: j, T% j
│ │ 05_目标检测的定义和技术历史.mp4
" H7 k( }2 v( o2 E│ │ 06_目标检测应用场景.mp4
. x6 V' Z% `' k' O2 T│ │ 07_目标检测算法原理铺垫.mp4- D2 D/ _: F8 _! _/ D$ \3 N2 s
│ │ 08_目标检测任务描述.mp4
# v8 Z4 S; l/ O$ Q# r6 i│ │ ; K8 Y5 O+ B5 k$ p
│ ├─2.RCNN原理
/ c/ S# }% {; P; V│ │ 01_Overfeat模型.mp41 I7 b% Y# R* _/ Z$ R- b2 L& |1 b
│ │ 02_RCNN：步骤流程介绍.mp4
/ u2 }# U* \ y- s ^$ r│ │ 03_RCNN：候选区域以及特征提取.mp4
7 }9 l+ X& D" }) k3 K! G, `│ │ 04_RCNN：SVM分类器.mp4( u! m. l. F. A! `
│ │ 05_RCNN：非极大抑制（NMS）.mp4
6 g3 D: R: v) I: e│ │ 06_RCNN：候选区域修正.mp45 c6 u( ]6 \- s- u ^- x2 d
│ │ 07_RCNN：训练过程与测试过程介绍.mp4/ |; c' c8 @4 r! q8 X1 V
│ │ 08_RCNN：总结、优缺点与问题自测.mp42 M: [7 m( X/ X1 c4 G! J0 v; D- C1 Y6 Y
│ │ ' v+ ]( o8 j. P& R$ F9 X. C( g
│ ├─3.SPPNet原理3 `- P* x' [- o4 A z- v1 T5 P0 X. r
│ │ 01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程.mp4
9 E0 B. O8 O+ [7 T4 D│ │ 02_SPPNet：映射.mp4* i. m! `' h' x* o* i2 T
│ │ 03_SPPNet：SPP层的作用.mp4
7 e' F0 p* L6 U! o│ │ 04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测.mp4
0 q0 r- s( P: C9 T* V│ │
3 ]$ }7 u$ ~ U1 `│ ├─4.FastRCNN原理
+ M0 t3 M# U4 E# s( m: b│ │ 01_FastRCNN：改进之处以及网络流程.mp4
, p9 h$ q8 q% {* ~! f% @/ V: D│ │ 02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比.mp4
' C2 |2 x7 F0 }7 b0 T, Q! c│ │ 03_FastRCNN：多任务损失.mp4. A& A" R- v5 w
│ │ 04_FastRCNN：总结与问题自测.mp4+ F* l* |& u6 s# \
│ │ 2 a# a0 J% H8 K
│ ├─5.FasterRCNN原理6 k# y% K7 {' F! }; ]' D) O1 [7 g
│ │ 01_FasterRCNN：网络结构与步骤.mp4# G* A- C/ t; _) m/ N5 {
│ │ 02_FasterRCNN：RPN网络的原理.mp4
" A( \8 P% H' A2 G" R y│ │ 03_FasterRCNN：总结与问题自测.mp4
" G3 S, C( O `6 f│ │
& k: M+ P' v( b% y' x│ ├─6.YOLO原理/ [7 u: Q- e% s; |; N2 x, p# f( a2 [
│ │ 01_YOLO：算法特点与流程介绍.mp4
# _0 U: }9 t3 f6 y, j# J│ │ 02_YOLO：单元格原理过程.mp4
6 v6 ?" V# { y* r5 V" [│ │ 03_YOLO：训练过程样本标记.mp47 n4 u3 P* e/ a2 x) D
│ │ 04_YOLO：总结.mp4
2 i2 [) [5 ?# {│ │ % j2 k+ }8 a0 ^8 v/ d5 V' t
│ └─7.SSD原理* @" n& B2 @8 ~/ x r' k! A' d5 j- e
│ 01_SSD：网络结构与Detected结构.mp4
% K/ o7 k/ Y) T7 s6 [│ 02_SSD：localization与confidence.mp4
8 u2 T# ~( p3 V1 i" C│ 03_SSD：训练与测试流程总结.mp4$ M2 `7 q4 |$ n) T o& _
│ 04_TensorflowSSD接口介绍.mp4
. Z) A% k+ ?* a; x$ E1 y│ 05_第一阶段算法总结.mp46 z/ q. A3 N* V/ U7 x) I
│ 8 Y6 k# e+ c4 f, u! f4 [+ w5 { d1 j
├─1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
" m* n* v _! q0 O5 s│ ├─1.数据集标记0 K% u+ p- _5 p! z0 r# z, ]+ j+ O
│ │ 01_目标检测数据集介绍.mp4
; Q5 V. k1 T) ^$ x* R8 \$ m│ │ 02_商品数据集标记.mp47 t) Z4 N" ]7 l
│ │
' W7 l9 I" n5 q0 _- j7 H& l" [│ ├─2.数据集格式转换' m6 `% `% i* j% r3 C
│ │ 01_数据集格式转换介绍.mp4
! E! C9 F _* \$ o0 j( N│ │ 02_格式转换：代码介绍.mp4* c" j) X, g, K `
│ │ 03_格式转换：文件读取以及存储逻辑.mp4
2 m/ b& |; {2 q) w│ │ 04_格式转换：图片数据以及XML读取.mp4
, k% p$ ?6 r3 k& ^& f│ │ 05_格式转换：example封装、总结.mp40 u$ w6 Y% \& p# {7 P$ S, b
│ │ , m7 T$ |9 |3 Z
│ └─3.TFRecords读取
; H) V* r8 ` f8 L- z0 E) ~& U4 }│ 01_slim库介绍.mp45 u$ j- a' Y* A& K5 u$ F
│ 02_TFRecord读取：Dataset准备.mp4
/ g8 h$ r8 w/ K│ 03_TFRecord读取：provider读取.mp4/ l/ t, {3 Z4 t
│ 04_第二阶段总结.mp4
9 a- \ [6 ~* O0 E5 I│ % M# x. F; O1 F8 @+ M9 z
└─1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署$ t; l: R+ D5 c7 i u! z
├─1.项目架构6 H7 i k% z8 X( p% r- q
│ 01_项目架构设计.mp4) r. q( O( F! {3 ^6 T
│ 02_训练与测试整体结构设计.mp48 k* j; s: ]1 a. I9 I
│
* ~- d; e. U/ H% a' F7 W) \ ├─10.TFServing客户端0 k9 Z- I8 c% _- p5 a
│ 01_Tensorflow serving client逻辑.mp4. L, `+ Y/ H+ g" O2 b
│ 02_Client：用户输入图片处理.mp4
/ T0 x6 J6 g i" [7 d% ?9 N' c! x │ 03_Client：grpc与serving apis介绍.mp4
$ c, X* B: Q4 O# V, F5 y. l/ J │ 04_Client：客户端建立连接获取结果代码.mp45 S" Q5 b' ]4 V
│ 05_Client：结果解析.mp4& C9 v( X( e8 x6 }' a, K' s
│ 06_Client：结果标记返回.mp4* |4 I# D- {. k7 a3 h% @( }
│
! r( x0 q, A: C% N9 k% ]' t ├─11.服务器部署
; V* O- k$ M# m" [ │ 01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启.mp4( u# g& [+ j9 y* q* \6 r: [
│ 02_项目总结.mp45 V8 F- W8 Q6 O; m! d* m
│
' A4 P# O+ B2 `* g0 n1 u* h ├─2.数据接口实现
. J& H. C3 L \3 |# W0 N& K. m │ 01_数据接口：商品格式转换实现.mp4. O! ^6 b3 q3 _/ }9 {7 ~- V
│ 02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义.mp4
" {. j/ z1 w" C7 u │ 03_数据接口：商品数据读取子类实现.mp4
. O9 ]. J9 t: n# i C$ V │ 04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现.mp4
% A' n3 Y+ [( Q4 T1 F │ 05_数据接口：代码运行与数据模块总结.mp4
( a7 I4 `. t5 g2 V3 T. @, p │ 8 V( D! @' T+ u
├─3.模型接口实现
' Q3 C5 }/ C; c6 F1 g │ 01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码.mp44 Z4 O0 j) [* W( T
│
0 B5 E2 h# }- \ O- ` k ├─4.预处理接口实现* j5 n2 q( w$ o
│ 01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍.mp44 A, J. S g4 B' N. o) k ^! R! j$ u
│ 02_预处理接口：预处理工厂代码.mp4
7 R$ s- i2 Y0 c% \" v3 j4 U │ 03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整.mp4; K4 V, @ @. f! q, u1 W( u/ o7 d) V1 k- G
│ 04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结.mp4
5 Z- _% t5 i! @; m0 g i) x │ & L! X. e9 F# v9 H
├─5.训练过程实现
2 N5 k1 t+ \4 t j, j │ 01_训练：训练步骤与设备部署介绍.mp4
# \, f2 s8 B% c* }, ~: c* M4 B │ 02_训练：model_deploy介绍.mp4
$ T. j( C& ]! ~- b9 W │ 03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定.mp4( z8 ~9 ?8 c' j
│ 04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义.mp4
4 U1 |! A# H4 G S" W │ 05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍.mp4' R' H1 P9 B' j) I' ~! S
│ 06_训练：2数据模块与网络模型获取结果.mp46 {1 }5 \9 g0 Q# r# y
│ 07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理.mp4
/ ]3 Q8 s( `; }5 L3 b │ 08_训练：2NHWC和NCHW介绍.mp4- I$ M, g3 o* A3 Y* \& h- D
│ 09_训练：2对anchors进行正负样本标记.mp4& Y, u% H- W0 V2 B0 o0 m
│ 10_训练：2批处理获取以及数据形状变换.mp4
. Z6 O4 X/ C4 `2 U, l │ 11_训练：2队列设置.mp48 P3 ~8 I( N/ v2 H. A- }
│ 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
6 M0 [& H+ V0 k │ 13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置.mp4+ S8 ]% U9 i/ p7 `
│ 14_训练：训练流程总结.mp4
! h$ \# \6 f# ] m0 m │ ( \) l" H1 h5 x% D* B9 V" p
├─6.测试过程实现
. |$ I& P2 l+ r4 V3 Z0 e │ 01_测试：测试流程介绍、代码.mp4: ]+ G$ j# W; }4 n1 K0 l
│ 02_测试：图片输入、结果标记代码.mp4
9 h# ?5 w, [% {' `; ] │ 4 _% h/ a. g1 K
├─7.模型部署介绍- @7 }8 x8 O+ l
│ 01_web服务与模型部署流程关系介绍.mp4
2 i4 |5 }1 G! D │ 02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍.mp4
0 x7 Q- x$ ] C7 Q& O │ $ Q9 d( M8 |: J* o4 s. g; E
├─8.导出模型( d1 m7 d. J1 Q# D
│ 01_模型导出：模型输入输出定义.mp4. E# G' t. N9 k/ q& y+ b, X" }
│ 02_模型导出：Savedmodel导出模型.mp4
* O3 T3 q! Q& q0 }5 m( z8 V │ * H) ~/ _4 i& ~0 }4 L
└─9.打开模型服务/ ]* w( w! `* w2 O/ P
01_开启模型服务.mp4
6 c3 v; u( n4 [- B
x( e+ T% Q# z }' O1 }/ s# `/ V& p% M# r% }! U+ S
0 l) w3 x4 a0 n; s) H+ }- W- c% q; q, j0 @ {
7 C: \: B7 H" q1 R6 W; `0 X+ o6 Q) u5 S9 A& X4 }' u: g
. A) d7 `) V: J7 ^3 M5 G7 B) @8 |
" W! L3 \! M0 H8 c+ R: M+ W
6 |( L7 g9 K" c2 R5 ^0 d: R: M
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发表于 2019-8-23 00:38:11
发表于 2019-8-23 08:58:05
