开课吧-算法工程师-高级深度学习

只在乎你

本套课程开课吧算法工程师-高级深度学习，主要分为深度学习系统与前沿、深度学习理论、循环神经网络、卷积神经网络四大部分，课程官方售价19799
5 b! v  o1 |+ J; j) |
- T) v9 t8 t" H: Q' s8 @【开课吧】算法工程师-高级深度学习
9 q- C( Z, J8 R5 J/ A8 t├──第01章 课程引导  
|   ├──第1节： 开场白.mp4  37.47M
|   ├──第2节1-1： 课程安排I.mp4  61.80M
|   ├──第2节2-2： 课程安排II.mp4  61.02M
3 j/ j% }% ?, W# l& c7 J  I$ c|   ├──第3节1-1： 绪论II (1).mp4  76.12M
|   └──第3节2-2： 绪论II (2).mp4  92.29M
+ ?7 D7 b( q& q+ e: q- T├──第02章 神经网络深⼊  
8 V4 Y* L: h/ _: g3 O" u|   ├──第10节  【实战】正则化方法.mp4  55.13M
|   ├──第11节： 模型性能评价.mp4  73.59M
4 r& i+ a5 r% W6 q/ c8 N- ||   ├──第12节： 【实战】模型性能评价指标.mp4  171.66M
|   ├──第13节： 深度学习能力边界.mp4  72.22M
1 o" K5 z3 `2 R|   ├──第1节： 从优化问题讲起I.mp4  77.01M
|   ├──第2节： 【实战】拟合问题.mp4  84.93M
|   ├──第3节  从优化问题讲起 II.mp4  68.94M
6 l- @9 u6 g( U) n8 \: Y|   ├──第4节： 实战：优化方法比较从优化问题讲起 II.mp4  31.11M
|   ├──第5节： 深度神经网络.mp4  63.79M
3 e  K( @1 y8 r|   ├──第6节： 【实战】使用神经网络建模MNIST数据.mp4  144.76M
" d8 f3 V# [% i/ A# h|   ├──第7节： 【实战】激活函数与优化方法.mp4  128.10M
|   ├──第8节： 正则化方法 I.mp4  42.50M
|   ├──第9节： 正则化方法 II.mp4  82.44M
# ~- l7 ^! N, b& I4 d; S7 `|   └──作业.txt  0.50kb
& N1 M9 i7 i0 Y* ^4 i1 B7 N├──第03章 图像分类与目标检测  
|   ├──第三章第10节： 【实战】表征学习.mp4  80.16M
|   ├──第三章第11节： 第二章习题讲解.mp4  60.36M
|   ├──第三章第12节： 彩蛋.mp4  2.64M
, [6 Y2 b& J  M. y( u* k$ Z|   ├──第三章第1节： 卷积的基本概念I.mp4  73.80M
|   ├──第三章第1节： 卷积的基本概念II.mp4  114.46M
|   ├──第三章第1节： 卷积的基本概念III.mp4  64.52M
& l6 E, j( S* }; A|   ├──第三章第2节： 2.4 实战：异构深度学习环境搭建.mp4  197.79M
|   ├──第三章第3节： 2.5 实战：卷积层的实现.mp4  79.42M
( Z- {+ _. Y# _* u|   ├──第三章第4节： 2.6 典型卷积神经网络.mp4  51.46M
|   ├──第三章第5节： 2.7 实战：简单的卷积神经网络.mp4  158.51M
|   ├──第三章第6节： AlexNet模型.mp4  54.14M
2 m5 ?6 L$ j8 O3 W. e+ v3 r$ V|   ├──第三章第6节： LeNet模型.mp4  68.73M
* B+ _! u8 [2 i" @3 K9 ?3 o. Z|   ├──第三章第6节： ResNet模型.mp4  89.01M
- v: M! R, k: e: W|   ├──第三章第6节： VGGNet模型.mp4  65.90M
& b; x; S' R* Y|   ├──第三章第7节： 【实战】ResNet.mp4  152.73M
' M2 E* T' J  j& {|   ├──第三章第8节： 目标检测.mp4  130.06M
|   ├──第三章第9节： 【实战】Faster R-CNN.mp4  52.03M
- w0 n5 i9 k# }- v|   └──第三章作业.txt  0.43kb
. M3 Z$ G* z+ p0 F├──第04章 图像分割  
* T+ P; e) @% q. `2 J|   ├──第四章第10节： 模型训练流程.mp4  86.48M
|   ├──第四章第11节： 第三章习题讲解.mp4  62.06M
|   ├──第四章第12节： 彩蛋.mp4  2.64M
2 o# E2 |4 n5 U8 g; N9 w|   ├──第四章第1节： 图像分割基础.mp4  84.90M
; ~+ Z$ `' s: s|   ├──第四章第2节： 【实战】Deconvolution与空洞卷积.mp4  74.44M
|   ├──第四章第3节： 图像分割模型.mp4  94.01M
! P( p' W: a; E! f" @9 B7 R" H|   ├──第四章第4节： 【实战】U-Net.mp4  65.20M
|   ├──第四章第5节： 【实战】DeepLab v3.mp4  80.20M
|   ├──第四章第6节： 模型可视化.mp4  40.34M
- \5 l; ^0 ^6 X* ^|   ├──第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4  92.56M
|   ├──第四章第8节： 病理影像分割初探.mp4  159.27M
|   ├──第四章第9节： 自监督学习.mp4  131.19M
5 c$ G3 ?# `' y7 T9 ?/ N2 U|   └──第四章作业.txt  0.27kb
, s/ L+ H! Z4 R, D' p0 X3 f3 b├──第06章 分布式深度学习系统  
9 \8 \* q) b4 {- Q1 E; `|   ├──第六章第1节： 分布式系统.mp4  107.45M
* [: X) z1 K/ ~: A; ~; @* k|   ├──第六章第2节： 分布式深度学习系统.mp4  142.05M
|   ├──第六章第3节： 【实战】数据并行模型训练.mp4  281.38M
4 |1 o4 z6 z' w2 F* [/ A|   ├──第六章第4节： 微服务架构.mp4  38.41M
  h: o' n/ ]; E8 ]* A" J* T2 w" |( Z' U|   ├──第六章第5节： 【实战】使用Kafka搭建MQ.mp4  91.07M
: J. X$ |4 V. z  V4 s  r- U|   ├──第六章第6节： 分布式推理系统.mp4  55.88M
|   ├──第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4  57.77M
* }! G) _' K9 E) j|   ├──第六章第8节： 第五章习题讲解.mp4  16.62M
|   └──第六章第9节： 直击面试II.mp4  160.35M
6 I- ~8 h& F1 f7 g' d; U, {├──第07章 深度学习前严  
|   ├──第七章第10节： 第六章习题讲解.mp4  23.81M
|   ├──第七章第11节： 直击面试III.mp4  146.66M
|   ├──第七章第1节： 深度增强学习.mp4  78.38M
: x7 q/ o. q8 h( @, U1 C3 `. X|   ├──第七章第2节： 【实战】Flappy Bird.mp4  32.86M
3 c6 m. [+ {6 `2 s7 C3 x|   ├──第七章第3节： AlphaGo.mp4  114.57M
|   ├──第七章第4节： 生成对抗网络.mp4  32.96M
8 L3 M, m; K, x7 r|   ├──第七章第5节： 【实战】SimpleGAN.mp4  226.11M
  ?) U" f# ^. H- V/ E" ?|   ├──第七章第6节： 【实战】ConditionalGAN.mp4  145.05M
6 a% J- _5 [$ F  J: C0 U|   ├──第七章第7节： 【实战】CycleGAN.mp4  186.24M
|   ├──第七章第8节： 未来在哪里.mp4  49.77M
|   └──第七章第9节： 彩蛋.mp4  2.62M
5 W) C: L! G' V! e7 h├──第08章 专题讲座  
# c4 o: u$ g  j' @# ]) u7 [3 L|   ├──第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet_.mp4  97.83M
|   ├──第八章第1节： 【Lecture 2】Inception.mp4  142.22M
$ T2 D  B: w8 @$ O" ~  t9 i|   ├──第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp4  84.56M
6 b6 L/ a( A4 x7 S. j7 G0 N# O. o|   ├──第八章第1节： 【Lecture 4】ResNeXt.mp4  84.36M
! |1 [, O& y7 O* s0 Q* `  h|   ├──第八章第1节： 【Lecture 5】Transformer和它的朋友们.mp4  234.78M
7 P" N8 l/ u, N7 t$ `0 o6 }- Z/ S|   ├──第八章第1节： 【Lecture 6】深度学习产品化.mp4  221.35M
$ `+ Y& M5 G1 v; e6 [$ v' `0 _5 t+ R|   ├──第八章第1节： 【Lecture 7】果壳中的量子计算.mp4  101.56M
/ M" L: d+ O' }/ t; l|   └──第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4  211.49M
8 v% o+ k# E0 a9 d0 }, D├──第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型  
|   ├──第九章第10节： 模型测试代码.mp4  120.23M
2 u3 M1 A# j+ ^1 h: W5 p+ ||   ├──第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp4  76.07M
|   ├──第九章第12节： 模型批量测试与性能指标.mp4  79.11M
|   ├──第九章第13节： ResNet家族模型的表现.mp4  64.20M
|   ├──第九章第14节： 常见模型的表现.mp4  151.17M
|   ├──第九章第1节： 核心实战概述.mp4  33.81M
: l! N& o' n' a1 W' U1 }( ~|   ├──第九章第2节： ImageNet介绍.mp4  99.54M
|   ├──第九章第3节： 数据探索与预处理.mp4  117.84M
|   ├──第九章第4节： 数据队列.mp4  72.51M
( @# W" i3 A2 Y' l|   ├──第九章第5节： 通用数据队列(1).mp4  74.81M
/ Q  Y; O5 f4 R|   ├──第九章第5节： 通用数据队列.mp4  74.81M
|   ├──第九章第6节： 建立模型结构.mp4  102.06M
# M$ a. e  a: k8 G! s# c|   ├──第九章第7节： MNIST数据集训练.mp4  129.32M
|   ├──第九章第8节： ImageNet Tiny数据集训练.mp4  99.99M
7 F7 ^: B) _, Q  z5 {4 ^|   ├──第九章第9节： 猫狗大战数据集介绍与预处理.mp4  42.56M
0 o9 h& A, p2 r$ o|   └──作业.txt  0.42kb
2 v6 M, O/ ]( d( P3 l├──第10章 建立病理影像的病变区域分割模型  
0 [1 E0 ]# f$ f8 ||   ├──第一十章第10节： DeepLabv3Plus模型训练与测试.mp4  147.79M
|   ├──第一十章第11节： 论文串烧：BMJ Open.mp4  610.17M
2 T9 C( W. e" i: \7 s: R5 O|   ├──第一十章第12节： 论文串烧P2.mp4  335.45M
4 I" k0 j  u$ m/ s0 L6 [+ h|   ├──第一十章第13节： 论文串烧：Nature Communications.mp4  668.07M
|   ├──第一十章第14节： 论文串烧：ICCV.mp4  597.40M
* G1 h% e. S0 P3 o3 g|   ├──第一十章第15节： 论文串烧：ECML.mp4  513.78M
3 h" e3 g* d; e; J|   ├──第一十章第16节： 论文串烧：Nature Medicine.mp4  416.43M
' A; Y) t+ j6 D1 W# ^1 l|   ├──第一十章第17节： 第九章习题讲解.mp4  177.13M
|   ├──第一十章第1节： 数字病理切片介绍.mp4  151.64M
9 M0 \5 d: o! v- ?; N3 T4 J|   ├──第一十章第2节： 数字病理切片预处理.mp4  93.92M
! q: T8 u; e* H0 t|   ├──第一十章第3节： 样本均衡性处理.mp4  72.36M
( g7 q4 e/ ?+ D8 G# G8 K* ]/ }/ [|   ├──第一十章第4节： 经典数据队列.mp4  110.57M
2 S5 }8 X& y5 z3 R' w, D5 w# g|   ├──第一十章第5节： 建立训练模型.mp4  115.60M
/ x) T, S( ^, t' G- ^7 @|   ├──第一十章第6节： 实现测试逻辑.mp4  204.79M
|   ├──第一十章第7节： 预测结果后处理.mp4  61.67M
|   ├──第一十章第8节： 20x模型训练与测试.mp4  260.75M
/ k: h( r, C$ |% r|   └──第一十章第9节： 40x模型训练与测试.mp4  60.39M
/ j* c- w7 O$ r├──第11章 分布式深度学习推理系统  
|   ├──第一十一章第10节： 运行Celery任务.mp4  84.35M
* `- g4 v2 [. {- G* c2 ?3 O|   ├──第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4  61.88M
( W/ B' z. S$ i7 O! ^; ?|   ├──第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4  116.62M
& v3 A$ l  R7 i# C8 `|   ├──第一十一章第13节： 构建Docker镜像的原始方法.mp4  137.77M
5 e* p8 @- f" B1 z! q8 y% ?4 H$ ~|   ├──第一十一章第14节： 使用Dockerfile构建镜像.mp4  105.94M
$ U# f4 G; ?) [+ Z0 ^|   ├──第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4  196.28M
7 p& f9 I% e( R( h|   ├──第一十一章第16节： 分布式系统研究结果.mp4  265.61M
- \3 B. Z6 D  a* a6 x; \1 M|   ├──第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制.mp4  290.54M
' I4 B$ ]- ?- `' c|   ├──第一十一章第1节： 系统架构设计.mp4  50.15M
|   ├──第一十一章第2节： 代码结构与调度器配置.mp4  107.66M
; O$ y) h* n6 B7 \|   ├──第一十一章第3节： 调度器核心逻辑.mp4  120.38M
|   ├──第一十一章第4节： 自定义Logging机制.mp4  62.74M
|   ├──第一十一章第5节： 工作节点基础代码.mp4  60.91M
* ]' t" w( [# m7 H% z% C& G|   ├──第一十一章第6节： 工作节点任务处理.mp4  26.18M
|   ├──第一十一章第7节： 工作节点核心逻辑.mp4  178.34M
" _: _& |6 B8 V. h/ E( h3 N|   ├──第一十一章第8节： 日志模块编写.mp4  69.51M
0 Y5 o4 W2 a! ]  _|   └──第一十一章第9节： 代码调试环境搭建.mp4  167.12M
└──第12章 课程总结  
% Z& |8 }; \+ S- ?  I|   ├──第一十二章第1节： 课程总结III：循环神经网络.mp4  112.31M
|   ├──第一十二章第1节： 课程总结II：卷积神经网络.mp4  430.28M
|   ├──第一十二章第1节： 课程总结IV：深度学习系统与前沿.mp4  277.52M
|   └──第一十二章第1节： 课程总结I：深度学习理论.mp4  226.33M


$ ~1 z9 z' Q- G2 H, l6 J0 b

* E5 l* a! J/ V. [+ f# h7 o
资源下载地址和密码（百度云盘）：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

[/hide] 百度网盘信息回帖可见
/ f  P) j- G7 z1 W

% X) \4 ?( k% D6 a  L3 r5 j- i
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】

毛线

强烈支持楼主ing……

甜甜送给您

真是难得给力的帖子啊。

用户邱普中

真是难得给力的帖子啊。

同路

强烈支持楼主ing……

木易收藏阁

666

更新之中

我只是路过打酱油的。

苏家坡酒

激动人心，无法言表！

赵金山

真是难得给力的帖子啊。

kfc7777

学习学习再学习