|
|
2 c. @+ f' X$ O; K- P( m+ o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
& G' q7 K( L; o1 ^& O9 a4 C) A, O- |3 _5 F0 T8 R& r
【开课吧】算法工程师-高级深度学习" ?. q/ T! A/ I; _
├──第01章 课程引导 $ H/ C( n! x7 E4 S3 c9 Z2 ~4 [7 G
| ├──第1节： 开场白.mp4 37.47M2 p: J4 {: K; D4 i9 [: i
| ├──第2节1-1： 课程安排I.mp4 61.80M& V4 u7 [* e& \* x, S" L4 M* ?
| ├──第2节2-2： 课程安排II.mp4 61.02M4 H. N4 @/ U0 M6 \( s& |$ O. ? s
| ├──第3节1-1： 绪论II (1).mp4 76.12M
. q9 D8 ]$ [- k' h; O| └──第3节2-2： 绪论II (2).mp4 92.29M
4 n. P8 R3 i( `# [├──第02章 神经网络深⼊ 8 u' r9 |) w% S
| ├──第10节 【实战】正则化方法.mp4 55.13M. B s- B$ t" J @
| ├──第11节： 模型性能评价.mp4 73.59M# n8 ?- V( @4 P* G. k8 t
| ├──第12节： 【实战】模型性能评价指标.mp4 171.66M2 B, N$ L# @/ K0 m7 f
| ├──第13节： 深度学习能力边界.mp4 72.22M* r6 ]8 L( c- i I' v
| ├──第1节： 从优化问题讲起I.mp4 77.01M
4 S4 U, r$ K4 m3 j| ├──第2节： 【实战】拟合问题.mp4 84.93M
: J% d0 z- J& S( G3 F/ @| ├──第3节 从优化问题讲起 II.mp4 68.94M* d4 V# j9 F" v" }
| ├──第4节： 实战：优化方法比较从优化问题讲起 II.mp4 31.11M
/ S; f/ n, \- C| ├──第5节： 深度神经网络.mp4 63.79M
3 E1 v3 o, N; p' U| ├──第6节： 【实战】使用神经网络建模MNIST数据.mp4 144.76M
7 z& L r6 \% ?/ B! H2 c; p| ├──第7节： 【实战】激活函数与优化方法.mp4 128.10M
d% K4 K V% e| ├──第8节： 正则化方法 I.mp4 42.50M
) b2 ]. C9 A& B- R6 Z| ├──第9节： 正则化方法 II.mp4 82.44M B8 ^, g5 N/ T
| └──作业.txt 0.50kb
E2 J$ L0 _0 [├──第03章 图像分类与目标检测 1 F) X- a q8 ?8 K" E# \
| ├──第三章第10节： 【实战】表征学习.mp4 80.16M2 e ^8 @( |, Y% n! S
| ├──第三章第11节： 第二章习题讲解.mp4 60.36M K- u/ M( R3 E" ~6 D5 Y2 Z
| ├──第三章第12节： 彩蛋.mp4 2.64M' J+ R2 V$ p4 w1 V
| ├──第三章第1节： 卷积的基本概念I.mp4 73.80M
, e1 y4 I5 U6 N9 f% Y; Y| ├──第三章第1节： 卷积的基本概念II.mp4 114.46M& v2 Y5 q! r* o! M2 A
| ├──第三章第1节： 卷积的基本概念III.mp4 64.52M
+ o* _# }$ o. o5 d& u) V, n| ├──第三章第2节： 2.4 实战：异构深度学习环境搭建.mp4 197.79M
: ?5 p0 _! f3 y8 u( c H) V| ├──第三章第3节： 2.5 实战：卷积层的实现.mp4 79.42M! v9 r0 t7 O# l1 `+ z
| ├──第三章第4节： 2.6 典型卷积神经网络.mp4 51.46M
, I& m) Z7 j* P% p) T+ z6 `| ├──第三章第5节： 2.7 实战：简单的卷积神经网络.mp4 158.51M5 i: J' k0 s8 I+ d. l; _( M
| ├──第三章第6节： AlexNet模型.mp4 54.14M
( k1 Y6 Q) }9 _| ├──第三章第6节： LeNet模型.mp4 68.73M2 a4 L; W4 d/ b6 r% R9 F
| ├──第三章第6节： ResNet模型.mp4 89.01M
/ F. ]) T' q$ G: A0 M. T) f% z| ├──第三章第6节： VGGNet模型.mp4 65.90M
9 }1 w" l. a* {/ A8 h% f1 Q" S| ├──第三章第7节： 【实战】ResNet.mp4 152.73M
$ E O: {8 U' z! L| ├──第三章第8节： 目标检测.mp4 130.06M9 k' W) ]8 f; Z# O$ `/ `6 |6 Y
| ├──第三章第9节： 【实战】Faster R-CNN.mp4 52.03M& X# D4 ?# d. W* Y# I! Z/ {
| └──第三章作业.txt 0.43kb( _, |1 [% z& u) h: [# N
├──第04章 图像分割
; K! H+ D& X8 G9 Z8 W: p| ├──第四章第10节： 模型训练流程.mp4 86.48M
; r7 h$ P6 G( k, b% U0 C| ├──第四章第11节： 第三章习题讲解.mp4 62.06M* b4 s: Z& M" \+ [4 e
| ├──第四章第12节： 彩蛋.mp4 2.64M' }% P" G9 \! ^: t
| ├──第四章第1节： 图像分割基础.mp4 84.90M
# k/ R6 y" T7 Y$ V+ I, ?! J% @" d| ├──第四章第2节： 【实战】Deconvolution与空洞卷积.mp4 74.44M' Q1 H3 N4 J# l
| ├──第四章第3节： 图像分割模型.mp4 94.01M: y' d. q& u0 f; ~, o7 Q7 N* H
| ├──第四章第4节： 【实战】U-Net.mp4 65.20M: ~! j* v* J2 e
| ├──第四章第5节： 【实战】DeepLab v3.mp4 80.20M
/ w3 Q, o# v+ j e4 v6 i| ├──第四章第6节： 模型可视化.mp4 40.34M- l4 W; p! Z: w; {' c, F7 Q
| ├──第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4 92.56M
9 A( F4 n8 t- U0 @- u| ├──第四章第8节： 病理影像分割初探.mp4 159.27M
# B/ a$ F- d1 S) ]% X! O| ├──第四章第9节： 自监督学习.mp4 131.19M
; O m, w* Z& @7 W4 D7 n| └──第四章作业.txt 0.27kb! @ X( S5 ]/ Y$ s- b1 _& `; r
├──第06章 分布式深度学习系统 " D# ^, V* m/ D* O+ s" Q$ o/ `$ b
| ├──第六章第1节： 分布式系统.mp4 107.45M+ o" P2 c( ?! H' O
| ├──第六章第2节： 分布式深度学习系统.mp4 142.05M. M. x% q E6 B" M0 `+ U% F2 p
| ├──第六章第3节： 【实战】数据并行模型训练.mp4 281.38M
# ~( {1 j1 [4 }6 C6 l+ e1 I| ├──第六章第4节： 微服务架构.mp4 38.41M
# Q1 Z! c5 \: ^( i: n| ├──第六章第5节： 【实战】使用Kafka搭建MQ.mp4 91.07M2 p% R c6 k! m
| ├──第六章第6节： 分布式推理系统.mp4 55.88M5 @* x5 h0 x( S" }
| ├──第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4 57.77M
0 ~8 R+ ?% x F3 ]* H& l: Y| ├──第六章第8节： 第五章习题讲解.mp4 16.62M
" ~! |- K# L& D5 p. d6 C' z0 B| └──第六章第9节： 直击面试II.mp4 160.35M, [/ }: [3 d9 E1 d
├──第07章 深度学习前严
7 l" C+ O' T. e: T: ]% ]| ├──第七章第10节： 第六章习题讲解.mp4 23.81M
1 t3 D! b8 i, ?| ├──第七章第11节： 直击面试III.mp4 146.66M: H5 Y$ i' c) i( B$ x0 k \9 ]
| ├──第七章第1节： 深度增强学习.mp4 78.38M w w; F- [5 n
| ├──第七章第2节： 【实战】Flappy Bird.mp4 32.86M
# P4 M" k1 j: L$ M$ s& Y/ O' M| ├──第七章第3节： AlphaGo.mp4 114.57M
. a& d* \, q s' p' ^| ├──第七章第4节： 生成对抗网络.mp4 32.96M! L2 E6 \. g( R1 i: `
| ├──第七章第5节： 【实战】SimpleGAN.mp4 226.11M
0 p6 a; x& e% M \" q" U( q| ├──第七章第6节： 【实战】ConditionalGAN.mp4 145.05M4 \* t+ d0 }! v9 ~$ e% W8 f+ N
| ├──第七章第7节： 【实战】CycleGAN.mp4 186.24M3 F; e `" N: V2 ?+ ^
| ├──第七章第8节： 未来在哪里.mp4 49.77M( I5 J# L( E+ m& X+ }2 u* V( x
| └──第七章第9节： 彩蛋.mp4 2.62M7 n O) b3 T; O: x7 O E+ H
├──第08章 专题讲座
: R- w* q" L( U7 E# z* D" j| ├──第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet_.mp4 97.83M" i! B+ w& z$ N% k3 k5 L, W0 w
| ├──第八章第1节： 【Lecture 2】Inception.mp4 142.22M6 H4 f7 Y+ I/ `# B) h
| ├──第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp4 84.56M* z& L" r( z! y$ W
| ├──第八章第1节： 【Lecture 4】ResNeXt.mp4 84.36M
0 p5 n' L7 Y- }4 y1 M& j o| ├──第八章第1节： 【Lecture 5】Transformer和它的朋友们.mp4 234.78M
* I- w+ [3 W# L/ n4 [4 `| ├──第八章第1节： 【Lecture 6】深度学习产品化.mp4 221.35M6 R3 D; }/ n7 ~- j6 I
| ├──第八章第1节： 【Lecture 7】果壳中的量子计算.mp4 101.56M7 r/ K# X+ [' I W/ I& J
| └──第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4 211.49M# i! Z- T) d' e! b- V( i
├──第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型 $ z0 Y' A( u; X; S. x
| ├──第九章第10节： 模型测试代码.mp4 120.23M
3 n) y. V/ {/ k" w: m4 n| ├──第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp4 76.07M. }# Z* r' v1 G# v5 J& h3 l* b
| ├──第九章第12节： 模型批量测试与性能指标.mp4 79.11M
3 E" m1 l" V9 l& \, o| ├──第九章第13节： ResNet家族模型的表现.mp4 64.20M' w3 `* p, n5 t9 N
| ├──第九章第14节： 常见模型的表现.mp4 151.17M5 Z- v8 L, Q9 U6 G* I# U
| ├──第九章第1节： 核心实战概述.mp4 33.81M2 N+ i p5 H- k/ S( y9 E5 {
| ├──第九章第2节： ImageNet介绍.mp4 99.54M, B% {7 M7 k( H/ [9 E5 n
| ├──第九章第3节： 数据探索与预处理.mp4 117.84M2 f% Z& _/ o$ s- a6 \
| ├──第九章第4节： 数据队列.mp4 72.51M
7 N! T5 z: r$ f5 l0 i& R/ M: V5 t| ├──第九章第5节： 通用数据队列(1).mp4 74.81M$ P: Z& G- G u; ^1 d. X) d( N
| ├──第九章第5节： 通用数据队列.mp4 74.81M7 C. ?6 `+ w: {9 G; L
| ├──第九章第6节： 建立模型结构.mp4 102.06M8 R. u$ h: O1 x+ S" i
| ├──第九章第7节： MNIST数据集训练.mp4 129.32M
5 }- M8 o# L9 X4 b6 i8 i| ├──第九章第8节： ImageNet Tiny数据集训练.mp4 99.99M7 \, }5 B* m0 x' J) }: M
| ├──第九章第9节： 猫狗大战数据集介绍与预处理.mp4 42.56M
4 V" @( M+ B9 @# P| └──作业.txt 0.42kb
* b5 ~+ i1 S5 i8 L9 E, ~├──第10章 建立病理影像的病变区域分割模型 & H* }( p6 S8 e! C
| ├──第一十章第10节： DeepLabv3Plus模型训练与测试.mp4 147.79M$ s5 G* v0 ^% h) Y
| ├──第一十章第11节： 论文串烧：BMJ Open.mp4 610.17M1 l4 h) D$ c% M5 D7 E5 G) G) f4 E
| ├──第一十章第12节： 论文串烧P2.mp4 335.45M+ x+ G+ w9 M7 t
| ├──第一十章第13节： 论文串烧：Nature Communications.mp4 668.07M5 B1 B3 H/ Y) Y5 B! e
| ├──第一十章第14节： 论文串烧：ICCV.mp4 597.40M, T) {- V, p- S3 E
| ├──第一十章第15节： 论文串烧：ECML.mp4 513.78M
: j" A- J4 V* |! {# i" a| ├──第一十章第16节： 论文串烧：Nature Medicine.mp4 416.43M+ W: _: [8 f' Y2 _7 ?
| ├──第一十章第17节： 第九章习题讲解.mp4 177.13M# x% P+ k4 [, @
| ├──第一十章第1节： 数字病理切片介绍.mp4 151.64M7 ]8 U6 C2 H/ N4 |+ Q/ a. d
| ├──第一十章第2节： 数字病理切片预处理.mp4 93.92M
5 o' E0 Q7 ]2 K; u. h2 U' g9 X| ├──第一十章第3节： 样本均衡性处理.mp4 72.36M
1 @8 x* ~* R% v: x- H4 J. ^: E0 c| ├──第一十章第4节： 经典数据队列.mp4 110.57M }. J2 I. q; _' o2 h/ U) M
| ├──第一十章第5节： 建立训练模型.mp4 115.60M! l d- a; t- G: c( w
| ├──第一十章第6节： 实现测试逻辑.mp4 204.79M( V7 ^6 B+ P/ G+ G2 b# j
| ├──第一十章第7节： 预测结果后处理.mp4 61.67M
) \/ L* v4 `6 V m| ├──第一十章第8节： 20x模型训练与测试.mp4 260.75M
0 ?" Q# Y- f! N9 k% c| └──第一十章第9节： 40x模型训练与测试.mp4 60.39M7 l' E M2 i+ p! C+ Y7 Q
├──第11章 分布式深度学习推理系统
3 X; _7 J- p1 j1 J' R6 @9 i| ├──第一十一章第10节： 运行Celery任务.mp4 84.35M6 l2 y- A. g8 ^7 z5 l: E
| ├──第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4 61.88M& m4 A4 e/ R) \$ k$ ?$ i
| ├──第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4 116.62M3 W- {" N6 ` v9 ^) Y4 r
| ├──第一十一章第13节： 构建Docker镜像的原始方法.mp4 137.77M
8 h. W' Y% |* h+ b7 m" r' }2 B) W" N' @| ├──第一十一章第14节： 使用Dockerfile构建镜像.mp4 105.94M. {9 r5 f3 g! a U1 [
| ├──第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4 196.28M. L. j) ?/ k4 g
| ├──第一十一章第16节： 分布式系统研究结果.mp4 265.61M
! N! B y9 u3 c. q4 I| ├──第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制.mp4 290.54M* j; e5 e \# ]$ U$ S2 t$ s
| ├──第一十一章第1节： 系统架构设计.mp4 50.15M6 d6 _/ j4 Z |
| ├──第一十一章第2节： 代码结构与调度器配置.mp4 107.66M5 [# g {1 _& z- V- g3 n1 M
| ├──第一十一章第3节： 调度器核心逻辑.mp4 120.38M
I3 ^9 X" M7 e. t4 n2 e| ├──第一十一章第4节： 自定义Logging机制.mp4 62.74M/ Q9 g3 U; V0 @8 o9 [' q1 {3 V% m' N
| ├──第一十一章第5节： 工作节点基础代码.mp4 60.91M
; u5 S2 I9 X+ u! n% y| ├──第一十一章第6节： 工作节点任务处理.mp4 26.18M: ~3 P3 I5 \& s8 Z8 P9 W5 |) q
| ├──第一十一章第7节： 工作节点核心逻辑.mp4 178.34M) z0 T) I. Q3 }2 @( b6 n1 l9 b) O7 F
| ├──第一十一章第8节： 日志模块编写.mp4 69.51M& |+ h% p6 a7 k0 p
| └──第一十一章第9节： 代码调试环境搭建.mp4 167.12M
" z" l( n: b, J \└──第12章 课程总结
4 X$ q2 g% t( \* n4 w0 G* J| ├──第一十二章第1节： 课程总结III：循环神经网络.mp4 112.31M
4 y9 ~. j9 T. g, @| ├──第一十二章第1节： 课程总结II：卷积神经网络.mp4 430.28M3 d7 X) h }2 i! z% O) \) a6 `
| ├──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( W7 Y" I- E: z# G3 p2 o+ u0 D
| └──第一十二章第1节： 课程总结I：深度学习理论.mp4 226.33M
% z4 T5 ^% ~1 I+ m
$ [9 `# b# h7 S) x* t5 g5 [+ `2 r$ v1 w. r" A3 V
- w; v; U n7 V1 E$ o! k) `! @! s7 I7 w
2 o9 K, c; h& ^5 Z资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见6 o# I5 S! s; U7 M
+ r7 I* E! r5 q% ?8 n4 o! l6 u" Y% c: b: g
1 x$ x8 q- Y/ F% ^5 k- k( C
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2023-11-10 11:54:01
