开课吧-算法工程师-高级深度学习

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* ~) L/ @, g) [- ~7 ]3 c9 w' ]1 {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
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" w! U+ Q, z0 x: H; H- G7 S【开课吧】算法工程师-高级深度学习
/ W- w; u: \; X. }. v├──第01章 课程引导  
7 `- P5 b' O% G+ f|   ├──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
|   ├──第3节1-1： 绪论II (1).mp4  76.12M
|   └──第3节2-2： 绪论II (2).mp4  92.29M
├──第02章 神经网络深⼊  
|   ├──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
|   ├──第12节： 【实战】模型性能评价指标.mp4  171.66M
4 J: ^/ T% Y- ]|   ├──第13节： 深度学习能力边界.mp4  72.22M
- f* ^1 d# F: a% w: c|   ├──第1节： 从优化问题讲起I.mp4  77.01M
5 c4 |* z! F$ C|   ├──第2节： 【实战】拟合问题.mp4  84.93M
" [2 |8 ~& X  |) `, i|   ├──第3节  从优化问题讲起 II.mp4  68.94M
|   ├──第4节： 实战：优化方法比较从优化问题讲起 II.mp4  31.11M
% T+ ~- I8 u6 N$ b: l- g|   ├──第5节： 深度神经网络.mp4  63.79M
|   ├──第6节： 【实战】使用神经网络建模MNIST数据.mp4  144.76M
2 p3 F1 g; @* c9 M2 ~|   ├──第7节： 【实战】激活函数与优化方法.mp4  128.10M
/ C+ Y5 k0 E0 l' K|   ├──第8节： 正则化方法 I.mp4  42.50M
  b0 n- D! p& J1 ]: o1 [& r|   ├──第9节： 正则化方法 II.mp4  82.44M
9 _9 F3 \  m3 y# K( [2 Y4 M9 k|   └──作业.txt  0.50kb
├──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
* A: I9 _$ I5 S% ^2 h|   ├──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
1 g2 ?, ]! X( Z% O/ 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
  H$ J9 f1 f* a* d4 ]9 @* w+ _|   ├──第三章第1节： 卷积的基本概念III.mp4  64.52M
6 `& Q4 c$ 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
1 T* r' _- U  e8 U|   ├──第三章第3节： 2.5 实战：卷积层的实现.mp4  79.42M
) r2 f" L* o1 C8 f- Y  T( I5 N|   ├──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
+ W# d* k5 P. A* r! x! |5 r|   ├──第三章第6节： LeNet模型.mp4  68.73M
|   ├──第三章第6节： ResNet模型.mp4  89.01M
|   ├──第三章第6节： VGGNet模型.mp4  65.90M
|   ├──第三章第7节： 【实战】ResNet.mp4  152.73M
" R7 r* U; S4 ^7 @. |5 s& M|   ├──第三章第8节： 目标检测.mp4  130.06M
) {, L2 r* D! C|   ├──第三章第9节： 【实战】Faster R-CNN.mp4  52.03M
|   └──第三章作业.txt  0.43kb
├──第04章 图像分割  
2 |) ?" C0 W' Y|   ├──第四章第10节： 模型训练流程.mp4  86.48M
  S  `$ y& `7 W8 P' Z) u|   ├──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
0 c" r* F3 t! s# G5 x1 t- h|   ├──第四章第1节： 图像分割基础.mp4  84.90M
: f( Z! D  m0 g  e" A, }2 O|   ├──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
|   ├──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
; y& L, X' z& w1 p8 j|   ├──第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4  92.56M
6 O0 H9 }! a: _. R$ ^8 v|   ├──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
|   └──第四章作业.txt  0.27kb
├──第06章 分布式深度学习系统  
$ Z: M0 O4 N2 W: n$ N: d|   ├──第六章第1节： 分布式系统.mp4  107.45M
: y; R2 j- z% `5 E  m|   ├──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
|   ├──第六章第4节： 微服务架构.mp4  38.41M
|   ├──第六章第5节： 【实战】使用Kafka搭建MQ.mp4  91.07M
$ b  x3 E% I0 u2 k8 r# i|   ├──第六章第6节： 分布式推理系统.mp4  55.88M
& a6 }+ ]$ K4 A  T) }- `5 L|   ├──第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4  57.77M
; t9 {' V* c+ G& }  K* p7 z+ T|   ├──第六章第8节： 第五章习题讲解.mp4  16.62M
2 _: Z6 b4 x) M/ Y9 F% d& G) W5 R|   └──第六章第9节： 直击面试II.mp4  160.35M
├──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
" g  w2 N2 [( x2 w0 E) O|   ├──第七章第1节： 深度增强学习.mp4  78.38M
# Y' g( u4 H3 @; F1 J- A( `/ O|   ├──第七章第2节： 【实战】Flappy Bird.mp4  32.86M
|   ├──第七章第3节： AlphaGo.mp4  114.57M
/ d" l/ w! Y# |7 z& C( X- d2 ~9 m|   ├──第七章第4节： 生成对抗网络.mp4  32.96M
|   ├──第七章第5节： 【实战】SimpleGAN.mp4  226.11M
3 @, d; ^4 d7 l4 |6 B1 q( h|   ├──第七章第6节： 【实战】ConditionalGAN.mp4  145.05M
|   ├──第七章第7节： 【实战】CycleGAN.mp4  186.24M
5 a4 `( X9 A* A. J; ]; I. G. N|   ├──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 b* A; c1 O/ f  T: U: h├──第08章 专题讲座  
|   ├──第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet_.mp4  97.83M
|   ├──第八章第1节： 【Lecture 2】Inception.mp4  142.22M
|   ├──第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp4  84.56M
|   ├──第八章第1节： 【Lecture 4】ResNeXt.mp4  84.36M
- w& |5 ^4 R. w9 s( l9 x) G|   ├──第八章第1节： 【Lecture 5】Transformer和它的朋友们.mp4  234.78M
|   ├──第八章第1节： 【Lecture 6】深度学习产品化.mp4  221.35M
|   ├──第八章第1节： 【Lecture 7】果壳中的量子计算.mp4  101.56M
* `0 E% e& S# \/ K; t2 B% H- p) h|   └──第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4  211.49M
# o4 ?/ f6 M) V6 a4 {├──第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型  
/ ~/ F4 E& k- ^) y3 _' l% j) H2 p0 {|   ├──第九章第10节： 模型测试代码.mp4  120.23M
$ \8 G5 ^5 v) ?* a" ~, R|   ├──第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp4  76.07M
9 s5 h. ~1 P5 A3 H4 v& D|   ├──第九章第12节： 模型批量测试与性能指标.mp4  79.11M
* y' f( N9 z- _( D9 k  c|   ├──第九章第13节： ResNet家族模型的表现.mp4  64.20M
2 j% e5 ]2 I' |( K% j  q3 A|   ├──第九章第14节： 常见模型的表现.mp4  151.17M
' G8 z2 u7 x5 ~& ^  g* _2 D|   ├──第九章第1节： 核心实战概述.mp4  33.81M
|   ├──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
  M0 Y; a% Q" Q) ~|   ├──第九章第5节： 通用数据队列(1).mp4  74.81M
|   ├──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
2 u1 y& Q0 F  t+ r  k  i|   ├──第九章第7节： MNIST数据集训练.mp4  129.32M
# I" B, c( m  ?, G% J+ C|   ├──第九章第8节： ImageNet Tiny数据集训练.mp4  99.99M
|   ├──第九章第9节： 猫狗大战数据集介绍与预处理.mp4  42.56M
|   └──作业.txt  0.42kb
3 E% o" U. Q- H/ H├──第10章 建立病理影像的病变区域分割模型  
5 V+ N: Z7 v+ q|   ├──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
|   ├──第一十章第12节： 论文串烧P2.mp4  335.45M
|   ├──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
; T3 s' d, ]: N; B|   ├──第一十章第15节： 论文串烧：ECML.mp4  513.78M
|   ├──第一十章第16节： 论文串烧：Nature Medicine.mp4  416.43M
3 P  f2 G. n2 J6 Z2 F1 @, w* x|   ├──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
% H" I  i# T& q, _2 r9 `|   ├──第一十章第2节： 数字病理切片预处理.mp4  93.92M
|   ├──第一十章第3节： 样本均衡性处理.mp4  72.36M
|   ├──第一十章第4节： 经典数据队列.mp4  110.57M
|   ├──第一十章第5节： 建立训练模型.mp4  115.60M
|   ├──第一十章第6节： 实现测试逻辑.mp4  204.79M
" ^5 d5 P. b# b! J1 b|   ├──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
3 n/ Z1 Y2 j3 l: I$ B! u|   └──第一十章第9节： 40x模型训练与测试.mp4  60.39M
5 X+ ?0 Q0 A7 g( a  [├──第11章 分布式深度学习推理系统  
% T7 J. Q0 W, ?( s- o6 q|   ├──第一十一章第10节： 运行Celery任务.mp4  84.35M
& v+ Q4 [7 f2 |$ F* H& G) c|   ├──第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4  61.88M
|   ├──第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4  116.62M
|   ├──第一十一章第13节： 构建Docker镜像的原始方法.mp4  137.77M
0 c  G% U4 q$ O' Y: m, Q  P|   ├──第一十一章第14节： 使用Dockerfile构建镜像.mp4  105.94M
|   ├──第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4  196.28M
|   ├──第一十一章第16节： 分布式系统研究结果.mp4  265.61M
; ?: P8 D, @6 G+ B' g|   ├──第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制.mp4  290.54M
|   ├──第一十一章第1节： 系统架构设计.mp4  50.15M
5 F' V, V9 @! Q8 t|   ├──第一十一章第2节： 代码结构与调度器配置.mp4  107.66M
: G$ M0 V; v- ]$ f5 X|   ├──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
8 \) Z6 D9 p* n3 ]! f|   ├──第一十一章第5节： 工作节点基础代码.mp4  60.91M
0 N; |6 U+ W3 `, E% w|   ├──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
|   ├──第一十一章第8节： 日志模块编写.mp4  69.51M
* k  a- y) D0 ^2 `- G|   └──第一十一章第9节： 代码调试环境搭建.mp4  167.12M
" `" s/ ]4 p2 T) I6 J# |+ F└──第12章 课程总结  
7 K& N& u! c& ?+ ~- _- c|   ├──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
* K5 s) K- [5 G1 {|   └──第一十二章第1节： 课程总结I：深度学习理论.mp4  226.33M
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