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  • 文章介绍
  • 课程简介:

    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

    课程目录:

    ├──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
    | ├──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
    | ├──第13节: 深度学习能力边界.mp4 72.22M
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──第6节: 【实战】使用神经网络建模MNIST数据.mp4 144.76M
    | ├──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
    | └──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | └──第三章作业.txt 0.43kb
    ├──第04章 图像分割
    | ├──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
    | ├──第四章第1节: 图像分割基础.mp4 84.90M
    | ├──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
    | ├──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
    | └──第四章作业.txt 0.27kb
    ├──第06章 分布式深度学习系统
    | ├──第六章第1节: 分布式系统.mp4 107.45M
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    ├──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
    | ├──第七章第2节: 【实战】Flappy Bird.mp4 32.86M
    | ├──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
    | ├──第七章第5节: 【实战】SimpleGAN.mp4 226.11M
    | ├──第七章第6节: 【实战】ConditionalGAN.mp4 145.05M
    | ├──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
    ├──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
    | ├──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
    | └──第八章第1节: 【Lecture 8】人工智能产业.mp4 211.49M
    ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    ├──第10章 建立病理影像的病变区域分割模型
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | └──第一十章第9节: 40x模型训练与测试.mp4 60.39M
    ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──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
    | ├──第一十一章第2节: 代码结构与调度器配置.mp4 107.66M
    | ├──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
    | ├──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
    | └──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
    | ├──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

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