TA的每日心情 | 怒
2023-5-17 09:22 |
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签到天数: 3 天 [LV.2]小吧熟人
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缺第5章3 e* M( ]9 v: m" z) G% i
├─第01章 课程引导
, G. V1 b. e, w3 ]8 G: D5 g9 U│ 第1节： 开场白.mp4* O' ]$ y N4 a/ f/ `
│ 第2节1-1： 课程安排I.mp4+ N) n% n" L B0 k$ A, f
│ 第2节2-2： 课程安排II.mp46 w; m2 @$ Z2 A" \* \/ g) U- q+ @
│ 第3节1-1： 绪论II (1).mp4
$ v2 r& c' C" c: ~+ V6 r5 |│ 第3节2-2： 绪论II (2).mp4
: j7 N7 c( \- J│
' Q. N* C6 k3 u% v6 m9 ?├─第02章 神经网络深?
) V! [: u; s' L* ]1 R7 F│ 第1节： 从优化问题讲起I.mp4) N6 h% ^& g% _: [' A; ?# z' C# E
│ 第2节：【实战】拟合问题.mp4
- J- \$ ?6 r" M8 S│ 第3节： 从优化问题讲起 II.mp4
2 d0 }( T1 }4 C2 o' A( j│ 第4节：实战：优化方法比较从优化问题讲起 II.mp44 j; i. H; Q( P& V
│ 第5节：深度神经网络.mp4+ y( v( Q! Z) [; j A& W0 W
│ 第6节：【实战】使用神经网络建模MNIST数据.mp4
3 J, k6 G- W! s│ 第7节：【实战】激活函数与优化方法.mp4: q+ A! O# R2 [/ Q( F
│ 第8节：正则化方法 I.mp4# G6 n1 E$ A8 g: |# u+ B0 o
│ 第9节：正则化方法 II.mp4; p5 u; E9 R/ @; s
│ 第10节：【实战】正则化方法.mp4' n* Q- D8 V5 A) [: d" U
│ 第11节： 模型性能评价.mp4
" h7 D2 V& v0 z. O* H( T+ W/ P3 C│ 第12节：【实战】模型性能评价指标.mp4: V# {3 H' ^* }" v; t* x
│ 第13节：深度学习能力边界.mp4( ]: C, q! n* y
│ 作业.txt
% Q9 J6 C* \4 U│
$ h3 f& J2 K6 a$ s7 j; V├─第03章 图像分类与目标检测
/ M8 S3 j- V8 G│ 第三章第1节： 卷积的基本概念I.mp4& N6 W: O- L5 H# X! l
│ 第三章第1节： 卷积的基本概念II.mp4* k7 C1 d' U; d+ e
│ 第三章第1节： 卷积的基本概念III.mp40 @2 N1 u7 ] @# X: L6 m
│ 第三章第2节： 2.4 实战：异构深度学习环境搭建.mp4; X8 w: M; n! M* ]1 W7 y1 k# |( n
│ 第三章第3节： 2.5 实战：卷积层的实现.mp42 U& \$ L- c2 T
│ 第三章第4节： 2.6 典型卷积神经网络.mp4
& e3 k# ?( z; L! E4 l0 G- S3 T. z│ 第三章第5节： 2.7 实战：简单的卷积神经网络.mp46 j" k' \; S% k5 M; Z
│ 第三章第6节： AlexNet模型.mp4: L. _& X5 J0 V1 M; C
│ 第三章第6节： LeNet模型.mp4( s2 o- w4 V- n6 _8 o
│ 第三章第6节： ResNet模型.mp4, `" i; n# C9 \2 Q- Q3 ?
│ 第三章第6节： VGGNet模型.mp4, b% S' H; W+ N" t
│ 第三章第7节： 【实战】ResNet.mp4* ?6 \+ D& S. [5 Q
│ 第三章第8节： 目标检测.mp4
, g4 D. ^7 m) _6 K: M. ]/ S. A│ 第三章第9节： 【实战】Faster R-CNN.mp45 ?& g; F R) @3 X2 `3 r/ [% e
│ 第三章第10节： 【实战】表征学习.mp4
& C E) \: X- Q1 k. b│ 第三章第11节： 第二章习题讲解.mp4
# j% F0 G& _% a& P│ 第三章第12节： 彩蛋.mp4
8 n: y u) T! @9 w$ q! ~; E( D│ 第三章作业.txt* ?2 J8 e, s9 X# {7 G. w; Z
│
" ]$ Y9 W. m) H% s8 P$ o3 _├─第04章 图像分割
/ ?8 `6 D$ q- H% ]│ 第四章第1节： 图像分割基础.mp4# {! `, F( R3 O) R! a3 ]' \* \
│ 第四章第2节： 【实战】Deconvolution与空洞卷积.mp4
0 h I/ M) G/ E( b7 t│ 第四章第3节： 图像分割模型.mp4$ `$ v0 P1 A @+ m: Y
│ 第四章第4节： 【实战】U-Net.mp4
P( M3 ]6 S' g* f│ 第四章第5节： 【实战】DeepLab v3.mp4
' V! b8 R v: j. m# h7 c9 h- H│ 第四章第6节： 模型可视化.mp4
. Z" W5 {: R ?# Z0 |. B) j│ 第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4" Q* O3 C/ D+ K. o8 @' Y9 ?
│ 第四章第8节： 病理影像分割初探.mp4
1 o, |" A1 i9 L$ K: h│ 第四章第9节： 自监督学习.mp4
2 R6 `! {' Z6 ]' B5 |# M- ^│ 第四章第10节： 模型训练流程.mp4
9 l# ?5 X3 C# S# a8 ^2 Y( g! G│ 第四章第11节： 第三章习题讲解.mp4
2 j3 ~; ?" c$ c0 t1 \│ 第四章第12节： 彩蛋.mp4
. a" E7 y1 b3 l$ ^: Y, P. a9 [│ 第四章作业.txt
# }" d) y. D" P+ Y│
% T/ \+ B: l( H! x├─第05章 高级循环神经网络【缺】
7 j" D8 {- t: t│
( o) Q7 J* s3 f! A; W6 O├─第06章 分布式深度学习系统9 Z, S, c8 p: w' [) |4 \& M
│ 第六章第1节： 分布式系统.mp44 s, i2 k- @* D# y O) D; P
│ 第六章第2节： 分布式深度学习系统.mp4
& u1 E& G2 _4 ]# f6 ]4 I│ 第六章第3节： 【实战】数据并行模型训练.mp4
$ | b, N+ n+ C; P, d│ 第六章第4节： 微服务架构.mp47 b' p+ }2 M& P5 o2 F( ~1 {
│ 第六章第5节： 【实战】使用Kafka搭建MQ.mp4
( ] D, M/ d# ^$ [0 ?│ 第六章第6节： 分布式推理系统.mp4
5 C5 ]6 O+ B/ r* `) u9 Y: G│ 第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4
( S0 y' [' |$ s9 O& W, T9 C│ 第六章第8节： 第五章习题讲解.mp4) v3 W5 {1 L) t+ f2 k$ |! z
│ 第六章第9节： 直击面试II.mp44 M: ~2 }8 E# e
│ ) |( |' x0 v' R& K
├─第07章 深度学习前严
/ P7 ]& ?- ~8 l│ 第七章第1节： 深度增强学习.mp4
" m# g4 Q, i- y: F; A9 R2 T* v│ 第七章第2节： 【实战】Flappy Bird.mp41 Z! P* O# Y4 N
│ 第七章第3节： AlphaGo.mp4! S2 Y. ~2 X3 ?9 \; E
│ 第七章第4节： 生成对抗网络.mp4* f' ]1 s( y- [4 ^
│ 第七章第5节： 【实战】SimpleGAN.mp4/ o! M. h" l2 j6 Z6 O# a% }1 x6 u
│ 第七章第6节： 【实战】ConditionalGAN.mp4
) w( s5 r+ O! u8 z2 `│ 第七章第7节： 【实战】CycleGAN.mp4
_+ _) a7 s; y) m6 [7 x: {* b│ 第七章第8节： 未来在哪里.mp49 l5 E, N( h+ U$ @8 `& j( q
│ 第七章第9节： 彩蛋.mp4
- y8 t3 A( o2 x' s3 i8 L# t│ 第七章第10节： 第六章习题讲解.mp4+ ~, N& V# L4 W5 A b3 ?2 f
│ 第七章第11节： 直击面试III.mp4
4 T7 W6 k: i3 N* K+ M1 a│ 6 Q3 _8 `+ W9 T( W+ o" X# P7 ^
├─第08章 专题讲座
, F. s: m8 R! R7 h, M│ 第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet.mp4
& S' e U' y) P% ]" r│ 第八章第1节： 【Lecture 2】Inception.mp40 l8 f% c" ^7 v6 P
│ 第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp44 u0 X6 C3 G" Z9 N1 x. c& E4 x
│ 第八章第1节： 【Lecture 4】ResNeXt.mp4
0 v8 B1 \* f6 z. N│ 第八章第1节： 【Lecture 5】Transformer和它的朋友们.mp4" C# v, E* _8 _ b+ w
│ 第八章第1节： 【Lecture 6】深度学习产品化.mp49 k, e$ V9 Z3 g( i! w7 M& N) q
│ 第八章第1节： 【Lecture 7】果壳中的量子计算.mp4
3 y8 H+ `* b4 |│ 第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4
- U0 F2 }0 C' {│
. h9 r4 K- C4 P. j7 u3 Y├─第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型/ o( G% _) s2 ^( c
│ 第九章第1节： 核心实战概述.mp4/ A5 J3 k' T" u# K* |# D
│ 第九章第2节： ImageNet介绍.mp4
/ S- d$ E0 Y+ c5 {% s2 X9 {- B" Y│ 第九章第3节： 数据探索与预处理.mp4# {7 {* `4 \/ L3 }
│ 第九章第4节： 数据队列.mp4
' I8 A9 |* w/ R$ t' a│ 第九章第5节： 通用数据队列(1).mp4
) [$ X- [6 ]. s/ }4 v+ H$ w6 H│ 第九章第5节： 通用数据队列.mp4
, b+ D% C" T8 F" I. u! N' v│ 第九章第6节： 建立模型结构.mp4" O6 X3 e, H5 ^& @, |7 P
│ 第九章第7节： MNIST数据集训练.mp4
, a/ l$ Z0 a3 N' i; O│ 第九章第8节： ImageNet Tiny数据集训练.mp4
' r, s5 r0 {& |│ 第九章第9节： 猫狗大战数据集介绍与预处理.mp4 j. R3 v& D& s5 K/ _4 P, D3 E% s4 z
│ 第九章第10节： 模型测试代码.mp4
) ~/ k2 Q; @" |9 @│ 第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp47 [" L* | ^6 \5 ?! G
│ 第九章第12节： 模型批量测试与性能指标.mp4. l( ^2 @- U: C5 g, ^
│ 第九章第13节： ResNet家族模型的表现.mp4
$ r' V5 S" y2 |2 J$ `9 V* D" P- `│ 第九章第14节： 常见模型的表现.mp4
* R7 M, ?1 y4 Q* q+ d│ 作业.txt1 C4 f) ^! J" n# N+ n/ L" w. T
│ 5 d: R( e/ z8 x4 W& Q4 O
├─第10章 建立病理影像的病变区域分割模型' N3 w @+ b$ T% {7 F2 |# ?: T
│ 第一十章第1节： 数字病理切片介绍.mp4( a& |, D+ i5 J( Z3 E
│ 第一十章第2节： 数字病理切片预处理.mp4
! \6 B- j7 j, E! u. H, o9 W│ 第一十章第3节： 样本均衡性处理.mp4
; P* c- U4 {) L3 w o a) j│ 第一十章第4节： 经典数据队列.mp4
6 }) s( C3 s+ f3 x2 R│ 第一十章第5节： 建立训练模型.mp4
$ A- f% C: a4 j! ?│ 第一十章第6节： 实现测试逻辑.mp44 |8 l& A$ G: w7 G) [. s
│ 第一十章第7节： 预测结果后处理.mp4
7 f# h" U* l) z) m│ 第一十章第8节： 20x模型训练与测试.mp4# w: f( J7 n2 j7 W+ R- d4 p8 W* }/ l
│ 第一十章第9节： 40x模型训练与测试.mp4: f4 W3 w5 ]9 }
│ 第一十章第10节： DeepLabv3Plus模型训练与测试.mp47 E4 z& \: v: P( I4 K# w
│ 第一十章第11节： 论文串烧：BMJ Open.mp48 c$ P- V h- V& [: K
│ 第一十章第12节： 论文串烧P2.mp4
# R" p$ i+ Y& I+ w│ 第一十章第13节： 论文串烧：Nature Communications.mp4- R: Q# ^( }, |- p
│ 第一十章第14节： 论文串烧：ICCV.mp4
$ P/ G- c2 M' s) A M│ 第一十章第15节： 论文串烧：ECML.mp4
% H& q) e/ r9 J0 `│ 第一十章第16节： 论文串烧：Nature Medicine.mp4$ X, S# o/ K5 b# k8 o
│ 第一十章第17节： 第九章习题讲解.mp4
6 Q f- ?7 E! {0 `3 h5 a│
/ ^( B# }- H7 Y/ M├─第11章 分布式深度学习推理系统
+ _9 h- i0 y$ E$ J9 ?' Z│ 第一十一章第1节： 系统架构设计.mp4: e4 C( G/ e S; H
│ 第一十一章第2节： 代码结构与调度器配置.mp40 v7 K- G3 |% e( |0 q8 I
│ 第一十一章第3节： 调度器核心逻辑.mp4
7 p9 o4 y4 \7 G; [; n│ 第一十一章第4节： 自定义Logging机制.mp4' O7 d1 H1 D# t
│ 第一十一章第5节： 工作节点基础代码.mp4+ T/ x0 F+ L9 S. B3 C( m* N: O
│ 第一十一章第6节： 工作节点任务处理.mp4
8 D, ?. \; V0 e2 c+ b│ 第一十一章第7节： 工作节点核心逻辑.mp40 x! Q |0 f: V+ b. I; n0 }7 q
│ 第一十一章第8节： 日志模块编写.mp4
) t% q/ d9 k' C) i│ 第一十一章第9节： 代码调试环境搭建.mp4
, v0 l9 ?( C! u5 ~│ 第一十一章第10节： 运行Celery任务.mp47 Q: z) x) @. a& B
│ 第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4; D6 ^, s$ X! f& V& A& t+ g
│ 第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4
4 U9 x+ Y; U/ e- m│ 第一十一章第13节： 构建Docker镜像的原始方法.mp4
3 _8 N4 s0 P7 A3 J V; x3 C│ 第一十一章第14节： 使用Dockerfile构建镜像.mp47 _' z9 o& P+ o" P7 |
│ 第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4
9 `( p( Y! U# v" ~- p│ 第一十一章第16节： 分布式系统研究结果.mp4
: n0 N. J( p4 b' ?1 x: ~4 r9 ]5 J│ 第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制.mp4
" K: s9 j2 y& g$ W3 W│ 1 v! ~! f) Q( L
└─第12章 课程总结
# `0 n4 ?5 F) `* E9 X 第一十二章第1节： 课程总结I：深度学习理论.mp4
8 X5 }8 n! P" U/ t& R* U 第一十二章第1节： 课程总结II：卷积神经网络.mp4. O) T }( F- S, @
第一十二章第1节： 课程总结III：循环神经网络.mp4
4 Y! j ~! J: ] 第一十二章第1节： 课程总结IV：深度学习系统与前沿.mp4) G$ z+ {: l8 n
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5 j' |6 x# \* g: s% ^! b8 q$ I- ]* c5 D, H
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发表于 2023-11-11 04:14:00
发表于 2023-11-11 07:23:17
