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[人工智能] 咕泡人工智能深度学习高薪就业班(第6期)

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  • TA的每日心情
    qdsmile擦汗
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    [LV.2]小吧熟人

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    发表于 2024-2-20 00:17:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    ├─01 直播课回放
    │  ├─01 开班典礼
    │  ├─02 Pycharm环境配置与Debug演示
    │  ├─03 直播1:深度学习核心算法-神经网络与卷积网络
    │  ├─04 直播2:卷积神经网络
    │  ├─05 直播3:Transformer架构
    │  ├─06 直播4:Transfomer在视觉任务中的应用实例
    │  ├─07 直播5:YOLO系列(V7)算法解读
    │  ├─08 直播6:分割模型Maskformer系列
    │  ├─09 补充:Mask2former源码解读
    │  ├─10 直播7:半监督物体检测
    │  ├─11 直播8:基于图模型的时间序列预测
    │  ├─12 直播9:图像定位与检索
    │  ├─13 直播10:近期内容补充
    │  ├─15 直播12:异构图神经网络
    │  ├─16 直播13:BEV特征空间
    │  ├─17 补充:BevFormer源码解读
    │  ├─18 直播14:知识蒸馏
    │  └─19 直播15:六期总结与论文简历

    ├─02 深度学习必备核心算法
    │  ├─01 神经网络算法解读
    │  ├─02 卷积神经网络算法解读
    │  └─03 递归神经网络算法解读

    ├─03 深度学习核心框架PyTorch
    │  ├─01 PyTorch框架介绍与配置安装
    │  ├─02 使用神经网络进行分类任务
    │  ├─03 神经网络回归任务-气温预测
    │  ├─04 卷积网络参数解读分析
    │  ├─05 图像识别模型与训练策略(重点)
    │  ├─06 DataLoader自定义数据集制作
    │  ├─07 LSTM文本分类实战
    │  └─08 PyTorch框架Flask部署例子

    ├─04 MMLAB实战系列
    │  ├─01 MMCV安装方法
    │  ├─02 第一模块:分类任务基本操作
    │  ├─03 第一模块:训练结果测试与验证
    │  ├─04 第一模块:模型源码DEBUG演示
    │  ├─05 第二模块:使用分割模块训练自己的数据集
    │  ├─06 第二模块:基于Unet进行各种策略修改
    │  ├─07 第二模块:分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
    │  ├─08 第三模块:mmdet训练自己的数据任务
    │  ├─09 第三模块:DeformableDetr物体检测源码分析
    │  ├─11 第三模块:DeformableDetr算法解读
    │  ├─12 KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构
    │  ├─13 第四模块:DBNET文字检测
    │  ├─14 第四模块:ANINET文字识别
    │  ├─15 第四模块:KIE基于图模型的关键信息抽取
    │  ├─16 第五模块:stylegan2源码解读
    │  ├─17 第六模块:BasicVSR++视频超分辨重构源码解读
    │  ├─18 第七模块:多模态3D目标检测算法源码解读
    │  ├─19 第八模块:模型蒸馏应用实例
    │  ├─20 第八模块:模型剪枝方法概述分析
    │  ├─21 第九模块:mmaction行为识别
    │  └─22 OCR算法解读

    ├─05 Opencv图像处理框架实战
    │  ├─01 课程简介与环境配置
    │  ├─02 图像基本操作
    │  ├─03 阈值与平滑处理
    │  ├─04 图像形态学操作
    │  ├─05 图像梯度计算
    │  ├─06 边缘检测
    │  ├─07 图像金字塔与轮廓检测
    │  ├─08 直方图与傅里叶变换
    │  ├─09 项目实战-信用卡数字识别
    │  ├─10 项目实战-文档扫描OCR识别
    │  ├─11 图像特征-harris
    │  ├─12 图像特征-sift
    │  ├─13 案例实战-全景图像拼接
    │  ├─14 项目实战-停车场车位识别
    │  ├─15 项目实战-答题卡识别判卷
    │  ├─16 背景建模
    │  ├─17 光流估计
    │  ├─18 Opencv的DNN模块
    │  ├─19 项目实战-目标追踪
    │  ├─20 卷积原理与操作
    │  └─21 项目实战-疲劳检测

    ├─06 综合项目-物体检测经典算法实战
    │  ├─01 深度学习经典检测方法概述
    │  ├─02 YOLO-V1整体思想与网络架构
    │  ├─03 YOLO-V2改进细节详解
    │  ├─04 YOLO-V3核心网络模型
    │  ├─05 项目实战-基于V3版本进行源码解读(建议直接跑V5版本)
    │  ├─06 基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务(建议直接跑V5版本)
    │  ├─07 YOLO-V4版本算法解读
    │  ├─08 V5版本项目配置
    │  ├─09 V5项目工程源码解读
    │  ├─10 V7源码解读
    │  ├─11 EfficientNet网络
    │  ├─12 EfficientDet检测算法
    │  ├─13 基于Transformer的detr目标检测算法
    │  └─14 detr目标检测源码解读

    ├─07 图像分割实战
    │  ├─01 图像分割及其损失函数概述
    │  ├─05 U2NET显著性检测实战
    │  ├─09 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
    │  ├─10 MaskRcnn网络框架源码详解
    │  └─11 基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务

    ├─08 行为识别实战
    │  ├─01 slowfast算法知识点通俗解读
    │  ├─02 slowfast项目环境配置与配置文件
    │  ├─03 slowfast源码详细解读
    │  ├─04 基于3D卷积的视频分析与动作识别
    │  ├─05 视频异常检测算法与元学习
    │  └─06 视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读

    ├─09 2022论文必备-Transformer实战系列
    │  ├─01 课程介绍
    │  ├─02 自然语言处理通用框架BERT原理解读
    │  ├─03 Transformer在视觉中的应用VIT算法
    │  ├─04 VIT算法模型源码解读
    │  ├─05 swintransformer算法原理解析
    │  ├─06 swintransformer源码解读
    │  ├─07 基于Transformer的detr目标检测算法
    │  ├─08 detr目标检测源码解读
    │  ├─09 MedicalTrasnformer论文解读
    │  ├─10 MedicalTransformer源码解读
    │  ├─11 商汤LoFTR算法解读
    │  ├─12 局部特征关键点匹配实战
    │  ├─13 项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
    │  └─14 项目补充-基于BERT的中文情感分析实战

    ├─10 图神经网络实战
    │  ├─01 图神经网络基础
    │  ├─02 图卷积GCN模型
    │  ├─03 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
    │  ├─04 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
    │  ├─05 图注意力机制与序列图模型
    │  ├─06 图相似度论文解读
    │  ├─07 图相似度计算实战
    │  ├─08 基于图模型的轨迹估计
    │  └─09 图模型轨迹估计实战

    ├─11 3D点云实战
    │  ├─01 3D点云实战 3D点云应用领域分析
    │  ├─02 3D点云PointNet算法
    │  ├─03 PointNet++算法解读
    │  ├─04 Pointnet++项目实战
    │  ├─05 点云补全PF-Net论文解读
    │  ├─06 点云补全实战解读
    │  ├─07 点云配准及其案例实战
    │  └─08 基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析

    ├─12 目标追踪与姿态估计实战
    │  ├─01 课程介绍
    │  ├─02 姿态估计OpenPose系列算法解读
    │  ├─03 OpenPose算法源码分析
    │  ├─04 deepsort算法知识点解读
    │  ├─05 deepsort源码解读
    │  ├─06 YOLO-V4版本算法解读
    │  └─08 V5项目工程源码解读

    ├─13 面向深度学习的无人驾驶实战
    │  ├─01 深度估计算法原理解读
    │  ├─02 深度估计项目实战
    │  ├─03 车道线检测算法与论文解读
    │  ├─04 基于深度学习的车道线检测项目实战
    │  ├─06 局部特征关键点匹配实战
    │  ├─07 三维重建应用与坐标系基础
    │  ├─08 NeuralRecon算法解读
    │  ├─09 NeuralRecon项目环境配置
    │  ├─10 NeuralRecon项目源码解读
    │  ├─11 TSDF算法与应用
    │  ├─12 TSDF实战案例
    │  ├─14 轨迹估计预测实战
    │  └─15 特斯拉无人驾驶解读

    ├─14 对比学习与多模态任务实战
    │  ├─01 对比学习算法与实例
    │  └─04 多模态文字识别

    ├─15 缺陷检测实战
    │  ├─01 课程介绍
    │  ├─02 物体检框架YOLO-V4版本算法解读
    │  ├─04 物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读
    │  ├─05 基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战
    │  ├─06 Semi-supervised布料缺陷检测实战
    │  ├─07 Opencv图像常用处理方法实例
    │  ├─09 Opencv轮廓检测与直方图
    │  ├─10 基于Opencv缺陷检测项目实战
    │  ├─11 基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目
    │  └─14 Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程

    ├─16 行人重识别实战
    │  ├─01 行人重识别原理及其应用
    │  ├─02 基于注意力机制的Reld模型论文解读
    │  ├─03 基于Attention的行人重识别项目实战
    │  ├─04 AAAI2020顶会算法精讲
    │  ├─05 项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
    │  ├─06 旷视研究院最新算法解读(基于图模型)
    │  └─07 基于拓扑图的行人重识别项目实战

    ├─17 对抗生成网络实战
    │  ├─01 课程介绍
    │  ├─02 对抗生成网络架构原理与实战解析
    │  ├─03 基于CycleGan开源项目实战图像合成
    │  ├─04 stargan论文架构解析
    │  ├─05 stargan项目实战及其源码解读
    │  ├─06 基于starganvc2的变声器论文原理解读
    │  ├─07 starganvc2变声器项目实战及其源码解读
    │  ├─08 图像超分辨率重构实战
    │  └─09 基于GAN的图像补全实战

    ├─18 强化学习实战系列
    │  ├─01 强化学习简介及其应用
    │  ├─02 PPO算法与公式推导
    │  ├─03 PPO实战-月球登陆器训练实例
    │  ├─04 Q-learning与DQN算法
    │  ├─06 DQN改进与应用技巧
    │  ├─07 Actor-Critic算法分析(A3C)
    │  └─08 用A3C玩转超级马里奥

    ├─19 Openai顶级黑科技算法及其项目实战
    │  ├─01 GPT系列生成模型
    │  ├─02 GPT建模与预测流程
    │  ├─03 CLIP系列
    │  ├─04 Diffusion模型解读
    │  ├─05 Dalle2及其源码解读
    │  └─06 ChatGPT

    ├─20 面向医学领域的深度学习实战
    │  ├─01 卷积神经网络原理与参数解读
    │  ├─02 PyTorch框架基本处理操作
    │  ├─03 PyTorch框架必备核心模块解读
    │  ├─04 基于Resnet的医学数据集分类实战
    │  ├─05 图像分割及其损失函数概述
    │  ├─06 Unet系列算法讲解
    │  ├─07 unet医学细胞分割实战
    │  ├─08 deeplab系列算法
    │  ├─09 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
    │  ├─10 基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
    │  ├─11 YOLO系列物体检测算法原理解读
    │  ├─12 基于YOLO5细胞检测实战
    │  ├─13 知识图谱原理解读
    │  ├─14 Neo4j数据库实战
    │  ├─15 基于知识图谱的医药问答系统实战
    │  ├─16 词向量模型与RNN网络架构
    │  └─17 医学糖尿病数据命名实体识别

    ├─21 深度学习模型部署与剪枝优化实战
    │  ├─01 AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano
    │  ├─02 AIoT人工智能物联网之AI 实战
    │  ├─03 AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器
    │  ├─04 AIoT人工智能物联网之deepstream
    │  ├─05 tensorRT视频
    │  ├─06 pyTorch框架部署实践
    │  ├─07 YOLO-V3物体检测部署实例
    │  ├─08 docker实例演示
    │  ├─09 tensorflow-serving实战
    │  ├─10 模型剪枝-Network Slimming算法分析
    │  ├─11 模型剪枝-Network Slimming实战解读
    │  └─12 Mobilenet三代网络模型架构

    ├─22 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
    │  ├─01 Huggingface与NLP介绍解读
    │  ├─02 Transformer工具包基本操作实例解读
    │  ├─03 transformer原理解读
    │  ├─04 BERT系列算法解读
    │  ├─05 文本标注工具与NER实例
    │  ├─06 文本预训练模型构建实例
    │  ├─07 GPT系列算法
    │  ├─08 GPT训练与预测部署流程
    │  ├─09 文本摘要建模
    │  ├─10 图谱知识抽取实战
    │  └─11 补充Huggingface数据集制作方法实例

    ├─23 自然语言处理通用框架-BERT实战
    │  ├─01 自然语言处理通用框架BERT原理解读
    │  ├─02 谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
    │  ├─03 项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
    │  ├─04 项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战
    │  ├─06 必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
    │  └─07 必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例

    ├─24 自然语言处理经典案例实战
    │  ├─01 NLP常用工具包实战
    │  ├─02 商品信息可视化与文本分析
    │  ├─03 贝叶斯算法
    │  ├─04 新闻分类任务实战
    │  ├─05 HMM隐马尔科夫模型
    │  ├─06 HMM工具包实战
    │  ├─07 语言模型
    │  ├─08 使用Gemsim构建词向量
    │  ├─09 基于word2vec的分类任务
    │  ├─10 NLP-文本特征方法对比
    │  ├─11 NLP-相似度模型
    │  ├─12 LSTM情感分析
    │  ├─13 机器人写唐诗
    │  └─14 对话机器人

    ├─25 知识图谱实战系列
    │  ├─04 使用python操作neo4j实例
    │  ├─06 文本关系抽取实践
    │  └─07 金融平台风控模型实践

    ├─26 语音识别实战系列
    │  ├─01 seq2seq序列网络模型
    │  ├─02 LAS模型语音识别实战
    │  ├─05 语音分离ConvTasnet模型
    │  ├─06 ConvTasnet语音分离实战
    │  └─07 语音合成tacotron最新版实战

    ├─27 推荐系统实战系列
    │  ├─01 推荐系统介绍及其应用
    │  ├─02 协同过滤与矩阵分解
    │  ├─03 音乐推荐系统实战
    │  ├─05 基于知识图谱的电影推荐实战
    │  ├─06 点击率估计FM与DeepFM算法
    │  ├─07 DeepFM算法实战
    │  ├─08 推荐系统常用工具包演示
    │  ├─09 基于文本数据的推荐实例
    │  ├─10 基本统计分析的电影推荐
    │  └─11 补充-基于相似度的酒店推荐系统

    ├─28 AI课程所需安装软件教程
    ├─29 额外补充
    │  └─01 通用创新点
    └─资料


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