青年AI自强计划-计算机视觉课程(全)

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青年AI自强计划-计算机视觉课程(全)

〖课程介绍〗:

本课程为青年AI自强项目-计算机视觉课程，主要的组织者、演讲者、参与者全部以学生为主，为同学们解决实际问题：弥补“技术小白”与“老师觉得你懂”之间的鸿沟、弥补“课本”到“实践”的鸿沟、解决一般的学术文章/资源不易读的问题。本课程主要由8次讲座以及1个转化挑战任务组成，讲座每隔一周举办一次。每次讲座会用通俗易懂的语言引导大家掌握AI相关的知识点，依次为AI鸟瞰与进阶指南、机器学习入门、经典神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、分类任务、探测任务、实例与调参方法，最后通过转化挑战任务带领大家实操实践等等。

〖课程目录〗:

01 AI鸟瞰及进阶指南
     1.1.1 课程介绍&授课理念-www.itmsf.com.mp4
     1.2.1 AI鸟瞰-感知-www.itmsf.com.mp4
     1.3.1 AI鸟瞰-认知-www.itmsf.com.mp4
     1.4.1 ：AI鸟瞰-反馈输出&总结-www.itmsf.com.mp4
     1.5.1 高手进阶指南-www.itmsf.com.mp4
     1.6.1 作业说明-www.itmsf.com.mp4

02 机器学习入门
     2.1.1 前言及引子-www.itmsf.com.mp4
     2.2.1 数据表示&可视化归一化&决策边界表示-www.itmsf.com.mp4
     2.3.1 sigmoid函数&损失函数-www.itmsf.com.mp4
     2.4.1 梯度下降法-www.itmsf.com.mp4
     2.5.1 过拟合&正则化&总结-www.itmsf.com.mp4

03 经典神经网络
     3.1.1 ：前言&背景介绍&线性模型拟合MNIST-www.itmsf.com.mp4
     3.2.1 ：前馈传播（上）-www.itmsf.com.mp4
     3.3.1 ：前馈传播（下）&大神Hinton-www.itmsf.com.mp4
     3.4.1 ：反向传播 & 知识延展 & NN vs MNIST-www.itmsf.com.mp4
     3.5.1 ：尾声&第二讲作业说明-www.itmsf.com.mp4

04 深度神经网络
     4.1.1 ：前言&DNN概览.mp4
     4.2.1 ：数据集简介及知识回顾.mp4
     4.3.1 ：梯度消失.mp4
     4.4.1 ：梯度爆炸及激活函数.mp4
     4.5.1 ：过拟合及其解决办法.mp4
     4.6.1 ：处理大数据的小技巧&尾声.mp4

05 卷积神经网络
     5.1.1 ：引言&CNN概览.mp4
     5.2.1 ：标准DNN的局限性&卷积运算略解.mp4
     5.3.1 ：池化运算略解&数据集简介.mp4
     5.4.1 ：卷积&池化详解.mp4
     5.5.1 ：网络结构整体解析&尾声.mp4
     5.6.1 ：课后答疑.mp4
     5.7.1 ：第三次&第四次作业说明.mp4

06 视觉分类任务
     6.1.1 ：初始分类任务.mp4
     6.2.1 ：卷积知识回顾.mp4
     6.3.1 ：AlexNet & ZFNet.mp4
     6.4.1 ：VGG & GoogleNet（上）.mp4
     6.5.1 ：GoogleNet（下）& 模型退化问题.mp4
     6.6.1 ：ResNet & SENet.mp4
     6.7.1 ：小结 & 模型压缩.mp4
     6.8.1 ：MobileNet & 尾声.mp4
     6.9.1 ：第五章作业说明.mp4

07 视觉探测任务
     7.1.1 ：探测任务基础知识.mp4
     7.2.1 ：开山之作：R-CNN.mp4
     7.3.1 ：Fast & Faster R-CNN.mp4
     7.4.1 ：YOLO基础.mp4
     7.5.1 ：YOLO进阶 & 尾声.mp4

slide
      第一章——工具与作业说明.pdf
      第一章——课件.pdf
      第三章——课件.pdf
      第三章与第四章——作业说明.pdf
      第二章——公式汇总.pdf
      第二章——课件.pdf
      第五章——作业说明.pdf
      第五章——课件.pdf
      第六章——课件.pdf
      第四章——课件.pdf

〖视频截图〗:

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