算法工程师-高级深度学习教程(15.77G)

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    算法工程师-高级深度学习教程(15.77G)


    〖课程介绍〗:


    算法工程师-高级深度学习教程(15.77G)

    〖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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