开课吧 算法工程师 高级深度学习 视频教程

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视频教程目录

第 01 章 课程引导

第 1 节:开场白.mp4

第 2 节 1 -1:课程安排 I.mp4

第 2 节 2 -2:课程安排 II.mp4

第 3 节 1 -1:绪论 II (1).mp4

第 3 节 2 -2:绪论 II (2).mp4

第 02 章 神经网络深

第 1 节:从优化问题讲起 I.mp4

第 2 节:【实战】拟合问题.mp4

第 3 节:从优化问题讲起 II.mp4

第 4 节:实战:优化方法比较从优化问题讲起 II.mp4

第 5 节:深度神经网络.mp4

第 6 节:【实战】使用神经网络建模 MNIST 数据.mp4

第 7 节:【实战】激活函数与优化方法.mp4

第 8 节:正则化方法 I.mp4

第 9 节:正则化方法 II.mp4

第 10 节:【实战】正则化方法.mp4

第 11 节:模型性能评价.mp4

第 12 节:【实战】模型性能评价指标.mp4

第 13 节:深度学习能力边界.mp4

第 03 章 图像分类与目标检测

第 1 节:卷积的基本概念 I.mp4

第 1 节:卷积的基本概念 II.mp4

第 1 节:卷积的基本概念 III.mp4

第 2 节:2.4 实战:异构深度学习环境搭建.mp4

第 3 节:2.5 实战:卷积层的实现.mp4

第 4 节:2.6 典型卷积神经网络.mp4

第 5 节:2.7 实战:简单的卷积神经网络.mp4

第 6 节:AlexNet 模型.mp4

第 6 节:LeNet 模型.mp4

第 6 节:ResNet 模型.mp4

第 6 节:VGGNet 模型.mp4

第 7 节:【实战】ResNet.mp4

第 8 节:目标检测.mp4

第 9 节:【实战】Faster R-CNN.mp4

第 10 节:【实战】表征学习.mp4

第 11 节:第二章习题讲解.mp4

第 12 节:彩蛋.mp4

第 04 章 图像分割

第 1 节:图像分割基础.mp4

第 2 节:【实战】Deconvolution 与空洞卷积.mp4

第 3 节:图像分割模型.mp4

第 4 节:【实战】U-Net.mp4

第 5 节:【实战】DeepLab v3.mp4

第 6 节:模型可视化.mp4

第 7 节:【实战】特征图像可视化.mp4

第 8 节:病理影像分割初探.mp4

第 9 节:自监督学习.mp4

第 10 节:模型训练流程.mp4

第 11 节:习题讲解.mp4

第 12 节:彩蛋.mp4

第 05 章 高级循环神经网络【缺】

第 06 章 分布式深度学习系统

第 1 节:分布式系统.mp4

第 2 节:分布式深度学习系统.mp4

第 3 节:【实战】数据并行模型训练.mp4

第 4 节:微服务架构.mp4

第 5 节:【实战】使用 Kafka 搭建 MQ.mp4

第 6 节:分布式推理系统.mp4

第 7 节:TensorFlow Serving in Docker.mp4

第 8 节:第五章习题讲解.mp4

第 9 节:直击面试 II.mp4

第 07 章 深度学习前严

第 1 节:深度增强学习.mp4

第 2 节:【实战】Flappy Bird.mp4

第 3 节:AlphaGo.mp4

第 4 节:生成对抗网络.mp4

第 5 节:【实战】SimpleGAN.mp4

第 6 节:【实战】ConditionalGAN.mp4

第 7 节:【实战】CycleGAN.mp4

第 8 节:未来在哪里.mp4

第 9 节:彩蛋.mp4

第 10 节:习题讲解.mp4

第 11 节:直击面试 III.mp4

第 08 章 专题讲座

第 1 节:DenseNet.mp4

第 2 节:Inception.mp4

第 3 节:Xception.mp4

第 4 节:ResNeXt.mp4

第 5 节:Transformer 和它的朋友们.mp4

第 6 节:深度学习产品化.mp4

第 7 节:果壳中的量子计算.mp4

第 8 节:人工智能产业.mp4

第 09 章 应用于大规模数据集的图像分类模型

第 1 节:核心实战概述.mp4

第 2 节:ImageNet 介绍.mp4

第 3 节:数据探索与预处理.mp4

第 4 节:数据队列.mp4

第 5 节:通用数据队列 (1).mp4

第 5 节:通用数据队列.mp4

第 6 节:建立模型结构.mp4

第 7 节:MNIST 数据集训练.mp4

第 8 节:ImageNet Tiny 数据集训练.mp4

第 9 节:猫狗大战数据集介绍与预处理.mp4

第 10 节:模型测试代码.mp4

第 11 节:模型训练与过程分析.mp4

第 12 节:模型批量测试与性能指标.mp4

第 13 节:ResNet 家族模型的表现.mp4

第 14 节:常见模型的表现.mp4

第 10 章 建立病理影像的病变区域分割模型

第 1 节:数字病理切片介绍.mp4

第 2 节:数字病理切片预处理.mp4

第 3 节:样本均衡性处理.mp4

第 4 节:经典数据队列.mp4

第 5 节:建立训练模型.mp4

第 6 节:实现测试逻辑.mp4

第 7 节:预测结果后处理.mp4

第 8 节:20x 模型训练与测试.mp4

第 9 节:40x 模型训练与测试.mp4

第 10 节:DeepLabv3Plus 模型训练与测试.mp4

第 11 节:论文串烧:BMJ Open.mp4

第 12 节:论文串烧 P2.mp4

第 13 节:论文串烧:Nature Communications.mp4

第 14 节:论文串烧:ICCV.mp4

第 15 节:论文串烧:ECML.mp4

第 16 节:论文串烧:Nature Medicine.mp4

第 17 节:习题讲解.mp4

第 11 章 分布式深度学习推理系统

第 1 节:系统架构设计.mp4

第 2 节:代码结构与调度器配置.mp4

第 3 节:调度器核心逻辑.mp4

第 4 节:自定义 Logging 机制.mp4

第 5 节:工作节点基础代码.mp4

第 6 节:工作节点任务处理.mp4

第 7 节:工作节点核心逻辑.mp4

第 8 节:日志模块编写.mp4

第 9 节:代码调试环境搭建.mp4

第 10 节:运行 Celery 任务.mp4

第 11 节:模型导出与运行.mp4

第 12 节:系统整体运行.mp4

第 13 节:构建 Docker 镜像的原始方法.mp4

第 14 节:使用 Dockerfile 构建镜像.mp4

第 15 节:增加病理影像预测 Task.mp4

第 16 节:分布式系统研究结果.mp4

第 17 节:TensorFlow Serving 的内部机制.mp4

第 12 章 课程总结

第 1 节:课程总结 I:深度学习理论.mp4

第 2 节:课程总结 II:卷积神经网络.mp4

第 3 节:课程总结 III:循环神经网络.mp4

第 4 节:课程总结 IV:深度学习系统与前沿.mp4

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