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酷跑人工智能入門到深入教程
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酷跑人工智能入門到深入教程
課程內(nèi)容全面覆蓋深度學(xué)習(xí)算法及其項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺與自然語言處理兩大核心領(lǐng)域，配套實(shí)戰(zhàn)案例與項(xiàng)目全部基于真實(shí)數(shù)據(jù)集與實(shí)際任務(wù)展開 ├──1_直播課回放 | ├──1_直播1：開班典禮 | ├──2_Pycharm環(huán)境配置與Debug演示(沒用過的同學(xué)必看) | ├──3_直播2：深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積網(wǎng)絡(luò) | ├──4_直播3：Transformer原理及其各領(lǐng)域應(yīng)用分析 | ├──5_額外補(bǔ)充：時(shí)間序列預(yù)測 | └──6_直播4：Informer時(shí)間序列預(yù)測源碼解讀 ├──2_深度學(xué)習(xí)必備核心算法 | ├──1_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法解讀 | ├──2_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法解讀 | └──3_遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法解讀 ├──3_深度學(xué)習(xí)核心框架PyTorch | ├──1_PyTorch框架介紹與配置安裝 | ├──2_使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類任務(wù) | ├──3_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸任務(wù)-氣溫預(yù)測 | ├──4_卷積網(wǎng)絡(luò)參數(shù)解讀分析 | ├──5_圖像識別模型與訓(xùn)練策略（重點(diǎn)） | ├──6_DataLoader自定義數(shù)據(jù)集制作 | ├──7_LSTM文本分類實(shí)戰(zhàn) | └──8_PyTorch框架Flask部署例子 ├──4_MMLAB實(shí)戰(zhàn)系列 | ├──10_第四模塊：DBNET文字檢測 | ├──11_第四模塊：ANINET文字識別 | ├──12_第四模塊：KIE基于圖模型的關(guān)鍵信息抽取 | ├──12_第五模塊：stylegan2源碼解讀 | ├──13_第六模塊：BasicVSR++視頻超分辨重構(gòu)源碼解讀 | ├──14_第七模塊：多模態(tài)3D目標(biāo)檢測算法源碼解讀 | ├──15_第八模塊：模型蒸餾應(yīng)用實(shí)例 | ├──16_第八模塊：模型剪枝方法概述分析 | ├──17_第九模塊：mmaction行為識別 | ├──18_額外補(bǔ)充 | ├──1_MMCV安裝方法 | ├──2_第一模塊：分類任務(wù)基本操作 | ├──3_第一模塊：訓(xùn)練結(jié)果測試與驗(yàn)證 | ├──4_第一模塊：模型源碼DEBUG演示 | ├──5_第二模塊：使用分割模塊訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集 | ├──6_第二模塊：基于Unet進(jìn)行各種策略修改 | ├──7_第二模塊：分割任務(wù)CVPR最新Backbone設(shè)計(jì)及其應(yīng)用 | ├──8_第三模塊：mmdet訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)任務(wù) | └──9_第三模塊：DeformableDetr物體檢測源碼分析 ├──5_Opencv圖像處理框架實(shí)戰(zhàn) | ├──10_項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-文檔掃描OCR識別 | ├──11_圖像特征-harris | ├──12_圖像特征-sift | ├──13_案例實(shí)戰(zhàn)-全景圖像拼接 | ├──14_項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-停車場車位識別 | ├──15_項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-答題卡識別判卷 | ├──16_背景建模 | ├──17_光流估計(jì) | ├──18_Opencv的DNN模塊 | ├──19_項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-目標(biāo)追蹤 | ├──1_課程簡介與環(huán)境配置 | ├──20_卷積原理與操作 | ├──21_項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-疲勞檢測 | ├──2_圖像基本操作 | ├──3_閾值與平滑處理 | ├──4_圖像形態(tài)學(xué)操作 | ├──5_圖像梯度計(jì)算 | ├──6_邊緣檢測 | ├──7_圖像金字塔與輪廓檢測 | ├──8_直方圖與傅里葉變換 | └──9_項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-信用卡數(shù)字識別 ├──6_綜合項(xiàng)目-物體檢測經(jīng)典算法實(shí)戰(zhàn) | ├──10_EfficientNet網(wǎng)絡(luò) | ├──11_EfficientDet檢測算法 | ├──12_基于Transformer的detr目標(biāo)檢測算法 | ├──13_detr目標(biāo)檢測源碼解讀 | ├──1_深度學(xué)習(xí)經(jīng)典檢測方法概述 | ├──2_YOLO-V1整體思想與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) | ├──3_YOLO-V2改進(jìn)細(xì)節(jié)詳解 | ├──4_YOLO-V3核心網(wǎng)絡(luò)模型 | ├──5_項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-基于V3版本進(jìn)行源碼解讀 | ├──6_基于YOLO-V3訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集與任務(wù) | ├──7_YOLO-V4版本算法解讀 | ├──8_V5版本項(xiàng)目配置 | └──9_V5項(xiàng)目工程源碼解讀 ├──7_圖像分割實(shí)戰(zhàn) | ├──10_MaskRcnn網(wǎng)絡(luò)框架源碼詳解 | ├──11_基于MASK-RCNN框架訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)與任務(wù) | ├──1_圖像分割及其損失函數(shù)概述 | ├──2_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與參數(shù)解讀 | ├──3_Unet系列算法講解 | ├──4_unet醫(yī)學(xué)細(xì)胞分割實(shí)戰(zhàn) | ├──5_U2NET顯著性檢測實(shí)戰(zhàn) | ├──6_deeplab系列算法 | ├──7_基于deeplabV3+版本進(jìn)行VOC分割實(shí)戰(zhàn) | ├──8_醫(yī)學(xué)心臟視頻數(shù)據(jù)集分割建模實(shí)戰(zhàn) | └──9_物體檢測框架-MaskRcnn項(xiàng)目介紹與配置 ├──8_行為識別實(shí)戰(zhàn) | ├──1_slowfast算法知識點(diǎn)通俗解讀 | ├──2_slowfast項(xiàng)目環(huán)境配置與配置文件 | ├──3_slowfast源碼詳細(xì)解讀 | ├──4_基于3D卷積的視頻分析與動作識別 | ├──5_視頻異常檢測算法與元學(xué)習(xí) | ├──6_視頻異常檢測CVPR2021論文及其源碼解讀 | └──7_基礎(chǔ)補(bǔ)充-Resnet模型及其應(yīng)用實(shí)例 └──9_2022論文必備-Transformer實(shí)戰(zhàn)系列 | ├──10_MedicalTransformer源碼解讀 | ├──11_商湯LoFTR算法解讀 | ├──12_局部特征關(guān)鍵點(diǎn)匹配實(shí)戰(zhàn) | ├──13_項(xiàng)目補(bǔ)充-谷歌開源項(xiàng)目BERT源碼解讀與應(yīng)用實(shí)例 | ├──14_項(xiàng)目補(bǔ)充-基于BERT的中文情感分析實(shí)戰(zhàn) | ├──1_課程介紹 | ├──2_自然語言處理通用框架BERT原理解讀 | ├──3_Transformer在視覺中的應(yīng)用VIT算法 | ├──4_VIT算法模型源碼解讀 | ├──5_swintransformer算法原理解析 | ├──6_swintransformer源碼解讀 | ├──7_基于Transformer的detr目標(biāo)檢測算法 | ├──8_detr目標(biāo)檢測源碼解讀 | └──9_MedicalTrasnformer論文解讀 ├──10_圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn) | ├──1_圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) | ├──2_圖卷積GCN模型 | ├──3_圖模型必備神器PyTorch Geometric安裝與使用 | ├──4_使用PyTorch Geometric構(gòu)建自己的圖數(shù)據(jù)集 | ├──5_圖注意力機(jī)制與序列圖模型 | ├──6_圖相似度論文解讀 | ├──7_圖相似度計(jì)算實(shí)戰(zhàn) | ├──8_基于圖模型的軌跡估計(jì) | └──9_圖模型軌跡估計(jì)實(shí)戰(zhàn)
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