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咕泡人工智能深度学习系统班6 期
〖课程目录〗:
咕泡人工智能深度学习系统班6 期
├──01 直播课回放
| ├──01 开班典礼
| ├──02 Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看)
| ├──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
| ├──14 直播11：文本生成GPT系列
| ├──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
| ├──10 补充：Mask2former源码解读
| ├──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
| └──23 额外补充-在源码中加入各种注意力机制方法
├──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
| ├──02 卷积神经网络原理与参数解读
| ├──03 Unet系列算法讲解
| ├──04 unet医学细胞分割实战
| ├──05 U2NET显著性检测实战
| ├──06 deeplab系列算法
| ├──07 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
| ├──08 医学心脏视频数据集分割建模实战
| ├──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
| └──07 基础补充-Resnet模型及其应用实例
├──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
| ├──07 V5版本项目配置
| └──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
| ├──05 商汤LoFTR算法解读
| ├──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
| ├──13 轨迹估计算法与论文解读
| ├──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
| ├──02 CLIP系列
| ├──03 多模态3D目标检测算法源码解读
| ├──04 多模态文字识别
| └──05 ANINET源码解读
├──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
| ├──03 物体检测框架YOLOV5版本项目配置
| ├──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
| ├──08 Opencv梯度计算与边缘检测实例
| ├──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
| ├──12 图像分割deeplab系列算法
| ├──13 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
| └──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
| ├──05 DQN算法实例演示
| ├──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
| ├──05 必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读
| ├──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
| └──08 医学糖尿病数据命名实体识别
├──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
| ├──01 知识图谱介绍及其应用领域分析
| ├──02 知识图谱涉及技术点分析
| ├──03 Neo4j数据库实战
| ├──04 使用python操作neo4j实例
| ├──05 基于知识图谱的医药问答系统实战
| ├──06 文本关系抽取实践
| ├──07 金融平台风控模型实践
| └──08 医学糖尿病数据命名实体识别
├──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
| ├──03 starganvc2变声器论文原理解读
| ├──04 staeganvc2变声器源码实战
| ├──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
| ├──04 知识图谱与Neo4j数据库实例
| ├──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
| └──01 AI课程所需安装软件教程
├──29 额外补充
| └──01 通用创新点
└──文档
| ├──1.第一章 直播回放.zip 11.09G
| ├──10.第一十章 图神经⽹络实战.zip 485.72M
| ├──11.第一十一章 3D点云实战.zip 3.51G
| ├──12.第一十二章 ⽬标追踪与姿态估计实战.zip 1.71G
| ├──13.第一十三章 ⾯向深度学习的⽆⼈驾驶实战.zip 3.07G
| ├──14.第一十四章 对比学习与多模态任务实战.zip 780.53M
| ├──15.第一十五章 缺陷检测实战.zip 7.15G
| ├──16.第一十六章 ⾏⼈重识别实战.zip 4.88G
| ├──17.第一十七章 对抗⽣成⽹络实战.zip 8.93G
| ├──18.第一十八章 强化学习实战系列.zip 105.19M
| ├──19.第一十九章 Openai顶级黑科技算法及其项目实战.zip 2.92G
| ├──2.第二章 深度学习必备核⼼算法.zip 13.15M
| ├──20.第二十章 面向医学领域的深度学习实战.zip 4.53G
| ├──21.第二十一章 深度学习模型部署与剪枝优化实战.zip 4.26G
| ├──22.第二十二章 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战.zip 7.24G
| ├──23.第二十三章 ⾃然语⾔处理通⽤框架-BERT实战.zip 3.53G
| ├──24.第二十四章 ⾃然语⾔处理经典案例实战.zip 5.16G
| ├──25.第二十五章 知识图谱实战系列.zip 2.71G
| ├──26.第二十六章 语⾳识别实战系列.zip 1.26G
| ├──27.第二十七章 推荐系统实战系列.zip 1.39G
| ├──28.第二十八章 AI课程所需安装软件教程.zip 5.79G
| ├──29.第二十九章 额外补充.zip 18.40M
| ├──3.第三章 深度学习核⼼框架PyTorch.zip 1.83G
| ├──4.第四章 MMLAB实战系列.zip 9.77G
| ├──5.第五章 Opencv图像处理框架实战.zip 549.22M
| ├──6.第六章 综合项⽬-物体检测经典算法实战.zip 1.34G
| ├──7.第七章 图像分割实战.zip 6.10G
| ├──8.第八章 行为识别实战.zip 5.54G
| └──9.第九章 2022论⽂必备-Transformer实战系列.zip 3.01G
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---------------------------------华丽分割线--------------------------------华丽分割线-------------------华丽分割线-------------------------华丽分割线----------------
〖下载地址失效反馈〗:
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。反馈地址：http://www.51shequ.cn/forum-70-1.html
〖赞助VIP免社区币下载全站资源〗:
全站资源高清无密，每天不间断更新，vip会员可以免费下载全部资源
〖客服24小时咨询〗:
有任何问题，请点击左侧QQ咨询。 |
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发表于 2023-6-20 21:52:36
发表于 2023-6-20 21:52:36
发表于 2023-6-25 08:41:20
