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人工智能深度学习高薪就业班P5,深度学习+计单机调觉+自然语言处理 高端精品(价值16800元)
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人工智能深度学习高薪就业班 P5

本套课程:人工智能深度学习高薪就业班P5(咕泡),课程官方售价16800元,本次更新共包含10大部分,文件大小共计27.51G;课程主要对深度学习、计单机调觉、然语言处理进行系统化的讲解,同时结合案例进行实际演练;老师授课通俗易懂,AI领域全面覆盖,让大家学到真正有价值的东西,文章底部附下载地址。

课程介绍:

课程特色:
1.通俗易懂:以实例的形式进行算法讲解,通俗、易懂、接地气;
2.全程实战:所有算法均给出相应实现案例及其应用项目,内容覆盖200+案例,30+应用场景;
3.深度学习+计算机视觉+自然语言处理,AI领域全面覆盖:从基础的机器学习到当下主流的深度学习,再延伸到计算机视觉,自然语言处理与语音识别,覆盖当下AI全部热门领域;
4.实战项目源码分析:从源码角度详细讲解各大项目实现细节,360°无死角掌握项目核心架构及其建模工作全部流程;
5.基于论文展开讲解:Ai工程师必备核心技能,通俗讲解各大领域经典与最新论文,结合论文展开项目实战;
6.实战项目全部取自真实数据集与实际任务:结合数据与业务背景展开建模与分析实战。

人工智能深度学习高薪就业班 视频截图

人工智能深度学习高薪就业班 视频截图

适合学员:
1.在校学生(专科/本科/研究生及以上):有较强的数学基础,未来在人工智能领域发展后劲十足;
2.研发管理技术拓展(架构师/大数据/算法研究院/CTO):已经是研发大牛,需要人工智能算法与大数据处理,提升技术广度与深度;
3.IT转行(JAVA/C/PHP等语言):具有1-3年左右编程工作经验,对AI感兴趣或有业务需求;
4.非IT兴趣爱好者(拒绝平庸谋求突破):在自己多年积累的领域有足够的经验,可以将人工智能完美应用在传统领域。

人工智能深度学习高薪就业班 视频截图

人工智能深度学习高薪就业班 视频截图

课程文件目录:V-3780:人工智能P5第5期 [27.51G]

1_直播课回放

1_直播1:开班典礼

2_Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看)

3_直播2:深度学习必备基础-神经网络与卷积网络

4_直播3:Transformer原理及其各领域应用分析

5_额外补充:时间序列预测

6_直播4:Informer时间序列预测源码解读

2_深度学习必备核心算法

1_神经网络算法解读

2_卷积神经网络算法解读

3_递归神经网络算法解读

3_深度学习核心框架PyTorch

1_PyTorch框架介绍与配置安装

2_使用神经网络进行分类任务

3_神经网络回归任务-气温预测

4_卷积网络参数解读分析

5_图像识别模型与训练策略(重点)

6_DataLoader自定义数据集制作

7_LSTM文本分类实战

8_PyTorch框架Flask部署例子

4_MMLAB实战系列

1_MMCV安装方法

10_第四模块:DBNET文字检测

11_第四模块:ANINET文字识别

12_第四模块:KIE基于图模型的关键信息抽取

12_第五模块:stylegan2源码解读

13_第六模块:BasicVSR++视频超分辨重构源码解读

14_第七模块:多模态3D目标检测算法源码解读

15_第八模块:模型蒸馏应用实例

16_第八模块:模型剪枝方法概述分析

17_第九模块:mmaction行为识别

18_额外补充

2_第一模块:分类任务基本操作

3_第一模块:训练结果测试与验证

4_第一模块:模型源码DEBUG演示

5_第二模块:使用分割模块训练自己的数据集

6_第二模块:基于Unet进行各种策略修改

7_第二模块:分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用

8_第三模块:mmdet训练自己的数据任务

9_第三模块:DeformableDetr物体检测源码分析

5_Opencv图像处理框架实战

1_课程简介与环境配置

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

2_图像基本操作

20_卷积原理与操作

21_项目实战-疲劳检测

3_阈值与平滑处理

4_图像形态学操作

5_图像梯度计算

6_边缘检测

7_图像金字塔与轮廓检测

8_直方图与傅里叶变换

9_项目实战-信用卡数字识别

6_综合项目-物体检测经典算法实战

1_深度学习经典检测方法概述

10_EfficientNet网络

11_EfficientDet检测算法

12_基于Transformer的detr目标检测算法

13_detr目标检测源码解读

2_YOLO-V1整体思想与网络架构

3_YOLO-V2改进细节详解

4_YOLO-V3核心网络模型

5_项目实战-基于V3版本进行源码解读

6_基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务

7_YOLO-V4版本算法解读

8_V5版本项目配置

9_V5项目工程源码解读

本套课程来自vipc6.com.jpg

更多课程:VIPC6.COM.url

课程说明与解压密码.txt

7_图像分割实战

1_图像分割及其损失函数概述

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

2_卷积神经网络原理与参数解读

3_Unet系列算法讲解

4_unet医学细胞分割实战

5_U2NET显著性检测实战

6_deeplab系列算法

7_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战

8_医学心脏视频数据集分割建模实战

9_物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置

8_行为识别实战

1_slowfast算法知识点通俗解读

2_slowfast项目环境配置与配置文件

3_slowfast源码详细解读

4_基于3D卷积的视频分析与动作识别

5_视频异常检测算法与元学习

6_视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读

7_基础补充-Resnet模型及其应用实例

9_2022论文必备-Transformer实战系列

1_课程介绍

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

2_自然语言处理通用框架BERT原理解读

3_Transformer在视觉中的应用VIT算法

4_VIT算法模型源码解读

5_swintransformer算法原理解析

6_swintransformer源码解读

7_基于Transformer的detr目标检测算法

8_detr目标检测源码解读

9_MedicalTrasnformer论文解读

10_图神经网络实战

1_图神经网络基础

2_图卷积GCN模型

3_图模型必备神器PyTorchGeometric安装与使用

4_使用PyTorchGeometric构建自己的图数据集

5_图注意力机制与序列图模型

6_图相似度论文解读

7_图相似度计算实战

8_基于图模型的轨迹估计

9_图模型轨迹估计实战


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