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贪心学院高端班:CV计算机视觉集训营,2019最新课程下载 价值12998元 贪心学院高端班:CV计算机视觉集训营,2019最新课程下载 价值12998元下载链接资源AI量化交易AI工程师CV计算机视觉人工智能OpenCVNLP工程师机器学习工程师数据挖掘工程师
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CV核算机视觉集训营
终身VIP需求<a target=_blank href='http://www.yingzhiyuan.com/'>课程</a>-CV核算机视觉集训营
本课程为本站终身VIP用户需求,来自贪心学院高端AI练习系课课程: CV核算机视觉集训营(CV核算机视觉高端班),美国微软资深AI工程师带你搭上“深度学习工程师直通车”,四个月和你一同奋战,转型AI一步成功。本套课程为2019年3月至2019年6月版课程,课程官方价格12998元,本套包括231节完好无加密版练习视频、课件材料、源码等,共14.8G。

课程介绍:

本套课程合适有机器学习根底人员进行进步学习。
机器学习=构建一个函数

课程收成:

1、深度神经网络处理核算机视觉使命有明晰的理论认知;
2、具有着手才能处理实践问题;
3、自己写代码完结经典网络结构处理各种核算机视觉使命;
4、依照自己的需求定制, 裁剪, 组装自己的深度网络模型。

神经网络在实践商业运用中的应战
课程内项目:
1、【经典CV】归纳项目之Image Captioning
2、【无人驾驶】交通指示牌辨认之CNN
3、【无人驾驶】方向盘主动转向之CNN
4、【无人驾驶】方针检测之SSD
5、【无人驾驶】交通指示牌辨认之二值化神经网络
6、【无人驾驶】方向盘转向之功率网络
7、【经典CV】人脸辨认之孪生网络
8、【经典CV】手写字符辨认之胶囊网络

课程官方地址:https://www.greedyai.com/courseinfor/67

课程文件目录:贪心学院: CV核算机视觉集训营 [14.8G]

CV核算机视觉集训营 [13.6G]

使命1:机器学习、深度学习简介.mp4 [23.9M]

使命2:深度学习的开展前史.mp4 [23.1M]

使命3:现代深度学习的典型比如.mp4 [18.7M]

使命4:深度学习在核算机视觉中的运用.mp4 [24.3M]

使命5:深度学习的总结.mp4 [10.5M]

使命6:开发环境的装备, Python, Numpy, Keras入门教程.mp4 [46.9M]

使命7:GPU驱动程序装置.mp4 [17.7M]

使命8:CUDA的装置.mp4 [21.4M]

使命9:cuDNN的装置, Tensorflow, PyTorch的GPU测验.mp4 [31.4M]

使命10:问答环节.mp4 [57M]

使命11:环境装置.mp4 [106.8M]

使命12:二元分类问题.mp4 [32.5M]

使命13:逻辑函数.mp4 [32.1M]

使命14:指数与对数 、逻辑回归.mp4 [43.7M]

使命15:示例.mp4 [84M]

使命16:丢失函数.mp4 [59.3M]

使命17:丢失函数推演.mp4 [83.2M]

使命18:梯度下降法.mp4 [104.8M]

使命19:运用.mp4 [110.3M]

使命20:直播答疑.mp4 [19.5M]

使命21:主动驾驶方向盘猜测论文剖析.mp4 [65.1M]

使命22:运用PyCharm Keras树立深度网络模型.mp4 [257.8M]

使命23:数据预处理 数据增强.mp4 [62.7M]

使命24:树立BatchGenerator高效读取数据.mp4 [105.6M]

使命25:练习网络 保存练习的中心进程数据.mp4 [139.6M]

使命26:检查网络练习进程 判别网络是否过拟合 欠拟合.mp4 [46.2M]

使命27:神经网络分类问题的经典数据(集鸢尾花数据集)介绍,神经网络Python库Keras的介绍.mp4 [81.2M]

使命28:运用Pandas读取鸢尾花数据集, 运用LabelEncoder对类别标签进行编码.mp4 [38.3M]

使命29:运用Keras创立一个用于鸢尾花分类辨认的神经网络.mp4 [135.2M]

使命30:练习用于鸢尾花分类的神经网络 解读练习输出的日志 了解怎么点评神经网络的功能.mp4 [70.1M]

使命31:神经网络数学原理(1): 神经网络的结点,权值,激活函数.mp4 [60.4M]

使命32:神经网络数学原理(2): 神经网络的前馈(Feed Forward)算法.mp4 [48.1M]

使命33:神经网络数学原理(3):神经网络的前馈(Feed Forward)算法续,Softmax层的数值问题.mp4 [46M]

使命34:神经网络数学原理(4):神经网络BP(差错反向传达)算法.mp4 [55.2M]

使命35:神经网络数学原理(5):神经网络BP(差错反向传递)算法续.mp4 [64.4M]

使命36:神经网络数学原理(6):手动演算神经网络BP算法(差错向后传递).mp4 [75.7M]

使命37:神经网络数学原理(7):手动演算神经网络BP算法(差错向后传递)续.mp4 [68.2M]

使命38:Neural.Network.Loss-直播01.mp4 [69.6M]

使命39:Neural.Network.Loss-直播02.mp4 [60.7M]

使命40:Neural.Network.Loss-直播03.mp4 [107.7M]

使命41:梯度消亡.mp4 [56.2M]

使命42:梯度消亡问题剖析.mp4 [61.3M]

使命43:梯度消亡处理方案.mp4 [43.8M]

使命44:过拟合.mp4 [55M]

使命45:DropOut 练习.mp4 [38M]

使命46:正则化.mp4 [25.2M]

使命47:最大范数束缚 神经元的初始化.mp4 [57.9M]

使命48:作业解说与答疑-01.mp4 [98.2M]

使命49:作业解说与答疑-02.mp4 [85.3M]

使命50:为什么需求递归神经网络?.mp4 [28.1M]

使命51:递归神经网络介绍.mp4 [140.5M]

使命52:言语模型.mp4 [102.8M]

使命53:RNN的深度.mp4 [19.7M]

使命54:梯度爆破和梯度消失.mp4 [141.5M]

使命55:Gradient Clipping.mp4 [38.9M]

使命56:LSTM的介绍.mp4 [89.6M]

使命57:LSTM的运用.mp4 [56.6M]

使命58:Bi-Directional LSTM.mp4 [48.1M]

使命59:Gated Recurrent Unit.mp4 [52.2M]

使命60:机器翻译.mp4 [40.3M]

使命61:Multimodal Learning.mp4 [66.9M]

使命62:Seq2Seq模型.mp4 [131.3M]

使命63:回忆RNN与LSTM.mp4 [20.8M]

使命64:Attention for Image Captioning.mp4 [102.7M]

使命65:Attention for Machine Translation.mp4 [46M]

使命66:Self-Attention.mp4 [51.7M]

使命67:Attention总结.mp4 [20.2M]

使命68:neural network optimizer直播-01.mp4 [112.6M]

使命69:neural network optimizer直播-02.mp4 [75.5M]

使命69:neural network optimizer直播-02.mp4.p.downloading [75.5M]

使命70:neural network optimizer直播-03.mp4 [143.8M]

使命70:neural network optimizer直播-03.mp4.p.downloading [143.8M]

使命71:项目介绍.mp4 [26.9M]

使命72:看图说话使命一-01.mp4 [40.1M]

使命73:看图说话使命一-02.mp4 [35.5M]

使命74:看图说话使命一-03.mp4 [57.9M]

使命75:使命介绍.mp4 [36.4M]

使命76:怎么完结 load_img_as_np_array 这个函数.mp4 [16.5M]

使命77:怎么完结“load_vgg16_model”函数.mp4 [27.4M]

使命78:怎么完结“extract_features”函数.mp4 [34.8M]

使命79:创立Tokenizer01.mp4 [20.9M]

使命80:创立Tokenizer02.mp4 [62.4M]

使命81:发生模型需求的输入数据01.mp4 [77.2M]

使命81:发生模型需求的输入数据01(1).mp4 [77.2M]

使命82:发生模型需求的输入数据02.mp4 [56.7M]

使命83:使命的概述.mp4 [16.6M]

使命84:Input Embedding和Dropout层介绍.mp4 [64.3M]

使命85:LSTM Add层的介绍.mp4 [29.3M]

使命86:怎么练习模型.mp4 [65.1M]

使命87:怎么运用深度神经网络模型做猜测 发生标题 完结generate_caption函数01.mp4 [22.7M]

使命88:怎么运用深度神经网络模型做猜测 发生标题 完结generate_caption函数02.mp4 [114.7M]

使命89:怎么调用generate_caption函数.mp4 [32.1M]

使命90:怎么点评标题生成模型的功能.mp4 [86.9M]

使命91:读取和显现数字图画.mp4 [35.9M]

使命92:数字图画巨细缩放.mp4 [37.3M]

使命93:数字图画直方图均衡.mp4 [35M]

使命94:图画去噪声.mp4 [43.6M]

使命95:图画边际检测.mp4 [47.4M]

使命96:图画要害点检测.mp4 [11.7M]

使命97:路途行车道检测简介.mp4 [17.7M]

使命98:Canny边际检测.mp4 [31.4M]

使命99:霍夫改换用于直线检测.mp4 [55.6M]

使命100:路途行车道检测代码解说.mp4 [132.5M]

使命101:在图画和视频上面演示路途行车道检测.mp4 [69.9M]

使命102:项目介绍.mp4 [25.9M]

使命103:交通指示牌辨认的简介.mp4 [28.7M]

使命104:交通指示牌辨认课程的编程使命.mp4 [27.6M]

使命105:怎么剖析数据 (util.py 的具体介绍).mp4 [70.6M]

使命106:怎么预处理图画数据、树立神经网络模型、练习网络模型 (train.py 的具体介绍)01.mp4 [88.9M]

使命107:怎么预处理图画数据、树立神经网络模型、练习网络模型 (train.py 的具体介绍)02.mp4 [157.2M]

使命108:颜色空间转化.mp4 [51.9M]

使命109:直方图均衡.mp4 [80.6M]

使命110:图画标准化.mp4 [45.8M]

使命111:运用ImageDataGenerator做图画增强.mp4 [51.5M]

使命112:作业上传的要求.mp4 [16.8M]

使命113:介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型.mp4 [28.9M]

使命114:代码完结经典交通指示牌辨认卷积神经网络模型.mp4 [69M]

使命115:卷积神经网络的数学原理01.mp4 [37.8M]

使命116:卷积神经网络的数学原理02.mp4 [75.4M]

使命117:深度学习调参-直播-01.mp4 [55.5M]

使命118:深度学习调参-直播-02.mp4 [45.5M]

使命119:深度学习调参-直播-03.mp4 [55.6M]

使命120:卷积层的启示.mp4 [16.5M]

使命121:卷积层的定量剖析.mp4 [17.3M]

使命122:单通道输入 单通道输出的卷积层的实例.mp4 [12M]

使命123:多通道输入 多通道输出的卷积层的实例.mp4 [12.1M]

使命124:池化层的原理 定量剖析.mp4 [9.5M]

使命125:卷积神经网络和全衔接神经网络的比较.mp4 [23M]

使命126:卷积神经网络在围棋 言语辨认和自然言语处理中的运用.mp4 [25.6M]

使命127:根据深度学习的图画分类前史回忆.mp4 [11.3M]

使命128:AlexNet的结构剖析.mp4 [8.7M]

使命129:ZFNet的结构剖析.mp4 [8.2M]

使命130:VGG的结构剖析.mp4 [8.5M]

使命131:GoogleNet Inception的结构剖析.mp4 [12.1M]

使命132:Inception V3的结构剖析.mp4 [43.8M]

使命133:ResNet的结构剖析.mp4 [40.5M]

使命134:ResNet的代码完结.mp4 [154.2M]

使命135:根据内容的图画查找理论根底.mp4 [29.3M]

使命136:根据去噪主动编码器的图画查找代码完结.mp4 [203.8M]

使命137:运用卷积神经网络进行语义图画嵌入在方针检测, 主动驾驶, 图画超分辨率重构, 工业探伤等等范畴的运用.mp4 [18.3M]

使命138:项目1-看图说话(助教)解说和答疑-01.mp4 [164M]

使命139:项目1-看图说话(助教)解说和答疑-02.mp4 [202.7M]

使命140:项目介绍.mp4 [15.1M]

使命141:主动驾驶方向盘滚动方向猜测的布景常识.mp4 [33.4M]

使命142:怎么搜集练习数据.mp4 [35.7M]

使命143:了解剖析练习数据.mp4 [25.7M]

使命144:主动驾驶方向盘滚动方向猜测的网络结构和网络练习代码解说.mp4 [181.5M]

使命145:进步网络功能的思路 图画处理、数据增强、网络结构优化.mp4 [38.7M]

使命146:探究数据01.mp4 [39.5M]

使命147:探究数据02.mp4 [15.2M]

使命148:图画增强01.mp4 [62.7M]

使命149:图画增强02.mp4 [11.4M]

使命150:处理数据不平衡的问题 DataGenerator的运用.mp4 [18M]

使命151:网络结构实例.mp4 [8.6M]

使命152: 图画增强部分的代码解说.mp4 [99.5M]

使命153:DataGenerator部分的代码解说.mp4 [64.1M]

使命154:网络结构完结部分的代码解说.mp4 [84.2M]

使命155:方向盘滚动方向猜测网络模型的功能评价办法.mp4 [9.7M]

使命156:运用模拟器定性的判别网络功能的办法以及代码解说.mp4 [69.9M]

使命157:模拟器主动驾驶的展现.mp4 [75.2M]


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使命158:经过丢失函数的改变判别网络功能、辨认和处理过拟合和欠拟合的问题.mp4 [64M]

使命159:怎么装置Python 衔接模拟器的Python 库.mp4 [22.2M]

使命160:windows 下面运用主动驾驶模拟器的教程.mp4 [46.4M]

使命161:mac 下面运用主动驾驶模拟器的教程.mp4 [33.5M]

使命162:方针辨认总述.mp4 [37.6M]

使命163:根据HOG(梯度直方图)的方针辨认.mp4 [31.3M]

使命164:Non-Max Suppression IoU 和 Hard Negative Mining.mp4 [82.9M]

使命165:R-CNN的作业原理.mp4 [129.6M]

使命166:R-CNN中的鸿沟框(Bounding Box)猜测原理.mp4 [24.1M]

使命167:R-CNN的不足之处.mp4 [4.3M]

使命168:Fast R-CNN详解.mp4 [40M]

使命169:Faster R-CNN Region Proposal Network.mp4 [37.1M]

使命170:R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN的总结.mp4 [23M]

使命171:方针辨认 R-CNN宗族的回忆.mp4 [22.4M]

使命172:SSD的简介 SSD与R-CNN的比较.mp4 [33M]

使命173:SSD的网络结构.mp4 [130.7M]

使命174:怎么运用卷积作为最终的猜测层.mp4 [13.9M]

使命175:SSD的练习进程.mp4 [53.4M]

使命176:SSD的试验成果剖析.mp4 [24.1M]

使命177:VGG16到SSD网络的演化 L2Normalization层的完结.mp4 [131.5M]

使命178:SSD各个技能对失败率的影响 Atrous卷积层的原理.mp4 [13.6M]

使命179:运用卷积作为最终的猜测层详解.mp4 [17.4M]

使命180:SSD定位丢失函数详解.mp4 [35.3M]

使命181:SSD中Anchor尺度 宽高比 中心方位的确认.mp4 [10.2M]

使命182:SSD中分类丢失函数详解.mp4 [11.6M]

使命183:Non-Max Suppression的原理.mp4 [12.9M]

使命184:SSD和YOLO的比较 SSD的总结.mp4 [12.2M]

使命185:图画切割简介.mp4 [36.5M]

使命186:根据深度学习的图画切割U-Net的原理.mp4 [79.4M]

使命187:Transposed Convolution原理与运用.mp4 [123M]

使命188:U-Net的代码解说.mp4 [71.1M]

使命189:图画生成的原理.mp4 [10.3M]

使命190:运用深度学习主动图画生成手写数字的代码解说.mp4 [84.3M]

使命191:图画风格搬运的原理.mp4 [38.3M]

使命192:运用深度学习完结图画风格搬运的代码解说.mp4 [52.4M]

使命193:SSD的原理回忆.mp4 [47.7M]

使命194:编程项目的练习数据介绍.mp4 [58.7M]

使命195:对SSD模型对发生Anchor有影响的参数解说.mp4 [134.6M]

使命196:对候选框精选处理有影响的参数解说.mp4 [49.6M]

使命197:对输入模型参数的合法性检测和转化.mp4 [28.3M]

使命198:具有7层的SSD的网络结构解说.mp4 [147.8M]

使命199:编译模型, 运用模型做猜测.mp4 [180.4M]

使命200:SSD解码的完结.mp4 [111.4M]

使命201:协助函数IoU, 坐标转化, SSD丢失函数, Non-Max-Suppression的完结.mp4 [227.6M]

使命202:二值化神经网络的简介.mp4 [37.2M]

使命203:二值化网络的前向后向传达, 梯度核算原理.mp4 [16.3M]

使命204:二值化网络的练习算法.mp4 [145.3M]

使命205:二值化网络的试验成果.mp4 [22.6M]

使命206:二值化全衔接网络的代码解说.mp4 [46.5M]

使命207:DropoutNoScale层的完结.mp4 [23.6M]

使命208:BinaryDense层的完结.mp4 [61.5M]

使命209:二值化卷积神经网络的代码解说.mp4 [48.5M]

使命210:项目作业要求.mp4 [22.6M]

使命211:神经网络在实践运用中面对的应战, 轻量级深度神经网络的必要性.mp4 [207.6M]

使命212:MobileNet, Depthwise Seperable Convolution的原理核算量剖析.mp4 [56.9M]

使命213:ShuffleNet, Group Convolution, Channel Shuffle的原理.mp4 [53.4M]

使命214:EffNet, Spatial Seperable Convolution的原理核算量剖析和试验作用.mp4 [167.5M]

使命215:lightweight-network答疑时刻.mp4 [20.6M]

使命216:回忆EffNet的原理.mp4 [31.3M]

使命217:EffNet的代码解说.mp4 [75.7M]

使命218:One-Shot Learning 的含义和作业原理.mp4 [23.8M]

使命219:用于One-Shot Learning 的Siamese 深度神经网络的介绍.mp4 [21.7M]

使命220:Siamese 深度神经网络的试验和成果剖析.mp4 [65.3M]

使命221:Transposed Convolution 的运用, 算法回忆, 以及运用矩阵乘法完结.mp4 [34.2M]

使命222:Transposed Convolution 的梯度推导.mp4 [22.1M]

使命223:将卷积核转化为Toeplitz Matrix用于矩阵乘法完结Transposed.mp4 [37.8M]

使命224:同学对课程的作用反应查询.mp4 [322.3M]

使命225:运用 Siamese 网络做门禁卡体系的入门介绍, 数据集的介绍.mp4 [72.2M]

使命226:PyTorch 根底教程.mp4 [47.8M]

使命227:Siamese One-Shot learning 常识回忆.mp4 [14.3M]

使命228:运用 PyTorch torchvision 库高效读取数据.mp4 [70.9M]

使命229:运用 PyTorch 界说 Siamese 网络结构.mp4 [49.4M]

使命230:运用 PyTorch 写练习网络的代码.mp4 [86.8M]

使命231:运用 PyTorch 写测验网络的代码.mp4 [82.3M]

CV核算机视觉练习营 [1.2G]

贪心CV材料 [414.9M]

CVSource.zip [841.6M]

贪心学院高端班:CV计算机视觉集训营,2019最新课程下载 价值12998元

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