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人工智能深度学习-第七期，资料齐全

人工智能深度学习-第七期，资料齐全 深度学习实战案例解析 编辑点评 聚焦前沿技术，实战案例丰富，适合进阶学习。 ⭐ 编辑推荐 深度学习实战课程，涵盖视觉、图神经网络、无人驾驶等多个领域。 ✨ 课程亮点 ✦ 前沿技术解析 ✦ 实战案例丰富 ✦ 进阶学习首选 课程目录 课程目录 67 条 —/人工智能深

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人工智能深度学习-第七期，资料齐全

深度学习实战案例解析

编辑点评

聚焦前沿技术，实战案例丰富，适合进阶学习。

⭐ 编辑推荐

深度学习实战课程，涵盖视觉、图神经网络、无人驾驶等多个领域。

✨ 课程亮点

✦前沿技术解析
✦实战案例丰富
✦进阶学习首选

课程目录

课程目录67 条
  • —/人工智能深度学习-第七期/
  • ├──课件及代码
  • | ├──第10章 经典视觉项目实战-目标追踪与姿态估计
  • | | ├──第五六七章：YOLO目标检测
  • | | ├──基础补充-Resnet模型及其应用实例
  • | | ├──第二章：OpenPose算法源码分析.zip 243.86M
  • | | ├──第三章：Deepsort算法知识点解读.pdf 1.58M
  • | | ├──第四章：Deepsort源码解读.zip 107.90M
  • | | ├──第一章：姿态估计OpenPose系列算法解读.pdf 2.42M
  • | | ├──基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读.zip 336.95M
  • | | └──基础补充-PyTorch框架基本处理操作.zip 98.58M
  • | ├──第11章 Transformer实战解读
  • | | └──transformer系列
  • | ├──第12章 图神经⽹络实战
  • | | ├──10-基于图模型的时间序列预测
  • | | ├──11-异构图神经网络
  • | | ├──3-图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
  • | | ├──4-使用PyTorch Geometric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
  • | | ├──第二章：图卷积GCN模型
  • | | └──第一章：图神经网络基础
  • | ├──第13章 ⾯向深度学习的⽆⼈驾驶实战
  • | | ├──1.深度估计算法解读
  • | | ├──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
  • | | ├──2.深度估计项目实战
  • | | ├──3-车道线检测算法与论文解读
  • | | ├──4-基于深度学习的车道线检测项目实战
  • | | ├──5-商汤LoFTR算法解读
  • | | ├──6-局部特征关键点匹配实战
  • | | ├──7-三维重建应用与坐标系基础
  • | | ├──8-NeuralRecon算法解读
  • | | └──9-NeuralRecon项目环境配置
  • | ├──第14章 对比学习与多模态任务实战
  • | | ├──ANINET源码解读
  • | | ├──CLIP系列
  • | | ├──对比学习算法与实例
  • | | ├──多模态3D目标检测算法源码解读
  • | | └──多模态文字识别
  • | ├──第15章 ⾏⼈重识别实战
  • | | ├──第1节：行人重识别原理及其应用
  • | | ├──第2节：基于注意力机制的ReId模型论文解读
  • | | ├──第3节：基于Attention的行人重识别项目实战
  • | | ├──第4节：经典会议算法精讲（特征融合）
  • | | ├──第5节：项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
  • | | ├──第6节：旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
  • | | └──第7节：基于拓扑图的行人重识别项目实战
  • | ├──第16章 对抗⽣成⽹络实战
  • | | ├──第4节：stargan论文架构解析
  • | | ├──第6节：基于starganvc2的变声器论文原理解读
  • | | ├──第8节：图像超分辨率重构实战
  • | | ├──第9节：基于GAN的图像补全实战
  • | | ├──cyclegan.pdf 2.67M
  • | | ├──static.zip 1.26M
  • | | ├──第2节：对抗生成网络架构原理与实战解析.zip 35.28M
  • | | ├──第3节：基于CycleGan开源项目实战图像合成.zip 1.60G
  • | | ├──第5节：stargan项目实战及其源码解读.zip 869.44M
  • | | └──第7节：starganvc2变声器项目实战及其源码解读.zip 485.00M
  • | ├──第17章 强化学习实战系列
  • | | ├──第1节：强化学习简介及其应用.pdf 738.65kb
  • | | ├──第2节：PPO算法与公式推导.pdf 899.22kb
  • | | ├──第3节：策略梯度实战-月球登陆器训练实例.zip 4.34M
  • | | ├──第4节：DQN算法.pdf 1.43M
  • | | ├──第5节：DQN算法实例演示.zip 1.98kb
  • | | ├──第7节：Actor-Critic算法分析(A3C).pdf 560.29kb
  • | | └──第8节：A3C算法玩转超级马里奥.zip 97.62M
  • | ├──第18章 AI黑科技实例
  • | | ├──1 节GPT系列生成模型
  • | | ├──2 节GPT建模与预测流程
  • | | ├──3 节CLIP系列
  • | | ├──4 节Diffusion模型解读
  • | | ├──5 节Dalle2及其源码解读
  • | | └──6 节ChatGPT
  • | ├──第19章 深度学习模型部署与剪枝优化实战
  • | | ├──tensorRT
  • | | ├──嵌入式AI
  • | | ├──Docker使用命令.zip 7.83M
  • | | ├──Mobilenet.pdf 2.41M
  • | | ├──mobilenetv3.py 7.31kb
  • | | ├──pytorch-slimming.zip 356.43M
  • | | ├──PyTorch模型部署实例.zip 102.80kb
  • | | ├──TensorFlow-serving.zip 2.96M
  • | | ├──YOLO部署实例.zip 876.45M
  • | | └──剪枝算法.pdf 504.02kb
  • | ├──第1章 直播回放
  • | | └──1-1 节开班典礼等多个文件
  • | ├──第20章 面向医学领域的深度学习实战
  • | | ├──1-神经网络算法PPT
  • | | ├──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
  • | | ├──17-医学糖尿病数据命名实体识别
  • | | ├──4-基于Resnet的医学数据集分类实战
  • | | ├──5-图像分割及其损失函数概述
  • | | ├──6-Unet系列算法讲解
  • | | ├──7-unet医学细胞分割实战
  • | | ├──8-deeplab系列算法
  • | | ├──9-基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
  • | | ├──16-词向量模型与RNN网络架构.zip 2.15M
  • | | ├──2-PyTorch框架基本处理操作.zip 98.58M
  • | | └──3-PyTorch框架必备核心模块解读.zip 336.95M
  • | ├──第21章 ⾃然语⾔处理经典案例实战
  • | | ├──NLP常用工具包
  • | | ├──课后作业
  • | | ├──课件
  • | | └──源码、数据集等
  • | ├──第22章 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
  • | | ├──第八章：GPT训练与预测部署流程
  • | | ├──第二章：Transformer工具包基本操作实例解读
  • | | ├──第九章：文本摘要建模
  • | | ├──第六章：文本预训练模型构建实例
  • | | ├──第七章：GPT系列算法
  • | | ├──第三章：Transformer核心架构
  • | | ├──第十一章：补充Huggingface数据集制作方法实例
  • | | ├──第十章：图谱知识抽取实战
  • | | ├──第四章：BERT系列算法解读
  • | | ├──第五章：文本标注工具与NER实例
  • | | └──第一章：Huggingface与NLP介绍解读
  • | ├──第23章 ⾃然语⾔处理通⽤框架-BERT实战
  • | | ├──课后作业
  • | | └──课件、源码
  • | ├──第24章 知识图谱实战系列
  • | | ├──第1.2节：知识图谱介绍及其应用领域分析
  • | | ├──第3节：Neo4j数据库实战
  • | | ├──第4节：使用python操作neo4j实例
  • | | ├──第5节：基于知识图谱的医药问答系统实战
  • | | ├──第6节：文本关系抽取实践
  • | | ├──第7节：金融平台风控模型实践
  • | | └──第8节：医学糖尿病数据命名实体识别
  • | ├──第25章 语⾳识别实战系列
  • | | ├──PPT
  • | | ├──论文
  • | | ├──变声器pytorch-StarGAN-VC2.zip 484.93M
  • | | ├──语音分离Conv-TasNet.zip 84.38M
  • | | ├──语音合成tacotron2实战.zip 302.43M
  • | | └──语音识别LAS模型.zip 420.12M
  • | ├──第26章 推荐系统实战系列
  • | | ├──第10节：基于统计分析的电影推荐
  • | | ├──第3节：音乐推荐系统实战
  • | | ├──第4节：Neo4j数据库实例
  • | | ├──第11节：补充-基于相似度的酒店推荐系统.zip 1.81M
  • | | ├──第1节：推荐系统介绍.pdf 1.50M
  • | | ├──第2节：协同过滤与矩阵分解.pdf 974.68kb
  • | | ├──第5节：基于知识图谱的电影推荐实战.zip 160.61M
  • | | ├──第6节：FM与DeepFM算法.pdf 759.61kb
  • | | ├──第7节：DeepFM算法实战.zip 1.16M
  • | | ├──第8节：推荐系统常用工具包演示.zip 129.35M
  • | | └──第9节：基于文本数据的推荐实例.zip 254.77M
  • | ├──第2章 AI课程所需安装软件教程
  • | | ├──Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe 467.49M
  • | | ├──cuda_11.3.0_465.89_win10.exe 2.68G
  • | | ├──mmcv_full-1.4.7-cp38-cp38-win_amd64.whl 12.75M
  • | | ├──notepadplusplus-8-4.exe 4.28M
  • | | ├──pycharm-community-2022.1.2.exe 378.78M
  • | | ├──torch-1.10.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl 2.27G
  • | | ├──torchvision-0.11.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl 3.04M
  • | | └──VisualStudioSetup.exe 1.60M
  • | ├──第3章 深度学习必备核⼼算法
  • | | └──课件
  • | ├──第4章 深度学习核⼼框架PyTorch
  • | | ├──flask预测.zip 712.05M
  • | | ├──第八章：对抗生成网络架构原理与实战解析.zip 35.28M
  • | | ├──第二,三章：神经网络实战分类与回归任务.zip 15.82M
  • | | ├──第六章：DataLoader自定义数据集制作.zip 594.02M
  • | | ├──第七章：LSTM文本分类实战.zip 31.53M
  • | | ├──第四章：卷积网络参数解读.zip 33.37M
  • | | └──第五章：图像识别模型与训练策略（重点）.zip 449.77M
  • | ├──第5章 Opencv图像处理框架实战
  • | | ├──课件
  • | | └──源码资料
  • | ├──第6章 综合项⽬-物体检测经典算法实战
  • | | └──6.第六章 综合项⽬-物体检测经典算法实战
  • | ├──第7章 图像分割实战
  • | | └──7.第七章 图像分割实战
  • | ├──第8章 走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列
  • | | ├──DeformableDetr算法解读
  • | | ├──KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构
  • | | ├──OCR算法解读
  • | | ├──mask2former(mmdetection).zip 192.38M
  • | | ├──ner.zip 121.60M
  • | | ├──第八模块：mmrazor-模型蒸馏.zip 1.00G
  • | | ├──第二模块：mmsegmentation-0.20.2.zip 2.80G
  • | | ├──第二模块：MPViT-main.zip 924.77M
  • | | ├──第九模块：mmaction2-master.zip 827.76M
  • | | ├──第六模块：mmediting-master.zip 107.78M
  • | | ├──第七模块：mmdetection3d-1.0.0rc0.zip 395.05M
  • | | ├──第三模块：mmdetection-master.zip 1.46G
  • | | ├──第四模块：mmocr-main.zip 381.72M
  • | | ├──第五模块：mmgeneration-master.zip 746.81M
  • | | └──第一模块：mmclassification-master.zip 912.00M
  • | └──第9章 经典视觉项目实战-行为识别
  • | | ├──slowfast-add
  • | | ├──基础补充-Resnet模型及其应用实例
  • | | ├──1-slowfast算法知识点通俗解读.pdf 572.31kb
  • | | ├──4-基于3D卷积的视频分析与动作识别.zip 845.84M
  • | | ├──5-视频异常检测算法与元学习.pdf 1.15M
  • | | ├──6-视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读.zip 243.75M
  • | | ├──slowfast论文.pdf 1.45M
  • | | ├──基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读.zip 336.95M
  • | | └──基础补充-PyTorch框架基本处理操作.zip 98.58M
  • └──视频
  • | ├──第10章 经典视觉项目实战-目标追踪与姿态估计
  • | | ├──10-1 节课程介绍
  • | | ├──10-2 节姿态估计OpenPose系列算法解读
  • | | ├──10-3 节OpenPose算法源码分析
  • | | ├──10-4 节deepsort算法知识点解读
  • | | ├──10-5 节deepsort源码解读
  • | | ├──10-6 节YOLO-V4版本算法解读
  • | | ├──10-7 节V5版本项目配置
  • | | └──10-8 节V5项目工程源码解读
  • | ├──第11章 Transformer实战解读
  • | | ├──11-1 节Transformer算法解读
  • | | ├──11-10 节MedicalTrasnformer论文解读
  • | | ├──11-11 节MedicalTransformer源码解读
  • | | ├──11-12 节商汤LoFTR算法解读
  • | | ├──11-13 节局部特征关键点匹配实战
  • | | ├──11-14 节分割模型Maskformer系列
  • | | ├──11-15 节Mask2former源码解读
  • | | ├──11-16 节BEV特征空间
  • | | ├──11-17 节BevFormer源码解读
  • | | ├──11-18 节时间序列预测
  • | | ├──11-19 节Informer时间序列源码解读
  • | | ├──11-2 节视觉Transformer及其源码分析
  • | | ├──11-20 节Huggingface与NLP（讲故事）
  • | | ├──11-3 节VIT算法模型源码解读
  • | | ├──11-4 节swintransformer算法原理解析
  • | | ├──11-5 节swintransformer源码解读
  • | | ├──11-6 节基于Transformer的detr⽬标检测算法
  • | | ├──11-7 节detr⽬标检测源码解读
  • | | ├──11-8 节DeformableDetr算法解读
  • | | └──11-9 节DeformableDetr物体检测源码分析
  • | ├──第12章 图神经网络实战
  • | | ├──12-1 节图神经网络基础
  • | | ├──12-10 节基于图模型的时间序列预测
  • | | ├──12-11 节异构图神经网络
  • | | ├──12-2 节图卷积GCN模型
  • | | ├──12-3 节图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
  • | | ├──12-4 节使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
  • | | ├──12-5 节图注意力机制与序列图模型
  • | | ├──12-6 节图相似度论文解读
  • | | ├──12-7 节图相似度计算实战
  • | | ├──12-8 节基于图模型的轨迹估计
  • | | └──12-9 节图模型轨迹估计实战
  • | ├──第13章 面向深度学习的无人驾驶实战
  • | | ├──13-1 节深度估计算法原理解读
  • | | ├──13-10 节NeuralRecon项目源码解读
  • | | ├──13-11 节TSDF算法与应用
  • | | ├──13-12 节TSDF实战案例
  • | | ├──13-13 节轨迹估计算法与论文解读
  • | | ├──13-14 节轨迹估计预测实战
  • | | ├──13-15 节特斯拉无人驾驶解读
  • | | ├──13-2 节深度估计项目实战
  • | | ├──13-3 节车道线检测算法与论文解读
  • | | ├──13-4 节基于深度学习的车道线检测项目实战
  • | | ├──13-5 节商汤LoFTR算法解读
  • | | ├──13-6 节局部特征关键点匹配实战
  • | | ├──13-7 节三维重建应用与坐标系基础
  • | | ├──13-8 节NeuralRecon算法解读
  • | | └──13-9 节NeuralRecon项目环境配置
  • | ├──第14章 对比学习与多模态任务实战
  • | | ├──14-1 节对比学习算法与实例
  • | | ├──14-2 节CLIP系列
  • | | ├──14-3 节多模态3D目标检测算法源码解读
  • | | ├──14-4 节多模态文字识别
  • | | └──14-5 节ANINET源码解读
  • | ├──第15章 行人重识别实战
  • | | ├──15-1 节行人重识别原理及其应用
  • | | ├──15-2 节基于注意力机制的Reld模型论文解读
  • | | ├──15-3 节基于Attention的行人重识别项目实战
  • | | ├──15-4 节AAAI2020顶会算法精讲
  • | | ├──15-5 节项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
  • | | ├──15-6 节旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
  • | | └──15-7 节基于拓扑图的行人重识别项目实战
  • | ├──第16章 对抗生成网络实战
  • | | ├──16-1 节课程介绍
  • | | ├──16-2 节对抗生成网络架构原理与实战解析
  • | | ├──16-3 节基于CycleGan开源项目实战图像合成
  • | | ├──16-4 节stargan论文架构解析
  • | | ├──16-5 节stargan项目实战及其源码解读
  • | | ├──16-6 节基于starganvc2的变声器论文原理解读
  • | | ├──16-7 节starganvc2变声器项目实战及其源码解读
  • | | ├──16-8 节图像超分辨率重构实战
  • | | └──16-9 节基于GAN的图像补全实战
  • | ├──第17章 强化学习实战系列
  • | | ├──17-1 节强化学习简介及其应用
  • | | ├──17-2 节PPO算法与公式推导
  • | | ├──17-3 节PPO实战-月球登陆器训练实例
  • | | ├──17-4 节Q-learning与DQN算法
  • | | ├──17-5 节DQN算法实例演示

适合人群

  • 深度学习爱好者
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  • 掌握深度学习实战技能
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