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人工智能深度学习系统班（第十一期）智能装备成为时代的潮流
人工智能深度学习系统班（第十一期）智能装备成为时代的潮流 深度学习实战，智能装备技术解析 编辑点评 聚焦前沿技术，深入解析Transformer、图神经网络、3D点云等应用，适合有深度学习基础，希望掌握智能装备开发的技术人员。 ⭐ 编辑推荐 跟随第十一期系统班，探索人工智能深度学习在智能装备领域的应
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人工智能深度学习系统班（第十一期）智能装备成为时代的潮流
深度学习实战，智能装备技术解析
编辑点评
聚焦前沿技术，深入解析Transformer、图神经网络、3D点云等应用，适合有深度学习基础，希望掌握智能装备开发的技术人员。
⭐ 编辑推荐
跟随第十一期系统班，探索人工智能深度学习在智能装备领域的应用，掌握Transformer、图神经网络等核心技术。
✨ 课程亮点
✦Transformer实战系列
✦图神经网络实战
✦3D点云应用解析
✦无人驾驶实战
✦对比学习与多模态任务实战
课程目录
课程目录79 条
- ├──0-课件
- | ├──10.第一十章 2022论⽂必备-Transformer实战系列
- | | ├──第十二，十三章
- | | ├──谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
- | | ├──基础补充-Resnet模型及其应用实例
- | | ├──2104.00680.pdf 7.80M
- | | ├──baiduyunguangjia_cfg_A900527E-5BA6-4d22-8E96-E40D5C6EDF61.cfg 0.00kb
- | | ├──BEV.pdf 998.21kb
- | | ├──Informer.pdf 1.12M
- | | ├──Informer.zip 18.28M
- | | ├──Loftr.pdf 1.51M
- | | ├──LoFTR.zip 404.06M
- | | ├──mask2former.pdf 2.97M
- | | ├──maskformer.pdf 1.51M
- | | ├──Medical-Transformer.zip 59.77M
- | | ├──mmdetection-master.zip 1.46G
- | | ├──transformer.pdf 1.99M
- | | ├──Transformer在视觉中的应用VIT算法.pdf 1.24M
- | | ├──ViT.zip 638.39M
- | | ├──第六章：基于Transformer的detr目标检测算法.pdf 885.69kb
- | | ├──第七章：detr目标检测源码解读.zip 108.29kb
- | | ├──第四章：swintransformer算法原理解析.pdf 807.76kb
- | | ├──第五章：swintransformer源码解读.zip 234.56M
- | | └──可变形DETR.pdf 4.50M
- | ├──11.第一十一章 图神经⽹络实战
- | | ├──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
- | | ├──基于图模型的时间序列预测
- | | └──异构图神经网络
- | ├──12.第一十二章 3D点云实战
- | | ├──第1节：3D点云应用领域分析
- | | ├──第2节：3D点云PointNet算法
- | | ├──第3节：PointNet++算法解读
- | | ├──第4节：Pointnet++项目实战
- | | ├──第5节：点云补全PF-Net论文解读
- | | ├──第6节：点云补全实战解读
- | | ├──第7节：点云配准及其案例实战
- | | └──第8节：基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
- | ├──13.第一十二章 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
- | ├──14.第一十三章 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
- | ├──15.第一十五章 缺陷检测实战
- | | ├──PyTorch基础
- | | ├──Resnet分类实战
- | | ├──第1-4章：YOLOV5缺陷检测
- | | ├──第11-12章：deeplab
- | | ├──第6-8章：Opencv各函数使用实例
- | | ├──DeepLab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程.zip 3.58G
- | | ├──第10章：基于视频流水线的Opnecv缺陷检测项目.zip 13.96M
- | | ├──第5章：Semi-supervised布料缺陷检测实战.zip 212.33M
- | | └──第9章：基于Opencv缺陷检测项目实战.zip 11.38M
- | ├──16.第一十六章 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
- | ├──17.第一十七章 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
- | ├──18.第十八章 强化学习与AI黑科技实例
- | | ├──AI黑科技实例
- | | ├──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
- | ├──19.第一十九章 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
- | ├──20.第二十章 CV与NLP经典大模型解读
- | | ├──第八章：视觉QA
- | | ├──第九章：扩散模型
- | | ├──第六章：langchain
- | | ├──第七章：视觉大模型SAM
- | | ├──第三章：ChatGpt
- | | ├──第十二章：自监督任务对比学习
- | | ├──第十六章：BEV感知
- | | ├──第十七章：BEVFORMER源码
- | | ├──第十三章：BEIT
- | | ├──第十四章：BEITV2
- | | ├──第十五章：BEITV2源码
- | | ├──第十一章：dalle2源码解读
- | | ├──第十章：dalle2论文解读
- | | ├──第四章：LLM与LORA
- | | ├──第五章：LLM下游任务
- | | ├──第二章：ChinesePretrainedModels.zip 1.62G
- | | ├──第一章：GPT系列.pdf 1.37M
- | | └──课程介绍.pdf 131.35kb
- | ├──21.第二十一章 深度学习模型部署与剪枝优化实战
- | | ├──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
- | ├──22.第二十二章 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
- | ├──23.第二十三章 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原理解读
- | | ├──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
- | ├──24.第二十四章 时间序列预测
- | | ├──2-Informer原理解读
- | | ├──3-Informer源码解读
- | | ├──4-Timesnet时序预测
- | | ├──informer
- | | └──timesnet
- | ├──25.第二十五章 ⾃然语⾔处理通⽤框架-BERT实战
- | | ├──课后作业
- | | └──课件、源码
- | ├──26 论文创新点常用方法及其应用实例
- | | ├──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
- | ├──8.第八章 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
- | ├──9.第九章 经典视觉项目实战：行为识别、姿态估计、目标追踪
- | | ├──slowfast-add
- | | ├──YOLO目标检测
- | | ├──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
- | | ├──5-视频异常检测算法与元学习.pdf 1.15M
- | | ├──Deepsort算法知识点解读.pdf 1.58M
- | | ├──Deepsort源码解读.zip 107.90M
- | | ├──OpenPose算法源码分析.zip 243.86M
- | | ├──slowfast论文.pdf 1.45M
- | | ├──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
- | | ├──基于3D卷积的视频分析与动作识别.zip 845.84M
- | | └──视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读.zip 243.75M
- | ├──1-7章课件课件.zip 11.34G
- | └──27-29章实战系列课件.zip 4.09G
- ├──01-机器学习
- | ├──01-第一模块：Python快速入门
- | | ├──01-1-Python环境配置
- | | ├──02-2-Python库安装工具
- | | ├──03-3-Notebook工具使用
- | | ├──04-4-Python简介
- | | ├──05-5-Python数值运算
- | | ├──06-6-Python字符串操作
- | | ├──07-7-1-索引结构
- | | ├──08-7-2-List基础结构
- | | ├──09-8-List核心操作
- | | ├──10-9-字典基础定义
- | | ├──11-10-字典的核心操作
- | | ├──12-11-Set结构
- | | ├──13-12-赋值机制
- | | ├──14-13-判断结构
- | | ├──15-14-循环结构
- | | ├──16-15-函数定义
- | | ├──17-16-模块与包
- | | ├──18-17-异常处理模块
- | | ├──19-18-文件操作
- | | ├──20-19-类的基本定义
- | | ├──21-20-类的属性操作
- | | ├──22-21-时间操作
- | | ├──23-22-Python练习题-1
- | | ├──24-23-Python练习题-2
- | | ├──课程详细目录.txt 0.06kb
- | | └──咨询VX ETH22009.txt 0.02kb
- | ├──02-第二模块：Python数据科学必备工具包实战
- | | ├──01-科学计算库-Numpy
- | | ├──02-数据分析处理库-Pandas
- | | ├──03-.可视化库-Matplotlib
- | | ├──04-可视化库-Seaborn
- | | ├──课程详细目录.txt 0.06kb
- | | └──咨询VX ETH22009.txt 0.02kb
- | ├──03-第三模块：人工智能-必备数学课程
- | | ├──01-高等数学基础
- | | ├──02-微积分
- | | ├──03-泰勒公式与拉格朗日
- | | ├──04-线性代数基础
- | | ├──05-特征值与矩阵分解
- | | ├──06-随机变量
- | | ├──07-概率论基础
- | | ├──08-数据科学你得知道的几种分布
- | | ├──09-核函数变换
- | | ├──10-熵与激活函数
- | | ├──11-回归分析
- | | ├──12-假设检验
- | | ├──13-相关分析
- | | ├──14-方差分析
- | | ├──15-聚类分析
- | | ├──16-贝叶斯分析
- | | ├──课程详细目录.txt 0.06kb
- | | └──咨询VX ETH22009.txt 0.02kb
- | ├──04-第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用
- | | ├──01-线性回归原理推导
- | | ├──02-线性回归代码实现
- | | ├──03-模型评估方法
- | | ├──04-线性回归实验分析
- | | ├──05-逻辑回归实验分析
- | | ├──06-逻辑回归代码实现
- | | ├──07-逻辑回归实验分析
- | | ├──08-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
- | | ├──09-Kmeans代码实现
- | | ├──10-聚类算法实验分析
- | | ├──11-决策树原理
- | | ├──12-决策树代码实现
- | | ├──13-决策树实验分析
- | | ├──14-集成算法原理
- | | ├──15-集成算法实验分析
- | | ├──16-支持向量机原理推导
- | | ├──17-支持向量机实验分析
- | | ├──18-神经网络算法原理
- | | ├──19-神经网络代码实现
- | | ├──20-贝叶斯算法原理
- | | ├──21-贝叶斯代码实现
- | | ├──22-关联规则实战分析
- | | ├──23-关联规则代码实现
- | | ├──24-词向量word2vec通俗解读
- | | ├──25-代码实现word2vec词向量模型
适合人群
- 深度学习爱好者
- 智能装备开发工程师
- 人工智能领域研究者
🎯 学习收获
- 掌握Transformer等深度学习技术
- 了解智能装备开发流程
- 提升AI应用开发能力
🎉 祝您学习愉快！
