Python+AI - 黑马- 人脸识别Python人工智能
课程简介
📁 29.Python+AI -黑马- 人脸识别Python人工智能【完结】 📁 1-7 自然语言处理 📁 1-3 卷积神经网络 📁 1-4 循环神经网络 📁 1-6 百度人脸识别 📁 1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理 📁 1-2 深度学习优化进阶 📁 1-5 高级主题 📁 1-1 深度学习基础 📁 1-8 图片商…
1.多分类10 集
- 📄 01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测【】【】.mp4
- 📄 06_多通道的卷积与多卷积核【】【】.mp4
- 📄 02_卷积网络结构介绍【】【】.mp4
- 📄 05_过滤器大小与步长【】【】.mp4
- 📄 03_默认卷积的运算过程【】【】.mp4
- 📄 09_全连接层【】【】.mp4
- 📄 02_常见网络结构介绍【】【】.mp4
- 📄 01_LeNet5的计算过程详解【】【】.mp4
- 📄 04_Inception结构以及改进【】【】.mp4
- 📄 05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容【】【】.mp4
1.项目架构2 集
- 📄 03_迁移学习【】【】.mp4
- 📄 02_作业讲解【】【】.mp4
11.服务器部署239 集
- 📄 12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速【】.mp4
- 📄 11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化【】.mp4
- 📄 09_手写RNN案例：单个cell的反向传播【】【】.mp4
- 📄 04_交叉熵损失计算【】【】.mp4
- 📄 01_循环神经网络背景介绍【】【】.mp4
- 📄 02_循环神经网络结构原理【】【】.mp4
- 📄 10_手写RNN案例：所有cell的反向传播【】【】.mp4
- 📄 05_时间反向传播算法【】【】.mp4
- 📄 03_词的表示与矩阵形状运算【】【】.mp4
- 📄 08_手写RNN案例：所有cell的前向传播【】【】.mp4
- 📄 06_梯度消失、案例介绍【】【】.mp4
- 📄 07_手写RNN案例：单个cell前向传播【】【】.mp4
- 📄 09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写【】.mp4
- 📄 08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍【】.mp4
- 📄 06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍【】.mp4
- 📄 16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示【】.mp4
- 📄 07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍【】.mp4
- 📄 03_Attention原理分析【】.mp4
- 📄 13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现【】.mp4
- 📄 12_机器翻译案例：attention结构定义【】.mp4
- 📄 14_机器翻译案例：训练逻辑编写【】.mp4
- 📄 11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义【】.mp4
- 📄 17_集束搜索介绍【】.mp4
- 📄 15_机器翻译案例：训练结果与问题解决【】.mp4
- 📄 04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍【】.mp4
- 📄 02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析【】.mp4
- 📄 10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义【】.mp4
- 📄 05_机器翻译案例：模型参数定义【】.mp4
- 📄 8.文本分类的方式【】.mp4
- 📄 11. 文本分类 RNN 搭建【】.mp4
- 📄 10. 文本分类 CNN 模型使用【】.mp4
- 📄 2.端对端深度学习模型【】.mp4
- 📄 2_1_6_人脸检测_图像坐标【】.mp4
- 📄 2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览【】.mp4
- 📄 2_1_4_人脸检测_获取access_token【】.mp4
- 📄 2_1_9_人脸检测_SDK方式【】.mp4
- 📄 2_1_5_人脸检测_调用API【】.mp4
- 📄 2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用【】.mp4
- 📄 2_1_7_人脸检测_边框【】.mp4
- 📄 2_1_8_人脸检测_性别年龄总结【】.mp4
- 📄 2_3_8_自定义模板_API和代码【】.mp4
- 📄 2_3_3_通用文字识别_其他版本函数【】.mp4
- 📄 2_3_7_自定义模板_实际创建【】.mp4
- 📄 2_3_2_通用文字识别_代码【】.mp4
- 📄 2_3_1_功能介绍_创建应用【】.mp4
- 📄 2_3_6_自定义模板_步骤【】.mp4
- 📄 2_3_5_通用票据识别【】.mp4
- 📄 2.机器学习-NLTK_清理数据【】.mp4
- 📄 8.机器学习-NLTK_最大过滤【】.mp4
- 📄 7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵【】.mp4
- 📄 4.机器学习-NLTK_去除虚词【】.mp4
- 📄 3.机器学习-NLTK_大小写转换【】.mp4
- 📄 9.机器学习-NLTK_建立词袋模型【】.mp4
- 📄 6.机器学习-NLTK_还原字符串【】.mp4
- 📄 5.机器学习-NLTK_词根化【】.mp4
- 📄 1.机器学习-NLTK_数据读取【】.mp4
- 📄 5_1_0_人脸打卡案例_介绍【】.mp4
- 📄 5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览【】.mp4
- 📄 5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索【】.mp4
- 📄 5_1_1_案例_前端部分介绍【】.mp4
- 📄 4_1_1_自然语言处理基础技术【】.mp4
- 📄 2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作【】.mp4
- 📄 2_2_3_图像检测识别_菜品识别【】.mp4
- 📄 2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题【】.mp4
- 📄 2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现【】.mp4
- 📄 2_2_1_图像识别功能_应用创建【】.mp4
- 📄 2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤【】.mp4
- 📄 2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程【】.mp4
- 📄 2_2_2_图像识别_物体检测API_实例【】.mp4
- 📄 2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程【】.mp4
- 📄 2_2_5_定制化图像识别_特点和功能【】.mp4
- 📄 2_2_4_图像检测_车辆检测【】.mp4
- 📄 2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码【】.mp4
- 📄 10. ChatBot 清理问题集&回答集【】.mp4
- 📄 31. ChatBot 损失，优化，梯度消減【】.mp4
- 📄 30. ChatBot训练 & 测试結果【】.mp4
- 📄 32. ChatBot 问答等长处理【】.mp4
- 📄 05.ChatBot 读取数据【】.mp4
- 📄 03.chatbot 下载数据集【】.mp4
- 📄 09.ChatBot 数据初步清洗【】.mp4
- 📄 33. ChatBot 问答数据批量【】.mp4
- 📄 34. ChatBot 数据分割【】.mp4
- 📄 06.chatbot 创建对話字典【】.mp4
- 📄 02.chatbot 环境搭建下载数据集【】.mp4
- 📄 07. ChatBot 建立对话列表【】.mp4
- 📄 28. ChatBot 模型輸入序列長度【】.mp4
- 📄 29. ChatBot 設置輸入的数据形状【】.mp4
- 📄 12. ChatBot 标记化&去除少数字【】.mp4
- 📄 05_格式转换：example封装、总结【】.mp4
- 📄 03_格式转换：文件读取以及存储逻辑【】.mp4
- 📄 01_数据集格式转换介绍【】.mp4
- 📄 04_格式转换：图片数据以及XML读取【】.mp4
- 📄 02_格式转换：代码介绍【】.mp4
- 📄 0_课程组成和目标【】.mp4
- 📄 1_6_人工智能平台_服务开通【】.mp4
- 📄 1_4_百度深度学习平台_创建集群【】.mp4
- 📄 1_1_访问入口【】.mp4
- 📄 1_3_百度深度学习平台_介绍【】.mp4
- 📄 1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装【】.mp4
- 📄 1_2_机器学习平台_介绍【】.mp4
- 📄 1_5_百度人工智能平台_功能介绍【】.mp4
- 📄 3_1_3_语音识别案例_案例【】.mp4
- 📄 3_1_2_语音识别案例_代码浏览【】.mp4
- 📄 3_1_1_语音识别_介绍和API【】.mp4
- 📄 02_深度学习课程总结【】.mp4
- 📄 03_参数初始化与超参数介绍【】.mp4
- 📄 01_深层神经网络表示【】.mp4
- 📄 02_深层神经网络的反向传播过程【】.mp4
- 📄 01_目标检测数据集介绍【】.mp4
- 📄 02_商品数据集标记【】.mp4
- 📄 04_案例：深度自编码器编写演示【】.mp4
- 📄 01_自动编码器介绍【】.mp4
- 📄 07_案例：降噪编码器案例【】.mp4
- 📄 02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑【】.mp4
- 📄 06_案例：降噪编码器介绍【】.mp4
- 📄 03_案例：训练普通自编码器【】.mp4
- 📄 05_案例：卷积自编码器编写演示【】.mp4
- 📄 04_第二阶段总结【】.mp4
- 📄 03_深度学习介绍2【】.mp4
- 📄 02_深度学习介绍【】.mp4
- 📄 01_深度学习课程介绍【】.mp4
- 📄 06_作业实现：初始化模型与前向传播【】.mp4
- 📄 01_浅层神经网络表示【】.mp4
- 📄 00.浅层神经网络【】.mp4
- 📄 08_作业实现：网络模型逻辑实现【】.mp4
- 📄 04_浅层神经网络的反向传播【】.mp4
- 📄 02_浅层神经网络的前向传播【】.mp4
- 📄 03_激活函数的选择【】.mp4
- 📄 07_作业实现：反向传播与更新梯度【】.mp4
- 📄 06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比【】.mp4
- 📄 05_生成数字图片案例：训练流程【】.mp4
- 📄 02_GAN原理、损失和DCGAN结构【】.mp4
- 📄 01_高级主题介绍、GAN介绍【】.mp4
- 📄 03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍【】.mp4
- 📄 04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写【】.mp4
- 📄 03_案例：Mnist手写数字数据介绍【】.mp4
- 📄 08_案例：添加模型保存、预测【】.mp4
- 📄 05_案例：主网络结构搭建实现【】.mp4
- 📄 09_调整学习率带来的问题【】.mp4
- 📄 01_深度学习紧接、多分类介绍【】.mp4
- 📄 06_案例：添加准确率【】.mp4
- 📄 04_案例：网络结构、流程、代码介绍【】.mp4
- 📄 07_案例：Tensorboard观察显示【】.mp4
- 📄 02_交叉熵损失原理【】.mp4
- 📄 02_批标准化定义、公式、为什么有效【】【】.mp4
- 📄 01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行【】【】.mp4
- 📄 05_RMSProp与Adam原理与学习率递减【】.mp4
- 📄 03_指数加权平均【】.mp4
- 📄 01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法【】.mp4
- 📄 02_Mini梯度下降与Batch梯度下降【】.mp4
- 📄 04_动量梯度下降原理公式理解【】.mp4
- 📄 08_作业讲解1【】.mp4
- 📄 06_标准化输入带来的优化【】.mp4
- 📄 09_作业讲解2【】.mp4
- 📄 06_导数计算图与链式法则【】.mp4
- 📄 01_逻辑回归介绍【】.mp4
- 📄 10_向量化实现逻辑回归的梯度计算更新【】.mp4
- 📄 04_导数意义介绍【】.mp4
- 📄 05_a^2函数的导数介绍【】.mp4
- 📄 03_梯度下降算法过程以及公式【】.mp4
- 📄 13_作业讲解题2：单神经元神经网络(logistic)分类作业流程介绍【】.mp4
- 📄 14_作业讲解题2：参数初始化与前向传播、反向传播【】.mp4
- 📄 11_正向传播与反向传播、作业介绍【】.mp4
- 📄 02_逻辑回归损失函数【】.mp4
- 📄 15_作业讲解题2：优化迭代实现、model逻辑实现【】.mp4
- 📄 07_逻辑回归的导数计算图分析以及参数导数【】.mp4
- 📄 09_向量化编程的优势【】.mp4
- 📄 08_向量化编程介绍引入【】.mp4
- 📄 12_作业讲解题1：实现sigmoid函数与梯度实【】.mp4
- 📄 01_YOLO：算法特点与流程介绍【】.mp4
- 📄 02_YOLO：单元格原理过程【】.mp4
- 📄 03_YOLO：训练过程样本标记【】.mp4
- 📄 04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测【】.mp4
- 📄 01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程【】.mp4
- 📄 03_RCNN：候选区域以及特征提取【】.mp4
- 📄 02_RCNN：步骤流程介绍【】.mp4
- 📄 07_RCNN：训练过程与测试过程介绍【】.mp4
- 📄 06_RCNN：候选区域修正【】.mp4
- 📄 08_RCNN：总结、优缺点与问题自测【】.mp4
- 📄 06_作业讲解1【】【】.mp4
- 📄 07_作业讲解2【】【】.mp4
- 📄 02_正则化概念、L2正则化与L1正则化【】【】.mp4
- 📄 01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化【】【】.mp4
- 📄 05_正则化作业介绍【】【】.mp4
- 📄 03_Droupout过程与原理理解【】【】.mp4
- 📄 04_其它正则化方法-早停止法与数据增强【】【】.mp4
- 📄 01_SSD：网络结构与Detected结构【】.mp4
- 📄 05_第一阶段算法总结【】.mp4
- 📄 03_SSD：训练与测试流程总结【】.mp4
- 📄 01_FasterRCNN：网络结构与步骤【】.mp4
- 📄 03_FasterRCNN：总结与问题自测【】.mp4
- 📄 02_FasterRCNN：RPN网络的原理【】.mp4
- 📄 02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比【】.mp4
- 📄 01_FastRCNN：改进之处以及网络流程【】.mp4
- 📄 04_FastRCNN：总结与问题自测【】.mp4
- 📄 08_目标检测任务描述【】.mp4
- 📄 03_项目结构以及课程安排【】.mp4
- 📄 07_目标检测算法原理铺垫【】.mp4
- 📄 04_图像识别背景【】.mp4
- 📄 06_目标检测应用场景【】.mp4
- 📄 01_课程要求以及目标【】.mp4
- 📄 05_目标检测的定义和技术历史【】.mp4
- 📄 02_项目演示结果【】.mp4
- 📄 01_测试：测试流程介绍、代码【】.mp4
- 📄 02_测试：图片输入、结果标记代码【】.mp4
- 📄 01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码【】.mp4
- 📄 03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整【】.mp4
- 📄 04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结【】.mp4
- 📄 01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍【】.mp4
- 📄 02_预处理接口：预处理工厂代码【】.mp4
- 📄 01_开启模型服务【】.mp4
- 📄 02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍【】.mp4
- 📄 01_web服务与模型部署流程关系介绍【】.mp4
- 📄 02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义【】.mp4
- 📄 01_数据接口：商品格式转换实现【】.mp4
- 📄 05_数据接口：代码运行与数据模块总结【】.mp4
- 📄 04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现【】.mp4
- 📄 03_数据接口：商品数据读取子类实现【】.mp4
- 📄 06_Client：结果标记返回【】.mp4
- 📄 02_Client：用户输入图片处理【】.mp4
- 📄 04_Client：客户端建立连接获取结果代码【】.mp4
- 📄 02_模型导出：Savedmodel导出模型【】.mp4
- 📄 01_模型导出：模型输入输出定义【】.mp4
- 📄 01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启【】.mp4
- 📄 02_项目总结【】.mp4
- 📄 01_项目架构设计【】.mp4
- 📄 02_训练与测试整体结构设计【】.mp4
- 📄 03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定【】.mp4
- 📄 14_训练：训练流程总结【】.mp4
- 📄 06_训练：2数据模块与网络模型获取结果【】.mp4
- 📄 07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理【】.mp4
- 📄 13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置【】.mp4
- 📄 11_训练：2队列设置【】.mp4
- 📄 10_训练：2批处理获取以及数据形状变换【】.mp4
- 📄 05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍【】.mp4
- 📄 04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义【】.mp4
- 📄 01_训练：训练步骤与设备部署介绍【】.mp4
- 📄 09_训练：2对anchors进行正负样本标记【】.mp4
- 📄 12_训练：3复制模型、添加参数观察与4添加学习率和优化器【】.mp4
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