[百度网盘]P8级别Ai深度专业课程 1600多集人工智能深度全栈开发课程 80G 24章节 全面深入

P8级别Ai深度专业课程 1600多集人工智能深度全栈开发课程 80G 24章节 全面深入

===============课程介绍===============

P8级别深度学习： 这门课程将带您深入AI的核心，包括深度学习、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等关键领域。您将学会从基础到高级的技术，为成为AI专业人士打下坚实基础。

全栈开发技能： 课程还包括全栈开发，您将学习如何设计、构建和部署AI应用程序。无论是前端用户界面还是后端数据处理，您将掌握必要的技能。

丰富的学习资源： 1600多集的内容涵盖了理论知识、实际案例、项目演练以及最新的AI趋势。80GB的数据提供了大量的实验和练习机会，以确保您的深度学习之路不受限制。

24章节课程： 课程划分为24个章节，每个章节都深入探讨AI领域的不同方面。这有助于您逐步建立知识体系，系统地学习。

导师指导： 有经验的导师将提供个性化的指导和支持，确保您充分理解和应用所学知识。他们将与您分享实际工作中的见解和技巧。

适合人群：

这门课程适用于渴望成为AI专家、数据科学家、工程师、开发人员和任何对人工智能感兴趣的学习者。无论您是初学者还是有经验者，本课程都将为您提供丰富的学习资源和挑战。

===============课程目录===============


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
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
10_第四模块：DBNET文字检测
11_第四模块：ANINET文字识别
12_第五模块：stylegan2源码解读
12_第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取
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

5_Opencv图像处理框架实战
1_课程简介与环境配置
2_图像基本操作
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
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
20_卷积原理与操作
21_项目实战-疲劳检测

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
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
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

7_图像分割实战
1_图像分割及其损失函数概述
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
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

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


10_图神经网络实战
11_3D点云实战
12_目标追踪与姿态估计实战
13_面向深度学习的无人驾驶实战
14_缺陷检测实战
15_行人重识别实战
16_对抗生成网络实战
17_强化学习实战系列
18_面向医学领域的深度学习实战
19_深度学习模型部署与剪枝优化实战
20_自然语言处理经典案例实战
21_自然语言处理通用框架-BERT实战
22_知识图谱实战系列
23_语音识别实战系列
24_推荐系统实战系列


9_论文必备-Transformer实战系列
1_课程介绍
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_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

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