咕泡P5人工智能深度学习高薪就业班5期【完结无密】

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/

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/

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/

5_Opencv图像处理框架实战/

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/

1_课程简介与环境配置/

20_卷积原理与操作/

21_项目实战-疲劳检测/

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/

6_综合项目-物体检测经典算法实战/

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/

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/

7_图像分割实战/

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/

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/

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/

9_2022论文必备-Transformer实战系列/

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/

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_图神经网络实战/

1_图神经网络基础/

2_图卷积GCN模型/

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/

11_3D点云实战/

1_3D点云实战 3D点云应用领域分析/

2_3D点云PointNet算法/

3_PointNet++算法解读/

4_Pointnet++项目实战/

5_点云补全PF-Net论文解读/

6_点云补全实战解读/

7_点云配准及其案例实战/

8_基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析/

12_目标追踪与姿态估计实战/

1_课程介绍/

2_姿态估计OpenPose系列算法解读/

3_OpenPose算法源码分析/

4_deepsort算法知识点解读/

5_deepsort源码解读/

6_YOLO-V4版本算法解读/

7_V5版本项目配置/

8_V5项目工程源码解读/

13_面向深度学习的无人驾驶实战/

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/

1_深度估计算法原理解读/

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_缺陷检测实战/

10_基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目/

11_图像分割deeplab系列算法/

12_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战/

13_Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程/

1_课程介绍/

2_物体检框架YOLO-V4版本算法解读/

3_物体检测框架YOLOV5版本项目配置/

4_物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读/

5_基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战/

6_Semi-supervised布料缺陷检测实战/

7_Opencv图像常用处理方法实例/

8_Opencv梯度计算与边缘检测实例/

8_Opencv轮廓检测与直方图/

9_基于Opencv缺陷检测项目实战/

15_行人重识别实战/

1_行人重识别原理及其应用/

2_基于注意力机制的Reld模型论文解读/

3_基于Attention的行人重识别项目实战/

4_AAAI2020顶会算法精讲/

5_项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战/

6_旷视研究院最新算法解读（基于图模型）/

7_基于拓扑图的行人重识别项目实战/

16_对抗生成网络实战/

1_课程介绍/

2_对抗生成网络架构原理与实战解析/

3_基于CycleGan开源项目实战图像合成/

4_stargan论文架构解析/

5_stargan项目实战及其源码解读/

6_基于starganvc2的变声器论文原理解读/

7_starganvc2变声器项目实战及其源码解读/

8_图像超分辨率重构实战/

9_基于GAN的图像补全实战/

17_强化学习实战系列/

1_强化学习简介及其应用/

2_PPO算法与公式推导/

3_PPO实战-月球登陆器训练实例/

4_Q-learning与DQN算法/

5_DQN算法实例演示/

6_DQN改进与应用技巧/

7_Actor-Critic算法分析（A3C）/

8_用A3C玩转超级马里奥/

18_面向医学领域的深度学习实战/

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/

16_词向量模型与RNN网络架构/

17_医学糖尿病数据命名实体识别/

1_卷积神经网络原理与参数解读/

2_PyTorch框架基本处理操作/

3_PyTorch框架必备核心模块解读/

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/

19_深度学习模型部署与剪枝优化实战/

3_pyTorch框架部署实践/

4_YOLO-V3物体检测部署实例/

5_docker实例演示/

6_tensorflow-serving实战/

7_模型剪枝-Network Slimming算法分析/

8_模型剪枝-Network Slimming实战解读/

9_Mobilenet三代网络模型架构/

20_自然语言处理经典案例实战/

20_自然语言处理经典案例实战/

10_NLP-文本特征方法对比/

11_NLP-相似度模型/

12_LSTM情感分析/

13_机器人写唐诗/

14_对话机器人/

1_NLP常用工具包实战/

2_商品信息可视化与文本分析/

3_贝叶斯算法/

4_新闻分类任务实战/

5_HMM隐马尔科夫模型/

6_HMM工具包实战/

7_语言模型/

8_使用Gemsim构建词向量/

9_基于word2vec的分类任务/

21_自然语言处理通用框架-BERT实战/

21_自然语言处理通用框架-BERT实战/

1_自然语言处理通用框架BERT原理解读/

2_谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例/

3_项目实战-基于BERT的中文情感分析实战/

4_项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战/

5_必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读/

6_必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型/

7_必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例/

8_医学糖尿病数据命名实体识别/

22_知识图谱实战系列/

22_知识图谱实战系列/

1_知识图谱介绍及其应用领域分析/

2_知识图谱涉及技术点分析/

3_Neo4j数据库实战/

4_使用python操作neo4j实例/

5_基于知识图谱的医药问答系统实战/

6_文本关系抽取实践/

7_金融平台风控模型实践/

8_医学糖尿病数据命名实体识别/

23_语音识别实战系列/

23_语音识别实战系列/

1_seq2seq序列网络模型/

2_LAS模型语音识别实战/

3.注意力机制的作用.txt

3_starganvc2变声器论文原理解读/

4_staeganvc2变声器源码实战/

5_语音分离ConvTasnet模型/

6_ConvTasnet语音分离实战/

7_语音合成tacotron最新版实战/

24_推荐系统实战系列/

24_推荐系统实战系列/

10_基本统计分析的电影推荐/

11_补充-基于相似度的酒店推荐系统/

1_推荐系统介绍及其应用/

2_协同过滤与矩阵分解/

3_音乐推荐系统实战/

4_知识图谱与Neo4j数据库实例/

5_基于知识图谱的电影推荐实战/

6_点击率估计FM与DeepFM算法/

7_DeepFM算法实战/

8_推荐系统常用工具包演示/

9_基于文本数据的推荐实例/

资料/