开课吧算法工程师，高级深度学习视频教程 价值19799元

第01章课程引导

第1节：开场白.mp4

第2节1-1：课程安排I.mp4

第2节2-2：课程安排II.mp4

第3节1-1：绪论II(1).mp4

第3节2-2：绪论II(2).mp4

第02章神经网络深⼊

第10节【实战】正则化方法.mp4

第11节：模型性能评价.mp4

第12节：【实战】模型性能评价指标.mp4

第13节：深度学习能力边界.mp4

第1节：从优化问题讲起I.mp4

第2节：【实战】拟合问题.mp4

第3节从优化问题讲起II.mp4

第4节：实战：优化方法比较从优化问题讲起II.mp4

第5节：深度神经网络.mp4

第6节：【实战】使用神经网络建模MNIST数据.mp4

第7节：【实战】激活函数与优化方法.mp4

第8节：正则化方法I.mp4

第9节：正则化方法II.mp4

作业.txt

第03章图像分类与目标检测

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第三章第10节：【实战】表征学习.mp4

第三章第11节：第二章习题讲解.mp4

第三章第12节：彩蛋.mp4

第三章第1节：卷积的基本概念I.mp4

第三章第1节：卷积的基本概念II.mp4

第三章第1节：卷积的基本概念III.mp4

第三章第2节：2.4实战：异构深度学习环境搭建.mp4

第三章第3节：2.5实战：卷积层的实现.mp4

第三章第4节：2.6典型卷积神经网络.mp4

第三章第5节：2.7实战：简单的卷积神经网络.mp4

第三章第6节：AlexNet模型.mp4

第三章第6节：LeNet模型.mp4

第三章第6节：ResNet模型.mp4

第三章第6节：VGGNet模型.mp4

第三章第7节：【实战】ResNet.mp4

第三章第8节：目标检测.mp4

第三章第9节：【实战】FasterR-CNN.mp4

第三章作业.txt

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第04章图像分割

第四章第10节：模型训练流程.mp4

第四章第11节：第三章习题讲解.mp4

第四章第12节：彩蛋.mp4

第四章第1节：图像分割基础.mp4

第四章第2节：【实战】Deconvolution与空洞卷积.mp4

第四章第3节：图像分割模型.mp4

第四章第4节：【实战】U-Net.mp4

第四章第5节：【实战】DeepLabv3.mp4

第四章第6节：模型可视化.mp4

第四章第7节：【实战】特征图像可视化.mp4

第四章第8节：病理影像分割初探.mp4

第四章第9节：自监督学习.mp4

第四章作业.txt

第06章分布式深度学习系统

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第六章第1节：分布式系统.mp4

第六章第2节：分布式深度学习系统.mp4

第六章第3节：【实战】数据并行模型训练.mp4

第六章第4节：微服务架构.mp4

第六章第5节：【实战】使用Kafka搭建MQ.mp4

第六章第6节：分布式推理系统.mp4

第六章第7节：TensorFlowServinginDocker.mp4

第六章第8节：第五章习题讲解.mp4

第六章第9节：直击面试II.mp4

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第07章深度学习前严

第七章第10节：第六章习题讲解.mp4

第七章第11节：直击面试III.mp4

第七章第1节：深度增强学习.mp4

第七章第2节：【实战】FlappyBird.mp4

第七章第3节：AlphaGo.mp4

第七章第4节：生成对抗网络.mp4

第七章第5节：【实战】SimpleGAN.mp4

第七章第6节：【实战】ConditionalGAN.mp4

第七章第7节：【实战】CycleGAN.mp4

第七章第8节：未来在哪里.mp4

第七章第9节：彩蛋.mp4

第08章专题讲座

第八章第1节：【Lecture1】DenseNet_[www.52download.cn].mp4

第八章第1节：【Lecture2】Inception.mp4

第八章第1节：【Lecture3】Xception.mp4

第八章第1节：【Lecture4】ResNeXt.mp4

第八章第1节：【Lecture5】Transformer和它的朋友们.mp4

第八章第1节：【Lecture6】深度学习产品化.mp4

第八章第1节：【Lecture7】果壳中的量子计算.mp4

第八章第1节：【Lecture8】人工智能产业.mp4

第09章应用于大规模数据集的图像分类模型

第九章第10节：模型测试代码.mp4

第九章第11节：模型训练与过程分析.mp4

第九章第12节：模型批量测试与性能指标.mp4

第九章第13节：ResNet家族模型的表现.mp4

第九章第14节：常见模型的表现.mp4

第九章第1节：核心实战概述.mp4

第九章第2节：ImageNet介绍.mp4

第九章第3节：数据探索与预处理.mp4

第九章第4节：数据队列.mp4

第九章第5节：通用数据队列.mp4

第九章第6节：建立模型结构.mp4

第九章第7节：MNIST数据集训练.mp4

第九章第8节：ImageNetTiny数据集训练.mp4

第九章第9节：猫狗大战数据集介绍与预处理.mp4

作业.txt

第10章建立病理影像的病变区域分割模型

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第一十章第10节：DeepLabv3Plus模型训练与测试.mp4

第一十章第11节：论文串烧：BMJOpen.mp4

第一十章第12节：论文串烧P2.mp4

第一十章第13节：论文串烧：NatureCommunications.mp4

第一十章第14节：论文串烧：ICCV.mp4

第一十章第15节：论文串烧：ECML.mp4

第一十章第16节：论文串烧：NatureMedicine.mp4

第一十章第17节：第九章习题讲解.mp4

第一十章第1节：数字病理切片介绍.mp4

第一十章第2节：数字病理切片预处理.mp4

第一十章第3节：样本均衡性处理.mp4

第一十章第4节：经典数据队列.mp4

第一十章第5节：建立训练模型.mp4

第一十章第6节：实现测试逻辑.mp4

第一十章第7节：预测结果后处理.mp4

第一十章第8节：20x模型训练与测试.mp4

第一十章第9节：40x模型训练与测试.mp4

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第11章分布式深度学习推理系统

第一十一章第10节：运行Celery任务.mp4

第一十一章第11节：模型导出与运行.mp4

第一十一章第12节：系统整体运行.mp4

第一十一章第13节：构建Docker镜像的原始方法.mp4

第一十一章第14节：使用Dockerfile构建镜像.mp4

第一十一章第15节：增加病理影像预测Task.mp4

第一十一章第16节：分布式系统研究结果.mp4

第一十一章第17节：TensorFlowServing的内部机制.mp4

第一十一章第1节：系统架构设计.mp4

第一十一章第2节：代码结构与调度器配置.mp4

第一十一章第3节：调度器核心逻辑.mp4

第一十一章第4节：自定义Logging机制.mp4

第一十一章第5节：工作节点基础代码.mp4

第一十一章第6节：工作节点任务处理.mp4

第一十一章第7节：工作节点核心逻辑.mp4

第一十一章第8节：日志模块编写.mp4

第一十一章第9节：代码调试环境搭建.mp4

第12章课程总结

第一十二章第1节：课程总结I：深度学习理论.mp4

第一十二章第1节：课程总结II：卷积神经网络.mp4

第一十二章第1节：课程总结III：循环神经网络.mp4

第一十二章第1节：课程总结IV：深度学习系统与前沿.mp4