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Java视频教程名称： 最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程 java自学 Python视频教程 it教程
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A0513《最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程》最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程
2 o- u2 @7 R& }4 Z0 N
8 y1 ]9 f" v/ J3 T: O! C& rJava视频教程目录：. L1 m+ t% `# v" F F5 A8 t
2 u) B2 N0 [7 u: e0 Z8 t
0 w. a0 S, {4 x' v3 `
│ │ 4 g; w5 ?) E9 K$ f8 w; Y% k
│ ├─3.浅层神经网络
& I g6 Z2 z8 L: z│ │ 01_浅层神经网络表示.mp4
" E- Y$ T7 }2 J {7 `* H│ │ 02_浅层神经网络的前向传播.mp4
) Q4 _! O( i8 r- J9 `' m│ │ 03_激活函数的选择.mp4
3 H( `* `; z& X* S" ?7 M* H- m│ │ 04_浅层神经网络的反向传播.mp4
) i! L8 q7 F {( f3 \- z│ │ 05_作业介绍.mp4【Java自学网 www.javazx.com】
* L, }. i" t0 c) N│ │ 06_作业实现：初始化模型与前向传播.mp4" f' B0 a) q R, _
│ │ 07_作业实现：反向传播与更新梯度.mp4
5 Y3 y% q) y/ i* B7 E2 K│ │ 08_作业实现：网络模型逻辑实现.mp4
% c) r4 h) R% Y+ Q( w! K│ │ 09_总结.mp4% W1 s% U. g( {( G8 z8 ^ w
│ │
: V& Q+ V" H$ z2 B* C│ └─4.深层神经网络
% ~! @4 J/ D1 ^; m│ 01_深层神经网络表示.mp4& S8 o- Q J' N6 c8 p: P# _1 R
│ 02_深层神经网络的反向传播过程.mp4) Z( m ?- i9 Q" {; e, T+ G- o
│ 03_参数初始化与超参数介绍.mp4; q; J2 R4 D4 ]1 q$ X2 Z5 h9 p8 m# P/ I! P
│ javazx.com
4 E1 Z8 d ]" X8 T1 r5 t: e* T7 E6 {. ]+ D
│ . ~! A7 w3 U' X5 @# G, d/ A
├─1-2 深度学习优化进阶
* A1 y! `/ S' e7 g% J│ ├─1.多分类
% ~ d- |. _( D( P│ │ 01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4
3 U/ B: k9 a- {$ I5 k│ │ 02_交叉熵损失原理.mp4- m8 E9 X% w5 N/ i
│ │ 03_案例：Mnist手写数字数据介绍.mp4
9 Z( \# j6 d: f V# U│ │ 04_案例：网络结构、流程、代码介绍.mp4
7 B- i! T- a1 | ~│ │ 05_案例：主网络结构搭建实现.mp4
1 C- N+ X3 A9 y$ u& W. Z; A9 b( r│ │ 06_案例：添加准确率.mp4" P% [/ Q: V! _
│ │ 07_案例：Tensorboard观察显示.mp4
( A# ~' Q, Q/ p+ d" ]5 E$ F│ │ 08_案例：添加模型保存、预测.mp4( U. F; f4 @0 z! E$ ~6 l
│ │ 09_调整学习率带来的问题.mp4; v+ w+ ?8 ~' Z0 G& b; @1 i
│ │ G4 R1 q* m) c, O5 O) a
│ ├─2.梯度下降算法优化
X2 q* b( \- i3 x: n( [, p9 e│ │ 01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp4
* _8 ~( p- Y: o E│ │ 02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4) ~) X! B8 i5 M/ Y7 p
│ │ 03_指数加权平均.mp4
; m) O5 v' m) ^! r; b! Z k" x│ │ 04_动量梯度下降原理公式理解.mp4
) Z+ ]. F; W! s+ K- J. t│ │ 05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp4
, u3 z1 \- G+ Q0 q8 f5 n│ │ 06_标准化输入带来的优化.mp4: F2 v; S& o, f* E
│ │ 07_作业介绍.mp4
/ A7 K8 s( j! i" }* |5 `│ │ 08_作业讲解1.mp4* K2 v2 T& X; D0 v8 M
│ │ 09_作业讲解2.mp44 f, @6 ^9 D2 a/ A% K
│ │ 6 D- x9 L, [" Z$ [' D8 v
│ ├─3.深度学习正则化8 E* \, P- A7 |8 x- C m
│ │ 01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp49 C5 Q; ^8 {6 h6 z, I
│ │ 02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4, B) y9 i! {# M8 [# V
│ │ 03_Droupout过程与原理理解.mp4
5 ~4 w; @- Z1 }- ~* |6 q│ │ 04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp4
$ r( I7 }/ \! o5 L# ~" i9 b│ │ 05_正则化作业介绍.mp4
- K# x1 ^# j0 u4 U│ │ 06_作业讲解1.mp4
, ^5 d8 j; R$ z# l│ │ 07_作业讲解2.mp4) I5 V) _. q; h g/ F2 e
│ │ 4 v9 S4 F8 t6 |" }2 ]
│ └─4.神经网络调参与BN
+ z5 p; s: m/ D P K9 |│ 01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp41 N8 r/ Q) t2 Y2 A* Y9 j
│ 02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4
: U9 b& X' I- J7 T" `$ i& v* A│ 3 G5 Z: e W; `& v! _) c+ J3 Q! Q
├─1-3 卷积神经网络3 t; p% y8 _2 `' I4 _* {
│ ├─1.卷积网络原理. E: ?) z( V- p% C7 X
│ │ 01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp4
2 @' o1 g# ]" e1 _: c9 T│ │ 02_卷积网络结构介绍.mp4
[$ `1 I, e S' ?( v, Z│ │ 03_默认卷积的运算过程.mp4( I' U5 L& P+ L- u
│ │ 04_零填充.mp4
* C/ i/ t6 [8 a% b6 ]3 w- e7 n│ │ 05_过滤器大小与步长.mp4
: T Z) E" l; w' g4 L/ A│ │ 06_多通道的卷积与多卷积核.mp44 F, v1 p- Q& I+ L# W5 u/ I* F
│ │ 07_卷积总结.mp48 u6 L! {1 L6 v2 b0 t& S" _5 C8 V
│ │ 08_池化层.mp4
! `, b$ T% A! D. H& Z│ │ 09_全连接层.mp4
3 R2 d4 M& ~% D1 l1 H│ │
6 n& a$ n3 u4 D1 T7 N D│ ├─2.经典分类结构1 } W- [* p3 m9 u
│ │ 01_LeNet5的计算过程详解.mp4
1 i# ~1 z- q1 L│ │ 02_常见网络结构介绍.mp4; K2 ]6 L0 }- g
│ │ 03_Inception(1x1卷积介绍）.mp4
( F: P! w8 e& I; |8 q: T│ │ 04_Inception结构以及改进.mp44 _. `3 M. [- }. r/ Q, ?5 v
│ │ 05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp40 K1 o; [ M& y- |0 ?( T
│ │
7 s$ C5 t( l7 s│ └─3.CNN实战' J! j, l5 i, C9 A" C( J9 g
│ 01_作业介绍.mp4
# ^* n: R$ q. L& m* ~│ 02_作业讲解.mp4$ R) b3 a% ^- R0 @
│ 03_迁移学习.mp42 v$ T2 p) C% \5 M* a
│
6 Q/ x1 O0 i. _' h├─1-4 循环神经网络
( t7 W3 A4 a, z! C% u' q│ ├─1.循环神经网络
( B# d" m( X5 q│ │ 01_循环神经网络背景介绍.mp4
6 H& _" m4 b( _│ │ 02_循环神经网络结构原理.mp4; p6 F4 Z: [$ ?8 q) n0 n1 [
│ │ 03_词的表示与矩阵形状运算.mp4% f2 V" B$ M4 ?, Q, B
│ │ 04_交叉熵损失计算.mp44 P# O i5 V2 w& |& e9 P5 e
│ │ 05_时间反向传播算法.mp4
% d/ I% C5 b+ D4 k3 P! b/ U│ │ 06_梯度消失、案例介绍.mp48 |- N0 {2 _+ `
│ │ 07_手写RNN案例：单个cell前向传播.mp4
) k. X: T9 t/ L8 l. q│ │ 08_手写RNN案例：所有cell的前向传播.mp4( b# ~9 [; y& d! y' E
│ │ 09_手写RNN案例：单个cell的反向传播.mp4! d' {: d* S0 E7 M+ v8 l8 p
│ │ 10_手写RNN案例：所有cell的反向传播.mp4+ z! p3 j0 |3 r! I' [
│ │ 11_案例总结.mp4+ p8 ]- ]' V: y. `
│ │ 12_GRU与LSTM介绍.mp49 E. h( d0 q7 _
│ │
/ Q4 N9 @4 F) m! r1 b( G' q, W│ ├─2.词嵌入
$ ?! p9 j7 O) N/ c% J│ │ 01_词嵌入介绍.mp4% X: i4 H9 C0 g! c4 H4 [
│ │ 02_词嵌入案例.mp4
& D, m) Y% \ u4 ^$ c│ │
- V9 P' ?8 \6 q1 J5 S4 W│ └─3.seq2seq与Attention机制; q) v" E9 |: }) j
│ 01_seq2seq介绍与理解.mp4
/ w% @/ d' {. a0 x+ d5 c) B0 K% e│ 02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp4
4 y7 Z' \' A' A; T: U9 E│ 03_Attention原理分析.mp4
) h8 M+ m6 K% x' [5 `! p( x6 ?│ 04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp4- I& ~3 F) T2 {# ]+ a. K8 A
│ 05_机器翻译案例：模型参数定义.mp4' q/ D8 Q* }6 j# a' N0 {4 i* H
│ 06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍.mp4, p" u: e1 ~( _% k' [
│ 07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍.mp49 T, ^5 r. d H( s; @. }6 z
│ 08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍.mp48 U, O2 L' H7 V* Y8 ?
│ 09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写.mp4
" z5 O9 h7 b P8 z2 U) p2 }│ 10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4
3 K" F, c4 t; V│ 11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义.mp4
# S& }7 t3 P$ E! r│ 12_机器翻译案例：attention结构定义.mp4
4 U" W. y' b8 q( ^/ `$ s4 j; C1 [│ 13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4
, e2 s/ J5 q7 W |6 ^4 Q$ S3 D│ 14_机器翻译案例：训练逻辑编写.mp41 e9 F9 C; P# J0 ^8 i5 ?
│ 15_机器翻译案例：训练结果与问题解决.mp4- n" d. T4 k- H/ f1 y1 q. a7 c
│ 16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示.mp4) G5 D) E& d7 m5 J3 E/ W
│ 17_集束搜索介绍.mp4
( P) Z" Z) W, z1 E* h( M6 l│ 7 a s$ V5 _8 b1 H8 [2 }6 k( x- Y' K
├─1-5 高级主题! N" k3 N- k' q9 L; O" M7 m7 M
│ ├─1.生产对抗网络
d! I; G0 e" z. @: O* y│ │ 01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4) F& u' H! z) Y
│ │ 02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp42 X, h- P4 q% p
│ │ 03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍.mp4# |5 ]6 | S2 i2 N0 V+ `, U
│ │ 04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写.mp4
# i9 @, h+ J4 P2 S3 P$ i│ │ 05_生成数字图片案例：训练流程.mp4
% g" Q5 M6 F+ Q6 `, R│ │ 06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比.mp49 i3 o1 [0 ?8 S ~' Q1 G
│ │
, I- ^0 Z0 K1 n' N4 Q│ ├─2.自动编码器
9 i& m* @" U7 U+ R3 ~, u- D│ │ 01_自动编码器介绍.mp49 C+ l/ G8 n t
│ │ 02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4
2 q* W0 m1 K S, q│ │ 03_案例：训练普通自编码器.mp4
7 F" P) Y! `0 q9 k+ O( ^3 T0 x' Z│ │ 04_案例：深度自编码器编写演示.mp4
, q6 i6 U x. d0 E│ │ 05_案例：卷积自编码器编写演示.mp4) n3 R( R9 l0 T. i
│ │ 06_案例：降噪编码器介绍.mp4
9 ?% ^- \% x5 w& ?, E/ }6 c: F│ │ 07_案例：降噪编码器案例.mp4
. B& z* H! u3 a' H5 m+ O/ E│ │
6 k1 J# W' V& T& [6 D: ?* G& J+ d│ └─3.CapsuleNet
3 H3 X5 N& L! [( }" n( S│ 01_CapsuleNet了解.mp4 C$ C, ^ K0 }; ^3 f( x. |% f
│ 02_深度学习课程总结.mp4
" Z, [/ b* u: T5 ?/ ~│ $ D5 k! }! y6 C9 m
├─1-6 百度人脸识别
7 Q5 E: R3 q0 x$ { }, m│ ├─1.平台介绍
" m, t7 ~" a# v; f! v│ │ 0_课程组成和目标.mp4
8 L2 H6 g8 z+ V' C3 g│ │ 1_1_访问入口.mp4
7 H; {- ^- I! o" q' W" d- _│ │ 1_2_机器学习平台_介绍.mp4- a, t! Q( P0 Z9 U. s' N
│ │ 1_3_百度深度学习平台_介绍.mp4
% V$ Y6 {3 J: R) U' l; \│ │ 1_4_百度深度学习平台_创建集群.mp4& |0 L! T W' v" p T. }$ H
│ │ 1_5_百度人工智能平台_功能介绍.mp4
7 P5 U% H1 C( @6 e' a: k t│ │ 1_6_人工智能平台_服务开通.mp4
+ d7 N2 |% @ S│ │ 1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装.mp4
! O9 ^/ n/ j! ^+ S- B│ │
- N/ s# j3 S1 E x│ ├─2.图像技术之人脸识别4 B* [% d$ e9 P- H. B9 p4 S; r' }
│ │ 2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用.mp4
/ L. c5 S! Z ?# z9 I2 P8 ~! N) v│ │ 2_1_2人脸识别_API.mp4
" L* q7 [2 \ e8 h8 Q F2 K; L% c│ │ 2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览.mp49 V3 Q0 Y P, E2 U W
│ │ 2_1_4_人脸检测_获取access_token.mp4, `& W9 p8 J' {! E6 \0 g, j7 E! o
│ │ 2_1_5_人脸检测_调用API.mp4
, k0 m/ @! |- }) i│ │ 2_1_6_人脸检测_图像坐标.mp4- L$ M. M5 U' r
│ │ 2_1_7_人脸检测_边框.mp4
# C) U9 I* [! y3 g) ] P│ │ 2_1_8_人脸检测_性别年龄总结.mp4/ H+ s; m2 v( W! C
│ │ 2_1_9_人脸检测_SDK方式.mp49 [( i, ^) f) s1 e) y& F
│ │ ' S9 B/ |9 ?7 F3 }9 W
│ ├─3.图像技术之图像识别- f' R6 H0 |. m K5 M" U [+ }* R* {
│ │ 2_2_1_图像识别功能_应用创建.mp4* M1 r; ]0 ~& s) V: R) I
│ │ 2_2_2_图像识别_物体检测API_实例.mp4
# g5 v+ d% U- J' N│ │ 2_2_3_图像检测识别_菜品识别.mp4/ m; y: n* |6 m3 d( e5 ^
│ │ 2_2_4_图像检测_车辆检测.mp4
1 y7 k4 X6 F+ w' N│ │ 2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤.mp4
" V: W3 b O j6 B( F5 b0 c│ │ 2_2_5_定制化图像识别_特点和功能.mp4! M6 }. P' E2 m( t0 z# x
│ │ 2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作.mp4
1 D# t( d- N6 J) V/ G$ [ o$ ]" L│ │ 2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程.mp4
& A+ T U( N+ n4 {│ │ 2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现.mp4) J* C |! Q: S: _- g- G
│ │ 2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题.mp4* r+ |. v7 x* M# J0 A* X' I% p, f2 z
│ │ 2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程.mp4! q; l/ b- y1 M
│ │ 2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码.mp4/ j7 G+ d0 P$ n' v& ~: e4 a- X2 j
│ │ " l' g* f2 }, `; j( J
│ ├─4.图像技术之文字识别
1 u1 a4 o7 i: U6 G│ │ 2_3_1_功能介绍_创建应用.mp44 }& M& c* h: D9 N6 W
│ │ 2_3_2_通用文字识别_代码.mp4/ P. k. t! B- p' u N
│ │ 2_3_3_通用文字识别_其他版本函数.mp4
* O9 h) r) y' l│ │ 2_3_4_车牌识别.mp4! c4 r" S/ E+ {5 T
│ │ 2_3_5_通用票据识别.mp4
2 F) S. J6 A: |5 S│ │ 2_3_6_自定义模板_步骤.mp49 j- n6 E* o& o( }5 N) ^% j5 N
│ │ 2_3_7_自定义模板_实际创建.mp4
$ [# J, b) o( [# Y1 f│ │ 2_3_8_自定义模板_API和代码.mp4, i s5 g4 O. p* U; G: `+ a
│ │ 2_3_9_创建分类器.mp4- V9 j8 q* x: d; O
│ │ 2_3_10_分类器代码.mp45 O" T. ?7 {& m/ w5 f' T) a7 z; @
│ │ * `) ]) g5 p/ o% [- V' \
│ ├─5.语音技术, ]; c1 g- d5 U9 t' @# _
│ │ 3_1_1_语音识别_介绍和API.mp4
* r/ i$ n" u6 |1 Y) f7 r; S: d$ c6 K│ │ 3_1_2_语音识别案例_代码浏览.mp4
# f. V0 \$ J6 E1 D! K5 |' i│ │ 3_1_3_语音识别案例_案例.mp4* U4 ]# W6 k- D6 N0 Z9 _# i5 ~1 C
│ │ 3_2_1语音合成.mp4
) @, E6 |$ R& m- e% U! {0 l: @│ │ ; m9 P4 `+ Y2 V* W/ o O3 V0 v
│ ├─6.自然语言处理
1 p3 U) \+ p2 @$ K* P! C+ N: \) G9 x│ │ 4_1_1_自然语言处理基础技术.mp4
% z4 Z D% g' C│ │
: m" }( T6 O# i' }│ └─7.人脸识别打卡案例& ]: C+ p7 Y. f- n$ J# L
│ 5_1_0_人脸打卡案例_介绍.mp49 e+ f; R" H( H' X4 o" ^
│ 5_1_1_案例_前端部分介绍.mp4
& _% Z$ y# ]; `7 P; v/ Z│ 5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览.mp4- N R% {" c$ N
│ 5_1_3_案例_获取token.mp4
% A- Q9 o( w; ~ ]+ j, Y│ 5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索.mp4
. g) k0 u, j# H# G6 S1 q│ 5_1_5_案例_主程序1.mp49 g1 x, c6 s9 s4 h4 U) V
│ 5_1_6_案例_主程序2.mp4
% v5 w S! C" O! Z+ V│ 1 c+ M; l, X {& M2 a+ y
├─1-7 自然语言处理' d% q; j6 `& C, B1 l. ~
│ ├─1.自然语言处理基础概念* u& |, s2 P6 l* Z0 u' |- B
│ │ 0.NLP介紹.mp40 g2 T- k& {2 `9 r
│ │ 1.NLP的种类.mp4
1 y$ Q; [8 ]- H" B& C6 k# @1 T8 J' D│ │ 2.端对端深度学习模型.mp4/ i+ d7 L/ q1 H7 t
│ │ 3.词袋.mp4
. R4 E+ R: G1 K) M: ?' M! g, q│ │ 4.Seq2Seq.mp4$ @: u6 ~7 R+ W4 D/ V
│ │ 5.Beam Serch Decoding.mp4+ n. `7 H" E- l
│ │ 6.Attention.mp4
6 k* B1 s' J* b- m│ │ 7 |! f7 o+ f# n% ~; j3 \
│ ├─2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
3 o' }# C8 q$ S5 p2 S# G│ │ 1.机器学习-NLTK_数据读取.mp4
; `: F+ t* X: Y6 j# Q│ │ 2.机器学习-NLTK_清理数据.mp4
$ h7 V+ {& l% a" m; {2 @& G, m│ │ 3.机器学习-NLTK_大小写转换.mp48 L/ o2 r$ Z4 c
│ │ 4.机器学习-NLTK_去除虚词.mp48 l* V, D5 n1 o# X
│ │ 5.机器学习-NLTK_词根化.mp4 f3 e% g7 J9 l' N: X: d
│ │ 6.机器学习-NLTK_还原字符串.mp4( E7 D5 T' R! }6 e3 x8 @$ { |
│ │ 7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵.mp4
, n" @# e7 C) K3 x( p│ │ 8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp4
: j: {6 Z# ~7 ?# {% x3 M: e│ │ 9.机器学习-NLTK_建立词袋模型.mp4
7 _* B9 V( I* @9 a w& h% h) e│ │
0 U1 @, o/ f9 F# T* S# e/ U% G│ ├─3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
. S) o: N, {$ d│ │ 10.深度学习-Deep Learning in NLP.mp4
3 x6 |2 v3 m/ H" j. R; I1 @│ │ 11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化.mp40 `2 ~# g @" u7 X9 j1 d$ f1 X" m F" \
│ │ 12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速.mp47 ]+ o( P! S/ S) o) ?
│ │
' H9 T* |. a3 H1 M' F% X) F│ ├─4.自然语言处理核心部分
# D; |' }: ~ P) n% a! I│ │ 1.CNN REIVEW.mp4
" R) ?8 F s. ~- d│ │ 2.CNN CODE.mp4
4 t- _4 O/ d8 c1 E$ M& ^8 s0 |, c│ │ 3.RNN REVIEW.mp4
~1 Q2 v+ c( L/ a2 ?; [ o( g│ │ 4.RNN CODE.mp4; \: q& V/ j' G+ u& ^
│ │ 5.LSTM.mp48 F+ \' R5 m! [4 x7 `. }
│ │ 6.LSTM_CODE.mp4+ o( @7 T8 E0 i: W$ T2 [3 {
│ │ 7.文本分类.mp4
6 e4 w, k- {" K. x$ g u+ o│ │ 8.文本分类的方式.mp4
) X1 r/ ~/ ~; l. A1 }" ]- h9 [│ │ 9.文本分类CNN&RNN.mp4
1 Z2 W2 M* V5 O9 }/ N* r1 i: E│ │ 10. 文本分类 CNN 模型使用.mp4
4 ~9 S; f) I: `4 \ {9 U│ │ 11. 文本分类 RNN 搭建.mp4" j, t4 F, h5 k& [8 `
│ │
0 D0 r' h: C0 Y9 q3 E# W, Y2 t7 h│ └─5.实战项目-从无到有打造聊天机器人8 I% E: I3 g, E6 k
│ 00. chatbot.mp4
+ ~3 h& D3 d. h% M6 K& C│ 01. chatbot 搭建计画.mp4
' ]8 K7 |' G6 i" c; x& {0 I9 R│ 02. chatbot 环境搭建下载数据集.mp4
" ?, u( `1 d3 m. S│ 03. chatbot 下载数据集.mp4
, T" q& H) C# x7 E│ 04. chatbot 导入依赖包.mp4
! L" f/ d! |7 f9 Y/ T│ 05. ChatBot 读取数据.mp4
" c, d8 m( F" I- J: t, N t' F2 E│ 06. chatbot 创建对話字典.mp4
; j4 _# q+ M9 E- @8 N│ 07. ChatBot 建立对话列表.mp4* r- k8 W1 o: F9 K/ P, G
│ 08. ChatBot 问答集.mp4( d* w$ @0 Y& k5 `( h9 r5 o
│ 09. ChatBot 数据初步清洗.mp4: \; f1 z" W; U
│ 10. ChatBot 清理问题集&回答集.mp4
- S2 M/ o7 y% `/ K* `│ 11. ChatBot 统计字频.mp4
{. O- q% X( v, B│ 12. ChatBot 标记化&去除少数字.mp4+ T8 A3 \" v1 V4 }/ H" S
│ 13. ChatBot 最终标记.mp4
& ]/ z7 u' B g% [│ 14. ChatBot 逆向字典.mp4
# M- _+ G. O% G) t; }│ 15. ChatBot 添加 EOS 标签.mp4; s! ^% a$ e# [5 y# G
│ 16. ChatBot 问答数列化.mp4) f+ m, y; w* U" s& m
│ 17. ChatBot 长短句.mp4
J7 P! w) g# g1 V8 v: q& `- A│ 18. ChatBot input&output.mp4
3 e/ o" q6 L# c7 Y/ C│ 19. ChatBot 处理输出.mp4
( q8 n9 E( t3 u( J9 X" y% I│ 20. ChatBot 建立RNN 模型.mp4
+ f/ ~4 }! f% E│ 21. ChatBot 解码器训练.mp4
J0 x4 i8 J4 I. J* }│ 22. ChatBot 解码器测试.mp4# v2 U# v- S& v1 o% w0 N2 [8 }
│ 23. ChatBot 创建解码RNN.mp4
; N% y% X V3 }3 Y│ 24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4 I$ \5 g& @8 @! R# z* ^( k
│ 25. ChatBot 設置超参数.mp4% N) z2 U- J# g9 U5 H
│ 26. ChatBot 启动运算.mp40 i( z8 J) l2 h- }4 f, K" g
│ 27. ChatBot 模型 input.mp4
! ^( h4 L0 l4 _+ d( J7 J+ D7 ^│ 28. ChatBot 模型輸入序列長度.mp47 K. I G- t3 Z: t& l
│ 29. ChatBot 設置輸入的数据形状.mp48 k* |( A- m' F- ?8 u8 n
│ 30. ChatBot训练 & 测试結果.mp41 }9 K1 K6 E+ [2 I
│ 31. ChatBot 损失，优化，梯度消減.mp48 N. d0 O; ?) Q6 ^ @ i$ A, x f
│ 32. ChatBot 问答等长处理.mp4% P$ z* d! Y; V( }. T6 a
│ 33. ChatBot 问答数据批量.mp4; v+ T( j! E a, n
│ 34. ChatBot 数据分割.mp4% H1 e2 [, B. _% X% c5 C. K( C
│ 35. ChatBot 训练.mp4
G7 z( o1 k5 B3 h6 A│ 36. ChatBot 训练2.mp4
V' }8 F( o: }, h d; H│ 37. ChatBot 测试.mp4
- n, |9 @& r4 J3 D( r│ 38. ChatBot 输入修飾.mp4* V5 O8 ~+ p/ z4 M
│ 39. ChatBot 开始聊天.mp4
8 q% j! G$ K: U1 J│ 1 g4 ~( b3 [+ |
├─1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
2 z1 `! Z" J4 @* }4 G {│ ├─1.目标检测概述/ r# k. {: t# a& | @4 x
│ │ 01_课程要求以及目标.mp4
& [. i, I' Z3 B) e+ j│ │ 02_项目演示结果.mp4
! f4 ^, G9 w- X│ │ 03_项目结构以及课程安排.mp4
9 \; w1 H, L' O! o4 B$ e, Q│ │ 04_图像识别背景.mp4
* b) v r" F5 W& ]& Z│ │ 05_目标检测的定义和技术历史.mp4! P: p8 q# _. Y0 q! d' z
│ │ 06_目标检测应用场景.mp49 b. G9 \$ k. ^7 K0 t0 P
│ │ 07_目标检测算法原理铺垫.mp4. V6 l5 x2 n% G* k
│ │ 08_目标检测任务描述.mp4
6 j* f$ O& |& q6 Q│ │
4 W4 S- K B, y9 a+ p│ ├─2.RCNN原理
: n9 A: Q" U+ N, c$ t6 L│ │ 01_Overfeat模型.mp4
! P9 u) c) o! ~$ J│ │ 02_RCNN：步骤流程介绍.mp4
4 r, n. {! B2 ]│ │ 03_RCNN：候选区域以及特征提取.mp49 ?4 p$ F$ \5 c8 p2 r) e
│ │ 04_RCNN：SVM分类器.mp4
# ]( w, o. |9 L" u4 I- \│ │ 05_RCNN：非极大抑制（NMS）.mp4
/ Z6 A# @* l' o- J1 `! w& a) J│ │ 06_RCNN：候选区域修正.mp4
- k) u: C0 [4 o1 t│ │ 07_RCNN：训练过程与测试过程介绍.mp4
8 b5 K/ F5 Z# Q' [! d│ │ 08_RCNN：总结、优缺点与问题自测.mp48 ^8 X1 ?) F+ H; } G3 i8 I" t- e
│ │
: u+ a4 }/ n9 O3 ]│ ├─3.SPPNet原理
" W7 A8 B* K* k2 E( Z: @* {8 j1 N│ │ 01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程.mp4+ v% D+ ]: Y3 i6 D, E
│ │ 02_SPPNet：映射.mp4/ t+ [8 C: b; Y, e
│ │ 03_SPPNet：SPP层的作用.mp4
3 p" Z' A3 y8 i3 B6 }* p7 g│ │ 04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测.mp4
: I4 }4 N9 q1 u# x& O│ │ 5 A% q* S% |, w* [& D4 u/ k: q
│ ├─4.FastRCNN原理
; c) H" l, |( v7 u" [. @: b; G1 B; ]│ │ 01_FastRCNN：改进之处以及网络流程.mp4
4 M# w( \- o, M│ │ 02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比.mp4" W3 R% C; O% Y8 ?, v; {+ f6 t
│ │ 03_FastRCNN：多任务损失.mp4
+ O1 \$ S" M2 X+ d+ f│ │ 04_FastRCNN：总结与问题自测.mp4* m! m, e B7 {4 h0 o. `' T6 ~
│ │ 9 A0 V0 u; r: o$ q z
│ ├─5.FasterRCNN原理
! J3 ?2 I1 N4 Y' j) F│ │ 01_FasterRCNN：网络结构与步骤.mp4' m0 Y* P9 s N
│ │ 02_FasterRCNN：RPN网络的原理.mp4" ~$ y: v% c% T
│ │ 03_FasterRCNN：总结与问题自测.mp4# w' J; f i! @+ t" l X6 j
│ │ 0 ~; }- e6 N9 _; E5 a
│ ├─6.YOLO原理+ z8 i% J" t! b/ j% ?# V$ a
│ │ 01_YOLO：算法特点与流程介绍.mp4
( I" P# a) a8 q& a8 [6 P│ │ 02_YOLO：单元格原理过程.mp4
3 }7 N" w3 @6 k1 v│ │ 03_YOLO：训练过程样本标记.mp48 S% B0 T, J. v/ B/ S
│ │ 04_YOLO：总结.mp4
6 c3 \* w1 Q) J" D8 l4 P│ │
4 E d q) o7 y1 R│ └─7.SSD原理* @" n& B2 @8 ~/ x
1 f2 w* n- ~9 G( l8 \6 G) o) \│ 01_SSD：网络结构与Detected结构.mp4$ F/ e' P8 `% h ^' Z# k
│ 02_SSD：localization与confidence.mp4
4 F9 S/ ~- [1 }8 o" G; U/ c│ 03_SSD：训练与测试流程总结.mp4% V$ f, _& y7 L
│ 04_TensorflowSSD接口介绍.mp46 O% h Q; Y; }$ Z+ i
│ 05_第一阶段算法总结.mp4! E5 R2 K8 o+ F6 M1 D5 m
│
% B6 j0 ~* I a K& s7 c$ v├─1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
; V4 O/ b( s1 D" N5 \3 F│ ├─1.数据集标记! g9 N7 S; T4 T4 I/ i: _
│ │ 01_目标检测数据集介绍.mp4
) V3 U2 n3 h3 o3 _7 b│ │ 02_商品数据集标记.mp4
9 R& \5 X0 [, I" E c│ │
, Z6 D$ w' z+ E+ S│ ├─2.数据集格式转换
h n( y' ?$ h) T( G/ `│ │ 01_数据集格式转换介绍.mp4, C u: v7 Y& b" Q3 e% N
│ │ 02_格式转换：代码介绍.mp4% [" i% p# S! e5 w" ^
│ │ 03_格式转换：文件读取以及存储逻辑.mp4
& H( D2 E z8 B& r f6 M│ │ 04_格式转换：图片数据以及XML读取.mp4
4 x _; l+ c1 h# t1 I0 n2 _│ │ 05_格式转换：example封装、总结.mp41 l/ {" n& y/ ?2 t0 p5 U9 Q# E! @
│ │
9 }% _ j+ L$ Z# G; m9 I: `│ └─3.TFRecords读取
: \2 R, }! v! J│ 01_slim库介绍.mp4$ X9 e9 P; D) y/ S5 k! F
│ 02_TFRecord读取：Dataset准备.mp4
8 l) L# Y5 M0 a5 [9 X* s0 f; s│ 03_TFRecord读取：provider读取.mp4( E Z' ?8 r" d# u
│ 04_第二阶段总结.mp4
( j9 ~9 C3 b/ I3 B3 r* F& V- O│ 7 {, V4 k1 N5 ? F. r1 [
└─1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署, m1 x2 K/ O' k! ^' n- U
├─1.项目架构
9 u# V6 h* x- ]6 n) a) L) b │ 01_项目架构设计.mp4% {9 q7 r' ]- m0 x i
│ 02_训练与测试整体结构设计.mp4
7 _- ^0 U& i, y9 y k8 E │
* F" K! g- T z7 t5 O* G" h) G ├─10.TFServing客户端7 K; p2 q% J3 b( V# W
│ 01_Tensorflow serving client逻辑.mp4
: R) J. A' ~/ n) q │ 02_Client：用户输入图片处理.mp41 w" B8 v2 @/ `9 ~7 F/ w% K
│ 03_Client：grpc与serving apis介绍.mp4
" i3 F3 l& M7 m8 V │ 04_Client：客户端建立连接获取结果代码.mp4
$ K: |4 l! I* o5 n! P6 M │ 05_Client：结果解析.mp4
3 Q- b! W; {( L7 t, ` │ 06_Client：结果标记返回.mp4; }) z- x1 m( ~8 F! C4 K) ^
│ 1 m! d7 U, o* }! c5 F" k: c O( z
├─11.服务器部署
* R7 w; x: d& m0 S3 h# B+ `& a9 B │ 01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启.mp4
& _6 J# }' B- z% j │ 02_项目总结.mp4: h* g, B- ]1 @- O, X
│
# ?# ^, M: ]5 m8 W" i+ c ├─2.数据接口实现7 p$ h7 Z: V5 l& p9 a7 C
│ 01_数据接口：商品格式转换实现.mp4' s# I2 P/ e* \4 a2 V V
│ 02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义.mp4
% B. n" B9 f4 z% y% o9 l8 J │ 03_数据接口：商品数据读取子类实现.mp4
. t+ i5 l% m4 ]5 Y0 c3 v │ 04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现.mp4
& m- @+ q1 q& G3 ]3 X │ 05_数据接口：代码运行与数据模块总结.mp4& P+ ^3 ^: t6 P/ y# R" ~
│
2 p' G0 L* w% r$ a) O6 j4 U8 }# f ├─3.模型接口实现
! |) y \7 G8 f$ C3 F$ r% @ │ 01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码.mp4
, D* b1 a& q. l" G$ \! M │ - ^: `4 H! ]2 J7 O5 ?, F$ C( j# b- f
├─4.预处理接口实现
: h5 g" s) x0 x7 v4 ?( Z, | │ 01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍.mp4
4 i0 z$ N3 {; j' W, c8 p │ 02_预处理接口：预处理工厂代码.mp4$ p1 d- `% X& v4 j- u9 @. p
│ 03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整.mp4
; q! N# E0 I; q. k" C: U │ 04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结.mp4
, ]: v9 ~1 W/ K( _ │
5 e/ j) m3 ~0 t1 p/ ^ ├─5.训练过程实现3 d' `0 O& w% y
│ 01_训练：训练步骤与设备部署介绍.mp4& M: T6 W+ D9 k3 Q
│ 02_训练：model_deploy介绍.mp4" t' Z; \' L5 k, b
│ 03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定.mp4% i" i/ G! ~' g% O* ^ H; Z
│ 04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义.mp4
- Q2 g6 B+ R( n │ 05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍.mp41 \! W* m. p; v5 l) r
│ 06_训练：2数据模块与网络模型获取结果.mp4$ n3 h6 L) f# f
│ 07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理.mp4# Z8 K7 W) ^2 c1 v% ?! C
│ 08_训练：2NHWC和NCHW介绍.mp4
4 l& I' Z/ V% ~, E/ `7 v ?# j │ 09_训练：2对anchors进行正负样本标记.mp4
; c' A0 y: ]- H │ 10_训练：2批处理获取以及数据形状变换.mp40 e8 o/ q, @* S: T! `: j
│ 11_训练：2队列设置.mp47 c; s# ~ q. n/ ~" N
│ 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( G. O# c9 m% }8 O+ @" l5 ^
│ 13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置.mp4. }5 A, n8 q' f* `
│ 14_训练：训练流程总结.mp4
( I( ^( l1 e6 F+ ?' I │ % B H" j4 Z7 m9 q9 f
├─6.测试过程实现
4 V& [1 J- z! M5 q │ 01_测试：测试流程介绍、代码.mp4( W; a. |4 A. [0 g$ l
│ 02_测试：图片输入、结果标记代码.mp48 C9 D q! A- t# ^- R
│ / u4 }0 ^; E9 S) |0 j
├─7.模型部署介绍1 K9 l! `# C2 D+ I
│ 01_web服务与模型部署流程关系介绍.mp4
8 a' g& R- n3 Q │ 02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍.mp4
- x L7 u8 s8 x' e6 V │
; A" G; Z6 z2 i ├─8.导出模型
: Q1 [- S5 U9 Z1 v! s; V& K6 m* ~ │ 01_模型导出：模型输入输出定义.mp47 [5 M4 u5 G, S2 {- L
│ 02_模型导出：Savedmodel导出模型.mp4
/ n6 t/ H( w% O0 ^ │ ! x o2 d" J# {) a# x( h" V( ~
└─9.打开模型服务
1 R- s3 s% {. t 01_开启模型服务.mp4. U* W0 z0 g S& h: K K! ~, a
5 E9 G+ l) g' q
$ ~* U: E- R& M ~, h+ }8 {5 [
3 W; [" }' x, f. o# O1 Q& m# a
1 m% l/ Q, R8 Q% A2 J6 @& B+ b; m
; o/ [, m* A( O$ H, X: g k6 L
: H1 Y( B- h( D
! q- W. l) z: K4 t' B |
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发表于 2019-8-23 00:38:11
发表于 2019-8-23 08:58:05
