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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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. Y1 y' d4 Q6 X: Z+ a( I
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年度VIP：使用期限365天' i% A) i3 O' w+ V
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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
! w" W$ h z7 o3 L- ?( k5 F) z; c# `
Java视频教程目录：6 [: Y4 x: F D# B/ W s
, E! U# n0 w# C1 E6 X- P
) z/ J1 i- T; h! Q% G│ │ 8 A2 o+ c: z/ ?% s4 m+ f/ _# B
│ ├─3.浅层神经网络- d; \$ k& D. O: U% b/ T' g
│ │ 01_浅层神经网络表示.mp4
! G y2 ~4 g3 O5 `3 S3 W0 y+ Y! }* D│ │ 02_浅层神经网络的前向传播.mp46 U1 M1 |8 _" Q4 ~" j
│ │ 03_激活函数的选择.mp4: l# a( f- E8 e( E; H
│ │ 04_浅层神经网络的反向传播.mp42 f+ k$ N: D+ m3 F
│ │ 05_作业介绍.mp4【Java自学网 www.javazx.com】8 ]- w& Q6 _4 M. `$ ^2 L9 v3 u
│ │ 06_作业实现：初始化模型与前向传播.mp4" K$ V2 I- G, J, Z: X$ U8 G1 ~
│ │ 07_作业实现：反向传播与更新梯度.mp4
6 z/ o @3 w" p! C4 {" |│ │ 08_作业实现：网络模型逻辑实现.mp4
& S; R' A6 N9 g) c/ \# D2 D│ │ 09_总结.mp4
2 O; e7 q" t' l) @. [; K& Y│ │ 7 `4 H" g# A- x1 g3 B- S- `% L
│ └─4.深层神经网络
, D* W4 ?1 a- y$ P- F) |7 g9 O│ 01_深层神经网络表示.mp4
$ f: O$ p: w/ M5 i; D4 Z1 [: N+ P4 w│ 02_深层神经网络的反向传播过程.mp4. `+ H7 L' v/ Z' S
│ 03_参数初始化与超参数介绍.mp4* E7 O( r: u9 x9 A: w0 y
│ javazx.com9 P. j; e8 q- w9 Q* U
+ m: e% @/ ~( g+ [3 s│
; y5 b3 Z' w: G+ O" @├─1-2 深度学习优化进阶
c2 t+ o1 C0 m/ c$ _│ ├─1.多分类, }! z3 z. d& N0 o" q( q
│ │ 01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4
% M# Y& M+ @# y F1 Q- @) {- g│ │ 02_交叉熵损失原理.mp4
4 Q. p- R& I) U* O3 r│ │ 03_案例：Mnist手写数字数据介绍.mp4& S, ]! x( m n
│ │ 04_案例：网络结构、流程、代码介绍.mp4. ~, O2 I9 m4 P/ c+ a y. Q+ H$ a
│ │ 05_案例：主网络结构搭建实现.mp41 _- N/ u g* g6 b
│ │ 06_案例：添加准确率.mp4
- m, t9 U+ u3 k4 O│ │ 07_案例：Tensorboard观察显示.mp4
4 u1 l, Z* c2 j( S9 L/ i. N# ]│ │ 08_案例：添加模型保存、预测.mp4
% z* ]' E3 r* A$ l* Y9 A│ │ 09_调整学习率带来的问题.mp4) B( r- o& e9 i. a, P/ s
│ │
% Z* _1 x$ a; |: @$ e& @│ ├─2.梯度下降算法优化3 s. `+ f3 B! h5 T. r0 d
│ │ 01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp49 n) E% j% l; N
│ │ 02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp42 e. y8 M; Z* U! T
│ │ 03_指数加权平均.mp4
3 T% B/ E. |* j; J% P9 n│ │ 04_动量梯度下降原理公式理解.mp4; a2 X X! i! u' A" |* t
│ │ 05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp45 _; |# j: W r- N+ O/ P0 K
│ │ 06_标准化输入带来的优化.mp4) V1 @6 g5 X+ j3 D% N! {0 J
│ │ 07_作业介绍.mp4* B- Y5 V! O9 V
│ │ 08_作业讲解1.mp4
3 ~6 `4 p' X; O│ │ 09_作业讲解2.mp4
& E/ h7 {; b* E2 G│ │
8 n/ ^+ a+ D, s. ?. ]7 \│ ├─3.深度学习正则化
) t* \ {( Q$ x; r1 d! Z |│ │ 01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp4' p) R* q1 s9 b- r- R
│ │ 02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4
' }; W7 X( E! H: T+ u3 }│ │ 03_Droupout过程与原理理解.mp4" ]8 H: T5 Z0 [' d
│ │ 04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp4
6 K9 }0 \/ |* T- c2 V8 e! \│ │ 05_正则化作业介绍.mp4
( j; }8 x5 c! z0 ^: x4 H│ │ 06_作业讲解1.mp48 @7 A5 |0 e8 p( Q3 d
│ │ 07_作业讲解2.mp4. f$ ^) d; U8 b9 K
│ │ 8 \4 w3 ^# V' b! L) G( ?. ?
│ └─4.神经网络调参与BN* p- K) }. h6 f
│ 01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp4
- h& d6 ?7 b( v: A6 i/ V+ a# a│ 02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4
; u; i6 n8 m4 s: w8 Z, M. K/ ?│
$ I0 p3 [% O5 Y" t0 P1 Q/ M├─1-3 卷积神经网络- O+ T3 l. A/ w
│ ├─1.卷积网络原理
& C& g/ ?* j6 z5 F) V│ │ 01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp4; G) v/ h& v. v$ f1 K
│ │ 02_卷积网络结构介绍.mp4
, H" E9 j6 Q# p0 T8 ?│ │ 03_默认卷积的运算过程.mp43 u* z! A# t) b9 ` X# V
│ │ 04_零填充.mp4
, m6 b$ ]. E9 t: k│ │ 05_过滤器大小与步长.mp42 `7 T3 @8 X: u. a3 @
│ │ 06_多通道的卷积与多卷积核.mp44 _2 K* u/ N$ o# M* d5 I
│ │ 07_卷积总结.mp4/ _8 z* I+ I7 l @0 t' B# Q* i
│ │ 08_池化层.mp4
* w# F6 `. b) h6 l│ │ 09_全连接层.mp47 I* M" A. j6 U) c: }+ G6 `
│ │
: Z( z- n1 K9 \9 `( k8 q7 s% d│ ├─2.经典分类结构- n. G+ b9 ?! T* Z
│ │ 01_LeNet5的计算过程详解.mp4/ ~# D' K5 D! T9 t( a
│ │ 02_常见网络结构介绍.mp4
, t# R2 s' C/ h1 {9 h│ │ 03_Inception(1x1卷积介绍）.mp4% o8 ]7 j& V9 v
│ │ 04_Inception结构以及改进.mp4* w$ P. a: q' e+ ^
│ │ 05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp4
7 f$ ?4 f, I9 a. D) v p│ │
" B: @- a' e y: x- d" ?│ └─3.CNN实战
/ u- C; S0 `/ S: l# U+ G1 }│ 01_作业介绍.mp4
) b4 V+ m/ x- Q; m. V$ ^% e│ 02_作业讲解.mp4+ a5 ~0 t6 c& m( D
│ 03_迁移学习.mp4 Y! ?3 a4 N9 |0 M3 s
│
/ i: X9 s* K9 d7 k3 d├─1-4 循环神经网络9 E- ]- L& e' p; \ B" a/ Y* D0 V
│ ├─1.循环神经网络
8 w, h- u. I) r1 \│ │ 01_循环神经网络背景介绍.mp4/ ~ @9 s) [2 S9 B$ }8 X
│ │ 02_循环神经网络结构原理.mp4
$ \, P; q6 b# a/ R8 G$ Q2 l│ │ 03_词的表示与矩阵形状运算.mp4
+ s( L: e$ n; L4 }. \$ s6 A│ │ 04_交叉熵损失计算.mp4
( _' y4 ?1 E9 D│ │ 05_时间反向传播算法.mp4% Q2 T0 [( l3 g- a9 l
│ │ 06_梯度消失、案例介绍.mp4% l( U$ @) g8 O+ c k2 F- D
│ │ 07_手写RNN案例：单个cell前向传播.mp4; }( G! ~% M! I
│ │ 08_手写RNN案例：所有cell的前向传播.mp45 P! h5 n5 C9 H" K
│ │ 09_手写RNN案例：单个cell的反向传播.mp4
7 D# [& S! u, _4 }9 E2 y6 h: p│ │ 10_手写RNN案例：所有cell的反向传播.mp47 I9 C2 s8 x# g2 A
│ │ 11_案例总结.mp4/ o C& o: q2 c5 X* e8 y% s: b! [
│ │ 12_GRU与LSTM介绍.mp4$ q/ M+ ?, Y6 v' Z8 a9 L# H. D
│ │
& f" _% y9 @1 q! s│ ├─2.词嵌入
p) r! s) I2 p4 a3 [+ L# p* N│ │ 01_词嵌入介绍.mp4( u8 U5 n; m" {) ~1 O, m
│ │ 02_词嵌入案例.mp4
, E. a, d: N6 s4 R6 E│ │ 0 t6 s* p/ H& |/ C0 ` L( U& @
│ └─3.seq2seq与Attention机制
{, m$ r9 }' Y│ 01_seq2seq介绍与理解.mp4
3 o$ o' I v! w2 }+ J│ 02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp44 }: I7 T. s! ^/ e% ^. ]7 `+ L$ g
│ 03_Attention原理分析.mp4- f4 I. U2 f8 E S) c I! v2 R
│ 04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp4
0 H) N% X, K) B$ g& J& l$ g) p' h│ 05_机器翻译案例：模型参数定义.mp46 a' L$ Y. y- ~ {, W2 p7 [8 X
│ 06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍.mp4
5 t- S. ~1 x& [. _1 _+ }, w; E│ 07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍.mp4/ t! A8 e9 z3 ^. J6 s* I
│ 08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍.mp40 g+ u0 Z G# }) m6 y
│ 09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写.mp4
5 y8 B2 [, r z" @│ 10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4
" {* p- @ a% Q) g; M7 X1 e, o0 z8 `* q│ 11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义.mp4, W4 D p# y, j& B
│ 12_机器翻译案例：attention结构定义.mp4
0 ~0 U/ T: A1 }2 o1 p5 K│ 13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4
" k# B/ ]$ C+ h4 m) }3 O- H( ]! N│ 14_机器翻译案例：训练逻辑编写.mp4
- |4 w. e W3 m% w1 R│ 15_机器翻译案例：训练结果与问题解决.mp4
8 ~& \, v; }; `; U3 ?│ 16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示.mp4
0 f0 `# h# Z+ `# V, }/ G│ 17_集束搜索介绍.mp4 E/ @' J( T: c% j3 ~" c7 C
│
. R/ q% U3 t1 G9 b0 H1 U2 Q├─1-5 高级主题1 _4 l) o/ H* C3 }% ]; t% ?3 Y" t
│ ├─1.生产对抗网络
2 [ {* G- F- T6 m! f│ │ 01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4, I; K& B# d( a; F+ V8 Y& F1 f
│ │ 02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp4
# Y$ S# ^' B! L3 D( `% ?│ │ 03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍.mp4, d8 t7 |2 P/ T8 }+ q
│ │ 04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写.mp4
5 f7 t: y& U( K J│ │ 05_生成数字图片案例：训练流程.mp4# u+ m& b S, r1 N& Z- `' D7 ~. d) X$ g
│ │ 06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比.mp4
9 W: M) y& e6 r3 y8 g% ^8 }- z4 p│ │
& t, r6 I1 j# n6 [( ^: o8 D' l* O│ ├─2.自动编码器3 b2 l* {$ E' _3 o d2 V( Q5 F. P
│ │ 01_自动编码器介绍.mp4- M* j3 u& e, B( E4 V
│ │ 02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4
! _, F! L- |2 p+ d│ │ 03_案例：训练普通自编码器.mp43 G7 u" k3 z' s( h+ z' `+ _- }
│ │ 04_案例：深度自编码器编写演示.mp4
5 F9 @0 D/ R" d- V5 z% e L7 k│ │ 05_案例：卷积自编码器编写演示.mp4
3 q- z! @3 w4 I* |0 L│ │ 06_案例：降噪编码器介绍.mp4
- i3 r) Q' J) S1 a│ │ 07_案例：降噪编码器案例.mp46 M4 {" q0 F9 g
│ │
3 z; d: N. w8 ^, G+ G9 G; g2 Q│ └─3.CapsuleNet t% |% M% v' I
│ 01_CapsuleNet了解.mp4
, b9 _/ s3 ~$ \│ 02_深度学习课程总结.mp4
$ `- B3 n# D7 g│
^1 _ e# ` R( [* X├─1-6 百度人脸识别
# m% ^% c/ }2 ?( t6 |│ ├─1.平台介绍
6 ?8 E- _6 N& ^9 O' ?+ _5 U; @│ │ 0_课程组成和目标.mp40 N& O( o4 B/ \8 T/ H" B$ F! [0 m& O
│ │ 1_1_访问入口.mp4
& y$ m% z1 `% |% N" M& j8 ]│ │ 1_2_机器学习平台_介绍.mp4
8 Q9 a+ l% X: C, W+ E│ │ 1_3_百度深度学习平台_介绍.mp4
$ E2 i6 R! Q, G! c- Z. c│ │ 1_4_百度深度学习平台_创建集群.mp4
/ P5 M# ^# A8 X│ │ 1_5_百度人工智能平台_功能介绍.mp4$ V6 p2 v: j! C# y7 e! ?- h+ Z
│ │ 1_6_人工智能平台_服务开通.mp4/ W9 P9 m& e4 z& U8 t
│ │ 1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装.mp4
" o) @: q [/ n! |+ {│ │ % ?+ ]5 Q0 z$ W# Y
│ ├─2.图像技术之人脸识别
( b8 j0 a e; c2 J$ D│ │ 2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用.mp4
" N; j; U" J( l│ │ 2_1_2人脸识别_API.mp4
6 ` i+ e+ c, \. e E: Z# e% w│ │ 2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览.mp45 t6 S/ I" Z' B" Q, I) w1 ^5 s
│ │ 2_1_4_人脸检测_获取access_token.mp40 z e1 E" h, S% s; ~; g
│ │ 2_1_5_人脸检测_调用API.mp48 F, p+ Q6 T- h, s# z, U" C% s! o
│ │ 2_1_6_人脸检测_图像坐标.mp4& `( y a! n, I, _! z
│ │ 2_1_7_人脸检测_边框.mp4
& q8 @1 m/ E+ Z" H. V/ x│ │ 2_1_8_人脸检测_性别年龄总结.mp4( s e3 ?/ \3 X a
│ │ 2_1_9_人脸检测_SDK方式.mp48 ?1 A2 L- }' Z5 d- x5 o6 o* h# }, Y
│ │
2 x. F6 \. p" \; F9 I- ~│ ├─3.图像技术之图像识别- o, T8 l6 c1 b/ b: [4 H3 }; o
│ │ 2_2_1_图像识别功能_应用创建.mp44 }9 ]( Q0 q" T1 `7 ~: n% P& R
│ │ 2_2_2_图像识别_物体检测API_实例.mp43 H- R9 J7 x. B9 t8 E
│ │ 2_2_3_图像检测识别_菜品识别.mp4+ o: z9 J" y: `, e1 f: T) Y1 G& P
│ │ 2_2_4_图像检测_车辆检测.mp4% e% e5 t% f2 m
│ │ 2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤.mp4
) r; C d# {; o. d/ o" O5 A2 o│ │ 2_2_5_定制化图像识别_特点和功能.mp4( `" N. `0 _ [
│ │ 2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作.mp46 \( ^3 G1 D* g T. ]7 f% v e# R4 ?
│ │ 2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程.mp4" c o0 _+ Y0 W. T
│ │ 2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现.mp4) j! z1 f& u" m6 A8 i/ o; d) V
│ │ 2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题.mp40 A8 `# m! y* v" D0 J
│ │ 2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程.mp49 j. \2 O9 v$ m0 u+ v
│ │ 2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码.mp4( a+ i; z8 A5 L
│ │ ' P' n( w* V4 H5 {4 m. t5 p
│ ├─4.图像技术之文字识别
: D) {% Y3 J- O8 u" D│ │ 2_3_1_功能介绍_创建应用.mp4
1 S7 R% k2 {( Y6 G│ │ 2_3_2_通用文字识别_代码.mp4
4 r P* J$ V- p' T& x* }│ │ 2_3_3_通用文字识别_其他版本函数.mp4+ j( n2 @7 R& W% y; h5 ]: Z
│ │ 2_3_4_车牌识别.mp4
, i5 s# L+ N8 B│ │ 2_3_5_通用票据识别.mp4( f' G$ k8 U+ J
│ │ 2_3_6_自定义模板_步骤.mp4
) b* }. q) X* N1 {/ P│ │ 2_3_7_自定义模板_实际创建.mp4
: K' S O. H$ S! Q: D3 U│ │ 2_3_8_自定义模板_API和代码.mp47 w: |) z' ^* ~ Y
│ │ 2_3_9_创建分类器.mp4* x K# J& F' p7 t! ?/ ]
│ │ 2_3_10_分类器代码.mp42 ~- t' |' Z+ H* D- V$ U5 X; f
│ │
- j* O. {9 t/ S3 I) w1 j. ]│ ├─5.语音技术6 k: i1 H" q, h4 y) q, @9 q
│ │ 3_1_1_语音识别_介绍和API.mp4
6 n& ?6 M2 I' m) o, g│ │ 3_1_2_语音识别案例_代码浏览.mp4
( d+ J5 t7 L5 |- W `│ │ 3_1_3_语音识别案例_案例.mp4
* f. K# T+ v: |( ]│ │ 3_2_1语音合成.mp47 f. |3 }- y$ j4 q# w
│ │
! h- g5 W! N$ Q$ Q+ F│ ├─6.自然语言处理0 U0 O" v+ U8 c& I: Q6 d
│ │ 4_1_1_自然语言处理基础技术.mp4! P4 H1 e# e; F2 E% I1 ~
│ │ 8 V- B* l, z. | n# r2 J5 O/ a, B
│ └─7.人脸识别打卡案例
8 i/ b6 D; S; j* h: a, r7 V│ 5_1_0_人脸打卡案例_介绍.mp4, Z$ k0 H; ]% C" A: w
│ 5_1_1_案例_前端部分介绍.mp4+ Z: a2 a6 l! Q
│ 5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览.mp4
) k+ B: Q6 u. {2 i2 X. m" S, L│ 5_1_3_案例_获取token.mp4
u" l# J9 {, L. y+ B+ D│ 5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索.mp4! L- a$ c' c3 J8 C+ ^7 K% J% A
│ 5_1_5_案例_主程序1.mp43 Z/ [( K7 J" l& y* k7 u. f
│ 5_1_6_案例_主程序2.mp4
- M! Q$ j( d4 K; L│ 2 c+ h5 v& e, C9 b" }! U2 V$ j
├─1-7 自然语言处理
: x/ E5 u( O3 M: h/ j( J% x) U/ g# b│ ├─1.自然语言处理基础概念
( ~ W' ]4 Z' Q3 [! ~│ │ 0.NLP介紹.mp4( D. {/ Y* ^, d6 K) j0 S
│ │ 1.NLP的种类.mp4
6 }+ h9 W* }. A4 W│ │ 2.端对端深度学习模型.mp4
6 K: Y X5 | J' n1 ^' g2 D│ │ 3.词袋.mp4+ ^+ L$ i5 O) h" ]8 Y) K$ |
│ │ 4.Seq2Seq.mp4
9 q9 V8 C/ y6 I' b# ]: _8 p" w7 q│ │ 5.Beam Serch Decoding.mp47 J$ S o' j& X
│ │ 6.Attention.mp4/ A" E% z% e. g. t2 Z+ v; v
│ │ / A6 n2 ?0 Z7 ^- V1 {* Q9 L" [
│ ├─2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
3 g' {' c9 X* \: [8 S6 u7 h│ │ 1.机器学习-NLTK_数据读取.mp4
: f# }% l3 f) Y6 C9 x; r│ │ 2.机器学习-NLTK_清理数据.mp4# S0 C6 I. o+ T$ K9 j. s
│ │ 3.机器学习-NLTK_大小写转换.mp45 d8 ]! Y% _! g m5 W" d- C
│ │ 4.机器学习-NLTK_去除虚词.mp42 J' M" o5 y, E- W, N
│ │ 5.机器学习-NLTK_词根化.mp4- w$ ]" F! G% A# Z8 B+ `- t
│ │ 6.机器学习-NLTK_还原字符串.mp4
; c+ T) r# D. J3 R9 @; r/ z│ │ 7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵.mp4* L1 _1 r- K; Y6 l5 a0 ~& F
│ │ 8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp4
, p; K3 f9 C" i9 ^: F9 v$ l│ │ 9.机器学习-NLTK_建立词袋模型.mp4
/ z2 `" j0 |2 u1 h3 C% V0 n0 F│ │
9 w6 f+ B- ~. ~, S/ G, u. J! `│ ├─3.自然语言处理基础实作-深度学习篇; I [ l8 N' }& R/ m) b
│ │ 10.深度学习-Deep Learning in NLP.mp4& e- f9 [* P6 K2 G' Q0 l. ?3 @
│ │ 11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化.mp4, o$ P' K; a! z2 L. A2 n" m5 v
│ │ 12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速.mp4
. N+ {! S( A7 t9 u4 [0 [ F8 |│ │
. C: F: j, m* U0 x& \! h│ ├─4.自然语言处理核心部分3 k0 N2 l4 B0 V$ d( P2 v! b O
│ │ 1.CNN REIVEW.mp4
4 C- c B- B) w2 p3 `1 ^│ │ 2.CNN CODE.mp4
& T$ m; y( V2 {. H│ │ 3.RNN REVIEW.mp4
2 L3 N3 q- w; j│ │ 4.RNN CODE.mp4
3 C* G% T% s7 M! D│ │ 5.LSTM.mp44 T4 r/ o" k0 a2 K* A! B& l/ V4 B( ~
│ │ 6.LSTM_CODE.mp4
5 t) @! p0 a# T" l│ │ 7.文本分类.mp4
& y3 V) M( g4 ?* X+ D│ │ 8.文本分类的方式.mp4. O2 L/ h3 Y, s0 w* e1 u) `
│ │ 9.文本分类CNN&RNN.mp4
7 F* [3 F% G( a4 `9 g% h9 n2 {│ │ 10. 文本分类 CNN 模型使用.mp49 j0 [) p* K" C$ w9 G, `1 Q
│ │ 11. 文本分类 RNN 搭建.mp4
4 M, {$ ?( q* i: [│ │ & ^% X3 e* I7 s
│ └─5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
5 q; R3 ?5 x/ @/ j$ N│ 00. chatbot.mp4
F- R/ ]- k$ n' ^- g8 u8 W│ 01. chatbot 搭建计画.mp46 V# w o; X- O! ^* f6 g$ b3 @7 v
│ 02. chatbot 环境搭建下载数据集.mp4
+ k! K; y+ j6 j│ 03. chatbot 下载数据集.mp4
6 o0 r* }5 O- H$ E p7 R$ U│ 04. chatbot 导入依赖包.mp4
- t# O+ @/ s$ k7 p. s# C, n% J/ z% I- O│ 05. ChatBot 读取数据.mp4; a; L! @$ ~$ P/ V" }, u
│ 06. chatbot 创建对話字典.mp4
7 ~# w- m8 z# ~│ 07. ChatBot 建立对话列表.mp41 k3 m# v8 A/ _6 w; _3 C: s* q
│ 08. ChatBot 问答集.mp4( ^- W, u$ C8 N3 v3 U( S, K
│ 09. ChatBot 数据初步清洗.mp47 w, {1 L5 \3 O8 B' K. J4 \
│ 10. ChatBot 清理问题集&回答集.mp4
4 G: O$ m( z [6 `) F│ 11. ChatBot 统计字频.mp4. ~3 y5 ]) e' D) S# t( T1 U
│ 12. ChatBot 标记化&去除少数字.mp4
; C" P$ g& c) h8 B+ t& A│ 13. ChatBot 最终标记.mp4+ J4 \$ V3 b4 s2 g& A: l; Q
│ 14. ChatBot 逆向字典.mp4
0 z, L% c3 l7 _: }+ [+ C M│ 15. ChatBot 添加 EOS 标签.mp4
% {3 w9 e$ T' s8 y. k) ~│ 16. ChatBot 问答数列化.mp49 O0 M9 x$ n5 O9 y
│ 17. ChatBot 长短句.mp4+ T! k4 `7 h- Q; g
│ 18. ChatBot input&output.mp4- p& Z9 K5 ]# `3 Y+ w8 d
│ 19. ChatBot 处理输出.mp4* a( }( v) M1 B+ ^* d. R- H: q" n
│ 20. ChatBot 建立RNN 模型.mp4
7 K2 v# k+ E5 Q2 N" r/ d│ 21. ChatBot 解码器训练.mp49 i2 |" U3 J0 }$ g4 E( ^: c) R5 H: u
│ 22. ChatBot 解码器测试.mp4% c' t6 z+ e% v/ c' I5 t5 C
│ 23. ChatBot 创建解码RNN.mp4
6 j; ?9 v7 U2 |. ?) \3 \│ 24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4
7 [- b# m: }9 X9 I# ]│ 25. ChatBot 設置超参数.mp4) f5 b; {$ P: b$ d5 [* j
│ 26. ChatBot 启动运算.mp4, L; x1 h$ p: _$ j. ?3 a
│ 27. ChatBot 模型 input.mp41 x7 r4 x: r4 Z3 H7 G
│ 28. ChatBot 模型輸入序列長度.mp4
/ X% S1 _$ ]' f│ 29. ChatBot 設置輸入的数据形状.mp47 Y2 U( q; R. D6 e ^
│ 30. ChatBot训练 & 测试結果.mp4
% O& q) `5 P- [│ 31. ChatBot 损失，优化，梯度消減.mp4$ l! K* c% H, l7 Y( w) h
│ 32. ChatBot 问答等长处理.mp4
2 J0 ?. _& L9 S/ _ V. l3 F│ 33. ChatBot 问答数据批量.mp4
4 B0 U6 R+ b# P: r' t4 S│ 34. ChatBot 数据分割.mp4
; a8 Y& Q' J, E) c0 k│ 35. ChatBot 训练.mp4+ ~0 l1 g( n$ B0 L# K: P0 {
│ 36. ChatBot 训练2.mp4' U+ F) t' k- m6 J. H. _
│ 37. ChatBot 测试.mp4
3 O1 W* C d0 G: Y' s8 m│ 38. ChatBot 输入修飾.mp4% `" n5 i6 A& y, i: G) F0 S
│ 39. ChatBot 开始聊天.mp4/ h, z9 A4 N1 c- h1 [
│ : U' F) y: \' \' h; O
├─1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
7 ^ R, @) y, C" Q n│ ├─1.目标检测概述
* c9 M4 u! _$ L7 U│ │ 01_课程要求以及目标.mp4* H% M' L7 _7 G6 i' ]
│ │ 02_项目演示结果.mp4
0 m& E$ G3 U9 Q$ E- l2 j│ │ 03_项目结构以及课程安排.mp4& Q8 g1 A( D& f* R5 ^$ {5 J9 e
│ │ 04_图像识别背景.mp4! s t1 ~. r' h! D9 G/ G& c w- L
│ │ 05_目标检测的定义和技术历史.mp4
/ ^$ ^- v4 J* y+ Q0 L│ │ 06_目标检测应用场景.mp4
9 |3 r/ {0 ?7 }6 z4 g3 N5 L│ │ 07_目标检测算法原理铺垫.mp4% e9 |" f8 p) g+ r* _; R( T
│ │ 08_目标检测任务描述.mp4
! ^3 X2 Q G, n$ [- B! m5 t│ │ 0 }* R* s$ t/ @$ u
│ ├─2.RCNN原理
" U6 k* D6 z7 F1 U│ │ 01_Overfeat模型.mp4
, e% k/ L$ A' O" A& D5 \5 m$ ^│ │ 02_RCNN：步骤流程介绍.mp4- U' D" D$ I4 ~$ C2 ^
│ │ 03_RCNN：候选区域以及特征提取.mp4
7 B/ s9 X2 T0 }6 S# `2 |4 f5 a│ │ 04_RCNN：SVM分类器.mp4" ]% E$ Y- {! D' s% y) J0 a
│ │ 05_RCNN：非极大抑制（NMS）.mp4
+ U, }9 a! C9 v$ S8 j│ │ 06_RCNN：候选区域修正.mp4
& _# G/ X1 w7 w0 Y│ │ 07_RCNN：训练过程与测试过程介绍.mp4: s' t7 ~' D8 p* C
│ │ 08_RCNN：总结、优缺点与问题自测.mp4( c" o2 ]1 L1 B/ I$ k# U
│ │
# j2 I' D0 C* e0 j4 S│ ├─3.SPPNet原理! {# J4 S! k6 b/ b5 `
│ │ 01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程.mp45 m# c# N# P( i
│ │ 02_SPPNet：映射.mp49 y, r- u* Q; j7 {, F4 O4 W
│ │ 03_SPPNet：SPP层的作用.mp4
& N% G" m6 Q! z! G│ │ 04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测.mp4: l2 T0 T0 u- m6 `% k+ x! [
│ │ 2 p) d8 K5 G: y! f4 ~# h
│ ├─4.FastRCNN原理* [' s* r9 T$ A9 \
│ │ 01_FastRCNN：改进之处以及网络流程.mp4# f) E O: v+ P& u# A; H: k) g
│ │ 02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比.mp4
& S+ f+ G4 I0 |0 ?│ │ 03_FastRCNN：多任务损失.mp4
5 v, Y! u+ n- N) f; e% T8 u│ │ 04_FastRCNN：总结与问题自测.mp4
/ E c: d2 W: u# N( I│ │ 5 j2 {& b5 @6 m- w/ [, V
│ ├─5.FasterRCNN原理; }9 _' e+ B+ q
│ │ 01_FasterRCNN：网络结构与步骤.mp43 @" a5 @% Q! H- M$ _; p
│ │ 02_FasterRCNN：RPN网络的原理.mp4
8 Y5 f8 W- z& x4 t! Y│ │ 03_FasterRCNN：总结与问题自测.mp4) b6 w+ r% r* z5 B \
│ │
* [( \: o3 U# N9 v& l5 d│ ├─6.YOLO原理
0 f% M4 A2 b1 P$ X% l8 E│ │ 01_YOLO：算法特点与流程介绍.mp4* {# \1 @+ J. A1 F7 o/ `
│ │ 02_YOLO：单元格原理过程.mp4
0 }2 F1 w4 \, T7 G/ W5 O│ │ 03_YOLO：训练过程样本标记.mp44 K( R& W9 B: h( |/ o: c- R/ @1 Z
│ │ 04_YOLO：总结.mp4
, a4 a8 S& B# }3 s: N5 b+ A│ │
6 a I( l* ~5 A│ └─7.SSD原理* @" n& B2 @8 ~/ x
4 K4 G, D B' N' K$ V3 K' z│ 01_SSD：网络结构与Detected结构.mp4
4 F* b8 G6 r2 D4 q% q│ 02_SSD：localization与confidence.mp4+ `1 h4 F! t; U5 @
│ 03_SSD：训练与测试流程总结.mp4
$ h' ^+ _ Q) M│ 04_TensorflowSSD接口介绍.mp4* U+ S: m7 s" j1 r
│ 05_第一阶段算法总结.mp4& b0 s8 F6 C$ b. g% }
│ i1 u+ T( y6 q. L& b; O% e
├─1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
2 I, ]" R* ]- B* K% }3 y3 d U│ ├─1.数据集标记
& U; t# W: g( J' D5 l│ │ 01_目标检测数据集介绍.mp4: ~2 L& h6 D4 o* o, @/ B- U
│ │ 02_商品数据集标记.mp41 k p1 m1 N5 E6 d6 A# d+ U! {& O
│ │
0 W( K8 [4 \6 h- Y R2 q) A│ ├─2.数据集格式转换
z' d0 Y$ | r* }7 m& U+ C│ │ 01_数据集格式转换介绍.mp4) I m! Z; D# e$ r- D7 @3 x
│ │ 02_格式转换：代码介绍.mp4& m* x* f. o$ T5 n/ P, n% d
│ │ 03_格式转换：文件读取以及存储逻辑.mp46 A% I8 D' ]. J/ N& i4 ^8 v* n
│ │ 04_格式转换：图片数据以及XML读取.mp4: U$ h- e: I# P& v# S! U5 R
│ │ 05_格式转换：example封装、总结.mp4
5 H8 K$ V. }1 a, L│ │ . y" E9 E& G8 w8 f$ c# Z# a: u
│ └─3.TFRecords读取7 t( {, [4 ^% Q2 _" ]5 j
│ 01_slim库介绍.mp4
5 E; P: O0 V+ r n0 K( C) v2 K│ 02_TFRecord读取：Dataset准备.mp4
2 U+ q4 D, c3 x7 V' ]4 _│ 03_TFRecord读取：provider读取.mp4
0 j8 c7 a+ p* Z( u% F' { P# `│ 04_第二阶段总结.mp4
, ?1 b* h0 @9 F$ y1 h% C│ 8 c) I5 ^( a h; ?: f
└─1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署& M4 p9 r. B, }( X \) M* \) B
├─1.项目架构) t) i$ P3 P6 n w
│ 01_项目架构设计.mp40 `$ Y, E0 K: {$ S: R
│ 02_训练与测试整体结构设计.mp43 z( c" Q* @! V: H- x5 r& c- V
│
' x0 V6 |7 k' L" t0 o ├─10.TFServing客户端; }) f8 { X5 p& a0 W7 P
│ 01_Tensorflow serving client逻辑.mp4/ G# {- i5 b0 _
│ 02_Client：用户输入图片处理.mp43 T f- U- s W
│ 03_Client：grpc与serving apis介绍.mp4
: _9 f2 {0 y1 N8 @8 [4 u │ 04_Client：客户端建立连接获取结果代码.mp4
h% ^# d: b8 U% |: l │ 05_Client：结果解析.mp4
: Y; g8 k( [! F7 z1 ^) X- v │ 06_Client：结果标记返回.mp4
8 q6 g! v' L. G- ~4 p │ - s% M7 L S- ]
├─11.服务器部署
! _! ^1 m2 v$ L! } │ 01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启.mp4/ w: _8 a9 v9 t3 y0 h6 I
│ 02_项目总结.mp4
0 ^- w$ z0 V4 u: S, ? │
3 q5 f1 E- n& N* ~# ~ ├─2.数据接口实现
: T& R7 a$ x8 R9 J. ]% w! D" K │ 01_数据接口：商品格式转换实现.mp42 A' ]! g) a; [
│ 02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义.mp4
$ n- E4 M1 d- f: f │ 03_数据接口：商品数据读取子类实现.mp4
! {7 G* x9 F3 d* @1 | │ 04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现.mp4/ U' h+ `; H/ N# t1 r9 V
│ 05_数据接口：代码运行与数据模块总结.mp4$ I5 O; g1 e. f- J( F4 } l
│ & ?: e# m3 r' L
├─3.模型接口实现; ^. x3 n; l( A, E/ `
│ 01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码.mp4
& w- a2 y) M0 {0 J1 G* l% ^ │
5 ^. `' {6 K1 T ├─4.预处理接口实现
' q$ j+ B( j$ V$ J │ 01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍.mp4
$ n$ O' w5 l0 @4 ^ │ 02_预处理接口：预处理工厂代码.mp4" s) D5 }/ i* H+ U
│ 03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整.mp4/ K9 [; }% T# J& |" r8 ]% j8 `+ i% ?
│ 04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结.mp4
% b* P0 N1 ]9 } │ : u4 V5 e: R+ u2 u! w, M, D
├─5.训练过程实现( t4 `0 n4 a( O# j
│ 01_训练：训练步骤与设备部署介绍.mp4
8 ^+ z3 u2 K; I f" N% m# u# K* Y │ 02_训练：model_deploy介绍.mp4
4 l* ]) Y$ b7 \" V0 D8 S: [ │ 03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定.mp4# _! ?( M4 d+ w4 G5 ?" L1 w* W3 n
│ 04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义.mp4
8 C, E% i# n' z- b( }; } │ 05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍.mp4
4 X! X6 B9 I) J) n) V3 f% c8 ? │ 06_训练：2数据模块与网络模型获取结果.mp4/ p6 D; @" R/ G+ X+ U; W* s
│ 07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理.mp4
! i: U y( ?9 i9 |; W8 Y │ 08_训练：2NHWC和NCHW介绍.mp44 o& Z4 u4 @, g1 y* v1 T- L$ ^. n
│ 09_训练：2对anchors进行正负样本标记.mp4
, i' U1 F$ w% }6 ]6 n │ 10_训练：2批处理获取以及数据形状变换.mp4; ]5 \' E1 A& U0 T( V& `( g( g
│ 11_训练：2队列设置.mp4
. v) j0 p$ g; T/ Z │ 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.mp40 |5 l5 N, K/ Q2 a; Y: n
│ 13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置.mp4
: {6 d H S: r, v* i3 h0 ], [ │ 14_训练：训练流程总结.mp4
7 Y9 S# N b5 m │
$ {( Z2 T" `& Z5 Z ├─6.测试过程实现
m# G5 w9 b1 r │ 01_测试：测试流程介绍、代码.mp4
5 D4 f1 J- o% h- i: v# p; Q │ 02_测试：图片输入、结果标记代码.mp4% r/ U8 z3 t+ t6 X# o& J3 T
│ 6 M8 l9 I8 L% [ k
├─7.模型部署介绍! o! j. g, Y$ C. g3 ]5 C5 _
│ 01_web服务与模型部署流程关系介绍.mp4
& o! K5 J' K3 H" i │ 02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍.mp4
{# z3 d. K$ A! L( H │
+ r# w8 S0 X% p& w/ @+ U' x ├─8.导出模型* ]0 W3 F/ @9 o" C- b7 v" R) m }
│ 01_模型导出：模型输入输出定义.mp4) i0 L! \9 K( Y& y/ j
│ 02_模型导出：Savedmodel导出模型.mp4
- V. r4 ~% h/ \/ o" T2 s2 T" ^. x │ 2 f! s1 W% e; R5 e" m0 V
└─9.打开模型服务
5 @6 j$ U$ @1 Z 01_开启模型服务.mp4+ x, s& t$ M+ g2 n7 F5 P
; F, g3 C0 [" E. J& j& E/ ~ v( h" V9 ?' S
5 Y1 C$ Y1 U: ^+ e
* U R* E$ R& K
% _# [# f' \) t
' t# H C% P) `: L% u* P3 j7 Q5 }- J% \4 {+ x, m* `: I {
2 h# K$ K' O. h$ |/ R2 ]* K- A0 S6 |+ q+ W' ?/ p( `
+ z( m# F l# Q$ m1 S' e/ m
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发表于 2019-8-23 00:38:11
发表于 2019-8-23 08:58:05
