资源简介

本套课程开课吧算法工程师-高级深度学习，主要分为深度学习系统与前沿、深度学习理论、循环神经网络、卷积神经网络四大部分，课程官方售价19799元，文件大小共计15.69G。算法工程师尤其是深度学习方向的是学习的东西是非常难且需要经过系统的学习，这样你才能够掌握这些技术的要领。

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资源目录

————/计算机教程BTDLG/06-开课吧/062-算法工程师-高级深度学习
├─第01章 课程引导
│   ├─第1节： 开场白.mp4            37.47MB
│   ├─第2节1-1： 课程安排I.mp4            61.8MB
│   ├─第2节2-2： 课程安排II.mp4            61.02MB
│   ├─第3节1-1： 绪论II (1).mp4            76.12MB
│   └─第3节2-2： 绪论II (2).mp4            92.29MB
├─第02章 神经网络深?            -1.#INDB
├─第03章 图像分类与目标检测
│   ├─第三章作业.txt            439B
│   ├─第三章第10节： 【实战】表征学习.mp4            80.16MB
│   ├─第三章第11节： 第二章习题讲解.mp4            60.36MB
│   ├─第三章第12节： 彩蛋.mp4            2.64MB
│   ├─第三章第1节： 卷积的基本概念III.mp4            64.52MB
│   ├─第三章第1节： 卷积的基本概念II.mp4            114.46MB
│   ├─第三章第1节： 卷积的基本概念I.mp4            73.8MB
│   ├─第三章第2节： 2.4 实战：异构深度学习环境搭建.mp4            197.79MB
│   ├─第三章第3节： 2.5 实战：卷积层的实现.mp4            79.42MB
│   ├─第三章第4节： 2.6 典型卷积神经网络.mp4            51.46MB
│   ├─第三章第5节： 2.7 实战：简单的卷积神经网络.mp4            158.51MB
│   ├─第三章第6节： AlexNet模型.mp4            54.14MB
│   ├─第三章第6节： LeNet模型.mp4            68.73MB
│   ├─第三章第6节： ResNet模型.mp4            89.01MB
│   ├─第三章第6节： VGGNet模型.mp4            65.9MB
│   ├─第三章第7节： 【实战】ResNet.mp4            152.73MB
│   ├─第三章第8节： 目标检测.mp4            130.06MB
│   └─第三章第9节： 【实战】Faster R-CNN.mp4            52.03MB
├─第04章 图像分割
│   ├─第四章作业.txt            276B
│   ├─第四章第10节： 模型训练流程.mp4            86.48MB
│   ├─第四章第11节： 第三章习题讲解.mp4            62.06MB
│   ├─第四章第12节： 彩蛋.mp4            2.64MB
│   ├─第四章第1节： 图像分割基础.mp4            84.9MB
│   ├─第四章第2节： 【实战】Deconvolution与空洞卷积.mp4            74.44MB
│   ├─第四章第3节： 图像分割模型.mp4            94.01MB
│   ├─第四章第4节： 【实战】U-Net.mp4            65.2MB
│   ├─第四章第5节： 【实战】DeepLab v3.mp4            80.2MB
│   ├─第四章第6节： 模型可视化.mp4            40.34MB
│   ├─第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4            92.56MB
│   ├─第四章第8节： 病理影像分割初探.mp4            159.27MB
│   └─第四章第9节： 自监督学习.mp4            131.19MB
├─第06章 分布式深度学习系统
│   ├─第六章第1节： 分布式系统.mp4            107.45MB
│   ├─第六章第2节： 分布式深度学习系统.mp4            142.05MB
│   ├─第六章第3节： 【实战】数据并行模型训练.mp4            281.38MB
│   ├─第六章第4节： 微服务架构.mp4            38.41MB
│   ├─第六章第5节： 【实战】使用Kafka搭建MQ.mp4            91.07MB
│   ├─第六章第6节： 分布式推理系统.mp4            55.88MB
│   ├─第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4            57.77MB
│   ├─第六章第8节： 第五章习题讲解.mp4            16.62MB
│   └─第六章第9节： 直击面试II.mp4            160.35MB
├─第07章 深度学习前严
│   ├─第七章第10节： 第六章习题讲解.mp4            23.81MB
│   ├─第七章第11节： 直击面试III.mp4            146.66MB
│   ├─第七章第1节： 深度增强学习.mp4            78.38MB
│   ├─第七章第2节： 【实战】Flappy Bird.mp4            32.86MB
│   ├─第七章第3节： AlphaGo.mp4            114.57MB
│   ├─第七章第4节： 生成对抗网络.mp4            32.96MB
│   ├─第七章第5节： 【实战】SimpleGAN.mp4            226.11MB
│   ├─第七章第6节： 【实战】ConditionalGAN.mp4            145.05MB
│   ├─第七章第7节： 【实战】CycleGAN.mp4            186.24MB
│   ├─第七章第8节： 未来在哪里.mp4            49.77MB
│   └─第七章第9节： 彩蛋.mp4            2.62MB
├─第08章 专题讲座
│   ├─第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet_[www.52download.cn].mp4            97.83MB
│   ├─第八章第1节： 【Lecture 2】Inception.mp4            142.22MB
│   ├─第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp4            84.56MB
│   ├─第八章第1节： 【Lecture 4】ResNeXt.mp4            84.36MB
│   ├─第八章第1节： 【Lecture 5】Transformer和它的朋友们.mp4            234.78MB
│   ├─第八章第1节： 【Lecture 6】深度学习产品化.mp4            221.35MB
│   ├─第八章第1节： 【Lecture 7】果壳中的量子计算.mp4            101.56MB
│   └─第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4            211.49MB
├─第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型
│   ├─作业.txt            435B
│   ├─第九章第10节： 模型测试代码.mp4            120.23MB
│   ├─第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp4            76.07MB
│   ├─第九章第12节： 模型批量测试与性能指标.mp4            79.11MB
│   ├─第九章第13节： ResNet家族模型的表现.mp4            64.2MB
│   ├─第九章第14节： 常见模型的表现.mp4            151.17MB
│   ├─第九章第1节： 核心实战概述.mp4            33.81MB
│   ├─第九章第2节： ImageNet介绍.mp4            99.54MB
│   ├─第九章第3节： 数据探索与预处理.mp4            117.84MB
│   ├─第九章第4节： 数据队列.mp4            72.51MB
│   ├─第九章第5节： 通用数据队列.mp4            74.81MB
│   ├─第九章第6节： 建立模型结构.mp4            102.06MB
│   ├─第九章第7节： MNIST数据集训练.mp4            129.32MB
│   ├─第九章第8节： ImageNet Tiny数据集训练.mp4            99.99MB
│   └─第九章第9节： 猫狗大战数据集介绍与预处理.mp4            42.56MB
├─第10章 建立病理影像的病变区域分割模型
│   ├─第一十章第10节： DeepLabv3Plus模型训练与测试.mp4            147.79MB
│   ├─第一十章第11节： 论文串烧：BMJ Open.mp4            610.17MB
│   ├─第一十章第12节： 论文串烧P2.mp4            335.45MB
│   ├─第一十章第13节： 论文串烧：Nature Communications.mp4            668.07MB
│   ├─第一十章第14节： 论文串烧：ICCV.mp4            597.4MB
│   ├─第一十章第15节： 论文串烧：ECML.mp4            513.78MB
│   ├─第一十章第16节： 论文串烧：Nature Medicine.mp4            416.43MB
│   ├─第一十章第17节： 第九章习题讲解.mp4            177.13MB
│   ├─第一十章第1节： 数字病理切片介绍.mp4            151.64MB
│   ├─第一十章第2节： 数字病理切片预处理.mp4            93.92MB
│   ├─第一十章第3节： 样本均衡性处理.mp4            72.36MB
│   ├─第一十章第4节： 经典数据队列.mp4            110.57MB
│   ├─第一十章第5节： 建立训练模型.mp4            115.6MB
│   ├─第一十章第6节： 实现测试逻辑.mp4            204.79MB
│   ├─第一十章第7节： 预测结果后处理.mp4            61.67MB
│   ├─第一十章第8节： 20x模型训练与测试.mp4            260.75MB
│   └─第一十章第9节： 40x模型训练与测试.mp4            60.39MB
├─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            84.35MB
│   ├─第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4            61.88MB
│   ├─第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4            116.62MB
│   ├─第一十一章第13节： 构建Docker镜像的原始方法.mp4            137.77MB
│   ├─第一十一章第14节： 使用Dockerfile构建镜像.mp4            105.94MB
│   ├─第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4            196.28MB
│   ├─第一十一章第16节： 分布式系统研究结果.mp4            265.61MB
│   ├─第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制.mp4            290.54MB
│   ├─第一十一章第1节： 系统架构设计.mp4            50.15MB
│   ├─第一十一章第2节： 代码结构与调度器配置.mp4            107.66MB
│   ├─第一十一章第3节： 调度器核心逻辑.mp4            120.38MB
│   ├─第一十一章第4节： 自定义Logging机制.mp4            62.74MB
│   ├─第一十一章第5节： 工作节点基础代码.mp4            60.91MB
│   ├─第一十一章第6节： 工作节点任务处理.mp4            26.18MB
│   ├─第一十一章第7节： 工作节点核心逻辑.mp4            178.34MB
│   ├─第一十一章第8节： 日志模块编写.mp4            69.51MB
│   └─第一十一章第9节： 代码调试环境搭建.mp4            167.12MB
├─第12章 课程总结
│   ├─第一十二章第1节： 课程总结III：循环神经网络.mp4            112.31MB
│   ├─第一十二章第1节： 课程总结II：卷积神经网络.mp4            430.28MB
│   ├─第一十二章第1节： 课程总结IV：深度学习系统与前沿.mp4            277.52MB
│   └─第一十二章第1节： 课程总结I：深度学习理论.mp4            226.33MB
└─资源目录.txt            -1.#INDB

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