贪心-人工智能之CV计算机视觉集训营(深度学习+机器学习)

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    [LV.9]以坛为家II

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    │      ├─Project7-Siamese-Neural-Network
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    │      └─Project8-Capsule-Neural-Network
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    └─CV计算机视觉集训营

            任务1:机器学习、深度学习简介.mp4
            任务2:深度学习的发展历史.mp4
            任务3:现代深度学习的典型例子.mp4
            任务4:深度学习在计算机视觉中的应用.mp4
            任务5:深度学习的总结.mp4
            任务6:开发环境的配置, Python, Numpy, Keras入门教程.mp4
            任务7:GPU驱动程序安装.mp4
            任务8:CUDA的安装.mp4
            任务9:cuDNN的安装, Tensorflow, PyTorch的GPU测试.mp4
            任务10:问答环节.mp4
            任务11:环境安装.mp4
            任务12:二元分类问题.mp4
            任务13:逻辑函数.mp4
            任务14:指数与对数 、逻辑回归.mp4
            任务15:示例.mp4
            任务16:损失函数.mp4
            任务17:损失函数推演.mp4
            任务18:梯度下降法.mp4
            任务19:应用.mp4
            任务20:直播答疑.mp4
            任务21:自动驾驶方向盘预测论文分析.mp4
            任务22:使用PyCharm Keras建立深度网络模型.mp4
            任务23:数据预处理 数据增强.mp4
            任务24:建立BatchGenerator高效读取数据.mp4
            任务25:训练网络 保存训练的中间过程数据.mp4
            任务26:查看网络训练过程 判断网络是否过拟合 欠拟合.mp4
            任务27:神经网络分类问题的经典数据(集鸢尾花数据集)介绍,神经网络Python库Keras的介绍.mp4
            任务28:使用Pandas读取鸢尾花数据集, 使用LabelEncoder对类别标签进行编码.mp4
            任务29:使用Keras创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络.mp4
            任务30:训练用于鸢尾花分类的神经网络 解读训练输出的日志 了解如何评价神经网络的性能.mp4
            任务31:神经网络数学原理(1): 神经网络的结点,权值,激活函数.mp4
            任务32:神经网络数学原理(2): 神经网络的前馈(Feed Forward)算法.mp4
            任务33:神经网络数学原理(3):神经网络的前馈(Feed Forward)算法续,Softmax层的数值问题.mp4
            任务34:神经网络数学原理(4):神经网络BP(误差反向传播)算法.mp4
            任务35:神经网络数学原理(5):神经网络BP(误差反向传递)算法续.mp4
            任务36:神经网络数学原理(6):手动演算神经网络BP算法(误差向后传递).mp4
            任务37:神经网络数学原理(7):手动演算神经网络BP算法(误差向后传递)续.mp4
            任务38:Neural.Network.Loss-直播01.mp4
            任务39:Neural.Network.Loss-直播02.mp4
            任务40:Neural.Network.Loss-直播03.mp4
            任务41:梯度消亡.mp4
            任务42:梯度消亡问题分析.mp4
            任务43:梯度消亡解决方案.mp4
            任务44:过拟合.mp4
            任务45:DropOut 训练.mp4
            任务46:正则化.mp4
            任务47:最大范数约束 神经元的初始化.mp4
            任务48:作业讲解与答疑-01.mp4
            任务49:作业讲解与答疑-02.mp4
            任务50:为什么需要递归神经网络?.mp4
            任务51:递归神经网络介绍.mp4
            任务52:语言模型.mp4
            任务53:RNN的深度.mp4
            任务54:梯度爆炸和梯度消失.mp4
            任务55:Gradient Clipping.mp4
            任务56:LSTM的介绍.mp4
            任务57:LSTM的应用.mp4
            任务58:Bi-Directional LSTM.mp4
            任务59:Gated Recurrent Unit.mp4
            任务60:机器翻译.mp4
            任务61:Multimodal Learning.mp4
            任务62:Seq2Seq模型.mp4
            任务63:回顾RNN与LSTM.mp4
            任务64:Attention for Image Captioning.mp4
            任务65:Attention for Machine Translation.mp4
            任务66:Self-Attention.mp4
            任务67:Attention总结.mp4
            任务68:neural network optimizer直播-01.mp4
            任务69:neural network optimizer直播-02.mp4
            任务70:neural network optimizer直播-03.mp4
            任务71:项目介绍.mp4
            任务72:看图说话任务一-01.mp4
            任务73:看图说话任务一-02.mp4
            任务74:看图说话任务一-03.mp4
            任务75:任务介绍.mp4
            任务76:如何实现 load_img_as_np_array 这个函数.mp4
            任务77:如何实现“load_vgg16_model”函数.mp4
            任务78:如何实现“extract_features”函数.mp4
            任务79:创建Tokenizer01.mp4
            任务80:创建Tokenizer02.mp4
            任务81:产生模型需要的输入数据01.mp4
            任务82:产生模型需要的输入数据02.mp4
            任务83:任务的概述.mp4
            任务84:Input Embedding和Dropout层介绍.mp4
            任务85:LSTM Add层的介绍.mp4
            任务86:如何训练模型.mp4
            任务87:如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数01.mp4
            任务88:如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数02.mp4
            任务89:如何调用generate_caption函数.mp4
            任务90:如何评价标题生成模型的性能.mp4
            任务91:读取和显示数字图像.mp4
            任务92:数字图像大小缩放.mp4
            任务93:数字图像直方图均衡.mp4
            任务94:图像去噪声.mp4
            任务95:图像边缘检测.mp4
            任务96:图像关键点检测.mp4
            任务97:道路行车道检测简介.mp4
            任务98:Canny边缘检测.mp4
            任务99:霍夫变换用于直线检测.mp4
            任务100:道路行车道检测代码讲解.mp4
            任务101:在图像和视频上面演示道路行车道检测.mp4
            任务102:项目介绍.mp4
            任务103:交通指示牌识别的简介.mp4
            任务104:交通指示牌识别课程的编程任务.mp4
            任务105:如何分析数据 (util.py 的详细介绍).mp4
            任务106:如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)01.mp4
            任务107:如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)02.mp4
            任务108:色彩空间转换.mp4
            任务109:直方图均衡.mp4
            任务110:图像标准化.mp4
            任务111:使用ImageDataGenerator做图像增强.mp4
            任务112:作业上传的要求.mp4
            任务113:介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型.mp4
            任务114:代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型.mp4
            任务115:卷积神经网络的数学原理01.mp4
            任务116:卷积神经网络的数学原理02.mp4
            任务117:深度学习调参-直播-01.mp4
            任务118:深度学习调参-直播-02.mp4
            任务119:深度学习调参-直播-03.mp4
            任务120:卷积层的启发.mp4
            任务121:卷积层的定量分析.mp4
            任务122:单通道输入 单通道输出的卷积层的实例.mp4
            任务123:多通道输入 多通道输出的卷积层的实例.mp4
            任务124:池化层的原理 定量分析.mp4
            任务125:卷积神经网络和全连接神经网络的比较.mp4
            任务126:卷积神经网络在围棋 语言识别和自然语言处理中的应用.mp4
            任务127:基于深度学习的图像分类历史回顾.mp4
            任务128:AlexNet的结构分析.mp4
            任务129:ZFNet的结构分析.mp4
            任务130:VGG的结构分析.mp4
            任务131:GoogleNet Inception的结构分析.mp4
            任务132:Inception V3的结构分析.mp4
            任务133:ResNet的结构分析.mp4
            任务134:ResNet的代码实现.mp4
            任务135:基于内容的图像搜索理论基础.mp4
            任务136:基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现.mp4
            任务137:使用卷积神经网络进行语义图像嵌入在目标检测, 自动驾驶, 图像超分辨率重构, 工业探伤等等领域的应用.mp4
            任务138:项目1-看图说话(助教)讲解和答疑-01.mp4
            任务139:项目1-看图说话(助教)讲解和答疑-02.mp4
            任务140:项目介绍.mp4
            任务141:自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识.mp4
            任务142:如何收集训练数据.mp4
            任务143:理解分析训练数据.mp4
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    发表于 2019-12-22 12:52:39 | 显示全部楼层
    在b站看到的,非常不错
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-12-27 10:09
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-12-27 11:26
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    发表于 2019-12-27 11:29:18 | 显示全部楼层
    大佬膜拜,很强,哈哈哈哈哈哈哈哈哈
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2019-12-31 17:54
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    发表于 2019-12-28 20:35:14 | 显示全部楼层
    分配的视频大佛啊
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-12-29 11:23
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    发表于 2019-12-29 11:24:42 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    慵懒
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    发表于 2019-12-29 12:20:41 | 显示全部楼层
    试试好不好
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-12-29 15:26
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    发表于 2019-12-29 15:28:04 | 显示全部楼层
    谢谢分享
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