• 您好,欢迎来到千年教育知识服务平台  
  • 登录|
  • 注册
  • [退出]
网站数据统计:今日0套 共更新21167套课程
七月在线《2022年深度学习集训营》第三期

七月在线《2022年深度学习集训营》第三期 [视频]

课程标签:
项目开发 七月在线
更新时间:
2022-12-08 01:26:30
课程大小:
7.18GB
提取码:
 百度网盘下载 检测百度链接 加入收藏
千年教育VIP会员购买
课程介绍

项目开发七月在线课程,本课程共7.18GB,VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“七月在线《2022年深度学习集训营》第三期”课程由千年教育收集整理。

本深度学习集训营略过Python基础,直接从人工神经网络起步,实战BAT工业项目,并组织学员参赛,帮助学员成功就业或转行。为确保每一位学员的学习效果,本期继续维持前二期的从头到尾全部实战,但除了涵盖特征工程、以及深度学习在CV、NLP中的应用之外,特新增了以下三大模块: a.工业界业务上线/部署的大杀器——神经网络压缩技术 b.新增深度学习在物体检测中的应用 c.深度学习在推荐系统中的应用 从而让内容更成体系、更加成熟。

课程目录

├──01、第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用  

|   ├──在线视频:01-深入理解神经网络原理.mp4  253.06M

|   ├──在线视频:02-神经网络压缩技术:工业界业务上线.部署的大杀器!.mp4  232.58M

|   └──在线视频:03-深入理解CNN、RNN和LSTM.mp4  246.06M

├──02、第二阶段深度学习在计算机视觉中的应用  

|   ├──在线视频:01-深度学习在物体检测中的应用(上).mp4  258.22M

|   ├──在线视频:02-深度学习在物体检测中的应用(中).mp4  216.75M

|   └──在线视频:03-深度学习在物体检测中的应用(下).mp4  271.37M

├──03、第三阶段深度学习在自然语言处理中的应用  

|   ├──在线视频:01-文本预处理,词袋模型,word2vec,语言模型.mp4  344.20M

|   ├──在线视频:02-CNN.LSTM 文本分类.mp4  381.98M

|   └──在线视频:03-图像生成文本(Image2text).mp4  246.41M

├──04、第四阶段高级深度学习应用场景  

|   ├──在线视频:01-当下最好的语言模型BERT介绍.mp4  500.98M

|   ├──在线视频:02-生成式对抗网络(GAN).mp4  271.95M

|   └──在线视频:03-深度学习在推荐系统里的应用场景.mp4  178.33M

├──05、第五阶段深度学习模型优化及实践技巧  

|   ├──在线视频:01-NLP应用之文本分类系统.mp4  423.62M

|   ├──在线视频:02-CV方向专项项目.mp4  249.10M

|   └──在线视频:03-推荐应用之电商平台的商品推荐.mp4  165.56M

└──06 拓展阶段  

|   ├──01、预习课-卷积神经网络与计算机视觉.mp4  305.88M

|   ├──02、预习课-循环神经网络与自然语言处理.mp4  381.24M

|   ├──03、在线直播:深度卷积神经网络原理与实践.mp4  252.54M

|   ├──04、在线直播:深入理解CNN、RNN和LSTM知识点梳理.mp4  276.14M

|   ├──05、在线直播:CV项目介绍.mp4  126.47M

|   ├──06、在线直播:NLP项目介绍.mp4  152.40M

|   ├──07、在线直播:CV项目-人体姿态估计基础方法介绍.mp4  283.09M

|   ├──08、在线直播:NLP-信息抽取(一).mp4  485.55M

|   ├──09、在线直播:CV项目-人体姿态估计核心技术.mp4  475.33M

|   └──10、在线直播:NLP-信息抽取(二).mp4  376.82M


本课链接:https://1000n.com/zhiyejinen/96622.html

免责声明
  • 1:本站的课程,都是电子版课件,非实物光盘,课件由百度网盘发送.(百度网盘下载教程)
    2:本站所有涉及视频及图书,公式等由互联网搜索收集而来,本站不拥有此类资料的版权。
    3:本站所有视频,图书及公式不加密、不限时、可永久观看或使用!禁止二次销售,否则因此引起的一切问题与本站无关。
    4:本站所有的资源均为免费提供,提供资料的目的是让大家学习和交流,所收取的相关费用非资料销售费用,而是资料收集整理手工费。
  • 侵权资源处理流程>>>
最新教程
用户留言

暂无课程咨询信息 [发表课程咨询]