人工智能深度学习系统班（咕泡第八期）

发布时间：2024-12-14

发布者：

听雨逸客

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资源介绍

《人工智能深度学习系统班（咕泡第八期）》是一套全面的深度学习课程，内容涵盖Tr、MMLAB实战系列、知识图谱实战、CV与NLP经典大模型解读、Hua系列实战等多个方面。课程内容包括3D点云实战、深度学习模型部署与剪枝优化、对抗生成网络、推荐系统实战、物体检测经典算法实战等，并提供了自然语言处理、图像分割、时间序列预测等多个领域的实战案例。此外，课程还包括直播回放、深度学习核心算法、Trarmr实战系列、Ov图像处理框架实战、无人驾驶实战、行人重识别、强化学习与AI黑科技实例、医学领域深度学习实战等内容。课程形式丰富，包括视频教学、项目实战、论文创新点讲解等，旨在帮助学员全面掌握深度学习技术和应用。

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人工智能深度学习系统班（咕泡第八期）

第八期资料

第7章综合项⽬-物体检测经典算法实战

第章直播课

第4章⾯向深度学习的⽆⼈驾驶实战

第20章面向医学领域的深度学习实战

第8章图像分割实战

第6章 Opencv图像处理框架实战

第23章⾃然语⾔处理经典案例实战

第8章对抗⽣成⽹络实战()

第章论文必备Transformer实战解读

第28章语音识别实战系列

第2章经典大模型解读

第5章深度学习框架Tensorflow

第3章 3D点云实战

第27章知识图谱实战系列

第24章自然语言处理必备神器Huggingface系列实战

第5章对比学习与多模态任务实战

第7章⾏⼈重识别实战

第2章图神经⽹络实战

第29章推荐系统实战系列

第6章缺陷检测实战

第9章走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列

第3章深度学习必备核⼼算法

第26章⾃然语⾔处理通⽤框架-BERT实战

第0章经典视觉项目实战-行为识别

第22章深度学习模型部署与剪枝优化实战

5-深度学习框架Tensorflflow

3-搭建神经⽹络进⾏分类与回归任务

5-项目实战：猫狗识别实战

7-训练策略-迁移学习实战

8-递归神经⽹络与词向量原理解读

2-神经网络原理解读与整体架构

2-项目实战：时间序列预测

4-卷积神经⽹络原理与参数解读

3-项目实战：经典网络架构Resnet实战

-tensorflflow安装与简介

-项目实战：将CNN网络应用于文本分类实战

6-图像数据增强实例

0-项目实战：基于RNN模型进行文本分类任务

9-项目实战：基于TensorFlow实现word2vec

9-走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列

8-第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读

9-第八模块：模型蒸馏应用实例

20-第八模块：模型剪枝方法概述分析

0-第三模块：DeformableDetr算法解读

-补充：Mask2former源码解读

5-第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取

3-第一模块：训练结果测试与验证

2-KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构

-MMCV安装方法

2-第九模块：mmaction行为识别

4-第一模块：模型源码DEBUG演示

6-第二模块：基于Unet进行各种策略修改

5-第二模块：使用分割模块训练自己的数据集

22-OCR算法解读

3-第四模块：DBNET文字检测

23-额外补充-在源码中加入各种注意力机制方法

8-第三模块：mmdet训练自己的数据任务

9-第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析

6-第五模块：stylegan2源码解读

7-第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用

7-第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读

4-第四模块：ANINET文字识别

2-第一模块：分类任务基本操作

27-知识图谱实战系列

6-文本关系抽取实践

7-金融平台风控模型实践

2-知识图谱涉及技术点分析

3-Neo4j数据库实战

4-使用python操作neo4j实例

8-医学糖尿病数据命名实体识别

-知识图谱介绍及其应用领域分析

5-基于知识图谱的医药问答系统实战

2-CV与NLP经典大模型解读

5-LLM与LORA微调策略解读

2-自监督任务-对比学习思想

6-BEV感知特征空间算法解读

4-chatgpt算法解读分析

2-GPT系列算法解读

3-视觉自监督BEIT算法解读

8-视觉QA算法与论文解读

5-视觉自监督任务BEITV2源码解读

-openai-dalle2源码解读

3-GPT2训练与预测部署流程

7-视觉大模型SAM

9-扩散模型diffusion架构算法解读

-课程简介

4-视觉自监督任务BEITV2论文解读

8-补充-视觉大模型基础-deformableAttention

0-openai-dalle2论文解读

6-LLM下游任务训练自己模型实战

7-BEVformer项目源码解读

24-自然语言处理必备神器Huggingface系列实战

5-文本标注工具与NER实例

3-transformer原理解读

6-文本预训练模型构建实例

4-BERT系列算法解读

8-GPT训练与预测部署流程

0-图谱知识抽取实战

-Huggingface与NLP介绍解读

2-Transformer工具包基本操作实例解读

9-文本摘要建模

7-GPT系列算法

-补充Huggingface数据集制作方法实例

3-3D点云实战

4-Pointnet++项目实战

8-基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析

6-点云补全实战解读

3-PointNet++算法解读

7-点云配准及其案例实战

-3D点云实战 3D点云应用领域分析

2-3D点云PointNet算法

5-点云补全PF-Net论文解读

22-深度学习模型部署与剪枝优化实战

2-AIoT人工智能物联网之AI 实战

-AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano

4- AIoT人工智能物联网之deepstream

6-pyTorch框架部署实践

0-模型剪枝-Network Slimming算法分析

7-YOLO-V3物体检测部署实例

2-Mobilenet三代网络模型架构

9-tensorflow-serving实战

-模型剪枝-Network Slimming实战解读

8-docker实例演示

3-AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器

8-对抗生成网络实战

4-stargan论文架构解析

8-图像超分辨率重构实战

7-starganvc2变声器项目实战及其源码解读

6-基于starganvc2的变声器论文原理解读

5-stargan项目实战及其源码解读

-课程介绍

9-基于GAN的图像补全实战

3-基于CycleGan开源项目实战图像合成

2-对抗生成网络架构原理与实战解析

29-推荐系统实战系列

8-推荐系统常用工具包演示

-补充-基于相似度的酒店推荐系统

-推荐系统介绍及其应用

2-协同过滤与矩阵分解

5-基于知识图谱的电影推荐实战

6-点击率估计FM与DeepFM算法

9-基于文本数据的推荐实例

0-基本统计分析的电影推荐

3-音乐推荐系统实战

7-DeepFM算法实战

4-知识图谱与Neo4j数据库实例

7-综合项目-物体检测经典算法实战

23-自然语言处理经典案例实战

8-图像分割实战

25-时间序列预测

-直播回放

5-对比学习与多模态任务实战

3-深度学习必备核⼼算法

-2022论⽂必备-Transformer实战系列

6-Opencv图像处理框架实战

4-面向深度学习的无人驾驶实战

7-行人重识别实战

9-强化学习与AI黑科技实例

20-面向医学领域的深度学习实战

26-自然语言处理通用框架-BERT实战

0-经典视觉项目实战：行为识别、姿态估计、目标追踪

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