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深度学习工程师实战系列(必备原理+主流框架+项目实战)

系列课程旨在帮助大家快速掌握深度学习各大核心网络架构,通俗讲解其中每一个知识点,逐步挑战计算机视觉与自然语言处理,结合当下最主流的深度学习框架从零开始进行项目实战。课程以实战为核心,结合算法与论文展开项目实战,提供全部数据与代码,高薪行业从此开始!

17

门课程

1038089

人学习

129小时18分钟

课程总时长

唐宇迪

金牌讲师

讲师评分:4.9

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系统化学习
 
24小时答疑
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第一阶段:  深度学习必备原理

2门课程 8小时12分钟

深度学习必备原理解读,由神经网络开始逐渐过渡到卷积与递归神经网络

  • 人工智能深度学习入门视频课程

    30节 4小时59分钟
    课程目标:
    本课程从神经网络必备基础知识点开始讲起,由浅及深,一步步过度到整个神经网络架构!旨在用最形象的讲解带领大家一步步攻克复杂的神经网络模型,让所有人都搭上一趟AI快车。

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  • 【2019新版更新】人工智能-深度学习入门视频课程(下篇)

    24节 3小时12分钟
    课程目标:
    从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类,深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色,也即将改变这个世界。但是很多同学担心深度学习入门要求太高,苦于国内没有合适的课程予以帮助。深度学习入门系列课程作为国内第一篇深度学习的入门课程视频,旨在帮助同学们更快更轻松的掌握深度学习所涉及的所有知识点,真正的入门深度学习这个世界上拥有**进技术的领域,深度学习全民皆兵。本篇主要涉及两大模块,分别是计算机视觉-CNN网络架构,自然语言处理RNN网络架构,风格依旧通俗易懂!

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第二阶段:  深度学习主流框架

4门课程 60小时9分钟

从零开始,掌握深度学习必备实战框架,纯实战案例驱动。

  • 深度学习框架-PyTorch实战

    128节 17小时38分钟
    课程目标:
    深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例,让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。课程内容全部以实战为导向,基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解,通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果,整体风格通俗易懂,提供全部课程所属课件。

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  • 人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

    168节 27小时37分钟
    课程目标:
    课程主要包括两大模块(原理和实战),首先会通俗讲解深度学习中各大经典网络架构并基于tensorflow2版本进行实例演示,详解网络模型训练方法与策略。项目实战全部基于真实数据集与实际任务进行展开,零基础入门深度学习与TF框架并进行进阶提升!

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  • 深度学习-Keras-项目实战

    77节 11小时18分钟
    课程目标:
    课程简介:Keras项目实战课程从实战的角度出发,基于真实数据集与实际业务需求,从零开始讲解如何进行数据处理,模型训练与调优,最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。课程结合当下深度学习热门领域,以计算机视觉与自然语言处理为核心讲解各大网络的应用于实战方法,适合快速入门与进阶提升。课程特色:1.对复杂的网络模型与业务需求进行通俗讲解,最接地气的方式2.基于真实数据集进行项目实战,从零开始,不放过一行代码3.当下AI最火爆框架,零基础入门轻松,进阶必备4.系列课程持续更新,永久有效。提供所有课程涉及内容

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  • 大数据——深度学习框架Caffe使用案例视频课程

    12节 3小时35分钟
    课程目标:
    深度学习框架caffe入门,详解网络配置中每一个层的结构和参数项,对于超参数配置文件详解每一个参数的含义以及选择策略。对于数据源实例演示了两种最常用的数据源LMDB和HDF5格式。课程涉及许多caffe框架的小技巧如绘制网络图和loss曲线,自定义python层等。希望大家通过学习可以熟练使用caffe去训练网络完成各自的任务。此课程操作系统使用的是Linux系统

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第三阶段:  深度学习项目实战

11门课程 60小时56分钟

基于框架进行项目实战,从零开始一步步完成整个项目实战内容

  • Python自然语言处理-BERT实战

    52节 7小时55分钟
    课程目标:
    Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点(Transformer,self-attention等),基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架,通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战,提供全部课程资料,包括PPT,数据,代码。

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  • Python-深度学习-物体检测实战

    40节 6小时24分钟
    课程目标:
    计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理,基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式,详细解读项目中每一模块核心源码,从代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中,实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法,全程实战操作,通俗讲解其中复杂的网络架构。

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  • Tensorflow-图像处理视频课程

    20节 3小时5分钟
    课程目标:
    课程以Tensorflow作为核心武器,基于图像处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。

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  • Tensorflow-自然语言处理

    22节 3小时6分钟
    课程目标:
    课程以Tensorflow作为核心武器,基于自然语言处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。

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  • Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读

    16节 4小时11分钟
    课程目标:
    课程首先讲解物体检测的初期算法,对比不同效果与设计思想从而引入faster-rcnn三代算法,对三代算法原理进行详细解读。在学习阶段我们选择了tensorflow版本的faster-rcnn进行解读,对于框架的选择,大家可以看需求而选择,在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现,大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可,无论caffe与tensorflow都需要大家在学习的过程中先配置好环境,逐行进行debug操作,再配合上论文,这样才能更好的学习faster-rcnn算法的思想与实现方法。

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  • 自然语言处理-Word2Vec视频教程

    26节 4小时10分钟
    课程目标:
    自然语言处理中最重要的算法,词向量模型。课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用Tensorflow从零开始打造word2vec词向量模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。

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  • 决胜AI-强化学习实战系列视频课程

    21节 3小时20分钟
    课程目标:
    强化学习是当下爆火的机器学习经典模型,由于深度学习发展的迅速,使得强化学习和深度学习可以紧密的联系在一起。从AlphaGo到无人驾驶汽车,强化学习的应用越来越广泛也使得更多的学者关注这个领域。系列课程从实例出发,形象解读强化学习究竟做了一件什么事以及如何完成这一系列任务。由强化学习的基本概念过度到马尔科夫决策过程,通过实例演示如何通过值迭代求解来得出来**的决策。举例讲解Q-Learning算法的原理以及如何讲强化学习和深度学习进行结合。最后通过让AI自动玩游戏的项目实战实例演示如何实现用强化学习和卷积神经网络打造DQN网络模型。

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  • 大数据:深度学习项目实战-关键点定位视频课程

    12节 2小时54分钟
    课程目标:
    深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景,选择多阶段检测的网络架构,对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源,实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式,从全局检测到单点校准,基于caffe深度学习框架实现一个既准确又快速的人脸关键点检测模型。对于每一阶段,详解代码中每一行的意义,带领大家一步步完成整个网络模型。

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  • 大数据:深度学习项目实战视频课程-人脸检测

    16节 2小时50分钟
    课程目标:
    深度学习项目实战课程从常见的人脸检测项目开始,通俗理解项目本质以及伴随的挑战。从数据的收集预处理开始,一步步带着大家完成整个人脸检测的项目,其中涉及了如何使用深度学习框架Caffe完成整个项目的架构,在完成**版的代码之后进行了详细评估分析,并给出一篇**会议论文作为学习参考,详细分析了针对人脸检测项目**的思想和算法。 

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  • 深度学习**论文算法详解视频课程

    16节 3小时45分钟
    课程目标:
    详解**的**会议论文的核心算法和思想,所选论文都是当今最主流和最有学习价值的算法如faster-rcnn,深度残差网络等。结合算法流程图,对于每一个复杂的算法总结成通俗易懂的原理思想,即便刚入门这个领域也能快速理解深度学习领域**的算法思想

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  • 人工智能-必备数学基础视频课程

    128节 19小时11分钟
    课程目标:
    数据科学与人工智能必备数学基础课程旨在帮助同学们快速打下数学基础,通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学,同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式,快速掌握核心知识点。课程章节内容较多,零基础同学按顺序学习即可,有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习!

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