rk0388-gp-人工智能深度学习-第七期，资料齐全【vip专享】

itkz

资源名称：rk0388-gp-人工智能深度学习-第七期，资料齐全【vip专享】   ruik

—/人工智能深度学习-第七期/
├──课件及代码  
|   ├──第10章 经典视觉项目实战-目标追踪与姿态估计  
|   |   ├──第五六七章：YOLO目标检测  
|   |   ├──基础补充-Resnet模型及其应用实例  
|   |   ├──第二章：OpenPose算法源码分析.zip  243.86M
|   |   ├──第三章：Deepsort算法知识点解读.pdf  1.58M
|   |   ├──第四章：Deepsort源码解读.zip  107.90M
|   |   ├──第一章：姿态估计OpenPose系列算法解读.pdf  2.42M
|   |   ├──基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读.zip  336.95M
|   |   └──基础补充-PyTorch框架基本处理操作.zip  98.58M
|   ├──第11章 Transformer实战解读  
|   |   └──transformer系列  
|   ├──第12章 图神经⽹络实战  
|   |   ├──10-基于图模型的时间序列预测  
|   |   ├──11-异构图神经网络  
|   |   ├──3-图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用  
|   |   ├──4-使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集  
|   |   ├──5-图注意力机制与序列图模型  
|   |   ├──6-图相似度论文解读  
|   |   ├──7-图相似度计算实战  
|   |   ├──8-基于图模型的轨迹估计  
|   |   ├──9-图模型轨迹估计实战  
|   |   ├──第二章：图卷积GCN模型  
|   |   └──第一章：图神经网络基础  
|   ├──第13章 ⾯向深度学习的⽆⼈驾驶实战  
|   |   ├──1.深度估计算法解读  
|   |   ├──10-NeuralRecon项目源码解读  
|   |   ├──11-TSDF算法与应用  
|   |   ├──12-TSDF实战案例  
|   |   ├──13-轨迹估计算法与论文解读  
|   |   ├──14-轨迹估计预测实战  
|   |   ├──15-特斯拉无人驾驶解读  
|   |   ├──2.深度估计项目实战  
|   |   ├──3-车道线检测算法与论文解读  
|   |   ├──4-基于深度学习的车道线检测项目实战  
|   |   ├──5-商汤LoFTR算法解读  
|   |   ├──6-局部特征关键点匹配实战  
|   |   ├──7-三维重建应用与坐标系基础  
|   |   ├──8-NeuralRecon算法解读  
|   |   └──9-NeuralRecon项目环境配置  
|   ├──第14章 对比学习与多模态任务实战  
|   |   ├──ANINET源码解读  
|   |   ├──CLIP系列  
|   |   ├──对比学习算法与实例  
|   |   ├──多模态3D目标检测算法源码解读  
|   |   └──多模态文字识别  
|   ├──第15章 ⾏⼈重识别实战  
|   |   ├──第1节：行人重识别原理及其应用  
|   |   ├──第2节：基于注意力机制的ReId模型论文解读  
|   |   ├──第3节：基于Attention的行人重识别项目实战  
|   |   ├──第4节：经典会议算法精讲（特征融合）  
|   |   ├──第5节：项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战  
|   |   ├──第6节：旷视研究院最新算法解读（基于图模型）  
|   |   └──第7节：基于拓扑图的行人重识别项目实战  
|   ├──第16章 对抗⽣成⽹络实战  
|   |   ├──第4节：stargan论文架构解析  
|   |   ├──第6节：基于starganvc2的变声器论文原理解读  
|   |   ├──第8节：图像超分辨率重构实战  
|   |   ├──第9节：基于GAN的图像补全实战  
|   |   ├──cyclegan.pdf  2.67M
|   |   ├──static.zip  1.26M
|   |   ├──第2节：对抗生成网络架构原理与实战解析.zip  35.28M
|   |   ├──第3节：基于CycleGan开源项目实战图像合成.zip  1.60G
|   |   ├──第5节：stargan项目实战及其源码解读.zip  869.44M
|   |   └──第7节：starganvc2变声器项目实战及其源码解读.zip  485.00M
|   ├──第17章 强化学习实战系列  
|   |   ├──第1节：强化学习简介及其应用.pdf  738.65kb
|   |   ├──第2节：PPO算法与公式推导.pdf  899.22kb
|   |   ├──第3节：策略梯度实战-月球登陆器训练实例.zip  4.34M
|   |   ├──第4节：DQN算法.pdf  1.43M
|   |   ├──第5节：DQN算法实例演示.zip  1.98kb
|   |   ├──第7节：Actor-Critic算法分析A3C.pdf  560.29kb
|   |   └──第8节：A3C算法玩转超级马里奥.zip  97.62M
|   ├──第18章 AI黑科技实例  
|   |   ├──1 节GPT系列生成模型  
|   |   ├──2 节GPT建模与预测流程  
|   |   ├──3 节CLIP系列  
|   |   ├──4 节Diffusion模型解读  
|   |   ├──5 节Dalle2及其源码解读  
|   |   └──6 节ChatGPT  
|   ├──第19章 深度学习模型部署与剪枝优化实战  
|   |   ├──tensorRT  
|   |   ├──嵌入式AI  
|   |   ├──Docker使用命令.zip  7.83M
|   |   ├──Mobilenet.pdf  2.41M
|   |   ├──mobilenetv3.py  7.31kb
|   |   ├──pytorch-slimming.zip  356.43M
|   |   ├──PyTorch模型部署实例.zip  102.80kb
|   |   ├──TensorFlow-serving.zip  2.96M
|   |   ├──YOLO部署实例.zip  876.45M
|   |   └──剪枝算法.pdf  504.02kb
|   ├──第1章 直播回放  
|   |   └──1-1 节开班典礼等多个文件  
|   ├──第20章 面向医学领域的深度学习实战  
|   |   ├──1-神经网络算法PPT  
|   |   ├──10-基于deeplab的心脏视频数据诊断分析  
|   |   ├──11-YOLO系列物体检测算法原理解读  
|   |   ├──12-基于YOLO5细胞检测实战  
|   |   ├──13-知识图谱原理解读  
|   |   ├──14-Neo4j数据库实战  
|   |   ├──15-基于知识图谱的医药问答系统实战  
|   |   ├──17-医学糖尿病数据命名实体识别  
|   |   ├──4-基于Resnet的医学数据集分类实战  
|   |   ├──5-图像分割及其损失函数概述  
|   |   ├──6-Unet系列算法讲解  
|   |   ├──7-unet医学细胞分割实战  
|   |   ├──8-deeplab系列算法  
|   |   ├──9-基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战  
|   |   ├──16-词向量模型与RNN网络架构.zip  2.15M
|   |   ├──2-PyTorch框架基本处理操作.zip  98.58M
|   |   └──3-PyTorch框架必备核心模块解读.zip  336.95M
|   ├──第21章 ⾃然语⾔处理经典案例实战  
|   |   ├──NLP常用工具包  
|   |   ├──课后作业  
|   |   ├──课件  
|   |   └──源码、数据集等  
|   ├──第22章 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战  
|   |   ├──第八章：GPT训练与预测部署流程  
|   |   ├──第二章：Transformer工具包基本操作实例解读  
|   |   ├──第九章：文本摘要建模  
|   |   ├──第六章：文本预训练模型构建实例  
|   |   ├──第七章：GPT系列算法  
|   |   ├──第三章：Transformer核心架构  
|   |   ├──第十一章：补充Huggingface数据集制作方法实例  
|   |   ├──第十章：图谱知识抽取实战  
|   |   ├──第四章：BERT系列算法解读  
|   |   ├──第五章：文本标注工具与NER实例  
|   |   └──第一章：Huggingface与NLP介绍解读  
|   ├──第23章 ⾃然语⾔处理通⽤框架-BERT实战  
|   |   ├──课后作业  
|   |   └──课件、源码  
|   ├──第24章 知识图谱实战系列  
|   |   ├──第1.2节：知识图谱介绍及其应用领域分析  
|   |   ├──第3节：Neo4j数据库实战  
|   |   ├──第4节：使用python操作neo4j实例  
|   |   ├──第5节：基于知识图谱的医药问答系统实战  
|   |   ├──第6节：文本关系抽取实践  
|   |   ├──第7节：金融平台风控模型实践  
|   |   └──第8节：医学糖尿病数据命名实体识别  
|   ├──第25章 语⾳识别实战系列  
|   |   ├──PPT  
|   |   ├──论文  
|   |   ├──变声器pytorch-StarGAN-VC2.zip  484.93M
|   |   ├──语音分离Conv-TasNet.zip  84.38M
|   |   ├──语音合成tacotron2实战.zip  302.43M
|   |   └──语音识别LAS模型.zip  420.12M
|   ├──第26章 推荐系统实战系列  
|   |   ├──第10节：基于统计分析的电影推荐  
|   |   ├──第3节：音乐推荐系统实战  
|   |   ├──第4节：Neo4j数据库实例  
|   |   ├──第11节：补充-基于相似度的酒店推荐系统.zip  1.81M
|   |   ├──第1节：推荐系统介绍.pdf  1.50M
|   |   ├──第2节：协同过滤与矩阵分解.pdf  974.68kb
|   |   ├──第5节：基于知识图谱的电影推荐实战.zip  160.61M
|   |   ├──第6节：FM与DeepFM算法.pdf  759.61kb
|   |   ├──第7节：DeepFM算法实战.zip  1.16M
|   |   ├──第8节：推荐系统常用工具包演示.zip  129.35M
|   |   └──第9节：基于文本数据的推荐实例.zip  254.77M
|   ├──第2章 AI课程所需安装软件教程  
|   |   ├──Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe  467.49M
|   |   ├──cuda_11.3.0_465.89_win10.exe  2.68G
|   |   ├──mmcv_full-1.4.7-cp38-cp38-win_amd64.whl  12.75M
|   |   ├──notepadplusplus-8-4.exe  4.28M
|   |   ├──pycharm-community-2022.1.2.exe  378.78M
|   |   ├──torch-1.10.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl  2.27G
|   |   ├──torchvision-0.11.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl  3.04M
|   |   └──VisualStudioSetup.exe  1.60M
|   ├──第3章 深度学习必备核⼼算法  
|   |   └──课件  
|   ├──第4章 深度学习核⼼框架PyTorch  
|   |   ├──flask预测.zip  712.05M
|   |   ├──第八章：对抗生成网络架构原理与实战解析.zip  35.28M
|   |   ├──第二,三章：神经网络实战分类与回归任务.zip  15.82M
|   |   ├──第六章：DataLoader自定义数据集制作.zip  594.02M
|   |   ├──第七章：LSTM文本分类实战.zip  31.53M
|   |   ├──第四章：卷积网络参数解读.zip  33.37M
|   |   └──第五章：图像识别模型与训练策略（重点）.zip  449.77M
|   ├──第5章 Opencv图像处理框架实战  
|   |   ├──课件  
|   |   └──源码资料  
|   ├──第6章 综合项⽬-物体检测经典算法实战  
|   |   └──6.第六章 综合项⽬-物体检测经典算法实战  
|   ├──第7章 图像分割实战  
|   |   └──7.第七章 图像分割实战  
|   ├──第8章  走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列  
|   |   ├──DeformableDetr算法解读  
|   |   ├──KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构  
|   |   ├──OCR算法解读  
|   |   ├──mask2formermmdetection.zip  192.38M
|   |   ├──ner.zip  121.60M
|   |   ├──第八模块：mmrazor-模型蒸馏.zip  1.00G
|   |   ├──第二模块：mmsegmentation-0.20.2.zip  2.80G
|   |   ├──第二模块：MPViT-main.zip  924.77M
|   |   ├──第九模块：mmaction2-master.zip  827.76M
|   |   ├──第六模块：mmediting-master.zip  107.78M
|   |   ├──第七模块：mmdetection3d-1.0.0rc0.zip  395.05M
|   |   ├──第三模块：mmdetection-master.zip  1.46G
|   |   ├──第四模块：mmocr-main.zip  381.72M
|   |   ├──第五模块：mmgeneration-master.zip  746.81M
|   |   └──第一模块：mmclassification-master.zip  912.00M
|   └──第9章 经典视觉项目实战-行为识别  
|   |   ├──slowfast-add  
|   |   ├──基础补充-Resnet模型及其应用实例  
|   |   ├──1-slowfast算法知识点通俗解读.pdf  572.31kb
|   |   ├──4-基于3D卷积的视频分析与动作识别.zip  845.84M
|   |   ├──5-视频异常检测算法与元学习.pdf  1.15M
|   |   ├──6-视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读.zip  243.75M
|   |   ├──slowfast论文.pdf  1.45M
|   |   ├──基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读.zip  336.95M
|   |   └──基础补充-PyTorch框架基本处理操作.zip  98.58M
└──视频  
|   ├──第10章 经典视觉项目实战-目标追踪与姿态估计  
|   |   ├──10-1 节课程介绍  
|   |   ├──10-2 节姿态估计OpenPose系列算法解读  
|   |   ├──10-3 节OpenPose算法源码分析  
|   |   ├──10-4 节deepsort算法知识点解读  
|   |   ├──10-5 节deepsort源码解读  
|   |   ├──10-6 节YOLO-V4版本算法解

网盘链接开通VIP可见