22.第二十二章自然语言处理经典案例实战.zip
20.第二十章 CV与NLP经典大模型解读.zip
14.第一十三章对比学习与多模态任务实战.zip
21.第二十一章深度学习模型部署与剪枝优化实战.zip
23.第二十三章自然语言处理必备神器Huggingface系列实战.zip
28 推荐系统实战系列.zip
24.第二十四章时间序列预测.zip
29 论文创新点常用方法及其应用实例.zip
16.第一十六章行人重识别实战.zip
040-6-外接本地数据库工具 .mp4
014-1-DEMO演示与整体架构分析 .mp4
012-3-API相关配置完成 .mp4
055-5-数据切块方法 .mp4
066-3-源码调用DEBUG解读 .mp4
069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题 .mp4
044-4-Agent的记忆信息 .mp4
061-3-LLAMA与LORA介绍 .mp4
006-5-框架的作用和能解决的问题 .mp4
009-8-经典任务分析 .mp4
059-1-大模型如何做下游任务 .mp4
063-5-LORA模型实现细节 .mp4
041-1-整体故事解读 .mp4
018-5-GPT中加入外部API调用方法 .mp4
042-2-要解决的问题和整体框架分析 .mp4
035-1-RAG要完成的任务解读 .mp4
001-课程介绍 .mp4
033-4-子问题生成总结结果 .mp4
1-Transformer.mp4
1-卷积神经网络.mp4
1-Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看).mp4
1-密集场景计数统计实战.mp4
1-CVPR2024:YOLO- World.mp4
9-实体关键词字典制作.mp4
3-任务流程概述.mp4
2-医疗数据介绍及其各字段含义.mp4
6-创建关系边.mp4
7-打造医疗知识图谱模型.mp4
4-环境配置与所需工具包安装.mp4
5-提取数据中的关键字段信息.mp4
8-加载所有实体数据.mp4
10-完成对话系统构建.mp4
2-常用NLP技术点分析.mp4
5-视觉领域图编码实例.mp4
3-graph-embedding的作用与效果.mp4
6-图谱知识融合与总结分析.mp4
3-数据-标签-语料库处理.mp4
2-整体模型架构.mp4
4-输入样本填充补齐.mp4
6-医疗数据集(糖尿病)实体识别.mp4
5-训练网络模型.mp4
1-使用Py2neo建立连接.mp4
5-数据库更改查询操作演示.mp4
2-Neo4j数据库安装流程演示.mp4
4-deepwalk构建图顶点特征.mp4
3-节点权重特征提取(PageRank).mp4
1-关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4
8-设计规则完成关系抽取.mp4
4-得到分词与词性标注结果.mp4
2-LTP工具包概述介绍.mp4
7-语义角色构建与分析.mp4
3-pyltp安装与流程演示.mp4
6-句法分析结果整理.mp4
[咕泡学院]人工智能深度学习系统班(第09期录播)
课件
1-直播回放
26-知识图谱实战系列
30-2024Ai必会Agent(应用解读+项目实战)
15-缺陷检测实战
18-强化学习与AI黑科技实例
24-时间序列预测
13-面向深度学习的无人驾驶实战
2-AI课程所需安装软件教程
20-面向医学领域的深度学习实战
8-走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列
21-深度学习模型部署与剪枝优化实战
22-自然语言处理经典案例实战
14-对比学习与多模态任务实战
4-深度学习框架PyTorch
19-CV与NLP经典大模型解读
10-2022论文必备-Transformer实战系列
5-Opencv图像处理框架实战
6-综合项目-物体检测经典算法实战
9-经典视觉项目实战:行为识别,姿态估计,目标追踪
3-深度学习必备核心算法
4-卷积神经网络
6-视觉Transformer Vit Debug解读
10-YOLO V9
9-Agent应用实战
5-基于知识图谱的医药问答系统实战
2-知识图谱涉及技术点分析
8-医学糖尿病数据命名实体识别
4-使用python操作neo4j实例
3-Neo4j数据库实战
7-金融平台风控模型实践
6-文本关系抽取实践
5-基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战
13-基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
6-Semi-supervised布料缺陷检测实战
4-物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读
11-基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目
12-图像分割deeplab系列算法
8-Opencv梯度计算与边缘检测实例
14-Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程
9-GPT建模与预测流程
6-Actor-Critic算法分析(A3C)
5-DQN改进与应用技巧
1-强化学习简介及其应用
2-PPO算法与公式推导
13-ChatGPT
8-GPT系列生成模型
3-PPO实战-月球登陆器训练实例
12-Dalle2及其源码解读
4-Q-learning与DQN算法
7-用A3C玩转超级马里奥
11-Diffusion模型解读
1-Informer原理解读
3-Timesnet时序预测
1-3D点云实战 3D点云应用领域分析
7-点云配准及其案例实战
4-Pointnet++项目实战
5-点云补全PF-Net论文解读
8-基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
2-3D点云PointNet算法
05-第五模块:机器学习算法建模实战项目
08-第八模块:Python金融分析与量化交易实战
11-选修:机器学习进阶实战
10-选修:Python数据分析案例实战
03-第三模块:人工智能-必备数学课程
01-第一模块:Python快速入门
07-第七模块:机器学习竞赛优胜解决方案实战
09-第九模块:深度学习经典算法解析
5-stargan项目实战及其源码解读
3-基于CycleGan开源项目实战图像合成
8-图像超分辨率重构实战
9-基于GAN的图像补全实战
6-基于starganvc2的变声器论文原理解读
10-NeuralRecon项目源码解读
3-车道线检测算法与论文解读
6-局部特征关键点匹配实战
5-商汤LoFTR算法解读
15-特斯拉无人驾驶解读
7-三维重建应用与坐标系基础
2-深度估计项目实战
4-基于深度学习的车道线检测项目实战
11-TSDF算法与应用
6-Unet系列算法讲解
11-YOLO系列物体检测算法原理解读
10-基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
2-PyTorch框架基本处理操作
16-词向量模型与RNN网络架构
5-图像分割及其损失函数概述
7-unet医学细胞分割实战
4-基于Resnet的医学数据集分类实战
7-图相似度计算实战
4-使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
8-基于图模型的轨迹估计
2-图卷积GCN模型
3-图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
5-图注意力机制与序列图模型
8-第三模块:mmdet训练自己的数据任务
21-第九模块:mmaction行为识别
23-额外补充-在源码中加入各种注意力机制方法
10-第三模块:DeformableDetr算法解读
1-MMCV安装方法
3-第一模块:训练结果测试与验证
12-KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构
20-第八模块:模型剪枝方法概述分析
14-第四模块:ANINET文字识别
4-第一模块:模型源码DEBUG演示
7-第二模块:分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
22-OCR算法解读
17-第六模块:BasicVSR++视频超分辨重构源码解读
16-第五模块:stylegan2源码解读
19-第八模块:模型蒸馏应用实例
2-第一模块:分类任务基本操作
15-第四模块:KIE基于图模型的关键信息抽取
18-第七模块:多模态3D目标检测算法源码解读
6-第二模块:基于Unet进行各种策略修改
3-AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器
11-模型剪枝-Network Slimming实战解读
4- AIoT人工智能物联网之deepstream
12-Mobilenet三代网络模型架构
9-tensorflow-serving实战
7-YOLO-V3物体检测部署实例
8-docker实例演示
1-Huggingface与NLP介绍解读
5-文本标注工具与NER实例
9-文本摘要建模
6-文本预训练模型构建实例
2-LAS模型语音识别实战
5-语音分离ConvTasnet模型
7-语音合成tacotron最新版实战
1-seq2seq序列网络模型
6-ConvTasnet语音分离实战
8-使用Gemsim构建词向量
6-HMM工具包实战
12-LSTM情感分析
14-对话机器人
10-NLP-文本特征方法对比
9-基于word2vec的分类任务
5-HMM隐马尔科夫模型
3-贝叶斯算法
2-商品信息可视化与文本分析
4-新闻分类任务实战
11-NLP-相似度模型
7-医学心脏视频数据集分割建模实战
8-分割模型Maskformer系列
11-MaskRcnn网络框架源码详解
12-基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
10-物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
4-U2NET显著性检测实战
4-多模态文字识别
5-ANINET源码解读
3-神经网络回归任务-气温预测
4-卷积网络参数解读分析
5-图像识别模型与训练策略(重点)
6-DataLoader自定义数据集制作
2-使用神经网络进行分类任务
4-AAAI2020顶会算法精讲
6-旷视研究院最新算法解读(基于图模型)
5-项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
8-额外补充:行人搜索源码分析
3-基于Attention的行人重识别项目实战
2-基于注意力机制的Reld模型论文解读
5-必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读
3-项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
2-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
7-必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例
6-必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
1-自然语言处理通用框架BERT原理解读
14-视觉自监督任务BEITV2论文解读
18-补充-视觉大模型基础-deformableAttention
16-BEV感知特征空间算法解读
10-openai-dalle2论文解读
5-LLM与LORA微调策略解读
6-LLM下游任务训练自己模型实战
4-chatgpt算法解读分析
7-视觉大模型SAM
12-自监督任务-对比学习思想
9-DeformableDetr物体检测源码分析
4-swintransformer算法原理解析
3-VIT算法模型源码解读
11-MedicalTransformer源码解读
7-detr目标检测源码解读
18-Opencv的DNN模块
8-直方图与傅里叶变换
13-案例实战-全景图像拼接
3-阈值与平滑处理
12-图像特征-sift
21-项目实战-疲劳检测
4-图像形态学操作
1-课程简介与环境配置
7-图像金字塔与轮廓检测
9-项目实战-信用卡数字识别
20-卷积原理与操作
3-音乐推荐系统实战
10-基本统计分析的电影推荐
8-推荐系统常用工具包演示
9-基于文本数据的推荐实例
11-补充-基于相似度的酒店推荐系统
6-点击率估计FM与DeepFM算法
2-协同过滤与矩阵分解
7-基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务(建议直接跑V5版本)
3-YOLO-V1整体思想与网络架构
18-EfficientDet检测算法
16-半监督物体检测
1-物体检测评估指标
6-项目实战-基于V3版本进行源码解读(建议直接跑V5版本)
10-V5项目工程源码解读
13-基于Transformer的detr目标检测算法
9-V5版本项目配置
4-YOLO-V2改进细节详解
2-slowfast项目环境配置与配置文件
3-slowfast源码详细解读
5-视频异常检测算法与元学习
6-视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读
10-OpenPose算法源码分析
7-基础补充-Resnet模型及其应用实例
9-姿态估计OpenPose系列算法解读
11-deepsort算法知识点解读
4-基于3D卷积的视频分析与动作识别

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入库时间

2026-08-05

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