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27 语音识别实战系列.zip
19.第一十九章面向医学领域的深度学习实战.zip
18.第十八章强化学习与AI黑科技实例.zip
22.第二十二章自然语言处理经典案例实战.zip
16.第一十六章行人重识别实战.zip
20.第二十章 CV与NLP经典大模型解读.zip
24.第二十四章时间序列预测.zip
23.第二十三章自然语言处理必备神器Huggingface系列实战.zip
29 论文创新点常用方法及其应用实例.zip
21.第二十一章深度学习模型部署与剪枝优化实战.zip
056-1-MOE概述分析 .mp4
062-4-LORA微调的核心思想 .mp4
044-4-Agent的记忆信息 .mp4
017-4-接入外部API的方法与流程 .mp4
032-3-检索得到重要的URL .mp4
069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题 .mp4
012-3-API相关配置完成 .mp4
030-1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义 .mp4
071-3-微调要解决的问题 .mp4
050-10-项目环境配置方法解读 .mp4
008-7-GPTS分析一波 .mp4
070-2-RAG实践策略 .mp4
033-4-子问题生成总结结果 .mp4
067-4-训练流程演示 .mp4
051-1-langchain框架解读 .mp4
045-5-感知与反思模块构建流程 .mp4
004-3-与大模型的关系分析 .mp4
046-6-计划模块实现细节 .mp4
023-4-基础解读-动作定义方式 .mp4
066-3-源码调用DEBUG解读 .mp4
5- 训练出自己目标识别模型a.mp4
7-转换出onnx模型,并使用.mp4
2-docker 的安装使用.mp4
1- jetson-inference 入门.mp4
9-倒残差结构的作用.mp4
10-V2整体架构与效果分析.mp4
2-常见剪枝方法介绍.mp4
6-参数与计算量的比较.mp4
8-V2版本改进以及Relu激活函数的问题.mp4
5-深度可分离卷积的作用与效果.mp4
3-mobilenet简介.mp4
4-经典卷积计算量与参数量分析.mp4
3-测试模型部署效果.mp4
4-fashion数据集获取.mp4
2-加载并启动模型服务.mp4
1-tf-serving项目获取与配置.mp4
5-安装演示环境所需依赖.mp4
7-上传与下载配置好的项目.mp4
3-阿里云镜像配置.mp4
6-复制所需配置到容器中.mp4
4-基于docker配置pytorch环境.mp4
2-NVIDIA TAO数据准备和环境设置.mp4
7-TAO 剪枝在训练推理验证.mp4
4-GStreamer RTP和RTSP2.mp4
1-deepstream 介绍安装.mp4
2-模型加载与数据预处理.mp4
3-接收与预测模块实现.mp4
5-课程简介.mp4
4-效果实例演示.mp4
[咕泡学院]人工智能深度学习系统班(第09期录播)
视频
21-深度学习模型部署与剪枝优化实战
14-对比学习与多模态任务实战
12-3D点云实战
10-2022论文必备-Transformer实战系列
5-Opencv图像处理框架实战
0-机器学习
8-走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列
20-面向医学领域的深度学习实战
2-AI课程所需安装软件教程
19-CV与NLP经典大模型解读
18-强化学习与AI黑科技实例
22-自然语言处理经典案例实战
30-2024Ai必会Agent(应用解读+项目实战)
24-时间序列预测
4-深度学习框架PyTorch
3-深度学习必备核心算法
9-经典视觉项目实战:行为识别,姿态估计,目标追踪
13-面向深度学习的无人驾驶实战
27-语音识别实战系列
6-综合项目-物体检测经典算法实战
2-AIoT人工智能物联网之AI 实战
12-Mobilenet三代网络模型架构
9-tensorflow-serving实战
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
6-pyTorch框架部署实践
7-YOLO-V3物体检测部署实例
11-模型剪枝-Network Slimming实战解读
1-AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano
4-多模态文字识别
5-ANINET源码解读
3-多模态3D目标检测算法源码解读
8-基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
3-PointNet++算法解读
7-点云配准及其案例实战
1-3D点云实战 3D点云应用领域分析
5-点云补全PF-Net论文解读
6-基于starganvc2的变声器论文原理解读
4-stargan论文架构解析
9-基于GAN的图像补全实战
8-图像超分辨率重构实战
3-基于CycleGan开源项目实战图像合成
1-Transformer算法解读
19-Informer时间序列源码解读
8-DeformableDetr算法解读
20-Huggingface与NLP(讲故事)
12-商汤LoFTR算法解读
14-分割模型Maskformer系列
13-局部特征关键点匹配实战
16-BEV特征空间
3-VIT算法模型源码解读
6-基于Transformer的detr目标检测算法
8-Opencv梯度计算与边缘检测实例
6-Semi-supervised布料缺陷检测实战
2-物体检框架YOLO-V4版本算法解读
14-Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程
5-基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战
12-图像分割deeplab系列算法
11-基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目
13-基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
18-Opencv的DNN模块
16-背景建模
4-图像形态学操作
12-图像特征-sift
7-图像金字塔与轮廓检测
9-项目实战-信用卡数字识别
13-案例实战-全景图像拼接
8-直方图与傅里叶变换
1-课程简介与环境配置
21-项目实战-疲劳检测
3-阈值与平滑处理
20-卷积原理与操作
1-通用创新点
03-第三模块:人工智能-必备数学课程
11-选修:机器学习进阶实战
08-第八模块:Python金融分析与量化交易实战
04-第四模块:机器学习算法精讲及其案例应用
09-第九模块:深度学习经典算法解析
10-选修:Python数据分析案例实战
06-第六模块:机器学习案例实战应用集锦
07-第七模块:机器学习竞赛优胜解决方案实战
01-第一模块:Python快速入门
17-第六模块:BasicVSR++视频超分辨重构源码解读
8-第三模块:mmdet训练自己的数据任务
15-第四模块:KIE基于图模型的关键信息抽取
19-第八模块:模型蒸馏应用实例
23-额外补充-在源码中加入各种注意力机制方法
4-第一模块:模型源码DEBUG演示
12-KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构
21-第九模块:mmaction行为识别
7-第二模块:分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
3-第一模块:训练结果测试与验证
20-第八模块:模型剪枝方法概述分析
6-第二模块:基于Unet进行各种策略修改
14-第四模块:ANINET文字识别
16-第五模块:stylegan2源码解读
2-第一模块:分类任务基本操作
1-MMCV安装方法
4-基于Resnet的医学数据集分类实战
17-医学糖尿病数据命名实体识别
14-Neo4j数据库实战
11-YOLO系列物体检测算法原理解读
1-卷积神经网络原理与参数解读
13-知识图谱原理解读
6-Unet系列算法讲解
15-基于知识图谱的医药问答系统实战
10-基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
5-图像分割及其损失函数概述
7-unet医学细胞分割实战
16-词向量模型与RNN网络架构
10-YOLO V9
7-密集场景计数统计实战
9-Agent应用实战
12-CVPR2024:YOLO- World
2-Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看)
11-openai-dalle2源码解读
9-扩散模型diffusion架构算法解读
4-chatgpt算法解读分析
15-视觉自监督任务BEITV2源码解读
8-视觉QA算法与论文解读
12-自监督任务-对比学习思想
7-视觉大模型SAM
18-补充-视觉大模型基础-deformableAttention
3-GPT2训练与预测部署流程
5-LLM与LORA微调策略解读
6-LLM下游任务训练自己模型实战
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
4-Q-learning与DQN算法
2-PPO算法与公式推导
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
7-用A3C玩转超级马里奥
13-ChatGPT
1-NLP常用工具包实战
12-LSTM情感分析
5-HMM隐马尔科夫模型
8-使用Gemsim构建词向量
3-贝叶斯算法
2-商品信息可视化与文本分析
14-对话机器人
11-NLP-相似度模型
4-新闻分类任务实战
10-NLP-文本特征方法对比
9-基于word2vec的分类任务
6-图相似度论文解读
4-使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
1-图神经网络基础
8-基于图模型的轨迹估计
3-图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
2-图卷积GCN模型
5-图注意力机制与序列图模型
3-Timesnet时序预测
2-使用神经网络进行分类任务
6-DataLoader自定义数据集制作
5-图像识别模型与训练策略(重点)
3-神经网络回归任务-气温预测
3-slowfast源码详细解读
5-视频异常检测算法与元学习
10-OpenPose算法源码分析
14-V5版本项目配置
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
2-slowfast项目环境配置与配置文件
6-视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读
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
4-U2NET显著性检测实战
10-物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
7-医学心脏视频数据集分割建模实战
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
11-补充Huggingface数据集制作方法实例
11-TSDF算法与应用
4-基于深度学习的车道线检测项目实战
15-特斯拉无人驾驶解读
10-NeuralRecon项目源码解读
2-深度估计项目实战
7-三维重建应用与坐标系基础
7-基于拓扑图的行人重识别项目实战
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
2-基于注意力机制的Reld模型论文解读
4-AAAI2020顶会算法精讲
8-额外补充:行人搜索源码分析
7-语音合成tacotron最新版实战
2-LAS模型语音识别实战
5-语音分离ConvTasnet模型
1-seq2seq序列网络模型
6-ConvTasnet语音分离实战
4-项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战
7-必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例
5-必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读
2-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
1-自然语言处理通用框架BERT原理解读
6-必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
6-点击率估计FM与DeepFM算法
7-DeepFM算法实战
10-基本统计分析的电影推荐
11-补充-基于相似度的酒店推荐系统
3-音乐推荐系统实战
2-协同过滤与矩阵分解
9-基于文本数据的推荐实例
6-文本关系抽取实践
2-知识图谱涉及技术点分析
7-金融平台风控模型实践
4-使用python操作neo4j实例
18-EfficientDet检测算法
10-V5项目工程源码解读
1-物体检测评估指标
7-基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务(建议直接跑V5版本)
16-半监督物体检测
6-项目实战-基于V3版本进行源码解读(建议直接跑V5版本)
3-YOLO-V1整体思想与网络架构
4-YOLO-V2改进细节详解

分享时间

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入库时间

2026-08-05

资源类型

夸克网盘

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满心*喜的生菜

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