咕泡 -人工智能深度学习系统班（第十期）
总计: ?? 579 个文件夹, ?? 2998 个文件 ?? 咕泡-人工智能深度学习系统班（第十期） ?? 9 期资料 ?? 1.第1章 直播课 ?? 1-1 节开班典礼 ?? 人工智能详情页7.1.pdf ?? 1-10 节直播9：自监督任务 ?? BEiT v2.pdf ?? 1-11 节直播10：知识蒸馏 ?? 9-LDA与PCA算法.pdf ?? 蒸馏.pdf ?? 1-12 节直播11：分割Mask2former算法 ?? mask2former.pdf ?? 1-13 节直播12：多模态与交叉注意力应用 ?? Loftr.pdf ?? 1-14节 直播13：时间序列timesnet与地理分类任务 ?? 2210.02186.pdf ??? Time-Series-Library-main.zip ?? 1-2 神经网络 ?? 神经网络.pdf ?? 1-3 节直播2：卷积神经网络 ?? 卷积神经网络.pdf ?? 1-4 节直播3：Transformer架构解读 ?? transformer.pdf ?? 1-5 节直播4：视觉Transformer- VIT源码解读 ?? Transformer在视觉中的应用VIT算法.pdf ??? ViT.zip ?? 1-6 节直播5：图神经网络 ?? Temporal Graph Neural Networks.pdf ?? 图卷积.pdf ?? 图注意力机制.pdf ?? 图神经网络.pdf ?? 异构图.pdf ?? 1-7 节直播6：Transformer Decoder在视觉任务的应用 ?? AlignPS.pdf ?? DETR课件.pdf ?? Informer.pdf ?? 可变形DETR.pdf ?? 1-8 节直播7：对比学习与多模态任务 ?? CLIP及其应用.pdf ?? 对比学习.pdf ?? 1-9节 直播8：GPT与Hugging face ?? GPT系列.pdf ?? 大模型.pdf ?? 10.第一十章 2022论?必备-Transformer实战系列 ?? 基础补充-Resnet模型及其应用实例 ?? Resnet.pdf ?? 第十二，十三章 ?? 2104.00680.pdf ??? LoFTR.zip ?? Loftr.pdf ?? 谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例 ??? BERT开源项目及数据.zip ?? 2104.00680.pdf ?? BEV.pdf ?? Informer.pdf ??? Informer.zip ??? LoFTR.zip ?? Loftr.pdf ??? Medical-Transformer.zip ?? Transformer在视觉中的应用VIT算法.pdf ??? ViT.zip ?? baiduyunguangjia_cfg_A900527E-5BA6-4d22-8E96-E40D5C6EDF61.cfg ?? mask2former.pdf ?? maskformer.pdf ??? mmdetection-master.zip ?? transformer.pdf ?? 可变形DETR.pdf ??? 第七章：detr目标检测源码解读.zip ??? 第五章：swintransformer源码解读.zip ?? 第六章：基于Transformer的detr目标检测算法.pdf ?? 第四章：swintransformer算法原理解析.pdf ?? 11.第一十一章 图神经?络实战 ?? 3-图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用 ??? 工具包使用.zip ?? 4-使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集 ??? 创建自己的数据集.zip ?? 5-图注意力机制与序列图模型 ?? Temporal Graph Neural Networks.pdf ?? 图注意力机制.pdf ??? 时间序列CN.zip ?? 6-图相似度论文解读 ?? 1808.05689.pdf ?? 7-图相似度计算实战 ??? Extended-SimGNN.zip ?? 8-基于图模型的轨迹估计 ?? 数据集Demo.mp4 ?? 轨迹轨迹.pdf ?? 9-图模型轨迹估计实战 ??? Vector.zip ?? 基于图模型的时间序列预测 ?? 2110.05357.pdf ??? Raindrop-main.rar ?? raindrop-AAAI22.pdf ?? 异构图神经网络 ??? HeterogeneousGraph.zip ?? 异构图.pdf ?? 异构图神经网络.pdf ?? 第一章：图神经网络基础 ?? 图神经网络.pdf ?? 第二章：图卷积GCN模型 ?? 图卷积.pdf ?? 12.第一十二章 3D点云实战 ?? 第1节：3D点云应用领域分析 ?? 激光雷达.mp4 ?? 点云.pdf ?? 第2节：3D点云PointNet算法 ??? CloudCompare.zip ?? PointNet++.pdf ?? 第3节：PointNet++算法解读 ?? PointNet++.pdf ?? 第4节：Pointnet++项目实战 ??? Pointnet2.zip ?? 第5节：点云补全PF-Net论文解读 ?? 2003.00410.pdf ?? 点云补全.pdf ?? 第6节：点云补全实战解读 ??? PF-Net-Point-Fractal-Network.zip ?? 第7节：点云配准及其案例实战 ?? 2003.13479.pdf ??? RPMNet.zip ?? 点云匹配.pdf ?? 第8节：基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析 ??? 第八章：对抗生成网络架构原理与实战解析.zip ?? 13.第一十二章 ?向深度学习的??驾驶实战 ?? 1.深度估计算法解读 ?? Monocular_Depth_Estimation_Using_Laplacian_Pyramid-Based_Depth_Residuals.pdf ?? 深度估计.pdf ?? 10-NeuralRecon项目源码解读 ?? NeuralRecon ??? all_tsdf_9.zip ?? data.py ??? train_demo.zip ?? 11-TSDF算法与应用 ?? TSDF.pdf ?? 12-TSDF实战案例 ?? TSDF实例 ??? tsdf-fusion-python-master.zip ?? 13-轨迹估计算法与论文解读 ?? 无人驾驶.pdf ?? 14-轨迹估计预测实战 ??? Vector.zip ?? 15-特斯拉无人驾驶解读 ?? Tesla无人驾驶.pdf ?? 2.深度估计项目实战 ??? LapDepth.zip ?? 3-车道线检测算法与论文解读 ?? 基于深度学习的车道线检测.pdf ?? 4-基于深度学习的车道线检测项目实战 ??? Lane-Detection.zip ?? 5-商汤LoFTR算法解读 ?? 2104.00680.pdf ?? Loftr.pdf ?? 6-局部特征关键点匹配实战 ??? LoFTR.zip ?? 7-三维重建应用与坐标系基础 ?? 三维重建.pdf ?? 8-NeuralRecon算法解读 ?? NeuralRecon.pdf ?? 三维重建.pdf ?? 9-NeuralRecon项目环境配置 ?? 参考其GITHUB即可 ?? 14.第一十三章 对比学习与多模态任务实战 ?? ANINET源码解读 ??? mmocr-main.zip ?? CLIP系列 ??? CLIP.zip ?? CLIP及其应用.pdf ?? 多模态3D目标检测算法源码解读 ??? mmdetection3d-1.0.0rc0.zip ?? 多模态文字识别 ?? ABINET.pdf ?? DBNET.pdf ?? 对比学习算法与实例 ?? trainCLIP.py ?? 对比学习.pdf ?? 15.第一十五章 缺陷检测实战 ?? PyTorch基础 ??? 1-PyTorch框架基本处理操作.zip ??? 2-神经网络实战分类与回归任务.zip ??? 3-图像识别核心模块实战解读.zip ?? Resnet分类实战 ?? Resnet.pdf ?? 第1-4章：YOLOV5缺陷检测 ??? Defective_Insulators.zip ??? NEU-DET.zip ??? YOLO5.zip ?? YOLO新版.pdf ?? 第11-12章：deeplab ?? DeepLab.pdf ??? DeepLabV3Plus.zip ?? 第6-8章：Opencv各函数使用实例 ??? 第一部分notebook课件.zip ??? 第二部分notebook课件.zip ??? DeepLab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程.zip ??? 第10章：基于视频流水线的Opnecv缺陷检测项目.zip ??? 第5章：Semi-supervised布料缺陷检测实战.zip ??? 第9章：基于Opencv缺陷检测项目实战.zip ?? 16.第一十六章 ??重识别实战 ?? 第1节：行人重识别原理及其应用 ?? 行人重识别.pdf ?? 第2节：基于注意力机制的ReId模型论文解读 ?? Relation-Aware Global Attention.pdf ?? 第3节：基于Attention的行人重识别项目实战 ??? Relation-Aware-Global-Attention-Networks.zip ?? 第4节：经典会议算法精讲（特征融合） ?? Relation Network for Person Re-identification.pdf ?? 第5节：项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战 ??? Relation Network for Person Re-identification.zip ?? 第6节：旷视研究院最新算法解读（基于图模型） ?? Wang_High-Order_Information_Matters_Learning_Relation_and_Topology_for_Occluded_Person_CVPR_2020_paper.pdf ?? 第7节：基于拓扑图的行人重识别项目实战 ??? 基于图模型的ReID(旷视).zip ?? 17.第一十七章 对抗?成?络实战 ?? 第4节：stargan论文架构解析 ?? 1912.01865.pdf ?? stargan.pdf ?? 第6节：基于starganvc2的变声器论文原理解读 ?? 1907.12279.pdf ?? stargan-vc2.pdf ?? 第8节：图像超分辨率重构实战 ??? srdata.zip ??? srgan超分辨率重构.zip ?? 第9节：基于GAN的图像补全实战 ??? glcic图像补全.zip ??? 图像补全人脸数据.zip ?? cyclegan.pdf ??? static.zip ??? 第2节：对抗生成网络架构原理与实战解析.zip ??? 第3节：基于CycleGan开源项目实战图像合成.zip ??? 第5节：stargan项目实战及其源码解读.zip ??? 第7节：starganvc2变声器项目实战及其源码解读.zip ?? 18.第十八章 强化学习与AI黑科技实例 ?? AI黑科技实例 ?? 1 节GPT系列生成模型 ??? GPT.zip ?? GPT系列.pdf ?? 2 节GPT建模与预测流程 ??? ChinesePretrainedModels.zip ?? 3 节CLIP系列 ??? CLIP.zip ?? CLIP及其应用.pdf ?? 4 节Diffusion模型解读 ?? annotated_diffusion.ipynb ?? 5 节Dalle2及其源码解读 ??? DALLE2-pytorch-main.zip ?? dalle2.pdf ?? 6 节ChatGPT ?? GPT系列.pdf ?? 第1节：强化学习简介及其应用.pdf ?? 第2节：PPO算法与公式推导.pdf ??? 第3节：策略梯度实战-月球登陆器训练实例.zip ?? 第4节：DQN算法.pdf ??? 第5节：DQN算法实例演示.zip ?? 第7节：Actor-Critic算法分析(A3C).pdf ??? 第8节：A3C算法玩转超级马里奥.zip ?? 19.第一十九章 面向医学领域的深度学习实战 ?? 1-神经网络算法PPT ?? 深度学习.pdf ?? 10-基于deeplab的心脏视频数据诊断分析 ??? 基于deeplab的心脏视频数据诊断分析.zip ?? 11-YOLO系列物体检测算法原理解读 ?? YOLO.pdf ?? YOLOv4.pdf ?? 12-基于YOLO5细胞检测实战 ??? 基于YOLO5细胞检测实战.zip ?? 13-知识图谱原理解读 ?? 知识图谱.pdf ?? 14-Neo4j数据库实战 ?? NEO4J.pdf ?? 15-基于知识图谱的医药问答系统实战 ?? 配置与安装.pdf ?? 17-医学糖尿病数据命名实体识别 ??? eclipse-命名实体识别.zip ??? notebook-瑞金.zip ?? 4-基于Resnet的医学数据集分类实战 ?? Resnet.pdf ?? 5-图像分割及其损失函数概述 ?? 深度学习分割任务.pdf ?? 6-Unet系列算法讲解 ?? 深度学习分割任务.pdf ?? 7-unet医学细胞分割实战 ?? 新建文件夹 ??? unet++.zip ?? 8-deeplab系列算法 ?? DeepLab.pdf ?? 9-基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战 ??? DeepLabV3Plus.zip ??? 16-词向量模型与RNN网络架构.zip ??? 2-PyTorch框架基本处理操作.zip ??? 3-PyTorch框架必备核心模块解读.zip ?? 2.第二章 深度学习必备核心算法 ?? Transformer在视觉中的应用VIT算法.pdf ??? ViT.zip ?? transformer.pdf ?? 卷积神经网络.pdf ?? 神经网络.pdf ?? 20.第二十章 CV与NLP经典大模型解读 ?? 第七章：视觉大模型SAM ?? SAM.pdf ?? 第三章：ChatGpt ?? GPT系列.pdf ?? 第九章：扩散模型 ?? annotated_diffusion.ipynb ?? 第五章：LLM下游任务 ??? Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip ?? 第八章：视觉QA ?? From Images to Textual Prompts.pdf ?? 第六章：langchain ??? langchain-tutorials-main.zip ?? 第十一章：dalle2源码解读 ??? DALLE2-pytorch-main.zip ?? 第十七章：BEVFORMER源码 ??? bevformer.zip ?? 第十三章：BEIT ?? beit.pdf ?? 第十二章：自监督任务对比学习 ?? 对比学习.pdf ?? 第十五章：BEITV2源码 ??? mmselfsup-1.x.zip ?? 第十六章：BEV感知 ?? BEV.pdf ?? 第十四章：BEITV2 ?? BEiT v2.pdf ?? 第十章：dalle2论文解读 ?? dalle2.pdf ?? 第四章：LLM与LORA ?? 大模型.pdf ?? 第一章：GPT系列.pdf ??? 第二章：ChinesePretrainedModels.zip ?? 课程介绍.pdf ?? 21-深度学习模型部署与剪枝优化实战 ?? 1-AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano ?? 1- jetson nano 硬件介绍.mp4 ?? 2-jetson nano 刷机.mp4 ?? 3- jetson nano 系统安装过程.mp4 ?? 4-感受nano的GPU算力.mp4 ?? 5-安装使用摄像头csi usb.mp4 ?? 10-模型剪枝-Network Slimming算法分析 ?? 1-论文算法核心框架概述.mp4 ?? 2-BatchNorm要解决的问题.mp4 ?? 3-BN的本质作用.mp4 ?? 4-额外的训练参数解读.mp4 ?? 5-稀疏化原理与效果.mp4 ?? 11-模型剪枝-Network Slimming实战解读 ?? 1-整体案例流程解读.mp4 ?? 2-加入L1正则化来进行更新.mp4 ?? 3-剪枝模块介绍.mp4 ?? 4-筛选需要的特征图.mp4 ?? 5-剪枝后模型参数赋值.mp4 ?? 6-微调完成剪枝模型.mp4 ?? 12-Mobilenet三代网络模型架构 ?? 1-模型剪枝分析.mp4 ?? 10-V2整体架构与效果分析.mp4 ?? 11-V3版本网络架构分析.mp4 ?? 12-SE模块作用与效果解读.mp4 ?? 13-代码实现mobilenetV3网络架构.mp4 ?? 2-常见剪枝方法介绍.mp4 ?? 3-mobilenet简介.mp4 ?? 4-经典卷积计算量与参数量分析.mp4 ?? 5-深度可分离卷积的作用与效果.mp4 ?? 6-参数与计算量的比较.mp4 ?? 7-V1版本效果分析.mp4 ?? 8-V2版本改进以及Relu激活函数的问题.mp4 ?? 9-倒残差结构的作用.mp4 ?? 2-AIoT人工智能物联网之AI 实战 ?? 1- jetson-inference 入门.mp4 ?? 2-docker 的安装使用.mp4 ?? 3-docker中运行分类模型.mp4 ?? 4-训练自己的目标检测模型准备.mp4 ?? 5- 训练出自己目标识别模型a.mp4 ?? 6-训练出自己目标识别模型b.mp4 ?? 7-转换出onnx模型，并使用.mp4 ?? 3-AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器 ?? 1-NVIDIA TAO介绍和安装.mp4 ?? 2-NVIDIA TAO数据准备和环境设置.mp4 ?? 3-NVIDIA TAO数据转换.mp4 ?? 4-NVIDIA TAO预训练模型和训练a.mp4 ?? 5-NVIDIA TAO预训练模型和训练b.mp4 ?? 6-NVIDIA TAO预训练模型和训练c..mp4 ?? 7-TAO 剪枝在训练推理验证.mp4 ?? 4- AIoT人工智能物联网之deepstream ?? 1-deepstream 介绍安装.mp4 ?? 2-deepstream HelloWorld.mp4 ?? 3-GStreamer RTP和RTSP1.mp4 ?? 4-GStreamer RTP和RTSP2.mp4 ?? 5-python实现RTP和RTSP.mp4 ?? 6-deepstream推理.mp4 ?? 7-deepstream集成yolov4.mp4 ?? 6-pyTorch框架部署实践 ?? 1-所需基本环境配置.mp4 ?? 2-模型加载与数据预处理.mp4 ?? 3-接收与预测模块实现.mp4 ?? 4-效果实例演示.mp4 ?? 5-课程简介.mp4 ?? 7-YOLO-V3物体检测部署实例 ?? 1-项目所需配置文件介绍.mp4 ?? 2-加载参数与模型权重.mp4 ?? 3-数据预处理.mp4 ?? 4-返回线性预测结果.mp4 ?? 8-docker实例演示 ?? 1-docker简介.mp4 ?? 2-docker安装与配置.mp4 ?? 3-阿里云镜像配置.mp4 ?? 4-基于docker配置pytorch环境.mp4 ?? 5-安装演示环境所需依赖.mp4 ?? 6-复制所需配置到容器中.mp4 ?? 7-上传与下载配置好的项目.mp4 ?? 9-tensorflow-serving实战 ?? 1-tf-serving项目获取与配置.mp4 ?? 2-加载并启动模型服务.mp4 ?? 3-测试模型部署效果.mp4 ?? 4-fashion数据集获取.mp4 ?? 5-加载fashion模型启动服务.mp4 ?? 咨询VX ETH22009.txt ?? 课程详细目录.txt ?? 22-自然语言处理经典案例实战 ?? 1-NLP常用工具包实战 ?? 1-Python字符串处理.mp4 ?? 10-名字实体匹配.mp4 ?? 11-恐怖袭击分析.mp4 ?? 12-统计分析结果.mp4 ?? 13-结巴分词器.mp4 ?? 14-词云展示.mp4 ?? 2-正则表达式基本语法.mp4 ?? 3-正则常用符号.mp4 ?? 4-常用函数介绍.mp4 ?? 5-NLTK工具包简介.mp4 ?? 6-停用词过滤.mp4 ?? 7-词性标注.mp4 ?? 8-数据清洗实例.mp4 ?? 9-Spacy工具包.mp4 ?? 10-NLP-文本特征方法对比 ?? 1-任务概述.mp4 ?? 2-词袋模型.mp4 ?? 3-词袋模型分析.mp4 ?? 4-TFIDF模型.mp4 ?? 5-word2vec词向量模型.mp4 ?? 6-深度学习模型.mp4 ?? 11-NLP-相似度模型 ?? 1-任务概述.mp4 ?? 2-数据展示.mp4 ?? 3-正负样本制作.mp4 ?? 4-数据预处理.mp4 ?? 5-网络模型定义.mp4 ?? 6-基于字符的训练.mp4 ?? 7-基于句子的相似度训练.mp4 ?? 12-LSTM情感分析 ?? 1-RNN网络架构.mp4 ?? 2-LSTM网络架构.mp4 ?? 3-案例：使用LSTM进行情感分类.mp4 ?? 4-情感数据集处理.mp4 ?? 5-基于word2vec的LSTM模型.mp4 ?? 13-机器人写唐诗 ?? 1-任务概述与环境配置.mp4 ?? 2-参数配置.mp4 ?? 3-数据预处理模块.mp4 ?? 4-batch数据制作.mp4 ?? 5-RNN模型定义.mp4 ?? 6-完成训练模块.mp4 ?? 7-训练唐诗生成模型.mp4 ?? 8-测试唐诗生成效果.mp4 ?? 14-对话机器人 ?? 1-效果演示.mp4 ?? 2-参数配置与数据加载.mp4 ?? 3-数据处理.mp4 ?? 4-词向量与投影.mp4 ?? 5-seq网络.mp4 ?? 6-网络训练.mp4 ?? 2-商品信息可视化与文本分析 ?? 1-在线商城商品数据信息概述.mp4 ?? 2-商品类别划分方式.mp4 ?? 3-商品类别可视化展示.mp4 ?? 4-商品描述长度对价格的影响分析.mp4 ?? 5-关键词的词云可视化展示.mp4 ?? 6-基于tf-idf提取关键词信息.mp4 ?? 7-通过降维进行可视化展示.mp4 ?? 8-聚类分析与主题模型展示.mp4 ?? 3-贝叶斯算法 ?? 1-贝叶斯算法概述.mp4 ?? 2-贝叶斯推导实例.mp4 ?? 3-贝叶斯拼写纠错实例.mp4 ?? 4-垃圾邮件过滤实例.mp4 ?? 5-贝叶斯实现拼写检查器.mp4 ?? 4-新闻分类任务实战 ?? 1-文本分析与关键词提取.mp4 ?? 2-相似度计算.mp4 ?? 3-新闻数据与任务简介.mp4 ?? 4-TF-IDF关键词提取.mp4 ?? 5-LDA建模.mp4 ?? 6-基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 ?? 5-HMM隐马尔科夫模型 ?? 1-马尔科夫模型.mp4 ?? 10-维特比算法.mp4 ?? 2-隐马尔科夫模型基本出发点.mp4 ?? 3-组成与要解决的问题.mp4 ?? 4-暴力求解方法.mp4 ?? 5-复杂度计算.mp4 ?? 6-前向算法.mp4 ?? 7-前向算法求解实例.mp4 ?? 8-Baum-Welch算法.mp4 ?? 9-参数求解.mp4 ?? 6-HMM工具包实战 ?? 1-hmmlearn工具包.mp4 ?? 2-工具包使用方法.mp4 ?? 3-中文分词任务.mp4 ?? 4-实现中文分词.mp4 ?? 7-语言模型 ?? 1-开篇.mp4 ?? 10-负采样模型.mp4 ?? 2-语言模型.mp4 ?? 3-N-gram模型.mp4 ?? 4-词向量.mp4 ?? 5-神经网络模型.mp4 ?? 6-Hierarchical Softmax.mp4 ?? 7-CBOW模型实例.mp4 ?? 8-CBOW求解目标.mp4 ?? 9-锑度上升求解.mp4 ?? 8-使用Gemsim构建词向量 ?? 1-使用Gensim库构造词向量.mp4 ?? 2-维基百科中文数据处理.mp4 ?? 3-Gensim构造word2vec模型.mp4 ?? 4-测试模型相似度结果.mp4 ?? 9-基于word2vec的分类任务 ?? 1-影评情感分类.mp4 ?? 2-基于词袋模型训练分类器.mp4 ?? 3-准备word2vec输入数据.mp4 ?? 4-使用gensim构建word2vec词向量（新）.mp4 ?? 咨询VX ETH22009.txt ?? 课程详细目录.txt ?? 23-自然语言处理必备神器Huggingface系列实战 ?? 1-Huggingface与NLP介绍解读 ?? 1-Huggingface与NLP介绍解读.mp4 ?? 10-图谱知识抽取实战 ?? 1-应用场景概述分析.mp4 ?? 2-数据标注格式样例分析.mp4 ?? 3-数据处理与读取模块.mp4 ?? 4-实体抽取模块分析.mp4 ?? 5-标签与数据结构定义方法.mp4 ?? 6-模型构建与计算流程.mp4 ?? 7-网络模型前向计算方法.mp4 ?? 8-关系抽取模型训练.mp4 ?? 11-补充Huggingface数据集制作方法实例 ?? 1-数据结构分析.mp4 ?? 2-Huggingface中的预处理实例.mp4 ?? 3-数据处理基本流程.mp4 ?? 2-Transformer工具包基本操作实例解读 ?? 1-工具包与任务整体介绍.mp4 ?? 2-NLP任务常规流程分析.mp4 ?? 3-文本切分方法实例解读.mp4 ?? 4-AttentionMask配套使用方法.mp4 ?? 5-数据集与模型.mp4 ?? 6-数据Dataloader封装.mp4 ?? 7-模型训练所需配置参数.mp4 ?? 8-模型训练DEMO.mp4 ?? 3-transformer原理解读 ?? 1-transformer原理解读.mp4 ?? 4-BERT系列算法解读 ?? 1-BERT模型训练方法解读.mp4 ?? 2-ALBERT基本定义.mp4 ?? 3-ALBERT中的简化方法解读.mp4 ?? 4-RoBerta模型训练方法解读.mp4 ?? 5-DistilBert模型解读.mp4 ?? 5-文本标注工具与NER实例 ?? 1-文本标注工具Doccano配置方法.mp4 ?? 2-命名实体识别任务标注方法实例.mp4 ?? 3-标注导出与BIO处理.mp4 ?? 4-标签处理并完成对齐操作.mp4 ?? 5-预训练模型加载与参数配置.mp4 ?? 6-模型训练与输出结果预测.mp4 ?? 6-文本预训练模型构建实例 ?? 1-预训练模型效果分析.mp4 ?? 2-文本数据截断处理.mp4 ?? 3-预训练模型自定义训练.mp4 ?? 7-GPT系列算法 ?? 1-GPT系列算法概述.mp4 ?? 2-GPT三代版本分析.mp4 ?? 3-GPT初代版本要解决的问题.mp4 ?? 4-GPT第二代版本训练策略.mp4 ?? 5-采样策略与多样性.mp4 ?? 6-GPT3的提示与生成方法.mp4 ?? 7-应用场景CODEX分析.mp4 ?? 8-DEMO应用演示.mp4 ?? 8-GPT训练与预测部署流程 ?? 1-生成模型可以完成的任务概述.mp4 ?? 2-数据样本生成方法.mp4 ?? 3-训练所需参数解读.mp4 ?? 4-模型训练过程.mp4 ?? 5-部署与网页预测展示.mp4 ?? 9-文本摘要建模 ?? 1-中文商城评价数据处理方法.mp4 ?? 2-模型训练与测试结果.mp4 ?? 3-文本摘要数据标注方法.mp4 ?? 4-训练自己标注的数据并测试.mp4 ?? 咨询VX ETH22009.txt ?? 课程详细目录.txt ?? 24-时间序列预测 ?? 1-Informer原理解读 ?? 1-时间序列预测要完成的任务.mp4 ?? 2-常用模块分析.mp4 ?? 3-论文要解决的问题分析.mp4 ?? 4-Query采样方法解读.mp4 ?? 5-probAttention计算流程.mp4 ?? 6-编码器全部计算流程.mp4 ?? 7-解码器流程分析.mp4 ?? 2-Informer源码解读 ?? 1-项目使用说明.mp4 ?? 10-核心采样计算方法.mp4 ?? 11-完成注意力机制计算模块.mp4 ?? 12-平均向量的作用.mp4 ?? 13-解码器预测输出.mp4 ?? 2-数据集解读.mp4 ?? 3-模型训练所需参数解读.mp4 ?? 4-数据集构建与读取方式.mp4 ?? 5-数据处理相关模块.mp4 ?? 6-时间相关特征提取方法.mp4 ?? 7-dataloader构建实例.mp4 ?? 8-整体架构分析.mp4 ?? 9-编码器模块实现.mp4 ?? 3-Timesnet时序预测 ?? 1-时序预测故事背景.mp4 ?? 2-论文核心思想解读.mp4 ?? 3-时序特征周期拆解.mp4 ?? 4-计算公式流程拆解.mp4 ?? 5-全部计算流程解读.mp4 ?? 6-周期间特征分析.mp4 ?? 7-源码流程解读.mp4 ?? 8-傅里叶变换流程.mp4 ?? 咨询VX ETH22009.txt ?? 课程详细目录.txt ?? 25-自然语言处理通用框架-BERT实战 ?? 1-自然语言处理通用框架BERT原理解读 ?? 1-BERT课程简介.mp4 ?? 10-BERT模型训练方法.mp4 ?? 11-训练实例.mp4 ?? 2-BERT任务目标概述.mp4 ?? 3-传统解决方案遇到的问题.mp4 ?? 4-注意力机制的作用.mp4 ?? 5-self-attention计算方法.mp4 ?? 6-特征分配与softmax机制.mp4 ?? 7-Multi-head的作用.mp4 ?? 8-位置编码与多层堆叠.mp4 ?? 9-transformer整体架构梳理.mp4 ?? 2-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例 ?? 1-BERT开源项目简介.mp4 ?? 10-构建QKV矩阵.mp4 ?? 11-完成Transformer模块构建.mp4 ?? 12-训练BERT模型.mp4 ?? 2-项目参数配置.mp4 ?? 3-数据读取模块.mp4 ?? 4-数据预处理模块.mp4 ?? 5-tfrecord数据源制作.mp4 ?? 6-Embedding层的作用.mp4 ?? 7-加入额外编码特征.mp4 ?? 8-加入位置编码特征.mp4 ?? 9-mask机制的作用.mp4 ?? 3-项目实战-基于BERT的中文情感分析实战 ?? 1-中文分类数据与任务概述.mp4 ?? 2-读取处理自己的数据集.mp4 ?? 3-训练BERT中文分类模型.mp4 ?? 4-项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战 ?? 1-命名实体识别数据分析与任务目标.mp4 ?? 2-NER标注数据处理与读取.mp4 ?? 3-构建BERT与CRF模型.mp4 ?? 5-必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读 ?? 1-词向量模型通俗解释.mp4 ?? 2-模型整体框架.mp4 ?? 3-训练数据构建.mp4 ?? 4-CBOW与Skip-gram模型.mp4 ?? 5-负采样方案.mp4 ?? 6-必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型 ?? 1-数据与任务流程.mp4 ?? 2-数据清洗.mp4 ?? 3-batch数据制作.mp4 ?? 4-网络训练.mp4 ?? 5-可视化展示.mp4 ?? 7-必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例 ?? 1-RNN网络模型解读.mp4 ?? 2-NLP应用领域与任务简介.mp4 ?? 3-项目流程解读.mp4 ?? 4-加载词向量特征.mp4 ?? 5-正负样本数据读取.mp4 ?? 6-构建LSTM网络模型.mp4 ?? 7-训练与测试效果.mp4 ?? 8-LSTM情感分析.mp4 ?? 8-医学糖尿病数据命名实体识别 ?? 1-数据与任务介绍.mp4 ?? 2-整体模型架构.mp4 ?? 3-数据-标签-语料库处理.mp4 ?? 4-训练网络模型.mp4 ?? 5-医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4 ?? 6-输入样本填充补齐.mp4 ?? 咨询VX ETH22009.txt ?? 课程详细目录.txt ?? 26-知识图谱实战系列 ?? 1-知识图谱介绍及其应用领域分析 ?? 1-知识图谱通俗解读.mp4 ?? 2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4 ?? 3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4 ?? 4-金融与推荐领域的应用.mp4 ?? 5-数据获取分析.mp4 ?? 2-知识图谱涉及技术点分析 ?? 1-数据关系抽取分析.mp4 ?? 2-常用NLP技术点分析.mp4 ?? 3-graph-embedding的作用与效果.mp4 ?? 4-金融领域图编码实例.mp4 ?? 5-视觉领域图编码实例.mp4 ?? 6-图谱知识融合与总结分析.mp4 ?? 3-Neo4j数据库实战 ?? 1-Neo4j图数据库介绍.mp4 ?? 2-Neo4j数据库安装流程演示.mp4 ?? 3-可视化例子演示.mp4 ?? 4-创建与删除操作演示.mp4 ?? 5-数据库更改查询操作演示.mp4 ?? 4-使用python操作neo4j实例 ?? 1-使用Py2neo建立连接.mp4 ?? 2-提取所需的指标信息.mp4 ?? 3-在图中创建实体.mp4 ?? 4-根据给定实体创建关系.mp4 ?? 5-基于知识图谱的医药问答系统实战 ?? 1-项目概述与整体架构分析.mp4 ?? 10-完成对话系统构建.mp4 ?? 2-医疗数据介绍及其各字段含义.mp4 ?? 3-任务流程概述.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 ?? 6-创建关系边.mp4 ?? 7-打造医疗知识图谱模型.mp4 ?? 8-加载所有实体数据.mp4 ?? 9-实体关键词字典制作.mp4 ?? 6-文本关系抽取实践 ?? 1-关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4 ?? 2-LTP工具包概述介绍.mp4 ?? 3-pyltp安装与流程演示.mp4 ?? 4-得到分词与词性标注结果.mp4 ?? 5-依存句法概述.mp4 ?? 6-句法分析结果整理.mp4 ?? 7-语义角色构建与分析.mp4 ?? 8-设计规则完成关系抽取.mp4 ?? 7-金融平台风控模型实践 ?? 1-竞赛任务目标.mp4 ?? 2-图模型信息提取.mp4 ?? 3-节点权重特征提取(PageRank).mp4 ?? 4-deepwalk构建图顶点特征.mp4 ?? 5-各项统计特征.mp4 ?? 6-app安装特征.mp4 ?? 7-图中联系人特征.mp4 ?? 8-医学糖尿病数据命名实体识别 ?? 1-数据与任务介绍.mp4 ?? 2-整体模型架构.mp4 ?? 3-数据-标签-语料库处理.mp4 ?? 4-输入样本填充补齐.mp4 ?? 5-训练网络模型.mp4 ?? 6-医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4 ?? 咨询VX ETH22009.txt ?? 课程详细目录.txt ?? 27-语音识别实战系列 ?? 1-seq2seq序列网络模型 ?? 1-序列网络模型概述分析.mp4 ?? 2-工作原理概述.mp4 ?? 3-注意力机制的作用.mp4 ?? 4-加入attention的序列模型整体架构.mp4 ?? 5-TeacherForcing的作用与训练策略.mp4 ?? 6-额外补充-RNN网络模型解读.mp4 ?? 2-LAS模型语音识别实战 ?? 1-数据源与环境配置.mp4 ?? 2-语料表制作方法.mp4 ?? 3-制作json标注数据.mp4 ?? 4-声音数据处理模块解读.mp4 ?? 5-Pack与Pad操作解析.mp4 ?? 6-编码器模块整体流程.mp4 ?? 7-加入注意力机制.mp4 ?? 8-计算得到每个输出的attention得分.mp4 ?? 9-解码器与训练过程演示.mp4 ?? 3-starganvc2变声器论文原理解读 ?? 1-论文整体思路与架构解读.mp4 ?? 2-VCC2016输入数据.mp4 ?? 3-语音特征提取.mp4 ?? 4-生成器模型架构分析.mp4 ?? 5-InstanceNorm的作用解读.mp4 ?? 6-AdaIn的目的与效果.mp4 ?? 7-判别器模块分析.mp4 ?? 4-staeganvc2变声器源码实战 ?? 1-数据与项目文件解读.mp4 ?? 10-源码损失计算流程.mp4 ?? 11-测试模块-生成转换语音.mp4 ?? 2-环境配置与工具包安装.mp4 ?? 3-数据预处理与声音特征提取.mp4 ?? 4-生成器构造模块解读.mp4 ?? 5-下采样与上采样操作.mp4 ?? 6-starganvc2版本标签输入分析.mp4 ?? 7-生成器前向传播维度变化.mp4 ?? 8-判别器模块解读.mp4 ?? 9-论文损失函数.mp4 ?? 5-语音分离ConvTasnet模型 ?? 1-语音分离任务分析.mp4 ?? 2-经典语音分离模型概述.mp4 ?? 3-DeepClustering论文解读.mp4 ?? 4-TasNet编码器结构分析.mp4 ?? 5-DW卷积的作用与效果.mp4 ?? 6-基于Mask得到分离结果.mp4 ?? 6-ConvTasnet语音分离实战 ?? 1-数据准备与环境配置.mp4 ?? 2-训练任务所需参数介绍.mp4 ?? 3-DataLoader定义.mp4 ?? 4-采样数据特征编码.mp4 ?? 5-编码器特征提取.mp4 ?? 6-构建更大的感受区域.mp4 ?? 7-解码得到分离后的语音.mp4 ?? 8-测试模块所需参数.mp4 ?? 7-语音合成tacotron最新版实战 ?? 1-语音合成项目所需环境配置.mp4 ?? 10-得到加权的编码向量.mp4 ?? 11-模型输出结果.mp4 ?? 12-损失函数与预测.mp4 ?? 2-所需数据集介绍.mp4 ?? 3-路径配置与整体流程解读.mp4 ?? 4-Dataloader构建数据与标签.mp4 ?? 5-编码层要完成的任务.mp4 ?? 6-得到编码特征向量.mp4 ?? 7-解码器输入准备.mp4 ?? 8-解码器流程梳理.mp4 ?? 9-注意力机制应用方法.mp4 ?? 咨询VX ETH22009.txt ?? 课程详细目录.txt ?? 28-推荐系统实战系列 ?? 1-推荐系统介绍及其应用 ?? 1-1-推荐系统通俗解读.mp4 ?? 2-2-推荐系统发展简介.mp4 ?? 3-3-应用领域与多方位评估指标.mp4 ?? 4-4-任务流程与挑战概述.mp4 ?? 5-5-常用技术点分析.mp4 ?? 6-6-与深度学习的结合.mp4 ?? 10-基本统计分析的电影推荐 ?? 1-1-电影数据与环境配置.mp4 ?? 2-2-数据与关键词信息展示.mp4 ?? 3-3-关键词云与直方图展示.mp4 ?? 4-4-特征可视化.mp4 ?? 5-5-数据清洗概述.mp4 ?? 6-6-缺失值填充方法.mp4 ?? 7-7-推荐引擎构造.mp4 ?? 8-8-数据特征构造.mp4 ?? 9-9-得出推荐结果.mp4 ?? 11-补充-基于相似度的酒店推荐系统 ?? 1-1-酒店数据与任务介绍.mp4 ?? 2-2-文本词频统计.mp4 ?? 3-3-ngram结果可视化展示.mp4 ?? 4-4-文本清洗.mp4 ?? 5-5-相似度计算.mp4 ?? 6-6-得出推荐结果.mp4 ?? 2-协同过滤与矩阵分解 ?? 1-1-协同过滤与矩阵分解简介.mp4 ?? 2-2-基于用户与商品的协同过滤.mp4 ?? 3-3-相似度计算与推荐实例.mp4 ?? 4-4-矩阵分解的目的与效果.mp4 ?? 5-5-矩阵分解中的隐向量.mp4 ?? 6-6-目标函数简介.mp4 ?? 7-7-隐式情况分析.mp4 ?? 8-8-Embedding的作用.mp4 ?? 3-音乐推荐系统实战 ?? 1-1-音乐推荐任务概述.mp4 ?? 2-2-数据集整合.mp4 ?? 3-3-基于物品的协同过滤.mp4 ?? 4-4-物品相似度计算与推荐.mp4 ?? 5-5-SVD矩阵分解.mp4 ?? 6-6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp4 ?? 4-知识图谱与Neo4j数据库实例 ?? 1-1-知识图谱通俗解读.mp4 ?? 10-5-数据库更改查询操作演示.mp4 ?? 2-2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4 ?? 3-3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4 ?? 4-4-金融与推荐领域的应用.mp4 ?? 5-5-数据获取分析.mp4 ?? 6-1-Neo4j图数据库介绍.mp4 ?? 7-2-Neo4j数据库安装流程演示.mp4 ?? 8-3-可视化例子演示.mp4 ?? 9-4-创建与删除操作演示.mp4 ?? 5-基于知识图谱的电影推荐实战 ?? 1-1-知识图谱推荐系统效果演示.mp4 ?? 2-2-kaggle电影数据集下载与配置.mp4 ?? 3-3-图谱需求与任务流程解读.mp4 ?? 4-4-项目所需环境配置安装.mp4 ?? 5-5-构建用户电影知识图谱.mp4 ?? 6-6-图谱查询与匹配操作.mp4 ?? 7-7-相似度计算与推荐引擎构建.mp4 ?? 6-点击率估计FM与DeepFM算法 ?? 1-1-CTR估计及其经典方法概述.mp4 ?? 2-2-高维特征带来的问题.mp4 ?? 3-3-二项式特征的作用与挑战.mp4 ?? 4-4-二阶公式推导与化简.mp4 ?? 5-5-FM算法解析.mp4 ?? 6-6-DeepFm整体架构解读.mp4 ?? 7-7-输入层所需数据样例.mp4 ?? 8-8-Embedding层的作用与总结.mp4 ?? 7-DeepFM算法实战 ?? 1-1-数据集介绍与环境配置.mp4 ?? 2-2-广告点击数据预处理实例.mp4 ?? 3-3-数据处理模块Embedding层.mp4 ?? 4-4-Index与Value数据制作.mp4 ?? 5-5-一阶权重参数设计.mp4 ?? 6-6-二阶特征构建方法.mp4 ?? 7-7-特征组合方法实例分析.mp4 ?? 8-8-完成FM模块计算.mp4 ?? 9-9-DNN模块与训练过程.mp4 ?? 8-推荐系统常用工具包演示 ?? 1-1-环境配置与数据集介绍.mp4 ?? 2-2-电影数据集预处理分析.mp4 ?? 3-3-surprise工具包基本使用.mp4 ?? 4-4-模型测试集结果.mp4 ?? 5-5-评估指标概述.mp4 ?? 9-基于文本数据的推荐实例 ?? 1-1-数据与环境配置介绍.mp4 ?? 2-2-数据科学相关数据介绍.mp4 ?? 3-3-文本数据预处理.mp4 ?? 4-4-TFIDF构建特征矩阵.mp4 ?? 5-5-矩阵分解演示.mp4 ?? 6-6-LDA主题模型效果演示.mp4 ?? 7-7-推荐结果分析.mp4 ?? 咨询VX ETH22009.txt ?? 课程详细目录.txt ?? 29-论文创新点常用方法及其应用实例 ?? 1-通用创新点 ?? 1-ACMIX（卷积与注意力融合）.mp4 ?? 10-Attention额外加入先验知识.mp4 ?? 11-结合GNN构建局部特征.mp4 ?? 12-损失函数约束项.mp4 ?? 13-自适应可学习参数.mp4 ?? 14-Coarse2Fine大框架.mp4 ?? 15-只能机器学习模型时凑工作量（特征工程）.mp4 ?? 16-自己数据集如何发的好(要开源).mp4 ?? 17-可变形卷积加入方法.mp4 ?? 18-在源码中加入各种注意力机制方法.mp4 ?? 2-GCnet(全局特征融合).mp4 ?? 3-Coordinate_attention.mp4 ?? 4-SPD（可替换下采样）.mp4 ?? 5-SPP改进.mp4 ?? 6-mobileOne(加速)========== 夸克网盘分享链接 ==========
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