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深度学习(高级版)
简介
分类
AI 算法
课程标签：
核心技术
查看课程
任务列表
第1任务: 开场白
第2任务: 课程安排I
第3任务: 课程安排II
第4任务: 绪论I
第5任务: 绪论II
第6任务: 从优化问题讲起I
第7任务: 实战：拟合问题
第8任务: 从优化问题讲起II
第9任务: 实战：优化方法比较
第10任务: 深度神经网络
第11任务: 实战：使用神经网络建模MNIST数据
第12任务: 实战：激活函数与优化方法
第13任务: 正则化方法I
第14任务: 正则化方法II
第15任务: 模型性能评价
第16任务: 实战：模型性能评价指标
第17任务: 深度学习能力边界
第18任务: homework 1
第19任务: 卷积的基本概念I
第20任务: 卷积的基本概念II
第21任务: 卷积的基本概念III
第22任务: 实战：异构深度学习环境搭建
第23任务: 实战：卷积层的实现
第24任务: 典型卷积神经网络
第25任务: 实战：简单的卷积神经网络
第26任务: LeNet模型结构与实战
第27任务: AlexNet模型结构与实战
第28任务: VGGNet模型结构与实战
第29任务: ResNet模型结构
第30任务: 实战：ResNet
第31任务: 目标检测
第32任务: 实战：Faster R-CNN
第33任务: 实战：表征学习
第34任务: 第二章习题讲解
第35任务: homework 2
第36任务: 图像分割基础
第37任务: 实战：Deconvolution与空洞卷积
第38任务: 图像分割模型
第39任务: 实战：U-Net
第40任务: 实战：DeepLab v3
第41任务: 模型可视化
第42任务: 实战：特征图像可视化
第43任务: 病理影像分割初探
第44任务: 自监督学习
第45任务: 模型训练流程
第46任务: 第三章习题讲解
第47任务: homework 3
第48任务: 自然语言处理基础
第49任务: 循环神经网络
第50任务: 实战：RNN及其变种
第51任务: 基于会话的欺诈检测I
第52任务: 基于会话的欺诈检测II
第53任务: 实战：欺诈检测的RNN实现
第54任务: 注意力模型
第55任务: 第四章习题讲解
第56任务: 直击面试I
第57任务: homework 4
第58任务: 分布式系统
第59任务: 分布式深度学习系统
第60任务: 实战：数据并行模型训练
第61任务: 微服务架构
第62任务: 实战：使用Kafka搭建MQ
第63任务: 分布式推理系统
第64任务: 实战：TensorFlow Serving in Docker
第65任务: 第五章习题讲解
第66任务: 6.10 直击面试II
第67任务: 深度增强学习
第68任务: 实战：Flappy Bird
第69任务: AlphaGo
第70任务: 生成对抗网络
第71任务: 实战：SimpleGAN
第72任务: 实战：ConditionalGAN
第73任务: 实战：CycleGAN
第74任务: 未来在哪里
第75任务: homework 5
第76任务: 直击面试III
第77任务: Lecture 1：DenseNet
第78任务: Lecture 2：Inception
第79任务: Lecture 3：Xception
第80任务: Lecture 4：ResNeXt
第81任务: Lecture 5：Transformer和它的朋友们
第82任务: Lecture 6：深度学习产品化
第83任务: Lecture 7：果壳中的量子计算
第84任务: Lecture 8：人工智能产业
第85任务: 核心实战概述
第86任务: ImageNet介绍
第87任务: 数据探索与预处理
第88任务: 数据队列
第89任务: 通用数据队列
第90任务: 建立模型结构
第91任务: MNIST数据集训练
第92任务: ImageNet Tiny数据集训练
第93任务: 猫狗大战数据集介绍与预处理
第94任务: 模型测试代码
第95任务: 模型训练与过程分析
第96任务: 模型批量测试与性能指标
第97任务: ResNet家族模型的表现
第98任务: 常见模型的表现
第99任务: homework 7
第100任务: 数据集.md.tar.gz
第101任务: 数字病理切片介绍
第102任务: 数字病理切片预处理
第103任务: 样本均衡性处理
第104任务: 经典数据队列
第105任务: 建立训练模型
第106任务: 实现测试逻辑
第107任务: 预测结果后处理
第108任务: 20x模型训练与测试
第109任务: 40x模型训练与测试
第110任务: DeepLabv3Plus模型训练与测试
第111任务: 论文串烧：BMJ Open
第112任务: 论文串烧：Clinical and Translational Medicine
第113任务: 论文串烧：Nature Communications
第114任务: 论文串烧：ICCV
第115任务: 论文串烧：ECML
第116任务: 论文串烧：Nature Medicine
第117任务: 系统架构设计
第118任务: 代码结构与调度器配置
第119任务: 调度器核心逻辑
第120任务: 自定义Logging机制
第121任务: 工作节点基础代码
第122任务: 工作节点任务处理
第123任务: 工作节点核心逻辑
第124任务: 日志模块编写
第125任务: 代码调试环境搭建
第126任务: 运行Celery任务
第127任务: 模型导出与运行
第128任务: 系统整体运行
第129任务: 构建Docker镜像的原始方法
第130任务: 使用Dockerfile构建镜像
第131任务: 增加病理影像预测Task
第132任务: 分布式系统研究结果
第133任务: TensorFlow Serving的内部机制
第134任务: 课程总结I：深度学习理论
第135任务: 课程总结II：卷积神经网络
第136任务: 课程总结III：循环神经网络
第137任务: 课程总结IV：深度学习系统与前沿
第138任务: homework 7
