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深度学习(高级版)
第78任务： Lecture 2：Inception
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
