视频教程-深度学习经典论文与开源项目实战-深度学习

深度学习经典论文与开源项目实战

计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

唐宇迪

¥398.00

立即订阅

订阅后：请点击此处观看视频课程

 

视频教程-深度学习经典论文与开源项目实战-深度学习

学习有效期：永久观看

学习时长：1216分钟

学习计划：21天

难度：高

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：唐宇迪

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍：计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

☛点击立即跟老师学习☚

 

「你将学到什么？」

购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】

进入学习群，获取唐宇迪老师答疑

深度学习经典论文解读与项目实战课程旨在帮助同学们掌握当下深度学习领域最核心论文思想及其源码实现。所选论文均是计算机视觉与自然语言处理领域主流通用算法，主要内容包括四大核心部分：1.论文核心思想解读；2.论文细节知识点精讲；3.论文代码复现与应用；4.大型开源项目源码解读；整体风格通俗易懂，所有论文均结合实战项目展开，理论与实战应用**结合，适合进阶提升与转行就业的同学们。

课程特色：
１、深度学习领域经典和通用算法精讲，提升与面试必备！

２、通俗易懂，核心知识点全面覆盖，算法与代码结合！

３、大型开源项目实战，Google，Facebook等核心算法实战！

４、提供全部数据，代码，PPT，持续更新，永久有效！

讲师卡更优惠，可加入全部课程（包括后续更细那内容）

 

「课程学习目录」

第1章：课程介绍与BenchMark导读

1.课程介绍（数据代码下载------------->需要PC登录）

2.论文与开源项目的重要性

第2章：NLP必备经典论文-BERT论文解读

1.论文讲解思路概述

2.BERT模型摘要概述

3.模型在NLP领域应用效果

4.预训练模型的作用

5.输入数据特殊编码字符解析

6.向量特征编码方法

7.BERT模型训练策略

8.模型总结分析

第3章：自然语言处理通用框架BERT原理解读

1.BERT任务目标概述

2.传统解决方案遇到的问题

3.注意力机制的作用

4.self-attention计算方法

5.特征分配与softmax机制

6.Multi-head的作用

7.位置编码与多层堆叠

8.transformer整体架构梳理

9.BERT模型训练方法

10.训练实例

第4章：谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例

1.BERT开源项目简介

2.项目参数配置

3.数据读取模块

4.数据预处理模块

5.tfrecord制作

6.Embedding层的作用

7.加入额外编码特征

8.加入位置编码特征

9.mask机制

10.构建QKV矩阵

11.完成Transformer模块构建

12.训练BERT模型

第5章：基于BERT的中文情感分析实战

1.中文分类数据与任务概述

2.读取处理自己的数据集

3.训练BERT中文分类模型

第6章：基于BERT的中文命名实体识别实战

1.命名实体识别数据分析与任务目标

2.NER标注数据处理与读取

3.构建BERT与CRF模型

第7章：BERT基础补充-词向量模型

1.词向量模型通俗解释

2.模型整体框架

3.训练数据构建

4.CBOW与Skip-gram模型

5.负采样方案

第8章：物体检测经典框架MaskRcnn论文解读

1.物体检测通用框架论文整体概述

2.MaskRcnn创新点介绍

3.网络结构分析

4.总结概述

第9章：物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置

1.Mask-Rcnn开源项目简介

2.开源项目数据集

3.参数配置

第10章：MaskRcnn网络框架源码详解

1.FPN层特征提取原理解读

2.FPN网络架构实现解读

3.生成框比例设置

4.基于不同尺度特征图生成所有框

5.RPN层的作用与实现解读

6.候选框过滤方法

7.Proposal层实现方法

8.DetectionTarget层的作用

9.正负样本选择与标签定义

10.RoiPooling层的作用与目的

11.RorAlign操作的效果

12.整体框架回顾

第11章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务

1.Labelme工具安装

2.使用labelme进行数据与标签标注

3.完成训练数据准备工作

4.maskrcnn源码修改方法

5.基于标注数据训练所需任务

6.测试与展示模块

第12章：练手小项目-人体姿态识别demo

1.COCO数据集与人体姿态识别简介

2.网络架构概述

3.流程与结果演示

第13章：物体检测基础算法（熟悉的同学略过）

1.物体检测概述

2.深度学习经典检测方法

3.faster-rcnn概述

4.faster-rcnn论文解读

5.RPN网络结构

6.损失函数定义

7.网络细节

第14章：对抗生成网络架构原理与实战解析

1.对抗生成网络通俗解释

2.GAN网络组成

3.损失函数解释说明

4.数据读取模块

5.生成与判别网络定义

第15章：CycleGan图像融合论文解读

1.CycleGan论文整体概述

2.论文涉及知识点简介

3.损失函数公式分析

4.Cycle架构分析与目标函数定义

5.论文总结概述

第16章：基于CycleGan开源项目实战图像合成

1.CycleGan网络所需数据

2.CycleGan整体网络架构

3.PatchGan判别网络原理

4.Cycle开源项目简介

5.数据读取与预处理操作

6.生成网络模块构造

7.判别网络模块构造

8.损失函数：identity loss计算方法

9.生成与判别损失函数指定

10.额外补充：VISDOM可视化配置

第17章：超分辨率重构论文与项目解读

1.论文概述

2.网络架构

3.数据与环境配置

4.数据加载与配置

5.生成模块

6.判别模块

7.VGG特征提取网络

8.损失函数与训练

9.测试模块

第18章：图像风格转换论文实战

1.style-transfer基本原理

2.风格生成网络结构原理

3.风格生成网络细节

4.风格转换效果展示

5.参数解释与配置

6.数据加载

7.特征提取网络

8.网络训练

9.视频与图像测试模块

第19章：图像自动修复论文实战

1.论文概述

2.网络架构

3.细节设计

4.论文总结

5.数据与项目概述

6.参数基本设计

7.网络结构配置

8.网络迭代训练

9.测试模块

第20章：补充-迁移学习与Resnet网络架构

1.迁移学习的目标

2.迁移学习策略

3.Resnet原理

4.Resnet网络细节

5.Resnet基本处理操作

6.shortcut模块

7.加载训练好的权重

8.迁移学习效果对比

 

「7项超值权益，保障学习质量」

• 大咖讲解

技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

• 答疑服务

专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍，自学编程不再难。

• 课程资料+课件

超实用资料，覆盖核心知识，关键编程技能，方便练习巩固。（部分讲师考虑到版权问题，暂未上传附件，敬请谅解）

• 常用开发实战

企业常见开发实战案例，带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

• 大牛技术大会视频

2019Python开发者大会视频免费观看，送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

• APP+PC随时随地学习

满足不同场景，开发编程语言系统学习需求，不受空间、地域限制。

 

「什么样的技术人适合学习？」

• 想进入互联网技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
• 掌握开发、编程技术单一、冷门，迫切希望能够转型的你
• 想进入大厂，但是编程经验不够丰富，没有竞争力，程序员找工作难。

 

「悉心打造精品好课，21天学到大牛3年项目经验」

【完善的技术体系】

技术成长循序渐进，帮助用户轻松掌握

掌握深度学习知识，扎实编码能力

【清晰的课程脉络】

浓缩大牛多年经验，全方位构建出系统化的技术知识脉络，同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么？」

掌握深度学习经典论文核心知识点

掌握深度学习领域经典开源项目使用方法

熟练将开源项目应用到自己的任务中

基于开源框架进行CV和NLP项目实战

 

订阅课程 开始学习