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深度之眼:李飞飞讲深度学习

深度之眼:李飞飞讲深度学习,该套课程为视频课程,共31节课,附带代码课件。

目录

1.计算机视觉历史回顾与介绍上
2.计算机视觉历史回顾与介绍中
3.计算机视觉历史回顾与介绍下
4.数据驱动的图像分类方式:k最邻近与线性分类器(上)
5.数据驱动的图像分类方式:k最邻近与线性分类器(下)
6.线性分类器损失函数与最优化(上)
7.线性分类器损失函数与最优化(下)
8.反向传播与神经网络初步(上)
9.反向传播与神经网络初步(下)
10.神经网络训练细节part1(上)
11.神经网络训练细节part1(下)
12.神经网络训练细节part2(上)
13.神经网络训练细节part2(下)
14.卷积神经网络详解(上)
15.卷积神经网络详解(下)
16.迁移学习之物体定位于检测(上)
17.迁移学习之物体定位于检测(下)
18.卷积神经网络的可视化与进一步理解(上)
19.卷积神经网络的可视化与进一步理解(下)
20.循环神经网络(上)
21.循环神经网络(下)
22.卷积神经网络工程实践技巧与注意点(上)
23.卷积神经网络工程实践技巧与注意点(下)
24.深度学习开源库使用介绍(上)
25.深度学习开源库使用介绍(下)
26.图像分割与注意力模型(上)
27.图像分割与注意力模型(下)
28.视频检测与无监督学习(上)
29.视频检测与无监督学习(下)
30.来自Jeff Dean的受邀报告(上)
31.来自Jeff Dean的受邀报告(下)

传送门

编号:YS169

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