包含课程

  • 16233人 学习人数
    4.7分 课程评分
    5小时破冰Python教程-快速入门必备
    人工智能时代,Python语言的存在掀起了一股Python语言热,能够快速掌握python用法与其核心操作,就能够在短时间内使用python进行后续的工作与学习,就能够超前的走在这个人工智能兴起的时代。课程风格通俗简洁,理论与实践相结合,帮助你用最短的时间代价快速入门!! 更多人工智能,机器学习相关课程:https://edu.csdn.net/lecturer/1079
    python
    Python
    编程语言
  • 28549人 学习人数
    4.5分 课程评分
    深度学习入门视频课程
    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 课程首先通俗讲解神经网络核心知识点再对整体网络构架进行分析与实例应用,针对计算机视觉与自然语言处理两大核心模块分别讲解CNN与RNN网络模型。项目实战选择当下最主流的tensorflow框架并基于2版本展开案例实战。整体风格通俗易懂,最接地气的深度学习入门实战课程!
    深度学习
    深度学习实战
    神经网络
    大数据
    云计算/大数据
  • 11317人 学习人数
    4.8分 课程评分
    深度学习框架-PyTorch实战
    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 深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例,让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。课程内容全部以实战为导向,基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解,通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果,整体风格通俗易懂,提供全部课程所属课件。
    深度学习
    框架
    人工智能
    自然语言处理
    计算机视觉
  • 34167人 学习人数
    4.5分 课程评分
    深度学习框架Tensorflow案例实战视频课程
    深度学习框架Tensorflow案例实战视频培训课程概况: Tensorflow是谷歌开源的深度学习(包括机器学习)框架,伴随着人工智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。本课程从Tensorflow安装开始讲起,从基本计算结构到深度学习各大神经网络,全程案例代码实战,一步步带大家入门如何使用深度学习框架Tensorflow,玩转Tensorflow模型训练、等所有知识点。
    深度学习
    框架
    视频
    Tensorflow
    python
  • 4445人 学习人数
    4.8分 课程评分
    强化学习实战系列(2020最新)
    强化学习系列课程主要包括经典算法原理讲解与案例实战两大部分。通俗讲解当下主流强化学习算法思想,结合实例解读算法整理应用流程并结合案例展开代码实战。整体风格通俗易懂,适合准备入门强化学习并进阶提升的同学们。
    python
    AI
    pytorch
    人工智能
    强化学习
  • 2867人 学习人数
    4.8分 课程评分
    深度学习-行人重识别实战(2020最新)
    行人重识别课程主要包括三大核心模块:1.2020经典算法(论文)详细解读;2.项目源码分析;3.实战应用;通俗讲解CVPR等会议最新行人重识别方向算法及其实现,基于PyTorch框架展开实战,逐行讲解全部项目源码及其应用实例。整体风格通俗易懂,用最接地气的方式带领同学们掌握最新行人重识别算法并进行项目实战。
    计算机视觉
    图卷积
    深度学习
    pytorch
    人工智能
  • 13084人 学习人数
    4.8分 课程评分
    深度学习-物体检测-YOLO实战系列(已更新V5)
    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 物体检测YOLO系列课程主要包括两大核心模块:(1),YOLO系列算法精讲,详细解读3篇论文核心知识点与整体网络架构并对其效果展开深入分析,通俗讲解YOLO架构实现原理与效果提升细节;(1),YOLO-V3项目实战,详细解读V3版本源码,通过debug模式讲解其中每一行代码,从根本掌握YOLO系列全部实现细节。整体风格通俗易懂,原理+实战实战,提供全部课程所需PPT,数据,代码。 讲师卡更优惠,可观看全部课程内容(包括后续新课):https://edu.csdn.net/lecturer/1079 <https://edu.csdn.net/lecturer/1079>
    深度学习
    人工智能
    架构
    算法
    网络
  • 3442人 学习人数
    4.8分 课程评分
    Python-深度学习-物体检测实战
    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 计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理,基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式,详细解读项目中每一模块核心源码,从代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中,实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法,全程实战操作,通俗讲解其中复杂的网络架构。
    深度学习
    人工智能
    计算机视觉
    开源项目
    解决方案
  • 3109人 学习人数
    4.7分 课程评分
    深度学习-语音识别实战
    基于深度学习的语音识别实战课程主要包括三部分内容:1.经典论文算法讲解;2.算法源码解读;3.项目实战;通俗讲解语音识别领域当下经典论文思想,详细解读源码中每一核心模块并基于真实数据集展开项目实战。整体课程覆盖语音识别领域四大核心主题:语音识别,语音分离,语音转换,语音合成;每一主题均按照论文思想解读,源码分析,项目实战顺序进行讲解。提供课程所需全部数据集,代码,PPT课件。
    深度学习
    语音识别
    人工智能
    语音合成
    源码
  • 2601人 学习人数
    4.5分 课程评分
    深度学习模型部署与剪枝优化实例
    深度学习模型部署与剪枝优化实例课程旨在帮助同学们快速掌握模型部署与优化方法。主要包括两大核心模块:1.基于深度学习框架PyTorch与Tensorflow2版本演示模型部署方法,使用docker工具简化环境配置与迁移问题;2.详解经典剪枝与模型设计论文并基于实例进行演示。整体风格通俗易懂,用最接地气的方式带领同学们快速掌握部署方法与优化实例。
    深度学习
    优化
    实例
    框架
    迁移
  • 1499人 学习人数
    4.5分 课程评分
    深度学习-对抗生成网络项目实战
    对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容:1.经典GAN论文解读;2.源码复现解读;3.项目实战应用。全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法,通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构,从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。提供课程所需全部数据,代码,PPT。
    深度学习
    应用
    网络
    源码
    数据
  • 2317人 学习人数
    4.6分 课程评分
    深度学习经典论文与开源项目实战
    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)
    深度学习
    开源项目
    人工智能
    自然语言处理
    计算机视觉
  • 3404人 学习人数
    4.7分 课程评分
    Ai工程师-自然语言处理实战课程
    购买课程后,添加小助手微信(微信号:csdn108)回复【唐宇迪】 进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 AI工程师-自然语言处理实战课程旨在用最接地气的方式讲解复杂的算法原理,基于真实数据集,通过实际案例进行项目实战。整个体系内容包括200+课时,20个项目实战,完美覆盖当下热门技术与经典框架实战。学习路线主要包括三大阶段:1.掌握Python在自然语言处理领域必备工具包使用方法 2.机器学习与深度学习在NLP领域常用算法原理与应用实践 3.基于经典框架展开项目实战(Tensorflow,Keras)。课程整体风格通俗易懂,实战案例驱动,提供全部课程所需数据,代码,课件。
    python
    自然语言处理
    工程师
    深度学习
    机器学习
  • 10338人 学习人数
    4.8分 课程评分
    Python自然语言处理-BERT模型实战
    购买课程后,添加小助手微信(微信号:itxy41)回复【唐宇迪】 进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点(Transformer,self-attention等),基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架,通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。最后基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战,提供全部课程资料,包括PPT,数据,代码。
    python
    自然语言处理
    人工智能
    NLP
    框架
  • 4631人 学习人数
    4.7分 课程评分
    人工智能框架实战精讲:Keras项目
    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 Keras项目实战课程从实战的角度出发,基于真实数据集与实际业务需求,从零开始讲解如何进行数据处理,模型训练与调优,最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。课程结合当下深度学习热门领域,以计算机视觉与自然语言处理为核心讲解各大网络的应用于实战方法,适合快速入门与进阶提升。 任务作业: 1.基于Keras构建VGG网络模型 2.加载与预处理细胞图像数据 3.构建完成分类模型并进行测试识别 (注意: 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)
    机器学习
    人工智能
    深度学习
    tensorflow
    keras
  • 21426人 学习人数
    4.5分 课程评分
    深度学习Caffe框架入门视频课程
    深度学习框架caffe入门,详解网络配置中每一个层的结构和参数项,对于超参数配置文件详解每一个参数的含义以及选择策略。对于数据源实例演示了两种常用的数据源LMDB和HDF5格式。课程涉及许多caffe框架的小技巧如绘制网络图和loss曲线,自定义python层等。希望大家通过学习可以熟练使用caffe去训练网络完成各自的任务。
    深度学习
    caffe框架
    大数据
    云计算/大数据
  • 7067人 学习人数
    4.5分 课程评分
    深度学习项目实战-关键点定位视频课程
    购买课程后,添加小助手微信(微信号:itxy41)回复【唐宇迪】 进入学习群,获取唐宇迪老师社群答疑 深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景,选择多阶段检测的网络架构,对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源,实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式,从全局检测到单点校准,基于caffe深度学习框架实现一个既准确又的人脸关键点检测模型。对于每一阶段,详解代码中每一行的意义,带领大家一步步完成整个网络模型。
    深度学习
    深度学习项目实战
    深度学习实战
    大数据
    云计算/大数据
  • 18414人 学习人数
    4.5分 课程评分
    大数据:深度学习项目实战-人脸检测视频教程
    进军深度学习佳项目实战:人脸检测项目视频培训课程,从数据的收集以及预处理开始,一步步带着大家完成整个人脸检测的项目,其中涉及了如何使用深度学习框架Caffe完成整个项目的架构,对于每一个核心步骤详细演示流程和原理解读,在完成检测代码之后进行了详细评估分析,并给出一篇顶级会议论文作为学习参考,详细分析了针对人脸检测项目的优缺点和改进策略。
    深度学习
    项目实战
    python
    机器学习
    人脸检测
  • 12702人 学习人数
    4.6分 课程评分
    人工智能-数学基础视频课程
    【课程介绍】 本旨在帮助同学们打下数学基础,通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学,同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式,掌握核心知识点。课程章节内容较多,初级同学按顺序学习即可,有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习!【你将收获】 1、AI工程师必备的数学思想剖析 2、4大数学知识体系与实战结合精讲 3、数学知识在开发实战中的应用方法 4、人工智能工程师必修课 【课程核心知识点】
    Python
    人工智能
    数学
    机器学习
    深度学习

套餐介绍

深度学习工程师-实战就业系列旨在帮助同学们快速掌握深度学习领域核心算法及其项目实战。全部内容分为三大模块:1.深度学习核心算法通俗解读;2.深度学习必备框架实战演练;3.深度学习综合大项目实战。整体风格通俗易懂,准备转行就业与进阶提升的同学们加入学习。全程实战驱动,全部项目均基于真实数据集与实际任务,提供课程所需PPT,数据,代码。