百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师教程(CV方向)25.63G

课程简介

本套课后厂理工学院,资深AI实战工程师方向(),直击百度T6阿里P7岗位,课程官方售价35800元,课程共分为25个大的章节,文件大小共计23.87G。百度精选6大真实复杂项目,作为本课程实战内容,其复杂程度和难度都是常见实践项目的数倍,旨在筛选和培养出更具有实战能力的高阶工程师,文章底部附下载地址。

后厂理工学院是慧科集团旗下一所专注前沿互联网技术领域的创新实战大学。与全球知名科技公司和互联网领军企业达成深度合作,共同打造高端实战型课程。通过模拟大厂的实际业务场景和丰富的产业案例,提供沉浸式的实战学习方式,全方位培养泛互联网技术领域的高端核心人才。

课程适合学员:

1.IT相关岗位在职,希望从事相关工作;
2.谋求BAT及顶尖独角兽企业、机器学习算法相关工作;
3.计算机相关专业的重点本科生、研究生或博士生,希望丰富实践经验,参与名企真实
4.编程能力满足本课程要求,希望转行从事人工智能、机器学习算法相关工作;

视频截图:

百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师教程(CV方向)25.63G 百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师教程(CV方向)25.63G

课程目录:

  • 第01章 -项目简介
    • 第1节 Outline of The Course
      • 第1节 Outline of The Course.mp4
    • 第2节 问题解答以及NMS代码
      • 第2节: Introduction to Deep Learning.mp4
  • 第02章 —Two Stage Detection
    • 第1节 Two Stage Detection
      • 第1节 Two Stage Detection.mp4
      • week2-3.5 Detection.pdf
    • 第2节 答疑研讨会—Faster RCNN SSDNMS 代码实操
      • 第2节:答疑研讨会—Faster RCNN _ SSD_NMS 代码实操.mp4
  • 第03章 视频行为分析—One Stage Detection
    • 第1节 One Stage Detection
      • 第1节 One Stage Detection.mp4
      • week3.5-5 Face Detection Recognition.pdf
      • 微信图片_20191005214010.jpg
      • 微信图片_20191005214022.jpg
    • 第2节 如何安装cuda,cudnn,pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解
      • 第2节 如何安装cuda,cudnn,pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解.mp4
  • 第04章 视频行为分析—Face Detection
    • 第1节 Face Detection
      • 正式课资料.pdf
      • 第1节 Face Detection-1.mp4
    • 第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码
      • 第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码.mp4
  • 第05章 视频行为分析—Face Recognition
    • 第1节 Face Recongnition
      • 第1节 Face Recongnition.mp4
    • 第2节 faceboxes,light cnn和face evoLVe的代码
      • 第2节 faceboxes,light cnn和face evoLVe的代码.mp4
  • 第06章 视频行为分析—Tracking Intro
    • 第1节 Tracking Intro
      • 第1节 Tracking Intro.mp4
      • week6-7 Tracking-Kalman Filter.pdf
    • 第2节 6-2 答疑研讨会
      • 第2节 6-2 答疑研讨会.mp4
  • 第07章 视频行为分析—Kalman Filter
    • 第2节 7-2 答疑研讨会
      • 8-2答疑研讨课.pdf
    • 第1节 Kalman Filter.mp4
    • 第2节 7-2 答疑研讨会-1.mp4
    • 第2节 7-2 答疑研讨会.mp4
  • 第08章 视频行为分析—检测与识别的扩展
    • 第1节 检测与识别的扩展
      • week8 Action Recognition.pdf
    • 第2节 8-2检测与识别拓展研讨课
      • Baidu-I答疑研讨课.pdf
    • 第1节 检测与识别的扩展.mp4
    • 第2节 8-2检测与识别拓展研讨课.mp4
  • 第09章 Lane Segmentation & Semantic
    • 第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic
      • Lane Segmentation-Week 1.pdf
    • 第2节 9-2研讨课
      • Baidu-I答疑研讨课.pdf
    • 第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic.mp4
    • 第2节 9-2研讨课.mp4
  • 第10章 10-1 Lane Segmentation
    • 第1节 10-1 Lane Segmentation.mp4
    • 第2节 10-2研讨课.mp4
  • 第11章 11-1 Lane Segmentation
    • 第1节 11-1Lane Segmentation.mp4
    • 第2节 11-2研讨课.mp4
  • 第12章 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4
    • 第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4.mp4
    • 第2节 12-2研讨课.mp4
  • 第13章 项目实战-数据处理week5
    • 第1节 13-1项目实战-数据处理week5.mp4
    • 第2节 13-2数据预处理-1.mp4
    • 第2节 13-2数据预处理-2.mp4
  • 第14章 Traning week6
    • 第1节 14-1Traning week6-1.mp4
    • 第1节 14-1Traning week6-2.mp4
    • 第2节 14-2网络训练与损失选择.mp4
  • 第15章 项目实战-部署Week7
    • 第1节 15-1项目实战-部署Week7.mp4
    • 第2节 15-2模型推理.mp4
  • 第16章 模型融合Week8
    • 第1节 16-1 模型融合week8.mp4
    • 第2节 16-2项目二总复习.mp4
  • 第17章 数学公式识别-课程导论
    • 第1节 17-1数学公式识别-课程导论.mp4
    • 第2节 17-2 车牌识别代码讲解.mp4
  • 第18章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)
    • 第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)
      • 18-1课后作业.pdf
      • 18-1课堂PPT.pdf
    • 第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一).mp4
    • 第2节 18-2 EAST代码讲解.mp4
  • 第19章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)
    • 第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)
      • 19-1课前预习.pdf
      • 19-1课堂PPT.pdf
      • 19-2课后作业.txt
    • 第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二).mp4
    • 第2节 19-2 EAST训练和评估.mp4
  • 第20章 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析
    • 第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析
      • 20-1课后作业.pdf
    • 第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑
      • EAST-pytorch讲解.pptx
    • 第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析.mp4
    • 第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑.mp4
  • 第21章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)
    • 第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)
      • 21-1项目三作业.txt
      • hct_cv_week20.pdf
    • 第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一).mp4
    • 第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-1.mp4
    • 第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-2.mp4
  • 第22章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)
    • 第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)
      • HCT 百度CV Week21 课件.pdf
    • 第2节 im2latex前向推理代码详解
      • Im2Latex前向推理.pptx
    • 第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二).mp4
    • 第2节 im2latex前向推理代码详解.mp4
  • 第23章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)
    • 第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)
      • 23-1homework.pdf
      • HCT 百度CV Week22 课件 .pdf
    • 第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三).mp4
    • 第2节 23-2Attention与BeamSearch代码详解.mp4
  • 第24章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(四)
    • 第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三)
      • HCT 百度CV Week23 课件.pdf
    • 第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三).mp4
    • 第2节 24-2注意力机制效果演示以及不同loss对比.mp4
  • 第25章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(五)
    • 第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五)
      • HCT 百度CV Week24.pdf

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