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百度人脸识别技术+商品物体检测场景实战课程 再次升华深度学习课程 深度学习高级课程

百度人脸识别技术+商品物体检测场景实战课程

再次升华深度学习课程 深度学习高级课程


 

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资源简介

百度人脸识别技术+商品物体检测场景实战课程,再一次让我们提升了深度学习的应用场景,可以让深度学习更贴近我们的生活。回想从前几年机器学习的初步兴起,这个技术的领域发展和突破速度令人瞠目结舌,而这次的课程可以让同学们了解到百度的人脸识别技术,以及最新的商品物体检测技术,这就可以完全达到高级的无人购物等场景的应用。课程内容还有更多其他相关的技术课程等待同学们去探索。

===============课程目录===============

 

(1)1-1 深度学习基础
(2)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署
(3)1-2 深度学习优化进阶
(4)1-3 卷积神经网络
(5)1-4 循环神经网络
(6)1-5 高级主题
(7)1-6 百度人脸识别
(8)1-7 自然语言处理
(9)1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
(10)1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
(11)1-1 深度学习基础1.深度学习介绍
├─01_深度学习课程介绍.mp4
├─02_深度学习介绍.mp4
├─03_深度学习介绍2.mp4
(12)1-1 深度学习基础2.神经网络基础;目录中文件数:16个
├─01_逻辑回归介绍.mp4
├─02_逻辑回归损失函数.mp4
├─03_梯度下降算法过程以及公式.mp4
├─04_导数意义介绍.mp4
├─05_a^2函数的导数介绍.mp4
├─06_导数计算图与链式法则.mp4
├─07_逻辑回归的导数计算图分析以及参数导数.mp4
├─08_向量化编程介绍引入.mp4
├─09_向量化编程的优势.mp4
├─10_向量化实现逻辑回归的梯度计算更新.mp4
├─11_正向传播与反向传播、作业介绍.mp4
├─12_作业讲解题1:实现sigmoid函数与梯度实.mp4
├─13_作业讲解题2:单神经元神经网络(logistic)分类作业流程介绍.mp4
├─14_作业讲解题2:参数初始化与前向传播、反向传播.mp4
├─15_作业讲解题2:优化迭代实现、model逻辑实现.mp4
├─16_总结.mp4
(13)1-1 深度学习基础3.浅层神经网络;目录中文件数:9个
├─01_浅层神经网络表示.mp4
├─02_浅层神经网络的前向传播.mp4
├─03_激活函数的选择.mp4
├─04_浅层神经网络的反向传播.mp4
├─05_作业介绍.mp4
├─06_作业实现:初始化模型与前向传播.mp4
├─07_作业实现:反向传播与更新梯度.mp4
├─08_作业实现:网络模型逻辑实现.mp4
├─09_总结.mp4
(14)1-1 深度学习基础4.深层神经网络;目录中文件数:3个
├─01_深层神经网络表示.mp4
├─02_深层神经网络的反向传播过程.mp4
├─03_参数初始化与超参数介绍.mp4
(15)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署1.项目架构;目录中文件数:2个
├─01_项目架构设计.mp4
├─02_训练与测试整体结构设计.mp4
(16)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署10.TFServing客户端;目录中文件数:6个
├─01_Tensorflow serving client逻辑.mp4
├─02_Client:用户输入图片处理.mp4
├─03_Client:grpc与serving apis介绍.mp4
├─04_Client:客户端建立连接获取结果代码.mp4
├─05_Client:结果解析.mp4
├─06_Client:结果标记返回.mp4
(17)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署11.服务器部署;目录中文件数:2个
├─01_服务器部署:服务器部署的代码文件需求、服务开启.mp4
├─02_项目总结.mp4
(18)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署2.数据接口实现;目录中文件数:5个
├─01_数据接口:商品格式转换实现.mp4
├─02_数据接口:读取数据接口设计以及基类如何定义.mp4
├─03_数据接口:商品数据读取子类实现.mp4
├─04_数据接口:数据读取工厂逻辑实现.mp4
├─05_数据接口:代码运行与数据模块总结.mp4
(19)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署3.模型接口实现;目录中文件数:1个
├─01_模型接口:接口设置以及模型工厂代码.mp4
(20)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署4.预处理接口实现;目录中文件数:4个
├─01_预处理接口:预处理需求介绍、数据增强介绍.mp4
├─02_预处理接口:预处理工厂代码.mp4
├─03_预处理接口:预处理工厂代码参数错误调整.mp4
├─04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结.mp4
(21)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署5.训练过程实现;目录中文件数:14个
├─01_训练:训练步骤与设备部署介绍.mp4
├─02_训练:model_deploy介绍.mp4
├─03_训练:训练运行结果显示与初始配置确定.mp4
├─04_训练:1设备配置代码以及全局步数定义.mp4
├─05_训练:2图片数据读取与处理逻辑介绍.mp4
├─06_训练:2数据模块与网络模型获取结果.mp4
├─07_训练:2网络参数修改、provider获取数据、预处理.mp4
├─08_训练:2NHWC和NCHW介绍.mp4
├─09_训练:2对anchors进行正负样本标记.mp4
├─10_训练:2批处理获取以及数据形状变换.mp4
├─11_训练:2队列设置.mp4
├─12_训练:3复制模型、添加参数观察与4添加学习率和优化器.mp4
├─13_训练:5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置.mp4
├─14_训练:训练流程总结.mp4
(22)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署6.测试过程实现;目录中文件数:2个
├─01_测试:测试流程介绍、代码.mp4
├─02_测试:图片输入、结果标记代码.mp4
(23)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署7.模型部署介绍;目录中文件数:2个
├─01_web服务与模型部署流程关系介绍.mp4
├─02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍.mp4
(24)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署8.导出模型;目录中文件数:2个
├─01_模型导出:模型输入输出定义.mp4
├─02_模型导出:Savedmodel导出模型.mp4
(25)1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署9.打开模型服务;目录中文件数:1个
├─01_开启模型服务.mp4
(26)1-2 深度学习优化进阶1.多分类;目录中文件数:9个
├─01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4
├─02_交叉熵损失原理.mp4
├─03_案例:Mnist手写数字数据介绍.mp4
├─04_案例:网络结构、流程、代码介绍.mp4
├─05_案例:主网络结构搭建实现.mp4
├─06_案例:添加准确率.mp4
├─07_案例:Tensorboard观察显示.mp4
├─08_案例:添加模型保存、预测.mp4
├─09_调整学习率带来的问题.mp4
(27)1-2 深度学习优化进阶2.梯度下降算法优化;目录中文件数:9个
├─01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp4
├─02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4
├─03_指数加权平均.mp4
├─04_动量梯度下降原理公式理解.mp4
├─05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp4
├─06_标准化输入带来的优化.mp4
├─07_作业介绍.mp4
├─08_作业讲解1.mp4
├─09_作业讲解2.mp4
(28)1-2 深度学习优化进阶3.深度学习正则化;目录中文件数:7个
├─01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp4
├─02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4
├─03_Droupout过程与原理理解.mp4
├─04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp4
├─05_正则化作业介绍.mp4
├─06_作业讲解1.mp4
├─07_作业讲解2.mp4
(29)1-2 深度学习优化进阶4.神经网络调参与BN;目录中文件数:2个
├─01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp4
├─02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4
(30)1-3 卷积神经网络1.卷积网络原理;目录中文件数:9个
├─01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp4
├─02_卷积网络结构介绍.mp4
├─03_默认卷积的运算过程.mp4
├─04_零填充.mp4
├─05_过滤器大小与步长.mp4
├─06_多通道的卷积与多卷积核.mp4
├─07_卷积总结.mp4
├─08_池化层.mp4
├─09_全连接层.mp4
(31)1-3 卷积神经网络2.经典分类结构;目录中文件数:5个
├─01_LeNet5的计算过程详解.mp4
├─02_常见网络结构介绍.mp4
├─03_Inception(1x1卷积介绍).mp4
├─04_Inception结构以及改进.mp4
├─05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp4
(32)1-3 卷积神经网络3.CNN实战;目录中文件数:3个
├─01_作业介绍.mp4
├─02_作业讲解.mp4
├─03_迁移学习.mp4
(33)1-4 循环神经网络1.循环神经网络;目录中文件数:12个
├─01_循环神经网络背景介绍.mp4
├─02_循环神经网络结构原理.mp4
├─03_词的表示与矩阵形状运算.mp4
├─04_交叉熵损失计算.mp4
├─05_时间反向传播算法.mp4
├─06_梯度消失、案例介绍.mp4
├─07_手写RNN案例:单个cell前向传播.mp4
├─08_手写RNN案例:所有cell的前向传播.mp4
├─09_手写RNN案例:单个cell的反向传播.mp4
├─10_手写RNN案例:所有cell的反向传播.mp4
├─11_案例总结.mp4
├─12_GRU与LSTM介绍.mp4
(34)1-4 循环神经网络2.词嵌入;目录中文件数:2个
├─01_词嵌入介绍.mp4
├─02_词嵌入案例.mp4
(35)1-4 循环神经网络3.seq2seq与Attention机制;目录中文件数:17个
├─01_seq2seq介绍与理解.mp4
├─02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp4
├─03_Attention原理分析.mp4
├─04_机器翻译案例:日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp4
├─05_机器翻译案例:模型参数定义.mp4
├─06_机器翻译案例:数据获取以及数据格式转换介绍.mp4
├─07_机器翻译案例:训练逻辑与网络结构介绍.mp4
├─08_机器翻译案例:网络输入输出逻辑介绍.mp4
├─09_机器翻译案例:网络输入输出逻辑编写.mp4
├─10_机器翻译案例:自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4
├─11_机器翻译案例:seq2seq的输出层定义.mp4
├─12_机器翻译案例:attention结构定义.mp4
├─13_机器翻译案例:model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4
├─14_机器翻译案例:训练逻辑编写.mp4
├─15_机器翻译案例:训练结果与问题解决.mp4
├─16_机器翻译案例:测试逻辑结果演示.mp4
├─17_集束搜索介绍.mp4
(36)1-5 高级主题1.生产对抗网络;目录中文件数:6个
├─01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4
├─02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp4
├─03_生成数字图片案例:结果演示流程介绍.mp4
├─04_生成数字图片案例:模型初始化代码编写.mp4
├─05_生成数字图片案例:训练流程.mp4
├─06_生成数字图片案例:运行保存图片并对比.mp4
(37)1-5 高级主题2.自动编码器;目录中文件数:7个
├─01_自动编码器介绍.mp4
├─02_案例:编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4
├─03_案例:训练普通自编码器.mp4
├─04_案例:深度自编码器编写演示.mp4
├─05_案例:卷积自编码器编写演示.mp4
├─06_案例:降噪编码器介绍.mp4
├─07_案例:降噪编码器案例.mp4
(38)1-5 高级主题3.CapsuleNet;目录中文件数:2个
├─01_CapsuleNet了解.mp4
├─02_深度学习课程总结.mp4
(39)1-6 百度人脸识别1.平台介绍;目录中文件数:8个
├─0_课程组成和目标.mp4
├─1_1_访问入口.mp4
├─1_2_机器学习平台_介绍.mp4
├─1_3_百度深度学习平台_介绍.mp4
├─1_4_百度深度学习平台_创建集群.mp4
├─1_5_百度人工智能平台_功能介绍.mp4
├─1_6_人工智能平台_服务开通.mp4
├─1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装.mp4
(40)1-6 百度人脸识别2.图像技术之人脸识别;目录中文件数:9个
├─2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用.mp4
├─2_1_2人脸识别_API.mp4
├─2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览.mp4
├─2_1_4_人脸检测_获取access_token.mp4
├─2_1_5_人脸检测_调用API.mp4
├─2_1_6_人脸检测_图像坐标.mp4
├─2_1_7_人脸检测_边框.mp4
├─2_1_8_人脸检测_性别年龄总结.mp4
├─2_1_9_人脸检测_SDK方式.mp4
(41)1-6 百度人脸识别3.图像技术之图像识别;目录中文件数:12个
├─2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程.mp4
├─2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码.mp4
├─2_2_1_图像识别功能_应用创建.mp4
├─2_2_2_图像识别_物体检测API_实例.mp4
├─2_2_3_图像检测识别_菜品识别.mp4
├─2_2_4_图像检测_车辆检测.mp4
├─2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤.mp4
├─2_2_5_定制化图像识别_特点和功能.mp4
├─2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作.mp4
├─2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程.mp4
├─2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现.mp4
├─2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题.mp4
(42)1-6 百度人脸识别4.图像技术之文字识别;目录中文件数:10个
├─2_3_10_分类器代码.mp4
├─2_3_1_功能介绍_创建应用.mp4
├─2_3_2_通用文字识别_代码.mp4
├─2_3_3_通用文字识别_其他版本函数.mp4
├─2_3_4_车牌识别.mp4
├─2_3_5_通用票据识别.mp4
├─2_3_6_自定义模板_步骤.mp4
├─2_3_7_自定义模板_实际创建.mp4
├─2_3_8_自定义模板_API和代码.mp4
├─2_3_9_创建分类器.mp4
(43)1-6 百度人脸识别5.语音技术;目录中文件数:4个
├─3_1_1_语音识别_介绍和API.mp4
├─3_1_2_语音识别案例_代码浏览.mp4
├─3_1_3_语音识别案例_案例.mp4
├─3_2_1语音合成.mp4
(44)1-6 百度人脸识别6.自然语言处理;目录中文件数:1个
├─4_1_1_自然语言处理基础技术.mp4
(45)1-6 百度人脸识别7.人脸识别打卡案例;目录中文件数:7个
├─5_1_0_人脸打卡案例_介绍.mp4
├─5_1_1_案例_前端部分介绍.mp4
├─5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览.mp4
├─5_1_3_案例_获取token.mp4
├─5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索.mp4
├─5_1_5_案例_主程序1.mp4
├─5_1_6_案例_主程序2.mp4
(46)1-7 自然语言处理1.自然语言处理基础概念;目录中文件数:7个
├─0.NLP介紹.mp4
├─1.NLP的种类.mp4
├─2.端对端深度学习模型.mp4
├─3.词袋.mp4
├─4.Seq2Seq.mp4
├─5.Beam Serch Decoding.mp4
├─6.Attention.mp4
(47)1-7 自然语言处理2.自然语言处理基础实作-机器学习篇;目录中文件数:10个
├─1.机器学习-NLTK_数据读取.mp4
├─2.机器学习-NLTK_清理数据.mp4
├─3.机器学习-NLTK_大小写转换.mp4
├─4.机器学习-NLTK_去除虚词(1).mp4.baiduyun.downloading
├─4.机器学习-NLTK_去除虚词.mp4
├─5.机器学习-NLTK_词根化.mp4
├─6.机器学习-NLTK_还原字符串.mp4
├─7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵.mp4
├─8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp4
├─9.机器学习-NLTK_建立词袋模型.mp4
(48)1-7 自然语言处理3.自然语言处理基础实作-深度学习篇;目录中文件数:3个
├─10.深度学习-Deep Learning in NLP.mp4
├─11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化.mp4
├─12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速.mp4
(49)1-7 自然语言处理4.自然语言处理核心部分;目录中文件数:11个
├─1.CNN REIVEW.mp4
├─10. 文本分类 CNN 模型使用.mp4
├─11. 文本分类 RNN 搭建.mp4
├─2.CNN CODE.mp4
├─3.RNN REVIEW.mp4
├─4.RNN CODE.mp4
├─5.LSTM.mp4
├─6.LSTM_CODE.mp4
├─7.文本分类.mp4
├─8.文本分类的方式.mp4
├─9.文本分类CNN&RNN.mp4
(50)1-7 自然语言处理5.实战项目-从无到有打造聊天机器人;目录中文件数:40个
├─0.chatbot.mp4
├─01.chatbot 搭建计画.mp4
├─02.chatbot 环境搭建下载数据集.mp4
├─03.chatbot 下载数据集.mp4
├─04.chatbot 导入依赖包.mp4
├─05.ChatBot 读取数据.mp4
├─06.chatbot 创建对話字典.mp4
├─07. ChatBot 建立对话列表.mp4
├─08. ChatBot 问答集.mp4
├─09.ChatBot 数据初步清洗.mp4
├─10. ChatBot 清理问题集&回答集.mp4
├─11. ChatBot 统计字频.mp4
├─12. ChatBot 标记化&去除少数字.mp4
├─13. ChatBot 最终标记.mp4
├─14. ChatBot 逆向字典.mp4
├─15. ChatBot 添加 EOS 标签.mp4
├─16. ChatBot 问答数列化.mp4
├─17. ChatBot 长短句.mp4
├─18. ChatBot input&output.mp4
├─19. ChatBot 处理输出.mp4
├─20. ChatBot 建立RNN 模型.mp4
├─21. ChatBot 解码器训练.mp4
├─22. ChatBot 解码器测试.mp4
├─23. ChatBot 创建解码RNN.mp4
├─24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4
├─25. ChatBot 設置超参数.mp4
├─26.ChatBot 启动运算.mp4
├─27. ChatBot 模型 input.mp4
├─28. ChatBot 模型輸入序列長度.mp4
├─29. ChatBot 設置輸入的数据形状.mp4
├─30. ChatBot训练 & 测试結果.mp4
├─31. ChatBot 损失,优化,梯度消減.mp4
├─32. ChatBot 问答等长处理.mp4
├─33. ChatBot 问答数据批量.mp4
├─34. ChatBot 数据分割.mp4
├─35. ChatBot 训练.mp4
├─36. ChatBot 训练2.mp4
├─37. ChatBot 测试.mp4
├─38. ChatBot 输入修飾.mp4
├─39. ChatBot 开始聊天.mp4
(51)1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理1.目标检测概述;目录中文件数:8个
├─01_课程要求以及目标.mp4
├─02_项目演示结果.mp4
├─03_项目结构以及课程安排.mp4
├─04_图像识别背景.mp4
├─05_目标检测的定义和技术历史.mp4
├─06_目标检测应用场景.mp4
├─07_目标检测算法原理铺垫.mp4
├─08_目标检测任务描述.mp4
(52)1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理2.RCNN原理;目录中文件数:8个
├─01_Overfeat模型.mp4
├─02_RCNN:步骤流程介绍.mp4
├─03_RCNN:候选区域以及特征提取.mp4
├─04_RCNN:SVM分类器.mp4
├─05_RCNN:非极大抑制(NMS).mp4
├─06_RCNN:候选区域修正.mp4
├─07_RCNN:训练过程与测试过程介绍.mp4
├─08_RCNN:总结、优缺点与问题自测.mp4
(53)1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理3.SPPNet原理;目录中文件数:4个
├─01_SPPNet:与RCNN的区别、网络流程.mp4
├─02_SPPNet:映射.mp4
├─03_SPPNet:SPP层的作用.mp4
├─04_SPPNet:总结、优缺点与问题自测.mp4
(54)1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理4.FastRCNN原理;目录中文件数:4个
├─01_FastRCNN:改进之处以及网络流程.mp4
├─02_FastRCNN:RoI pooling结构以及SPP对比.mp4
├─03_FastRCNN:多任务损失.mp4
├─04_FastRCNN:总结与问题自测.mp4
(55)1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理5.FasterRCNN原理;目录中文件数:3个
├─01_FasterRCNN:网络结构与步骤.mp4
├─02_FasterRCNN:RPN网络的原理.mp4
├─03_FasterRCNN:总结与问题自测.mp4
(56)1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理6.YOLO原理;目录中文件数:4个
├─01_YOLO:算法特点与流程介绍.mp4
├─02_YOLO:单元格原理过程.mp4
├─03_YOLO:训练过程样本标记.mp4
├─04_YOLO:总结.mp4
(57)1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理7.SSD原理;目录中文件数:5个
├─01_SSD:网络结构与Detected结构.mp4
├─02_SSD:localization与confidence.mp4
├─03_SSD:训练与测试流程总结.mp4
├─04_TensorflowSSD接口介绍.mp4
├─05_第一阶段算法总结.mp4
(58)1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理1.数据集标记;目录中文件数:2个
├─01_目标检测数据集介绍.mp4
├─02_商品数据集标记.mp4
(59)1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理2.数据集格式转换;目录中文件数:5个
├─01_数据集格式转换介绍.mp4
├─02_格式转换:代码介绍.mp4
├─03_格式转换:文件读取以及存储逻辑.mp4
├─04_格式转换:图片数据以及XML读取.mp4
├─05_格式转换:example封装、总结.mp4
(60)1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理3.TFRecords读取;目录中文件数:4个
├─01_slim库介绍.mp4
├─02_TFRecord读取:Dataset准备.mp4
├─03_TFRecord读取:provider读取.mp4
├─04_第二阶段总结.mp4

百度人脸识别技术+商品物体检测场景实战课程 再次升华深度学习课程 深度学习高级课程 IT教程 第1张 百度人脸识别技术+商品物体检测场景实战课程 再次升华深度学习课程 深度学习高级课程 IT教程 第2张 百度人脸识别技术+商品物体检测场景实战课程 再次升华深度学习课程 深度学习高级课程 IT教程 第3张

 

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