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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

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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
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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
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    ├─08_RCNN:总结、优缺点与问题自测.mp4
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    ├─02_FastRCNN:RoI pooling结构以及SPP对比.mp4
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