Python人工智能人脸识别目标检测视频教程

├─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
│ │
│ ├─2.神经网络基础
│ │ 01_逻辑回归介绍.mp4
│ │ 02_逻辑回归丢失函数.mp4
│ │ 03_梯度下降算法进程以及公式.mp4
│ │ 04_导数含义介绍.mp4
│ │ 05_a^2函数的导数介绍.mp4
│ │ 06_导数核算图与链式法则.mp4
│ │ 07_逻辑回归的导数核算图剖析以及参数导数.mp4
│ │ 08_向量化编程介绍引进.mp4
│ │ 09_向量化编程的优势.mp4
│ │ 10_向量化完成逻辑回归的梯度核算更新.mp4
│ │ 11_正向传达与反向传达、作业介绍.mp4
│ │ 12_作业解说题1:完成sigmoid函数与梯度实.mp4
│ │ 13_作业解说题2:单神经元神经网络(logistic)分类作业流程介绍.mp4
│ │ 14_作业解说题2:参数初始化与前向传达、反向传达.mp4
│ │ 15_作业解说题2:优化迭代完成、model逻辑完成.mp4
│ │ 16_总结.mp4
│ │
│ ├─3.浅层神经网络
│ │ 01_浅层神经网络表明.mp4
│ │ 02_浅层神经网络的前向传达.mp4
│ │ 03_激活函数的挑选.mp4
│ │ 04_浅层神经网络的反向传达.mp4
│ │ 05_作业介绍.mp4
│ │ 06_作业完成:初始化模型与前向传达.mp4
│ │ 07_作业完成:反向传达与更新梯度.mp4
│ │ 08_作业完成:网络模型逻辑完成.mp4
│ │ 09_总结.mp4
│ │
│ └─4.深层神经网络
│ 01_深层神经网络表明.mp4
│ 02_深层神经网络的反向传达进程.mp4
│ 03_参数初始化与超参数介绍.mp4


├─1-2 深度学习优化进阶
│ ├─1.多分类
│ │ 01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4
│ │ 02_穿插熵丢失原理.mp4
│ │ 03_事例:Mnist手写数字数据介绍.mp4
│ │ 04_事例:网络结构、流程、代码介绍.mp4
│ │ 05_事例:主网络结构树立完成.mp4
│ │ 06_事例:增加准确率.mp4
│ │ 07_事例:Tensorboard调查显现.mp4
│ │ 08_事例:增加模型保存、猜测.mp4
│ │ 09_调整学习率带来的问题.mp4
│ │ `
│ ├─2.梯度下降算法优化
│ │ 01_深度学习遇到问题、为什么需求优化算法.mp4
│ │ 02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4
│ │ 03_指数加权均匀.mp4
│ │ 04_动量梯度下降原理公式了解.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_作业解说1.mp4
│ │ 09_作业解说2.mp4
│ │
│ ├─3.深度学习正则化
│ │ 01_深度学习误差与方差介绍为、什么需求正则化.mp4
│ │ 02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4
│ │ 03_Droupout进程与原理了解.mp4
│ │ 04_其它正则化办法-早中止法与数据增强.mp4
│ │ 05_正则化作业介绍.mp4
│ │ 06_作业解说1.mp4
│ │ 07_作业解说2.mp4
│ │
│ └─4.神经网络调参加BN
│ 01_神经网络调参数技巧与怎么设置参数、怎么运转.mp4
│ 02_批标准化界说、公式、为什么有用.mp4

├─1-3 卷积神经网络
│ ├─1.卷积网络原理
│ │ 01_卷积来历、数据量与感触野的边际检测.mp4
│ │ 02_卷积网络结构介绍.mp4
│ │ 03_默许卷积的运算进程.mp4
│ │ 04_零填充.mp4
│ │ 05_过滤器巨细与步长.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_全衔接层.mp4
│ │
│ ├─2.经典分类结构
│ │ 01_LeNet5的核算进程详解.mp4
│ │ 02_常见网络结构介绍.mp4
│ │ 03_Inception(1×1卷积介绍).mp4
│ │ 04_Inception结构以及改善.mp4
│ │ 05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp4
│ │
│ └─3.CNN实战
│ 01_作业介绍.mp4
│ 02_作业解说.mp4
│ 03_搬迁学习.mp4

├─1-4 循环神经网络
│ ├─1.循环神经网络
│ │ 01_循环神经网络布景介绍.mp4
│ │ 02_循环神经网络结构原理.mp4
│ │ 03_词的表明与矩阵形状运算.mp4
│ │ 04_穿插熵丢失核算.mp4
│ │ 05_时间反向传达算法.mp4
│ │ 06_梯度消失、事例介绍.mp4
│ │ 07_手写RNN事例:单个cell前向传达.mp4
│ │ 08_手写RNN事例:一切cell的前向传达.mp4
│ │ 09_手写RNN事例:单个cell的反向传达.mp4
│ │ 10_手写RNN事例:一切cell的反向传达.mp4
│ │ 11_事例总结.mp4
│ │ 12_GRU与LSTM介绍.mp4
│ │
│ ├─2.词嵌入
│ │ 01_词嵌入介绍.mp4
│ │ 02_词嵌入事例.mp4
│ │
│ └─3.seq2seq与Attention机制
│ 01_seq2seq介绍与了解.mp4
│ 02_seq2seq机器翻译等场景介绍剖析.mp4
│ 03_Attention原理剖析.mp4
│ 04_机器翻译事例:日期格局翻译转化、代码结构介绍.mp4
│ 05_机器翻译事例:模型参数界说.mp4
│ 06_机器翻译事例:数据获取以及数据格局转化介绍.mp4
│ 07_机器翻译事例:练习逻辑与网络结构介绍.mp4
│ 08_机器翻译事例:网络输入输出逻辑介绍.mp4
│ 09_机器翻译事例:网络输入输出逻辑编写.mp4
│ 10_机器翻译事例:自界说网络seq2seq的编解码器界说.mp4
│ 11_机器翻译事例:seq2seq的输出层界说.mp4
│ 12_机器翻译事例:attention结构界说.mp4
│ 13_机器翻译事例:model中核算attention输出c逻辑函数完成.mp4
│ 14_机器翻译事例:练习逻辑编写.mp4
│ 15_机器翻译事例:练习成果与问题解决.mp4
│ 16_机器翻译事例:测验逻辑成果演示.mp4
│ 17_集束查找介绍.mp4

├─1-5 高档主题
│ ├─1.出产对立网络
│ │ 01_高档主题介绍、GAN介绍.mp4
│ │ 02_GAN原理、丢失和DCGAN结构.mp4
│ │ 03_生成数字图片事例:成果演示流程介绍.mp4
│ │ 04_生成数字图片事例:模型初始化代码编写.mp4
│ │ 05_生成数字图片事例:练习流程.mp4
│ │ 06_生成数字图片事例:运转保存图片并比照.mp4
│ │
│ ├─2.主动编码器
│ │ 01_主动编码器介绍.mp4
│ │ 02_事例:编码器类别、一般自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4
│ │ 03_事例:练习一般自编码器.mp4
│ │ 04_事例:深度自编码器编写演示.mp4
│ │ 05_事例:卷积自编码器编写演示.mp4
│ │ 06_事例:降噪编码器介绍.mp4
│ │ 07_事例:降噪编码器事例.mp4
│ │
│ └─3.CapsuleNet
│ 01_CapsuleNet了解.mp4
│ 02_深度学习课程总结.mp4

├─1-6 百度人脸辨认
│ ├─1.渠道介绍
│ │ 0_课程组成和方针.mp4
│ │ 1_1_拜访进口.mp4
│ │ 1_2_机器学习渠道_介绍.mp4
│ │ 1_3_百度深度学习渠道_介绍.mp4
│ │ 1_4_百度深度学习渠道_创立集群.mp4
│ │ 1_5_百度人工智能渠道_功用介绍.mp4
│ │ 1_6_人工智能渠道_服务注册.mp4
│ │ 1_7_人工智能渠道_拜访方法和SDK装置.mp4
│ │
│ ├─2.图画技能之人脸辨认
│ │ 2_1_1_人脸辨认功用介绍_注册运用.mp4
│ │ 2_1_2人脸辨认_API.mp4
│ │ 2_1_3_人脸检测_进程和代码阅读.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_图画坐标.mp4
│ │ 2_1_7_人脸检测_边框.mp4
│ │ 2_1_8_人脸检测_性别年纪总结.mp4
│ │ 2_1_9_人脸检测_SDK方法.mp4
│ │
│ ├─3.图画技能之图画辨认
│ │ 2_2_1_图画辨认功用_运用创立.mp4
│ │ 2_2_2_图画辨认_物体检测API_实例.mp4
│ │ 2_2_3_图画检测辨认_菜品辨认.mp4
│ │ 2_2_4_图画检测_车辆检测.mp4
│ │ 2_2_5_定制化图画辨认_图画分类_进程.mp4
│ │ 2_2_5_定制化图画辨认_特色和功用.mp4
│ │ 2_2_6_定制化图画辨认_图画分类_操作.mp4
│ │ 2_2_7_定制化图画辨认_图画分类_相关和调用流程.mp4
│ │ 2_2_8_定制化图画辨认_图画分类_代码完成.mp4
│ │ 2_2_9_定制化图画辨认_图画分类_迭代和常见问题.mp4
│ │ 2_2_10_定制化图画辨认_物体检测_流程.mp4
│ │ 2_2_11_定制化图画辨认_物体检测API_错误码.mp4
│ │
│ ├─4.图画技能之文字辨认
│ │ 2_3_1_功用介绍_创立运用.mp4
│ │ 2_3_2_通用文字辨认_代码.mp4
│ │ 2_3_3_通用文字辨认_其他版别函数.mp4
│ │ 2_3_4_车牌辨认.mp4
│ │ 2_3_5_通用收据辨认.mp4
│ │ 2_3_6_自界说模板_进程.mp4
│ │ 2_3_7_自界说模板_实践创立.mp4
│ │ 2_3_8_自界说模板_API和代码.mp4
│ │ 2_3_9_创立分类器.mp4
│ │ 2_3_10_分类器代码.mp4
│ │
│ ├─5.语音技能
│ │ 3_1_1_语音辨认_介绍和API.mp4
│ │ 3_1_2_语音辨认事例_代码阅读.mp4
│ │ 3_1_3_语音辨认事例_事例.mp4
│ │ 3_2_1语音组成.mp4
│ │
│ ├─6.自然语言处理
│ │ 4_1_1_自然语言处理基础技能.mp4
│ │
│ └─7.人脸辨认打卡事例
│ 5_1_0_人脸打卡事例_介绍.mp4
│ 5_1_1_事例_前端部分介绍.mp4
│ 5_1_2_事例_人脸查找代码阅读.mp4
│ 5_1_3_事例_获取token.mp4
│ 5_1_4_事例_增加用户_人脸查找.mp4
│ 5_1_5_事例_主程序1.mp4
│ 5_1_6_事例_主程序2.mp4

├─1-7 自然语言处理
│ ├─1.自然语言处理基础概念
│ │ 0.NLP介紹.mp4
│ │ 1.NLP的品种.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
│ │
│ ├─2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
│ │ 1.机器学习-NLTK_数据读取.mp4
│ │ 2.机器学习-NLTK_整理数据.mp4
│ │ 3.机器学习-NLTK_巨细写转化.mp4
│ │ 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_复原字符串.mp4
│ │ 7.机器学习-NLTK_稀少矩阵.mp4
│ │ 8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp4
│ │ 9.机器学习-NLTK_树立词袋模型.mp4
│ │
│ ├─3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
│ │ 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_模型加快.mp4
│ │
│ ├─4.自然语言处理中心部分
│ │ 1.CNN REIVEW.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.文本分类的方法.mp4
│ │ 9.文本分类CNN&RNN.mp4
│ │ 10. 文本分类 CNN 模型运用.mp4
│ │ 11. 文本分类 RNN 树立.mp4
│ │
│ └─5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
│ 00. chatbot.mp4
│ 01. chatbot 树立计画.mp4
│ 02. chatbot 环境树立下载数据集.mp4
│ 03. chatbot 下载数据集.mp4
│ 04. chatbot 导入依靠包.mp4
│ 05. ChatBot 读取数据.mp4
│ 06. chatbot 创立对話字典.mp4
│ 07. ChatBot 树立对话列表.mp4
│ 08. ChatBot 问答集.mp4
│ 09. ChatBot 数据开端清洗.mp4
│ 10. ChatBot 整理问题集&答复集.mp4
│ 11. ChatBot 计算字频.mp4
│ 12. ChatBot 符号化&去除少数字.mp4
│ 13. ChatBot 终究符号.mp4
│ 14. ChatBot 逆向字典.mp4
│ 15. ChatBot 增加 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 树立RNN 模型.mp4
│ 21. ChatBot 解码器练习.mp4
│ 22. ChatBot 解码器测验.mp4
│ 23. ChatBot 创立解码RNN.mp4
│ 24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4
│ 25. ChatBot 設置超参数.mp4
│ 26. ChatBot 发动运算.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练习 & 测验結果.mp4
│ 31. ChatBot 丢失,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 数据切割.mp4
│ 35. ChatBot 练习.mp4
│ 36. ChatBot 练习2.mp4
│ 37. ChatBot 测验.mp4
│ 38. ChatBot 输入修飾.mp4
│ 39. ChatBot 开端聊天.mp4

├─1-8 图片产品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
│ ├─1.方针检测概述
│ │ 01_课程要求以及方针.mp4
│ │ 02_项目演示成果.mp4
│ │ 03_项目结构以及课程组织.mp4
│ │ 04_图画辨认布景.mp4
│ │ 05_方针检测的界说和技能前史.mp4
│ │ 06_方针检测运用场景.mp4
│ │ 07_方针检测算法原理衬托.mp4
│ │ 08_方针检测任务描绘.mp4
│ │
│ ├─2.RCNN原理
│ │ 01_Overfeat模型.mp4
│ │ 02_RCNN:进程流程介绍.mp4
│ │ 03_RCNN:候选区域以及特征提取.mp4
│ │ 04_RCNN:SVM分类器.mp4
│ │ 05_RCNN:非极大按捺(NMS).mp4
│ │ 06_RCNN:候选区域批改.mp4
│ │ 07_RCNN:练习进程与测验

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