开课吧-算法工程师-高级深度学习

开课吧-算法工程师-高级深度学习是由开课吧教育平台提供的一门高级深度学习算法工程师培训课程。本课程主要面向已经具备一定基础的机器学习和深度学习开发者，希望进一步深入学习和应用深度学习领域的人员。

该课程的目标是帮助学员在深度学习领域提升自己的技术能力，通过系统的理论讲解和实践项目实战，深入了解和掌握高级深度学习的知识和技术，成为一名合格的算法工程师。

课程内容包括以下几个方面：

1. 模型优化与性能调优：讲解深度学习模型的优化方法和技巧，包括梯度下降优化算法、学习率调整、正则化、批归一化、超参数调优等。通过学习这些内容，学员可以提高模型的准确性和泛化能力。

2. 深度神经网络：深入讲解深度神经网络的结构、常见的激活函数、网络层次设计等。学员将学会如何构建不同类型的神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等，并应用于实际项目中。

3. 计算机视觉和自然语言处理：介绍计算机视觉和自然语言处理方向在深度学习中的应用，包括图像分类、目标检测、图像生成、文本分类、机器翻译等。学员将学会如何处理和分析图像和文本数据，并应用深度学习模型进行相关任务的解决。

4. 高级深度学习技术：深入讲解一些前沿和热门的深度学习技术，如生成对抗网络（GAN）、强化学习、多模态学习等。学员将了解这些技术的原理和应用场景，并通过实践项目实战进行实际应用。

此外，课程还提供了丰富的实践项目实战和案例分析，学员将有机会通过实际项目来巩固所学知识，并提升解决实际问题的能力。同时，开课吧还为学员提供专业的导师指导和交流平台，学员可以与同行交流合作，共同进步。

总之，开课吧-算法工程师-高级深度学习课程适合已经具备一定深度学习基础的人员，想要进一步深入学习和应用高级深度学习技术的人员。通过系统的学习和实践项目，学员将提升自己的技术能力和解决实际问题的能力，成为一名优秀的深度学习算法工程师。

课程截图：

课程目录：
├──第01章 课程引导
| ├──第1节： 开场白.mp4 37.47M
| ├──第2节1-1： 课程安排I.mp4 61.80M
| ├──第2节2-2： 课程安排II.mp4 61.02M
| ├──第3节1-1： 绪论II (1).mp4 76.12M
| └──第3节2-2： 绪论II (2).mp4 92.29M
├──第02章 神经网络深⼊
| ├──第10节 【实战】正则化方法.mp4 55.13M
| ├──第11节： 模型性能评价.mp4 73.59M
| ├──第12节： 【实战】模型性能评价指标.mp4 171.66M
| ├──第13节： 深度学习能力边界.mp4 72.22M
| ├──第1节： 从优化问题讲起I.mp4 77.01M
| ├──第2节： 【实战】拟合问题.mp4 84.93M
| ├──第3节 从优化问题讲起 II.mp4 68.94M
| ├──第4节： 实战：优化方法比较从优化问题讲起 II.mp4 31.11M
| ├──第5节： 深度神经网络.mp4 63.79M
| ├──第6节： 【实战】使用神经网络建模MNIST数据.mp4 144.76M
| ├──第7节： 【实战】激活函数与优化方法.mp4 128.10M
| ├──第8节： 正则化方法 I.mp4 42.50M
| ├──第9节： 正则化方法 II.mp4 82.44M
| └──作业.txt 0.50kb
├──第03章 图像分类与目标检测
| ├──第三章第10节： 【实战】表征学习.mp4 80.16M
| ├──第三章第11节： 第二章习题讲解.mp4 60.36M
| ├──第三章第12节： 彩蛋.mp4 2.64M
| ├──第三章第1节： 卷积的基本概念I.mp4 73.80M
| ├──第三章第1节： 卷积的基本概念II.mp4 114.46M
| ├──第三章第1节： 卷积的基本概念III.mp4 64.52M
| ├──第三章第2节： 2.4 实战：异构深度学习环境搭建.mp4 197.79M
| ├──第三章第3节： 2.5 实战：卷积层的实现.mp4 79.42M
| ├──第三章第4节： 2.6 典型卷积神经网络.mp4 51.46M
| ├──第三章第5节： 2.7 实战：简单的卷积神经网络.mp4 158.51M
| ├──第三章第6节： AlexNet模型.mp4 54.14M
| ├──第三章第6节： LeNet模型.mp4 68.73M
| ├──第三章第6节： ResNet模型.mp4 89.01M
| ├──第三章第6节： VGGNet模型.mp4 65.90M
| ├──第三章第7节： 【实战】ResNet.mp4 152.73M
| ├──第三章第8节： 目标检测.mp4 130.06M
| ├──第三章第9节： 【实战】Faster R-CNN.mp4 52.03M
| └──第三章作业.txt 0.43kb
├──第04章 图像分割
| ├──第四章第10节： 模型训练流程.mp4 86.48M
| ├──第四章第11节： 第三章习题讲解.mp4 62.06M
| ├──第四章第12节： 彩蛋.mp4 2.64M
| ├──第四章第1节： 图像分割基础.mp4 84.90M
| ├──第四章第2节： 【实战】Deconvolution与空洞卷积.mp4 74.44M
| ├──第四章第3节： 图像分割模型.mp4 94.01M
| ├──第四章第4节： 【实战】U-Net.mp4 65.20M
| ├──第四章第5节： 【实战】DeepLab v3.mp4 80.20M
| ├──第四章第6节： 模型可视化.mp4 40.34M
| ├──第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4 92.56M
| ├──第四章第8节： 病理影像分割初探.mp4 159.27M
| ├──第四章第9节： 自监督学习.mp4 131.19M
| └──第四章作业.txt 0.27kb
├──第06章 分布式深度学习系统
| ├──第六章第1节： 分布式系统.mp4 107.45M
| ├──第六章第2节： 分布式深度学习系统.mp4 142.05M
| ├──第六章第3节： 【实战】数据并行模型训练.mp4 281.38M
| ├──第六章第4节： 微服务架构.mp4 38.41M
| ├──第六章第5节： 【实战】使用Kafka搭建MQ.mp4 91.07M
| ├──第六章第6节： 分布式推理系统.mp4 55.88M
| ├──第六章第7节： TensorFlow Serving in Docker.mp4 57.77M
| ├──第六章第8节： 第五章习题讲解.mp4 16.62M
| └──第六章第9节： 直击面试II.mp4 160.35M
├──第07章 深度学习前严
| ├──第七章第10节： 第六章习题讲解.mp4 23.81M
| ├──第七章第11节： 直击面试III.mp4 146.66M
| ├──第七章第1节： 深度增强学习.mp4 78.38M
| ├──第七章第2节： 【实战】Flappy Bird.mp4 32.86M
| ├──第七章第3节： AlphaGo.mp4 114.57M
| ├──第七章第4节： 生成对抗网络.mp4 32.96M
| ├──第七章第5节： 【实战】SimpleGAN.mp4 226.11M
| ├──第七章第6节： 【实战】ConditionalGAN.mp4 145.05M
| ├──第七章第7节： 【实战】CycleGAN.mp4 186.24M
| ├──第七章第8节： 未来在哪里.mp4 49.77M
| └──第七章第9节： 彩蛋.mp4 2.62M
├──第08章 专题讲座
| ├──第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet_.mp4 97.83M
| ├──第八章第1节： 【Lecture 2】Inception.mp4 142.22M
| ├──第八章第1节： 【Lecture 3】Xception.mp4 84.56M
| ├──第八章第1节： 【Lecture 4】ResNeXt.mp4 84.36M
| ├──第八章第1节： 【Lecture 5】Transformer和它的朋友们.mp4 234.78M
| ├──第八章第1节： 【Lecture 6】深度学习产品化.mp4 221.35M
| ├──第八章第1节： 【Lecture 7】果壳中的量子计算.mp4 101.56M
| └──第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业.mp4 211.49M
├──第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型
| ├──第九章第10节： 模型测试代码.mp4 120.23M
| ├──第九章第11节： 模型训练与过程分析.mp4 76.07M
| ├──第九章第12节： 模型批量测试与性能指标.mp4 79.11M
| ├──第九章第13节： ResNet家族模型的表现.mp4 64.20M
| ├──第九章第14节： 常见模型的表现.mp4 151.17M
| ├──第九章第1节： 核心实战概述.mp4 33.81M
| ├──第九章第2节： ImageNet介绍.mp4 99.54M
| ├──第九章第3节： 数据探索与预处理.mp4 117.84M
| ├──第九章第4节： 数据队列.mp4 72.51M
| ├──第九章第5节： 通用数据队列(1).mp4 74.81M
| ├──第九章第5节： 通用数据队列.mp4 74.81M
| ├──第九章第6节： 建立模型结构.mp4 102.06M
| ├──第九章第7节： MNIST数据集训练.mp4 129.32M
| ├──第九章第8节： ImageNet Tiny数据集训练.mp4 99.99M
| ├──第九章第9节： 猫狗大战数据集介绍与预处理.mp4 42.56M
| └──作业.txt 0.42kb
├──第10章 建立病理影像的病变区域分割模型
| ├──第一十章第10节： DeepLabv3Plus模型训练与测试.mp4 147.79M
| ├──第一十章第11节： 论文串烧：BMJ Open.mp4 610.17M
| ├──第一十章第12节： 论文串烧P2.mp4 335.45M
| ├──第一十章第13节： 论文串烧：Nature Communications.mp4 668.07M
| ├──第一十章第14节： 论文串烧：ICCV.mp4 597.40M
| ├──第一十章第15节： 论文串烧：ECML.mp4 513.78M
| ├──第一十章第16节： 论文串烧：Nature Medicine.mp4 416.43M
| ├──第一十章第17节： 第九章习题讲解.mp4 177.13M
| ├──第一十章第1节： 数字病理切片介绍.mp4 151.64M
| ├──第一十章第2节： 数字病理切片预处理.mp4 93.92M
| ├──第一十章第3节： 样本均衡性处理.mp4 72.36M
| ├──第一十章第4节： 经典数据队列.mp4 110.57M
| ├──第一十章第5节： 建立训练模型.mp4 115.60M
| ├──第一十章第6节： 实现测试逻辑.mp4 204.79M
| ├──第一十章第7节： 预测结果后处理.mp4 61.67M
| ├──第一十章第8节： 20x模型训练与测试.mp4 260.75M
| └──第一十章第9节： 40x模型训练与测试.mp4 60.39M
├──第11章 分布式深度学习推理系统
| ├──第一十一章第10节： 运行Celery任务.mp4 84.35M
| ├──第一十一章第11节： 模型导出与运行.mp4 61.88M
| ├──第一十一章第12节： 系统整体运行.mp4 116.62M
| ├──第一十一章第13节： 构建Docker镜像的原始方法.mp4 137.77M
| ├──第一十一章第14节： 使用Dockerfile构建镜像.mp4 105.94M
| ├──第一十一章第15节： 增加病理影像预测Task.mp4 196.28M
| ├──第一十一章第16节： 分布式系统研究结果.mp4 265.61M
| ├──第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制.mp4 290.54M
| ├──第一十一章第1节： 系统架构设计.mp4 50.15M
| ├──第一十一章第2节： 代码结构与调度器配置.mp4 107.66M
| ├──第一十一章第3节： 调度器核心逻辑.mp4 120.38M
| ├──第一十一章第4节： 自定义Logging机制.mp4 62.74M
| ├──第一十一章第5节： 工作节点基础代码.mp4 60.91M
| ├──第一十一章第6节： 工作节点任务处理.mp4 26.18M
| ├──第一十一章第7节： 工作节点核心逻辑.mp4 178.34M
| ├──第一十一章第8节： 日志模块编写.mp4 69.51M
| └──第一十一章第9节： 代码调试环境搭建.mp4 167.12M
└──第12章 课程总结
| ├──第一十二章第1节： 课程总结III：循环神经网络.mp4 112.31M
| ├──第一十二章第1节： 课程总结II：卷积神经网络.mp4 430.28M
| ├──第一十二章第1节： 课程总结IV：深度学习系统与前沿.mp4 277.52M
| └──第一十二章第1节： 课程总结I：深度学习理论.mp4 226.33M