Python+AI 人脸识别Python人工智能【完结】

**《黑马-Python+AI 人脸识别Python人工智能【完结】》**是一套面向Python开发者和人工智能初学者打造的计算机视觉实战课程，课程以人脸识别技术为核心，结合Python编程语言和主流AI深度学习框架，从基础理论到项目实战，系统讲解人脸检测、人脸识别、人脸比对以及智能视觉应用开发的完整流程，帮助学员掌握人工智能视觉开发的核心技术，并能够独立完成相关项目开发。

课程首先从Python基础知识和人工智能开发环境搭建开始，介绍Anaconda、PyCharm、Jupyter Notebook等开发工具的使用方法，以及NumPy、Pandas、Matplotlib等常用数据处理与可视化库，为后续学习机器学习和深度学习奠定基础。同时，还会讲解OpenCV图像处理技术，包括图片读取、视频采集、图像增强、颜色空间转换、边缘检测、滤波处理以及特征提取等常见操作，使学员掌握计算机视觉开发的基本技能。

在人脸识别核心部分，课程深入讲解人脸检测、人脸关键点定位、人脸特征提取、人脸编码以及身份识别等关键技术，介绍传统计算机视觉方法与深度学习方法的基本原理，并结合Python生态中的相关工具和库完成实际开发。学员将学习如何调用摄像头进行实时视频采集，实现人脸检测、实时识别、多人识别以及身份验证等功能，深入理解整个人脸识别系统的工作流程。

课程还会介绍深度学习基础知识，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、模型训练、模型推理以及模型优化等内容，并结合TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架（具体内容可能因课程版本而有所不同），帮助学员了解现代人工智能模型的开发思路。同时，还会讲解数据集准备、数据预处理、模型训练流程以及模型部署等实际开发环节，提高AI项目实践能力。

为了增强综合应用能力，课程通常安排多个项目案例，例如人脸签到系统、人脸门禁系统、人脸考勤系统、人脸登录验证、视频监控识别以及智能摄像头应用等。通过完整项目开发，学员不仅能够掌握图像采集、数据处理、模型调用以及界面开发等技能，还能够了解AI技术在智慧安防、智能办公、教育管理以及智能零售等行业中的实际应用场景。

此外，课程还涉及模型优化、性能提升、GPU加速、项目部署以及常见问题排查等内容，帮助学员提高程序运行效率，了解人工智能项目从开发、测试到上线部署的完整流程。同时，课程注重代码规范和工程化开发，培养良好的编程习惯和项目组织能力。

总体而言，《黑马-Python+AI 人脸识别Python人工智能【完结】》是一门理论与实践相结合的人工智能开发课程，内容涵盖Python编程、OpenCV图像处理、人脸识别、深度学习、计算机视觉以及AI项目实战等多个模块，适合Python开发者、人工智能初学者、计算机专业学生以及希望进入AI视觉领域的学习者。通过系统学习，学员能够掌握人脸识别系统开发的核心技术，具备独立开发智能视觉应用的能力，并为进一步学习目标检测、图像分类、OCR识别以及大模型视觉应用等人工智能方向奠定坚实基础。

课程截图：

课程目录：

黑马-Python+AI 人脸识别Python人工智能(1)/
│ ├── 1-1 深度学习基础/
│ │ ├── 1.深度学习介绍/
│ │ │ ├── 1.深度学习介绍/
│ │ │ │ └── 01_深度学习课程介绍.mp4 (6.40 MB)
│ │ │ └── 1.深度学习介绍/
│ │ │ │ ├── 02_深度学习介绍.mp4 (33.26 MB)
│ │ │ │ └── 03_深度学习介绍2.mp4 (5.06 MB)
│ │ ├── 2.神经网络基础/
│ │ │ └── 2.神经网络基础/
│ │ │ │ ├── 01_逻辑回归介绍.mp4 (26.87 MB)
│ │ │ │ ├── 02_逻辑回归损失函数.mp4 (17.25 MB)
│ │ │ │ ├── 03_梯度下降算法过程以及公式.mp4 (21.11 MB)
│ │ │ │ ├── 04_导数意义介绍.mp4 (6.87 MB)
│ │ │ │ ├── 05_a^2函数的导数介绍.mp4 (17.17 MB)
│ │ │ │ ├── 06_导数计算图与链式法则.mp4 (24.92 MB)
│ │ │ │ ├── 07_逻辑回归的导数计算图分析以及参数导数.mp4 (23.59 MB)
│ │ │ │ ├── 08_向量化编程介绍引入.mp4 (17.45 MB)
│ │ │ │ ├── 09_向量化编程的优势.mp4 (17.48 MB)
│ │ │ │ ├── 10_向量化实现逻辑回归的梯度计算更新.mp4 (17.47 MB)
│ │ │ │ ├── 11_正向传播与反向传播、作业介绍.mp4 (14.19 MB)
│ │ │ │ ├── 12_作业讲解题1：实现sigmoid函数与梯度实.mp4 (7.21 MB)
│ │ │ │ ├── 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 (9.96 MB)
│ │ │ │ ├── 14_作业讲解题2：参数初始化与前向传播、反向传播.mp4 (24.14 MB)
│ │ │ │ ├── 15_作业讲解题2：优化迭代实现、model逻辑实现.mp4 (23.05 MB)
│ │ │ │ └── 16_总结.mp4 (14.67 MB)
│ │ ├── 3.浅层神经网络/
│ │ │ └── 3.浅层神经网络/
│ │ │ │ ├── 00.浅层神经网络.mp4 (3.93 MB)
│ │ │ │ ├── 01_浅层神经网络表示.mp4 (14.89 MB)
│ │ │ │ ├── 02_浅层神经网络的前向传播.mp4 (12.93 MB)
│ │ │ │ ├── 03_激活函数的选择.mp4 (21.05 MB)
│ │ │ │ ├── 04_浅层神经网络的反向传播.mp4 (18.48 MB)
│ │ │ │ ├── 05_作业介绍.mp4 (7.75 MB)
│ │ │ │ ├── 06_作业实现：初始化模型与前向传播.mp4 (28.40 MB)
│ │ │ │ ├── 07_作业实现：反向传播与更新梯度.mp4 (33.65 MB)
│ │ │ │ ├── 08_作业实现：网络模型逻辑实现.mp4 (15.38 MB)
│ │ │ │ └── 09_总结.mp4 (7.69 MB)
│ │ └── 4.深层神经网络/
│ │ │ ├── 4.深层神经网络/
│ │ │ │ ├── 01_深层神经网络表示.mp4 (17.97 MB)
│ │ │ │ ├── 02_深层神经网络的反向传播过程.mp4 (9.80 MB)
│ │ │ │ └── 03_参数初始化与超参数介绍.mp4 (15.11 MB)
│ │ │ └── 4.深层神经网络资料.zip (1.83 MB)
│ ├── 1-2 深度学习优化进阶/
│ │ ├── 1.多分类/
│ │ │ └── 1.多分类/
│ │ │ │ ├── 01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4 (17.60 MB)
│ │ │ │ ├── 02_交叉熵损失原理.mp4 (24.42 MB)
│ │ │ │ ├── 03_案例：Mnist手写数字数据介绍.mp4 (18.18 MB)
│ │ │ │ ├── 04_案例：网络结构、流程、代码介绍.mp4 (25.71 MB)
│ │ │ │ ├── 05_案例：主网络结构搭建实现.mp4 (45.84 MB)
│ │ │ │ ├── 06_案例：添加准确率.mp4 (33.47 MB)
│ │ │ │ ├── 07_案例：Tensorboard观察显示.mp4 (28.28 MB)
│ │ │ │ ├── 08_案例：添加模型保存、预测.mp4 (33.19 MB)
│ │ │ │ └── 09_调整学习率带来的问题.mp4 (12.33 MB)
│ │ ├── 2.梯度下降算法优化/
│ │ │ └── 2.梯度下降算法优化/
│ │ │ │ ├── 01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp4 (33.12 MB)
│ │ │ │ ├── 02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4 (35.19 MB)
│ │ │ │ ├── 03_指数加权平均.mp4 (20.51 MB)
│ │ │ │ ├── 04_动量梯度下降原理公式理解.mp4 (39.59 MB)
│ │ │ │ ├── 05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp4 (16.22 MB)
│ │ │ │ ├── 06_标准化输入带来的优化.mp4 (19.40 MB)
│ │ │ │ ├── 07_作业介绍.mp4 (10.46 MB)
│ │ │ │ ├── 08_作业讲解1.mp4 (74.04 MB)
│ │ │ │ └── 09_作业讲解2.mp4 (5.85 MB)
│ │ ├── 3.深度学习正则化/
│ │ │ └── 3.深度学习正则化/
│ │ │ │ ├── 01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp4 (30.94 MB)
│ │ │ │ ├── 02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4 (28.94 MB)
│ │ │ │ ├── 03_Droupout过程与原理理解.mp4 (38.38 MB)
│ │ │ │ ├── 04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp4 (39.93 MB)
│ │ │ │ ├── 05_正则化作业介绍.mp4 (9.06 MB)
│ │ │ │ ├── 06_作业讲解1.mp4 (24.34 MB)
│ │ │ │ └── 07_作业讲解2.mp4 (7.45 MB)
│ │ └── 4.神经网络调参与BN/
│ │ │ └── 4.神经网络调参与BN/
│ │ │ │ ├── 01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp4 (20.27 MB)
│ │ │ │ └── 02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4 (57.85 MB)
│ ├── 1-3 卷积神经网络/
│ │ ├── 1.卷积网络原理/
│ │ │ └── 1.卷积网络原理/
│ │ │ │ ├── 01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp4 (51.55 MB)
│ │ │ │ ├── 02_卷积网络结构介绍.mp4 (13.53 MB)
│ │ │ │ ├── 03_默认卷积的运算过程.mp4 (11.49 MB)
│ │ │ │ ├── 04_零填充.mp4 (17.42 MB)
│ │ │ │ ├── 05_过滤器大小与步长.mp4 (22.48 MB)
│ │ │ │ ├── 06_多通道的卷积与多卷积核.mp4 (12.73 MB)
│ │ │ │ ├── 07_卷积总结.mp4 (26.68 MB)
│ │ │ │ ├── 08_池化层.mp4 (15.54 MB)
│ │ │ │ └── 09_全连接层.mp4 (10.44 MB)
│ │ ├── 2.经典分类结构/
│ │ │ └── 2.经典分类结构/
│ │ │ │ ├── 01_LeNet5的计算过程详解.mp4 (34.45 MB)
│ │ │ │ ├── 02_常见网络结构介绍.mp4 (26.29 MB)
│ │ │ │ ├── 03_Inception(1×1卷积介绍）.mp4 (32.26 MB)
│ │ │ │ ├── 04_Inception结构以及改进.mp4 (24.70 MB)
│ │ │ │ └── 05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp4 (22.81 MB)
│ │ └── 3.CNN实战/
│ │ │ └── 3.CNN实战/
│ │ │ │ ├── 01_作业介绍.mp4 (9.25 MB)
│ │ │ │ ├── 02_作业讲解.mp4 (57.00 MB)
│ │ │ │ └── 03_迁移学习.mp4 (30.50 MB)
│ ├── 1-4 循环神经网络/
│ │ ├── 1.循环神经网络/
│ │ │ └── 1.循环神经网络/
│ │ │ │ ├── 01_循环神经网络背景介绍.mp4 (12.98 MB)
│ │ │ │ ├── 02_循环神经网络结构原理.mp4 (26.69 MB)
│ │ │ │ ├── 03_词的表示与矩阵形状运算.mp4 (33.04 MB)
│ │ │ │ ├── 04_交叉熵损失计算.mp4 (5.79 MB)
│ │ │ │ ├── 05_时间反向传播算法.mp4 (37.81 MB)
│ │ │ │ ├── 06_梯度消失、案例介绍.mp4 (18.06 MB)
│ │ │ │ ├── 07_手写RNN案例：单个cell前向传播.mp4 (23.80 MB)
│ │ │ │ ├── 08_手写RNN案例：所有cell的前向传播.mp4 (34.48 MB)
│ │ │ │ ├── 09_手写RNN案例：单个cell的反向传播.mp4 (34.79 MB)
│ │ │ │ ├── 10_手写RNN案例：所有cell的反向传播.mp4 (49.03 MB)
│ │ │ │ ├── 11_案例总结.mp4 (5.95 MB)
│ │ │ │ └── 12_GRU与LSTM介绍.mp4 (26.36 MB)
│ │ ├── 2.词嵌入/
│ │ │ └── 2.词嵌入/
│ │ │ │ ├── 01_词嵌入介绍.mp4 (20.85 MB)
│ │ │ │ └── 02_词嵌入案例.mp4 (31.16 MB)
│ │ ├── 3.seq2seq与Attention机制/
│ │ │ └── 3.seq2seq与Attention机制/
│ │ │ │ ├── 01_seq2seq介绍与理解.mp4 (24.58 MB)
│ │ │ │ ├── 02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp4 (6.23 MB)
│ │ │ │ ├── 03_Attention原理分析.mp4 (45.16 MB)
│ │ │ │ ├── 04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp4 (17.81 MB)
│ │ │ │ ├── 05_机器翻译案例：模型参数定义.mp4 (16.66 MB)
│ │ │ │ ├── 06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍.mp4 (19.36 MB)
│ │ │ │ ├── 07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍.mp4 (23.55 MB)
│ │ │ │ ├── 08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍.mp4 (14.78 MB)
│ │ │ │ ├── 09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写.mp4 (39.74 MB)
│ │ │ │ ├── 10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4 (31.25 MB)
│ │ │ │ ├── 11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义.mp4 (9.57 MB)
│ │ │ │ ├── 12_机器翻译案例：attention结构定义.mp4 (37.71 MB)
│ │ │ │ ├── 13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4 (25.86 MB)
│ │ │ │ ├── 14_机器翻译案例：训练逻辑编写.mp4 (18.05 MB)
│ │ │ │ ├── 15_机器翻译案例：训练结果与问题解决.mp4 (8.52 MB)
│ │ │ │ ├── 16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示.mp4 (11.19 MB)
│ │ │ │ └── 17_集束搜索介绍.mp4 (16.18 MB)
│ │ └── 1-4 循环神经网络文档.zip (1.83 MB)
│ ├── 1-5 高级主题/
│ │ ├── 1.生产对抗网络/
│ │ │ └── 1.生产对抗网络/
│ │ │ │ ├── 01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4 (32.74 MB)
│ │ │ │ ├── 02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp4 (21.53 MB)
│ │ │ │ ├── 03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍.mp4 (20.84 MB)
│ │ │ │ ├── 04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写.mp4 (48.48 MB)
│ │ │ │ ├── 05_生成数字图片案例：训练流程.mp4 (43.64 MB)
│ │ │ │ └── 06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比.mp4 (14.12 MB)
│ │ ├── 2.自动编码器/
│ │ │ └── 2.自动编码器/
│ │ │ │ ├── 01_自动编码器介绍.mp4 (11.29 MB)
│ │ │ │ ├── 02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4 (31.47 MB)
│ │ │ │ ├── 03_案例：训练普通自编码器.mp4 (29.15 MB)
│ │ │ │ ├── 04_案例：深度自编码器编写演示.mp4 (7.90 MB)
│ │ │ │ ├── 05_案例：卷积自编码器编写演示.mp4 (18.41 MB)
│ │ │ │ ├── 06_案例：降噪编码器介绍.mp4 (9.90 MB)
│ │ │ │ └── 07_案例：降噪编码器案例.mp4 (17.71 MB)
│ │ └── 3.CapsuleNet/
│ │ │ └── 3.CapsuleNet/
│ │ │ │ ├── 01_CapsuleNet了解.mp4 (33.36 MB)
│ │ │ │ └── 02_深度学习课程总结.mp4 (27.29 MB)
│ ├── 1-6 百度人脸识别/
│ │ ├── 1.平台介绍/
│ │ │ └── 1.平台介绍/
│ │ │ │ ├── 0_课程组成和目标.mp4 (3.76 MB)
│ │ │ │ ├── 1_1_访问入口.mp4 (13.38 MB)
│ │ │ │ ├── 1_2_机器学习平台_介绍.mp4 (20.47 MB)
│ │ │ │ ├── 1_3_百度深度学习平台_介绍.mp4 (24.35 MB)
│ │ │ │ ├── 1_4_百度深度学习平台_创建集群.mp4 (15.47 MB)
│ │ │ │ ├── 1_5_百度人工智能平台_功能介绍.mp4 (21.10 MB)
│ │ │ │ ├── 1_6_人工智能平台_服务开通.mp4 (15.77 MB)
│ │ │ │ └── 1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装.mp4 (38.70 MB)
│ │ ├── 2.图像技术之人脸识别/
│ │ │ └── 2.图像技术之人脸识别/
│ │ │ │ ├── 2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用.mp4 (21.50 MB)
│ │ │ │ ├── 2_1_2人脸识别_API.mp4 (36.93 MB)
│ │ │ │ ├── 2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览.mp4 (25.79 MB)
│ │ │ │ ├── 2_1_4_人脸检测_获取access_token.mp4 (23.72 MB)
│ │ │ │ ├── 2_1_5_人脸检测_调用API.mp4 (48.93 MB)
│ │ │ │ ├── 2_1_6_人脸检测_图像坐标.mp4 (19.84 MB)
│ │ │ │ ├── 2_1_7_人脸检测_边框.mp4 (28.39 MB)
│ │ │ │ ├── 2_1_8_人脸检测_性别年龄总结.mp4 (27.22 MB)
│ │ │ │ └── 2_1_9_人脸检测_SDK方式.mp4 (27.73 MB)
│ │ ├── 3.图像技术之图像识别/
│ │ │ └── 3.图像技术之图像识别/
│ │ │ │ ├── 2_2_1_图像识别功能_应用创建.mp4 (23.71 MB)
│ │ │ │ ├── 2_2_2_图像识别_物体检测API_实例.mp4 (32.41 MB)
│ │ │ │ ├── 2_2_3_图像检测识别_菜品识别.mp4 (24.74 MB)
│ │ │ │ ├── 2_2_4_图像检测_车辆检测.mp4 (30.17 MB)
│ │ │ │ ├── 2_2_5_定制化图像识别_特点和功能.mp4 (17.24 MB)
│ │ │ │ ├── 2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤.mp4 (40.90 MB)
│ │ │ │ ├── 2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作.mp4 (27.01 MB)
│ │ │ │ ├── 2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程.mp4 (13.24 MB)
│ │ │ │ ├── 2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现.mp4 (44.87 MB)
│ │ │ │ ├── 2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题.mp4 (12.21 MB)
│ │ │ │ ├── 2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程.mp4 (21.89 MB)
│ │ │ │ └── 2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码.mp4 (9.05 MB)
│ │ ├── 4.图像技术之文字识别/
│ │ │ └── 4.图像技术之文字识别/
│ │ │ │ ├── 2_3_1_功能介绍_创建应用.mp4 (21.61 MB)
│ │ │ │ ├── 2_3_2_通用文字识别_代码.mp4 (33.96 MB)
│ │ │ │ ├── 2_3_3_通用文字识别_其他版本函数.mp4 (7.15 MB)
│ │ │ │ ├── 2_3_4_车牌识别.mp4 (15.56 MB)
│ │ │ │ ├── 2_3_5_通用票据识别.mp4 (33.24 MB)
│ │ │ │ ├── 2_3_6_自定义模板_步骤.mp4 (24.86 MB)
│ │ │ │ ├── 2_3_7_自定义模板_实际创建.mp4 (18.31 MB)
│ │ │ │ ├── 2_3_8_自定义模板_API和代码.mp4 (17.44 MB)
│ │ │ │ ├── 2_3_9_创建分类器.mp4 (16.68 MB)
│ │ │ │ └── 2_3_10_分类器代码.mp4 (21.29 MB)
│ │ ├── 5.语音技术/
│ │ │ └── 5.语音技术/
│ │ │ │ ├── 3_1_1_语音识别_介绍和API.mp4 (18.17 MB)
│ │ │ │ ├── 3_1_2_语音识别案例_代码浏览.mp4 (11.57 MB)
│ │ │ │ ├── 3_1_3_语音识别案例_案例.mp4 (17.00 MB)
│ │ │ │ └── 3_2_1语音合成.mp4 (14.50 MB)
│ │ ├── 6.自然语言处理/
│ │ │ └── 6.自然语言处理/
│ │ │ │ └── 4_1_1_自然语言处理基础技术.mp4 (27.31 MB)
│ │ ├── 7.人脸识别打卡案例/
│ │ │ └── 7.人脸识别打卡案例/
│ │ │ │ ├── 5_1_0_人脸打卡案例_介绍.mp4 (5.43 MB)
│ │ │ │ ├── 5_1_1_案例_前端部分介绍.mp4 (15.27 MB)
│ │ │ │ ├── 5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览.mp4 (151.71 MB)
│ │ │ │ ├── 5_1_3_案例_获取token.mp4 (26.93 MB)
│ │ │ │ ├── 5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索.mp4 (267.83 MB)
│ │ │ │ ├── 5_1_5_案例_主程序1.mp4 (126.38 MB)
│ │ │ │ └── 5_1_6_案例_主程序2.mp4 (241.61 MB)
│ │ └── 1-6 百度人脸识别说明.zip (1.83 MB)
│ ├── 1-7 自然语言处理/
│ │ ├── 1.自然语言处理基础概念/
│ │ │ └── 1.自然语言处理基础概念/
│ │ │ │ ├── 0.NLP介紹.mp4 (108.34 MB)
│ │ │ │ ├── 1.NLP的种类.mp4 (37.83 MB)
│ │ │ │ ├── 2.端对端深度学习模型.mp4 (84.03 MB)
│ │ │ │ ├── 3.词袋.mp4 (38.11 MB)
│ │ │ │ ├── 4.Seq2Seq.mp4 (40.56 MB)
│ │ │ │ ├── 5.Beam Serch Decoding.mp4 (46.42 MB)
│ │ │ │ └── 6.Attention.mp4 (34.52 MB)
│ │ ├── 2.自然语言处理基础实作-机器学习篇/
│ │ │ └── 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 (30.59 MB)
│ │ │ │ ├── 2.机器学习-NLTK_清理数据.mp4 (7.61 MB)
│ │ │ │ ├── 3.机器学习-NLTK_大小写转换.mp4 (7.59 MB)
│ │ │ │ ├── 4.机器学习-NLTK_去除虚词.mp4 (12.99 MB)
│ │ │ │ ├── 5.机器学习-NLTK_词根化.mp4 (33.77 MB)
│ │ │ │ ├── 6.机器学习-NLTK_还原字符串.mp4 (55.42 MB)
│ │ │ │ ├── 7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵.mp4 (15.57 MB)
│ │ │ │ ├── 8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp4 (10.89 MB)
│ │ │ │ └── 9.机器学习-NLTK_建立词袋模型.mp4 (77.93 MB)
│ │ ├── 3.自然语言处理基础实作-深度学习篇/
│ │ │ └── 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 (153.97 MB)
│ │ │ │ ├── 11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化.mp4 (43.53 MB)
│ │ │ │ └── 12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速.mp4 (65.34 MB)
│ │ ├── 4.自然语言处理核心部分/
│ │ │ └── 4.自然语言处理核心部分/
│ │ │ │ ├── 1.CNN REIVEW.mp4 (46.74 MB)
│ │ │ │ ├── 2.CNN CODE.mp4 (140.64 MB)
│ │ │ │ ├── 3.RNN REVIEW.mp4 (38.34 MB)
│ │ │ │ ├── 4.RNN CODE.mp4 (143.18 MB)
│ │ │ │ ├── 5.LSTM.mp4 (53.24 MB)
│ │ │ │ ├── 6.LSTM_CODE.mp4 (77.72 MB)
│ │ │ │ ├── 7.文本分类.mp4 (61.68 MB)
│ │ │ │ ├── 8.文本分类的方式.mp4 (31.01 MB)
│ │ │ │ ├── 9.文本分类CNN&RNN.mp4 (65.79 MB)
│ │ │ │ ├── 10. 文本分类 CNN 模型使用.mp4 (130.22 MB)
│ │ │ │ └── 11. 文本分类 RNN 搭建.mp4 (123.57 MB)
│ │ ├── 5.实战项目-从无到有打造聊天机器人/
│ │ │ ├── 5.实战项目-从无到有打造聊天机器人/
│ │ │ │ ├── 0.chatbot.mp4 (17.61 MB)
│ │ │ │ ├── 01.chatbot 搭建计画.mp4 (42.04 MB)
│ │ │ │ ├── 02.chatbot 环境搭建下载数据集.mp4 (34.12 MB)
│ │ │ │ ├── 03.chatbot 下载数据集.mp4 (74.89 MB)
│ │ │ │ ├── 04.chatbot 导入依赖包.mp4 (12.93 MB)
│ │ │ │ ├── 05.ChatBot 读取数据.mp4 (26.66 MB)
│ │ │ │ ├── 06.chatbot 创建对話字典.mp4 (29.33 MB)
│ │ │ │ ├── 07. ChatBot 建立对话列表.mp4 (23.60 MB)
│ │ │ │ ├── 08. ChatBot 问答集.mp4 (30.59 MB)
│ │ │ │ ├── 09.ChatBot 数据初步清洗.mp4 (23.72 MB)
│ │ │ │ ├── 10. ChatBot 清理问题集&回答集.mp4 (21.30 MB)
│ │ │ │ ├── 11. ChatBot 统计字频.mp4 (11.24 MB)
│ │ │ │ ├── 12. ChatBot 标记化&去除少数字.mp4 (19.07 MB)
│ │ │ │ ├── 13. ChatBot 最终标记.mp4 (6.59 MB)
│ │ │ │ ├── 14. ChatBot 逆向字典.mp4 (20.98 MB)
│ │ │ │ ├── 15. ChatBot 添加 EOS 标签.mp4 (22.66 MB)
│ │ │ │ ├── 16. ChatBot 问答数列化.mp4 (41.14 MB)
│ │ │ │ ├── 17. ChatBot 长短句.mp4 (35.43 MB)
│ │ │ │ ├── 18. ChatBot input&output.mp4 (30.14 MB)
│ │ │ │ ├── 19. ChatBot 处理输出.mp4 (41.00 MB)
│ │ │ │ ├── 20. ChatBot 建立RNN 模型.mp4 (24.71 MB)
│ │ │ │ ├── 21. ChatBot 解码器训练.mp4 (56.34 MB)
│ │ │ │ ├── 22. ChatBot 解码器测试.mp4 (43.22 MB)
│ │ │ │ ├── 23. ChatBot 创建解码RNN.mp4 (48.81 MB)
│ │ │ │ ├── 24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4 (62.53 MB)
│ │ │ │ ├── 25. ChatBot 設置超参数.mp4 (31.12 MB)
│ │ │ │ ├── 26.ChatBot 启动运算.mp4 (21.02 MB)
│ │ │ │ ├── 27. ChatBot 模型 input.mp4 (30.54 MB)
│ │ │ │ ├── 28. ChatBot 模型輸入序列長度.mp4 (36.33 MB)
│ │ │ │ ├── 29. ChatBot 設置輸入的数据形状.mp4 (28.25 MB)
│ │ │ │ ├── 30. ChatBot训练 & 测试結果.mp4 (30.64 MB)
│ │ │ │ ├── 31. ChatBot 损失，优化，梯度消減.mp4 (25.13 MB)
│ │ │ │ ├── 32. ChatBot 问答等长处理.mp4 (29.77 MB)
│ │ │ │ ├── 33. ChatBot 问答数据批量.mp4 (22.76 MB)
│ │ │ │ ├── 34. ChatBot 数据分割.mp4 (15.21 MB)
│ │ │ │ ├── 35. ChatBot 训练.mp4 (52.04 MB)
│ │ │ │ ├── 36. ChatBot 训练2.mp4 (42.53 MB)
│ │ │ │ ├── 37. ChatBot 测试.mp4 (13.12 MB)
│ │ │ │ ├── 38. ChatBot 输入修飾.mp4 (7.69 MB)
│ │ │ │ └── 39. ChatBot 开始聊天.mp4 (43.78 MB)
│ │ │ └── 5.实战项目-从无到有打造聊天机器人资料.png (0.48 MB)
│ │ └── 1-7 自然语言处理必看.zip (1.83 MB)
│ ├── 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/
│ │ │ └── 1.目标检测概述/
│ │ │ │ ├── 01_课程要求以及目标.mp4 (3.18 MB)
│ │ │ │ ├── 02_项目演示结果.mp4 (7.13 MB)
│ │ │ │ ├── 03_项目结构以及课程安排.mp4 (6.73 MB)
│ │ │ │ ├── 04_图像识别背景.mp4 (9.43 MB)
│ │ │ │ ├── 05_目标检测的定义和技术历史.mp4 (13.30 MB)
│ │ │ │ ├── 06_目标检测应用场景.mp4 (13.65 MB)
│ │ │ │ ├── 07_目标检测算法原理铺垫.mp4 (3.88 MB)
│ │ │ │ └── 08_目标检测任务描述.mp4 (29.48 MB)
│ │ ├── 2.RCNN原理/
│ │ │ └── 2.RCNN原理/
│ │ │ │ ├── 01_Overfeat模型.mp4 (21.27 MB)
│ │ │ │ ├── 02_RCNN：步骤流程介绍.mp4 (9.06 MB)
│ │ │ │ ├── 03_RCNN：候选区域以及特征提取.mp4 (14.36 MB)
│ │ │ │ ├── 04_RCNN：SVM分类器.mp4 (13.89 MB)
│ │ │ │ ├── 05_RCNN：非极大抑制（NMS）.mp4 (14.21 MB)
│ │ │ │ ├── 06_RCNN：候选区域修正.mp4 (8.36 MB)
│ │ │ │ ├── 07_RCNN：训练过程与测试过程介绍.mp4 (24.88 MB)
│ │ │ │ └── 08_RCNN：总结、优缺点与问题自测.mp4 (15.88 MB)
│ │ ├── 3.SPPNet原理/
│ │ │ └── 3.SPPNet原理/
│ │ │ │ ├── 01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程.mp4 (10.41 MB)
│ │ │ │ ├── 02_SPPNet：映射.mp4 (9.35 MB)
│ │ │ │ ├── 03_SPPNet：SPP层的作用.mp4 (17.34 MB)
│ │ │ │ └── 04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测.mp4 (7.39 MB)
│ │ ├── 4.FastRCNN原理/
│ │ │ └── 4.FastRCNN原理/
│ │ │ │ ├── 01_FastRCNN：改进之处以及网络流程.mp4 (7.12 MB)
│ │ │ │ ├── 02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比.mp4 (15.25 MB)
│ │ │ │ ├── 03_FastRCNN：多任务损失.mp4 (15.82 MB)
│ │ │ │ └── 04_FastRCNN：总结与问题自测.mp4 (3.59 MB)
│ │ ├── 5.FasterRCNN原理/
│ │ │ ├── 5.FasterRCNN原理/
│ │ │ │ ├── 01_FasterRCNN：网络结构与步骤.mp4 (15.46 MB)
│ │ │ │ ├── 02_FasterRCNN：RPN网络的原理.mp4 (23.54 MB)
│ │ │ │ └── 03_FasterRCNN：总结与问题自测.mp4 (5.28 MB)
│ │ │ └── 5.FasterRCNN原理说明.png (0.48 MB)
│ │ ├── 6.YOLO原理/
│ │ │ └── 6.YOLO原理/
│ │ │ │ ├── 01_YOLO：算法特点与流程介绍.mp4 (5.87 MB)
│ │ │ │ ├── 02_YOLO：单元格原理过程.mp4 (31.24 MB)
│ │ │ │ ├── 03_YOLO：训练过程样本标记.mp4 (4.66 MB)
│ │ │ │ └── 04_YOLO：总结.mp4 (3.34 MB)
│ │ └── 7.SSD原理/
│ │ │ └── 7.SSD原理/
│ │ │ │ ├── 01_SSD：网络结构与Detected结构.mp4 (25.34 MB)
│ │ │ │ ├── 02_SSD：localization与confidence.mp4 (17.67 MB)
│ │ │ │ ├── 03_SSD：训练与测试流程总结.mp4 (9.15 MB)
│ │ │ │ ├── 04_TensorflowSSD接口介绍.mp4 (23.91 MB)
│ │ │ │ └── 05_第一阶段算法总结.mp4 (42.21 MB)
│ ├── 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/
│ │ │ └── 1.数据集标记/
│ │ │ │ ├── 01_目标检测数据集介绍.mp4 (18.18 MB)
│ │ │ │ └── 02_商品数据集标记.mp4 (26.70 MB)
│ │ ├── 2.数据集格式转换/
│ │ │ └── 2.数据集格式转换/
│ │ │ │ ├── 01_数据集格式转换介绍.mp4 (10.25 MB)
│ │ │ │ ├── 02_格式转换：代码介绍.mp4 (27.95 MB)
│ │ │ │ ├── 03_格式转换：文件读取以及存储逻辑.mp4 (35.61 MB)
│ │ │ │ ├── 04_格式转换：图片数据以及XML读取.mp4 (79.14 MB)
│ │ │ │ └── 05_格式转换：example封装、总结.mp4 (71.76 MB)
│ │ └── 3.TFRecords读取/
│ │ │ └── 3.TFRecords读取/
│ │ │ │ ├── 01_slim库介绍.mp4 (26.56 MB)
│ │ │ │ ├── 02_TFRecord读取：Dataset准备.mp4 (30.63 MB)
│ │ │ │ ├── 03_TFRecord读取：provider读取.mp4 (15.37 MB)
│ │ │ │ └── 04_第二阶段总结.mp4 (10.40 MB)
│ └── 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/
│ │ │ └── 1.项目架构/
│ │ │ │ ├── 01_项目架构设计.mp4 (21.17 MB)
│ │ │ │ └── 02_训练与测试整体结构设计.mp4 (15.28 MB)
│ │ ├── 2.数据接口实现/
│ │ │ └── 2.数据接口实现/
│ │ │ │ ├── 01_数据接口：商品格式转换实现.mp4 (18.92 MB)
│ │ │ │ ├── 02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义.mp4 (26.34 MB)
│ │ │ │ ├── 03_数据接口：商品数据读取子类实现.mp4 (70.10 MB)
│ │ │ │ ├── 04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现.mp4 (26.25 MB)
│ │ │ │ └── 05_数据接口：代码运行与数据模块总结.mp4 (19.52 MB)
│ │ ├── 3.模型接口实现/
│ │ │ └── 3.模型接口实现/
│ │ │ │ └── 01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码.mp4 (18.61 MB)
│ │ ├── 4.预处理接口实现/
│ │ │ └── 4.预处理接口实现/
│ │ │ │ ├── 01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍.mp4 (48.90 MB)
│ │ │ │ ├── 02_预处理接口：预处理工厂代码.mp4 (31.71 MB)
│ │ │ │ ├── 03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整.mp4 (2.84 MB)
│ │ │ │ └── 04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结.mp4 (15.27 MB)
│ │ ├── 5.训练过程实现/
│ │ │ └── 5.训练过程实现/
│ │ │ │ ├── 01_训练：训练步骤与设备部署介绍.mp4 (23.16 MB)
│ │ │ │ ├── 02_训练：model_deploy介绍.mp4 (30.74 MB)
│ │ │ │ ├── 03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定.mp4 (37.09 MB)
│ │ │ │ ├── 04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义.mp4 (33.54 MB)
│ │ │ │ ├── 05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍.mp4 (17.72 MB)
│ │ │ │ ├── 06_训练：2数据模块与网络模型获取结果.mp4 (38.74 MB)
│ │ │ │ ├── 07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理.mp4 (47.19 MB)
│ │ │ │ ├── 08_训练：2NHWC和NCHW介绍.mp4 (7.21 MB)
│ │ │ │ ├── 09_训练：2对anchors进行正负样本标记.mp4 (15.87 MB)
│ │ │ │ ├── 10_训练：2批处理获取以及数据形状变换.mp4 (28.87 MB)
│ │ │ │ ├── 11_训练：2队列设置.mp4 (15.87 MB)
│ │ │ │ ├── 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 (60.61 MB)
│ │ │ │ ├── 13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置.mp4 (32.83 MB)
│ │ │ │ └── 14_训练：训练流程总结.mp4 (29.89 MB)
│ │ ├── 6.测试过程实现/
│ │ │ └── 6.测试过程实现/
│ │ │ │ ├── 01_测试：测试流程介绍、代码.mp4 (63.08 MB)
│ │ │ │ └── 02_测试：图片输入、结果标记代码.mp4 (49.98 MB)
│ │ ├── 7.模型部署介绍/
│ │ │ └── 7.模型部署介绍/
│ │ │ │ ├── 01_web服务与模型部署流程关系介绍.mp4 (9.55 MB)
│ │ │ │ └── 02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍.mp4 (24.24 MB)
│ │ ├── 8.导出模型/
│ │ │ └── 8.导出模型/
│ │ │ │ ├── 01_模型导出：模型输入输出定义.mp4 (20.75 MB)
│ │ │ │ └── 02_模型导出：Savedmodel导出模型.mp4 (54.43 MB)
│ │ ├── 9.打开模型服务/
│ │ │ └── 9.打开模型服务/
│ │ │ │ └── 01_开启模型服务.mp4 (13.58 MB)
│ │ ├── 10.TFServing客户端/
│ │ │ └── 10.TFServing客户端/
│ │ │ │ ├── 01_Tensorflow serving client逻辑.mp4 (21.04 MB)
│ │ │ │ ├── 02_Client：用户输入图片处理.mp4 (23.63 MB)
│ │ │ │ ├── 03_Client：grpc与serving apis介绍.mp4 (16.39 MB)
│ │ │ │ ├── 04_Client：客户端建立连接获取结果代码.mp4 (18.13 MB)
│ │ │ │ ├── 05_Client：结果解析.mp4 (19.16 MB)
│ │ │ │ └── 06_Client：结果标记返回.mp4 (16.67 MB)
│ │ └── 11.服务器部署/
│ │ │ ├── 11.服务器部署/
│ │ │ │ ├── 01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启.mp4 (14.69 MB)
│ │ │ │ └── 02_项目总结.mp4 (26.39 MB)
│ │ │ └── 11.服务器部署必看.zip (1.83 MB)