唐宇迪 大数据深度学习项目实战6套完整版 人脸检测 文本分类 关键点定位 视频教程

冰点也疯狂

$ L3 H- g0 \" S* V6 D1 U/ a
7 X. l7 n; F# a4 t3 ]$ l0 ^$ c0 I8 s2 j课程大纲：01 Tensorflow项目实战视频课程-文本分类【15课时】
4 f* \- O" H5 u; D5 \02 大数据 深度学习项目实战视频课程-人脸检测【16课时】
03 大数据：深度学习项目实战-关键点定位视频课程【12课时】
# B6 N9 S( Y5 t! ^04 深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程【15课时】
05 深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)【18课时】
' H7 M9 U# Q" i6 b06 深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型【14课时】
+ B, ~7 Z4 {. m3 l3 d
$ ?' F7 U7 @. v2 z
, ]1 t2 y. ]& w; `课程目录：
Tensorflow项目实战视频课程-文本分类
课程目录
/ Z2 [9 X: t6 |! w: \$ D01 课程任务与环境简介
+ c2 Q# K3 B# s* q. X0 r& `6 C02 Tensorflow安装
03 数据与任务简介
04 如何使用卷积神经网络进行文本分类
05 配置项目所涉及参数
1 ]+ G; ^- C8 d# Y& h+ g6 S3 ]06 数据读取
9 r$ }. j. M$ u! L) i8 r1 ]* ], M07 数据切分
08 构造session计算域
09 卷积网络模块定义
% w' Z0 h* [5 m7 t: k6 [10 多卷积核特征提取
3 D& A; R! k$ d" K3 M11 完成整体网络架构
  u$ J/ F, s* |$ i) A8 w12 创建batch迭代模块
, Q' _* M" }* B9 R2 o0 w! t5 P13 完成训练模块代码
, T3 B% U0 v& O& c7 W5 q; k14 训练效果
15 中文文本分类解决思路

深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程
课程目录：
5 |! S% I3 W6 D$ e5 u第1章递归神经网络原理（RNN）
8 X7 T! R. T$ T8 Q2 \" K5 ~9 F( K. e1-1课程简介
  D2 Q; r! U; V( D9 h  V( c1-2递归神经网络（RNN）
1-3RNN网络细节
# r6 F, e  h( z+ [3 g1-4LSTM网络架构

第2章RNN手写字体识别
1 c# m$ F( }) D! k2-1处理Mnist数据集
- s; X3 D# E% G5 g2-2RNN网络模型
6 R) B) X7 d2 R2-3训练RNN网络

第3章Tensorflow打造唐诗生成网络
3-1任务概述与环境配置
3-2参数配置
3-3数据预处理模块
5 b! j  X+ e2 z) j6 C% u2 f( x* z: N3-4Batch数据制作
& s# F6 j  Z. f0 g3-5RNN模型定义
- R( O4 i. k. U+ g3-6完成训练模块
3-7训练唐诗生成模型
3-8测试唐诗生成效果
6 p) d- U% {$ @/ w' v! N9 U
大数据：深度学习项目实战-关键点定位视频课程
# V* W, b3 |+ {$ ^课程目录：
深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架
深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换
1 G$ x8 s- s, P8 D$ c1 R" Y深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强
深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作
: u# Q/ j: T+ D+ `% w深度学习项目实战05 第一阶段网络训练
深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作
' g2 \4 u* J# u深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练
& ^7 h. t7 Z; d3 U# V9 D% l深度学习项目实战08 网络模型参数初始化
深度学习项目实战09 完成全部测试结果
深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果
深度学习项目实战11 项目总结分析
深度学习项目实战12 算法框架分析
  m. o# N; ]8 X8 p+ f7 h, v, {1 @
0 c$ Y/ o0 K/ T* c/ y, S5 R4 v深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
3 Y/ P  Z% L7 ~$ F. u课程目录：
01 课程简介
0 ~+ k% d) r' Y1 _02 Tensorflow安装
% R1 }: k4 \: |$ w+ L7 ]03 style-transfer基本原理
4 c- H/ T, z; B  Q) |' y04 风格生成网络结构原理
5 S/ I! o- u" K- R05 风格生成网络细节
- a& N; d/ F/ I* g, T06 风格转换效果展示
07 风格转换参数配置
6 G3 a& n; f( P$ T1 @0 K- L08 数据读取操作
4 B- t4 t! f/ C7 e6 g09 VGG体征提取网络结构
+ s" X4 t5 u# `7 m0 M10 内容与风格特征提取
11 生成网络结构定义
7 t0 M4 Y8 D* k. O" S- P2 W12 生成网络计算操作
13 参数初始化
  l5 r  D' [8 a14 Content损失计算
15 Style损失计算
16 完成训练模块
! z2 W$ c, G3 T- M17 模型保存与打印结果
18 完成测试代码

大数据:深度学习项目实战视频课程-人脸检测
; F' k& e: X3 Z- [课程目录：
01 人脸检测项目概述
  T0 n) m9 ?/ X  ?0 t( J02 数据收集
8 }1 c+ A6 Y) v: R8 }$ F- P& p# k03 正负样本裁剪策略
04 Caffe数据源准备
05 LMDB脚本文件
- s& G! T* U2 I3 J; M. u06 制作LMDB数据源
07 网络模型配置文件
08 选择合适的参数并训练网络模型
09 检测算法框架原理
10 实现多尺度人脸检测算法
' a" }1 d9 O. G! z/ c11 坐标映射变换
& E% ]9 S+ q+ n  p$ Y8 u: W12 完成检测代码
13 检测效果及改进
  f. _* h& v: [# h# j. }4 U14 优化策略分析
( G1 U' I& ^. D" U; n- x6 i% B15 模型准确率影响因素分析
# C4 a' b+ k% C% L8 y16 项目总结
3 l: L. Y1 C  d; a4 m- K
深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型
课程目录
第1章 Seq2Seq网络架构原理
7 f+ |* g  ?, Q: t) N; K1-1 课程简介
1-2 机器翻译技术发展
) z1 [4 @7 V. \, D1-3 Seq2Seq网络基本架构
1-4 Seq2Seq网络应用
' o0 c# o0 L) h9 T1-5 Attention机制
第2章 案例实战：序列排序生成
$ q' `7 N3 Z1 A2-1 环境配置
2-2 数据预处理
! n  a0 j5 `: S4 d2-3 编码层与词向量
2-4 完成解码模块
1 E+ `$ k+ A+ z2-5 模型迭代
第3章 文本摘要生成
) I; h3 X6 P2 D# j0 R7 r3-1 数据预处理
; J  J% J3 e: Y7 h# }" Y, [3-2 使用构建好的词向量模型
& p2 l) L: w% V3-3 完成解码操作
3-4 任务总结

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

/ y) R- N* \/ `8 i/ x# p
  z, Y' L6 k5 t; x1 v# a$ h