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

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! l$ P. b* K2 V' g2 G: w, g! M' l课程大纲：01 Tensorflow项目实战视频课程-文本分类【15课时】
02 大数据 深度学习项目实战视频课程-人脸检测【16课时】
9 n0 u' c; A) k" p" T  Y03 大数据：深度学习项目实战-关键点定位视频课程【12课时】
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】
9 R! r2 E/ p4 l. X4 F, _' Y06 深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型【14课时】

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课程目录：
0 m! [5 K0 o3 P" @4 [( ATensorflow项目实战视频课程-文本分类
课程目录
5 {' ?! ^/ G& _4 B5 g* C6 ?01 课程任务与环境简介
02 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
' K4 S" y6 O; F; |6 u# }06 数据读取
  V, X0 U) P) `/ \, w" I07 数据切分
1 K! y, w' k+ \" N* W7 N08 构造session计算域
09 卷积网络模块定义
10 多卷积核特征提取
0 I8 H$ }) w# H! {2 i( U" M3 Q11 完成整体网络架构
12 创建batch迭代模块
+ n* h, A/ a0 D/ \7 |( ?! y5 c, [13 完成训练模块代码
14 训练效果
. {1 x- |9 ]1 ]3 L8 q& H7 @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
* K! ]( Q* N8 ~9 D课程目录：
第1章递归神经网络原理（RNN）
1-1课程简介
1-2递归神经网络（RNN）
! I/ l7 ]: m1 V! k$ L# H& p' t1-3RNN网络细节
1 A( m$ T4 k# ~/ V! Y1-4LSTM网络架构

7 s& J: I: J) p' w* |+ A第2章RNN手写字体识别
2-1处理Mnist数据集
& S6 r, z- D7 O, B- A2-2RNN网络模型
2-3训练RNN网络
/ Z7 w) z& n( Z5 r5 L3 p2 h( Q& J
第3章Tensorflow打造唐诗生成网络
( q; K( [  D, J$ T% Q' n2 z$ `9 j3-1任务概述与环境配置
3 E+ W2 K& ]+ n$ R5 L5 `8 r" L! j3-2参数配置
- Y8 T4 O" m) _& u4 i3-3数据预处理模块
) s$ Q. {. u# _* J5 }( K+ ]3-4Batch数据制作
6 N6 }1 p" Q, V. h" O% v9 S4 g3-5RNN模型定义
3-6完成训练模块
" f9 ~) v) D' n3-7训练唐诗生成模型
3-8测试唐诗生成效果

大数据：深度学习项目实战-关键点定位视频课程
- [7 c3 L8 M( d课程目录：
深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架
7 G/ O/ T+ P/ h) B4 D) d; M2 c$ R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
2 ?* t, A- Z' P) }/ R: b  C深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强
5 K8 W3 O* i9 I深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作
8 t. L3 v, G2 }; u: h深度学习项目实战05 第一阶段网络训练
4 }/ U- a7 X$ |. @. A深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作
3 M, u' p! G/ f) Y深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练
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
$ |3 O% I' o! ]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
6 ~9 [/ P; E1 a3 A$ a+ u. r深度学习项目实战12 算法框架分析
# I4 d' i" H3 _) G. S" a
深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
4 R) i7 ?; B  c# [3 @5 ?3 w课程目录：
& h& p2 @1 `! t  }, ?, X; _01 课程简介
02 Tensorflow安装
03 style-transfer基本原理
04 风格生成网络结构原理
" ~, `$ |  {( `. S05 风格生成网络细节
06 风格转换效果展示
07 风格转换参数配置
$ m; e& |4 e8 B) Y# S3 C08 数据读取操作
& z, l$ a0 g+ x( I6 `4 o7 Y: s% M1 t09 VGG体征提取网络结构
10 内容与风格特征提取
11 生成网络结构定义
$ G8 v8 W, _1 k1 Q12 生成网络计算操作
& {+ i+ e, r, n0 O( l. }% |13 参数初始化
3 p- U' I0 c( E: b5 s14 Content损失计算
; L; S' c( X0 ~& e+ E& i: k7 L15 Style损失计算
7 b8 l: [+ M- n8 G8 z& x9 ^16 完成训练模块
17 模型保存与打印结果
  s2 R' V6 A4 o% q2 U, B18 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
课程目录：
3 C; N0 H6 i  g# Q4 Z01 人脸检测项目概述
9 E& W9 U. {) r02 数据收集
! u8 D3 E2 @9 ~% ^3 r- S5 G: m& e03 正负样本裁剪策略
/ K$ e$ {! o+ n9 ]. h4 J04 Caffe数据源准备
8 s# W! k6 h1 a05 LMDB脚本文件
06 制作LMDB数据源
2 A4 W# o" i4 c07 网络模型配置文件
; O- P7 y# w! Q! T3 |08 选择合适的参数并训练网络模型
09 检测算法框架原理
9 B: I) ^) g4 U" n" |& Q10 实现多尺度人脸检测算法
* Q# d5 A  `; P' \11 坐标映射变换
# O3 ~- |6 Y8 L! S12 完成检测代码
. f8 K% x  q2 V3 M- Y# V5 G13 检测效果及改进
  M+ `! @# N7 e$ k/ e14 优化策略分析
" s3 h% H& ^. \% p% b' c15 模型准确率影响因素分析
16 项目总结

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
1-1 课程简介
1 W, n! l8 N( X8 ^) |1 G: N& |1-2 机器翻译技术发展
4 M# Q+ t, X9 Z  `1-3 Seq2Seq网络基本架构
& s2 G+ |# }: D" d# s8 A/ y8 _1-4 Seq2Seq网络应用
4 `5 a0 A, E6 U" W1-5 Attention机制
# C/ ?* ?4 O9 U. c6 }第2章 案例实战：序列排序生成
2-1 环境配置
2-2 数据预处理
2-3 编码层与词向量
2-4 完成解码模块
$ V0 W" A; |0 P8 |2-5 模型迭代
第3章 文本摘要生成
3-1 数据预处理
3-2 使用构建好的词向量模型
3-3 完成解码操作
3-4 任务总结
& M; I, F+ Z/ D3 D/ b" N" y8 I

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