文件清单 112 项

• 第八章第1节: [Lecture 8]人工智能产业.mp4
• 第八章第1节: [Lecture 6]深度学习产品化.mp4
• 第八章第1节: [Lecture 5]Transformer和它的朋友们.mp4
• 第八章第1节: [Lecture 3]Xception.mp4
• 第八章第1节: [Lecture 2]Inception.mp4
• 第八章第1节: [Lecture 7]果壳中的量子计算.mp4
• 第八章第1节: [Lecture 4]ResNeXt.mp4
• 第四章第6节: 模型可视化.mp4
• 第四章第7节: [实战]特征图像可视化.mp4

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• 第四章第3节: 图像分割模型.mp4
• 第四章第10节: 模型训练流程.mp4
• 第四章第4节: [实战]U-Net.mp4
• 第四章第2节: [实战]Deconvolution与空洞卷积.mp4
• 第四章第8节: 病理影像分割初探.mp4
• 第四章第9节: 自监督学习.mp4
• 第四章第5节: [实战]DeepLab v3.mp4
• 第四章作业.txt
• 第四章第11节: 第三章习题讲解.mp4
• 第四章第1节: 图像分割基础.mp4
• 第四章第12节: 彩蛋.mp4
• 第一十二章第1节: 课程总结IV:深度学习系统与前沿.mp4
• 第一十二章第1节: 课程总结I:深度学习理论.mp4
• 第一十二章第1节: 课程总结II:卷积神经网络.mp4
• 第一十二章第1节: 课程总结III:循环神经网络.mp4
• 第六章第8节: 第五章习题讲解.mp4
• 第六章第9节: 直击面试II.mp4
• 第六章第4节: 微服务架构.mp4
• 第六章第3节: [实战]数据并行模型训练.mp4
• 第六章第2节: 分布式深度学习系统.mp4
• 第六章第7节: TensorFlow Serving in Docker.mp4
• 第六章第5节: [实战]使用Kafka搭建MQ.mp4
• 第六章第1节: 分布式系统.mp4
• 第六章第6节: 分布式推理系统.mp4
• 第一十一章第15节: 增加病理影像预测Task.mp4
• 第一十一章第13节: 构建Docker镜像的原始方法.mp4
• 第一十一章第4节: 自定义Logging机制.mp4
• 第一十一章第1节: 系统架构设计.mp4
• 第一十一章第10节: 运行Celery任务.mp4
• 第一十一章第14节: 使用Dockerfile构建镜像.mp4
• 第一十一章第8节: 日志模块编写.mp4
• 第一十一章第2节: 代码结构与调度器配置.mp4
• 第一十一章第11节: 模型导出与运行.mp4
• 第一十一章第17节: TensorFlow Serving的内部机制.mp4
• 第一十一章第12节: 系统整体运行.mp4
• 第一十一章第16节: 分布式系统研究结果.mp4
• 第一十一章第9节: 代码调试环境搭建.mp4
• 第一十一章第3节: 调度器核心逻辑.mp4
• 第一十一章第5节: 工作节点基础代码.mp4
• 第一十一章第7节: 工作节点核心逻辑.mp4
• 第一十一章第6节: 工作节点任务处理.mp4
• 第3节1-1: 绪论II (1).mp4
• 第2节2-2: 课程安排II.mp4
• 第1节: 开场白.mp4
• 第2节1-1: 课程安排I.mp4
• 第3节2-2: 绪论II (2).mp4
• 第5节: 深度神经网络.mp4
• 第2节: [实战]拟合问题.mp4
• 第8节: 正则化方法 I.mp4
• 第9节: 正则化方法 II.mp4
• 第3节 从优化问题讲起 II.mp4
• 第12节: [实战]模型性能评价指标.mp4
• 第13节: 深度学习能力边界.mp4
• 第11节: 模型性能评价.mp4
• 作业.txt
• 第7节: [实战]激活函数与优化方法.mp4
• 第10节 [实战]正则化方法.mp4
• 第1节: 从优化问题讲起I.mp4
• 第6节: [实战]使用神经网络建模MNIST数据.mp4
• 第4节: 实战:优化方法比较从优化问题讲起 II.mp4
• 第九章第9节: 猫狗大战数据集介绍与预处理.mp4
• 第九章第3节: 数据探索与预处理.mp4
• 第九章第6节: 建立模型结构.mp4
• 第九章第4节: 数据队列.mp4
• 第九章第2节: ImageNet介绍.mp4
• 第九章第7节: MNIST数据集训练.mp4
• 第九章第8节: ImageNet Tiny数据集训练.mp4
• 第九章第12节: 模型批量测试与性能指标.mp4
• 第九章第5节: 通用数据队列.mp4
• 第九章第11节: 模型训练与过程分析.mp4
• 第九章第14节: 常见模型的表现.mp4
• 第九章第10节: 模型测试代码.mp4
• 第九章第1节: 核心实战概述.mp4
• 第九章第13节: ResNet家族模型的表现.mp4
• 第一十章第2节: 数字病理切片预处理.mp4
• 第一十章第4节: 经典数据队列.mp4
• 第一十章第1节: 数字病理切片介绍.mp4
• 第一十章第11节: 论文串烧:BMJ Open.mp4
• 第一十章第7节: 预测结果后处理.mp4
• 第一十章第16节: 论文串烧:Nature Medicine.mp4
• 第一十章第3节: 样本均衡性处理.mp4
• 第一十章第12节: 论文串烧P2.mp4
• 第一十章第10节: DeepLabv3Plus模型训练与测试.mp4
• 第一十章第13节: 论文串烧:Nature Communications.mp4
• 第一十章第9节: 40x模型训练与测试.mp4
• 第一十章第15节: 论文串烧:ECML.mp4
• 第一十章第14节: 论文串烧:ICCV.mp4
• 第一十章第8节: 20x模型训练与测试.mp4
• 第一十章第6节: 实现测试逻辑.mp4
• 第一十章第5节: 建立训练模型.mp4
• 第一十章第17节: 第九章习题讲解.mp4
• [开课吧]算法工程师-高级深度学习/
• 第08章 专题讲座/
• 第04章 图像分割/
• 第12章 课程总结/
• 第06章 分布式深度学习系统/
• 第11章 分布式深度学习推理系统/
• 第01章 课程引导/
• 第02章 神经网络深入/
• 第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型/
• 第10章 建立病理影像的病变区域分割模型/
• 第07章 深度学习前严/
• 第03章 图像分类与目标检测/