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唐宇迪深度学习必备原理+项目实战+算法详解+主流框架专题系列合集视频教程 17套

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-9-15 10:21:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
    目录:/002 老唐深度学习
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          ┣━━06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测" r* O" r; y# T! @/ e  y2 \# f
          ┃    ┣━━唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码" k6 W% `9 W& ]6 r4 U2 n7 g% C
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    & e9 Y- Y" }: z! t, X- P      ┃    ┃    ┣━━alexnet_trainval.prototxt0 A3 |/ F/ S3 x0 |
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          ┃    ┣━━01-人脸检测项目概述.mp4
    $ {* V0 b/ |9 a# Z: ^- x, R      ┃    ┣━━02-课程数据,代码下载链接.txt
    8 J) y) K/ l- A7 _( V5 f( f      ┃    ┣━━03-数据收集.mp4& D' C7 J% `# Q3 q  a
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    4 H! ?. v9 Z: L/ c4 F  a) X# d      ┃    ┣━━05-Caffe数据源准.mp4
    ) \% D" W  M' Z. ^( T. h      ┃    ┣━━06-LMDB脚本文件.mp4
    ) v- [: G9 L9 E" D      ┃    ┣━━07-制作LMDB数据源.mp4- a. a! p- S( x( _4 P! M3 S
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    . r; M, _4 {9 w/ `6 T/ f& ]8 r2 p0 P2 o      ┃    ┣━━12-坐标映射变换.mp47 E, T$ Q0 G7 R; m* v
          ┃    ┣━━13-完成检测代码.mp45 e- M5 v4 {  }: t- E5 O
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          ┣━━07、大叔据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程
    : R% C# n; y* T      ┃    ┣━━唐宇迪-深度学习-人脸关键点% ~4 H$ D) W4 T5 [3 ]$ \9 _& U7 e# {
          ┃    ┃    ┣━━课上代码
    * C* b5 d, Q% s# R. ^      ┃    ┃    ┃    ┗━━code.zip3 m$ r4 L( a8 T' ~
          ┃    ┃    ┗━━deep_landmark.zip
    , @" m7 o) A8 N% P      ┃    ┣━━001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4" i% ]6 {5 e  `
          ┃    ┣━━002、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.mp45 |& n+ f8 t- F, n1 q
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    8 L7 Q# p; B3 d1 r      ┃    ┣━━004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4( n* C# m: }: W$ ?% {
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    6 U2 H5 R$ M# ~3 A$ h+ G1 c+ S7 Q      ┃    ┣━━007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4
      J/ Z' q, y$ a/ p      ┃    ┣━━008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4
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    & G3 r3 a6 o6 t, t: ?2 H      ┃    ┗━━012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4
    " z; x6 A1 [% C      ┣━━08、唐宇迪Python数 据分析(机器学 习)经典案例
    4 l) ?& F5 O! U7 |$ `0 P- Q      ┃    ┣━━唐宇迪-Tensorflow课程
    3 f+ G: [: }8 F# `$ z. k; X3 {      ┃    ┃    ┣━━imagenet-vgg-verydeep-19.mat& d5 A8 u7 P9 O* @& r
          ┃    ┃    ┗━━mnist.zip% j0 l& H: c, H( t
          ┃    ┣━━唐宇迪-机器学习经典案例
    1 i, @+ @6 f" m# W1 C      ┃    ┃    ┗━━唐宇迪-机器学习经典案例.zip
    ! \  ^. u  B/ R) q      ┃    ┣━━课时01.课程简介 .flv: H6 f) A" l8 P6 T6 C/ O
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          ┃    ┣━━课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介 .flv
    2 [" c1 g: A/ w6 C; |      ┃    ┣━━课时05.特征数据可视化展示 .flv_d.flv. L) U; N. ]3 S9 V6 n1 ^
          ┃    ┣━━课时06.数据预处理 .flv_d.flv* j& D$ ^, Q9 h0 ], H  R
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    ) {, E9 }0 X% S. A$ ]      ┃    ┣━━课时08.数据简介及面临的挑战 .flv_d.flv1 @  h  P6 {- J. e- L! C
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          ┃    ┣━━课时10.逻辑回归进行分类预测 .flv_d.flv) F% i4 Q; P# b( E0 M* G, N! L
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    7 _" r8 D8 q, X/ |% F7 T      ┃    ┣━━课时12.使用数据生成策略 .flv_d.flv
    - a. \% f8 _6 }) D      ┃    ┣━━课时13.数据简介与特征课时化展示 .flv_d.flv. e0 S. W: {  N6 Z  z
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          ┃    ┣━━课时17.将建立好决策树可视化展示出来 .flv_d.flv( J4 u+ R1 b' U4 Y: |' s
          ┃    ┣━━课时18.船员数据分析 .flv_d.flv
    , V: X" f; j9 a, t. a& T/ M! ^      ┃    ┣━━课时19.数据预处理 .flv_d.flv
    . c* m4 J2 \! ]  `/ Z1 d. n9 u( K6 d1 h% J      ┃    ┣━━课时20.使用回归算法进行预测 .flv_d.flv
    : v+ n* W; C8 F5 ^# M5 Q2 V' I      ┃    ┣━━课时21.使用随机森林改进模型 .flv_d.flv
    4 v* x" ~- {" F) Z0 s: v: C3 f      ┃    ┣━━课时22.随机森林特征重要性分析 .flv_d.flv
    6 S$ a, s5 C' U1 Z      ┃    ┣━━课时23.级联模型原理 .flv_d.flv
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          ┃    ┣━━课时25.二阶段输入特征制作 .flv_d.flv& |/ ?1 l. @6 A# a: P, v# v6 B
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    . ^3 R* @. D' I      ┃    ┣━━课时27.数据简介与特征预处理 .flv_d.flv4 u0 a$ J. `0 e, j
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    4 W6 ]  H* T5 R5 l0 o1 x9 v* M4 K0 M. w      ┃    ┣━━课时29.数据预处理 .flv_d.flv% a: f; f; ~' d) P# d
          ┃    ┣━━课时30.构建预测模型 .flv_d.flv
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    - N  d) e& V) O4 j4 f      ┃    ┣━━课时32.tensorflow框架的安装 .flv_d.flv
    8 G, Y  }5 _2 H      ┃    ┣━━课时33.神经网络模型概述 .flv_d.flv
    " p& J& K; w- t5 @/ p- }6 d      ┃    ┣━━课时34.使用tensorflow设定基本参数 .flv_d.flv; n, [  J* _6 h7 y# `9 \
          ┃    ┣━━课时35.卷积神经网络模型 .flv_d.flv6 t- d- x! f+ q1 M0 y
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          ┃    ┣━━课时38.PCA原理简介 .flv_d.flv
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    5 [, [, B+ a& q- H: G      ┃    ┣━━课时42.数据简介与故事背景 .flv" X" s# N: |& x; }* l
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    9 c8 l2 n$ f, t/ p: H0 K      ┃    ┗━━课时48.预测结果 .flv_d.flv
    3 n8 w! A8 q4 E6 C  K- B- {      ┣━━09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程
    " f0 w; ]: I: D  n! Y      ┃    ┣━━唐宇迪-强化学习课件及代码
    - _% M& P0 e+ n! Q& D0 o      ┃    ┃    ┣━━bird.zip! P9 c  a- Q& X+ n; v
          ┃    ┃    ┣━━ValueIteration.py
    ! Z+ h1 A, R, X2 c" F/ Q      ┃    ┃    ┗━━强化学习.pdf; h8 p- ?. }- ]# T  Y; j" {
          ┃    ┣━━1-1.强化学习简介.mp4# X4 |- K9 g) W
          ┃    ┣━━1-2.强化学习基本概念.mp4
    $ c1 V4 `8 t! k- E. X      ┃    ┣━━1-3.马尔科夫决策过程.mp4
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          ┃    ┣━━1-10.求解流程详解.mp4
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    7 ^3 H2 ~7 _" S  O  t* u6 L      ┃    ┣━━2-6.数据预处理.mp4
    ( ]7 [" |8 N% Q      ┃    ┣━━2-7.实现阶段数据存储.mp41 {  u( M4 D3 d6 F" i/ `* Y) T
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    ' u$ H0 t, x% J+ Z7 A- A" ~; D      ┃    ┗━━2-1.Deep-Q-Network原理.mp42 A% e+ H8 u# K
          ┣━━10.Tensorflow项目实战视频课程-文本分类  N; _2 P0 |- E/ Z- c+ R$ R3 x3 _
          ┃    ┣━━文本分类
      L/ \) Y& i; }$ @+ C( ]      ┃    ┃    ┗━━数据-代码.zip; i* l6 V1 l* I; A0 B9 ?
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          ┣━━11、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
    # f( t. z2 O# A) [, O! z% U$ ]( Z% W      ┃    ┣━━RNN手写字体识别(三课时)
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    % f6 T8 R; w+ T7 e+ y6 q/ f+ D      ┃    ┣━━TensorFlow打造唐诗生成网络(八课时)9 X; ?9 {9 T% l* f, {
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    , V$ r& [; n+ H  d+ F0 F8 D      ┃    ┃    ┣━━1.wmv4 R" B% Q# j% W0 k
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          ┃    ┣━━Gensim构造词向量模型: p5 I% N7 u& E5 O; o
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          ┗━━17、【非加密】机器学习-推荐系统
    5 C: B- J/ ?4 R. Q6 ^/ `+ c            ┣━━章节1-推荐系统工作原理
    ' h0 {% x5 _7 n( Z7 y# ^7 i            ┃    ┣━━01系列课程概述.mp4
    4 O) `) M* i9 P3 [3 z! p: L            ┃    ┣━━02推荐系统应用.mp43 h9 b3 p4 n+ B. ^
                ┃    ┣━━03数据,代码下载(点击参考资料下载).zip
    " K7 z: q2 f. ?1 z& N6 X8 U( p            ┃    ┣━━04推荐系统要完成的任务.mp41 _3 D8 N2 s3 x! L; H: H: ]7 v
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    8 y6 X2 }  e. M) `4 ]( T5 K1 T            ┃    ┣━━07基于物品的协同过滤.mp4$ s) W( z8 U9 p$ V8 G7 P0 i" z
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                ┃    ┗━━10模型评估标准.mp4! v: U& S# g+ R" u& q& ^' y
                ┣━━章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型
    - g: \3 m* {+ q, U) G3 ~) u            ┃    ┣━━11Surprise库与数据简介.mp4% y0 `2 i( e+ S4 ]- s3 S" ~7 \) F
                ┃    ┣━━12Surprise库使用方法.mp4
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                ┗━━章节3-使用Surprise库建立推荐系统
    8 R, Q( ]: O6 Z: W3 ?) s                  ┣━━14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
    : n* e% x- k9 j$ n2 J# A                  ┣━━15模型架构.mp4
    6 H; e' K# t# T1 _& D; z8 ^                  ┣━━16损失函数定义.mp4
    ( t. x( Y8 g' U% u" v/ K                  ┗━━17训练网络.mp48 y! O3 D! \! e6 f& q7 f3 z( B

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