咕泡P5人工智能深度学习高薪就业班5期，由51学IT网整理发布。深度学习+计算机视觉+自然语言处理，Al领域全面覆盖，从基础的机器学习到当下主流的深度学习,再延伸到计算机视觉,自然语言处理与语音识别，覆盖当下AI全部热i门]领域。
├── 1_直播课回放/
│ ├── 1_直播1：开班典礼/
│ ├── 2_Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看)/
│ ├── 3_直播2：深度学习必备基础-神经网络与卷积网络/
│ ├── 4_直播3：Transformer原理及其各领域应用分析/
│ ├── 5_额外补充：时间序列预测/
│ └── 6_直播4：Informer时间序列预测源码解读/
├── 2_深度学习必备核心算法/
│ ├── 1_神经网络算法解读/
│ ├── 2_卷积神经网络算法解读/
│ └── 3_递归神经网络算法解读/
├── 3_深度学习核心框架PyTorch/
│ ├── 1_PyTorch框架介绍与配置安装/
│ ├── 2_使用神经网络进行分类任务/
│ ├── 3_神经网络回归任务-气温预测/
│ ├── 4_卷积网络参数解读分析/
│ ├── 5_图像识别模型与训练策略（重点）/
│ ├── 6_DataLoader自定义数据集制作/
│ ├── 7_LSTM文本分类实战/
│ └── 8_PyTorch框架Flask部署例子/
├── 4_MMLAB实战系列/
│ ├── 10_第四模块：DBNET文字检测/
│ ├── 11_第四模块：ANINET文字识别/
│ ├── 12_第五模块：stylegan2源码解读/
│ ├── 12_第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取/
│ ├── 13_第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读/
│ ├── 14_第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读/
│ ├── 15_第八模块：模型蒸馏应用实例/
│ ├── 16_第八模块：模型剪枝方法概述分析/
│ ├── 17_第九模块：mmaction行为识别/
│ ├── 18_额外补充/
│ ├── 1_MMCV安装方法/
│ ├── 2_第一模块：分类任务基本操作/
│ ├── 3_第一模块：训练结果测试与验证/
│ ├── 4_第一模块：模型源码DEBUG演示/
│ ├── 5_第二模块：使用分割模块训练自己的数据集/
│ ├── 6_第二模块：基于Unet进行各种策略修改/
│ ├── 7_第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用/
│ ├── 8_第三模块：mmdet训练自己的数据任务/
│ └── 9_第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析/
├── 5_Opencv图像处理框架实战/
│ ├── 10_项目实战-文档扫描OCR识别/
│ ├── 11_图像特征-harris/
│ ├── 12_图像特征-sift/
│ ├── 13_案例实战-全景图像拼接/
│ ├── 14_项目实战-停车场车位识别/
│ ├── 15_项目实战-答题卡识别判卷/
│ ├── 16_背景建模/
│ ├── 17_光流估计/
│ ├── 18_Opencv的DNN模块/
│ ├── 19_项目实战-目标追踪/
│ ├── 1_课程简介与环境配置/
│ ├── 20_卷积原理与操作/
│ ├── 21_项目实战-疲劳检测/
│ ├── 2_图像基本操作/
│ ├── 3_阈值与平滑处理/
│ ├── 4_图像形态学操作/
│ ├── 5_图像梯度计算/
│ ├── 6_边缘检测/
│ ├── 7_图像金字塔与轮廓检测/
│ ├── 8_直方图与傅里叶变换/
│ └── 9_项目实战-信用卡数字识别/
├── 6_综合项目-物体检测经典算法实战/
│ ├── 10_EfficientNet网络/
│ ├── 11_EfficientDet检测算法/
│ ├── 12_基于Transformer的detr目标检测算法/
│ ├── 13_detr目标检测源码解读/
│ ├── 1_深度学习经典检测方法概述/
│ ├── 2_YOLO-V1整体思想与网络架构/
│ ├── 3_YOLO-V2改进细节详解/
│ ├── 4_YOLO-V3核心网络模型/
│ ├── 5_项目实战-基于V3版本进行源码解读/
│ ├── 6_基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务/
│ ├── 7_YOLO-V4版本算法解读/
│ ├── 8_V5版本项目配置/
│ └── 9_V5项目工程源码解读/
├── 7_图像分割实战/
│ ├── 10_MaskRcnn网络框架源码详解/
│ ├── 11_基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务/
│ ├── 1_图像分割及其损失函数概述/
│ ├── 2_卷积神经网络原理与参数解读/
│ ├── 3_Unet系列算法讲解/
│ ├── 4_unet医学细胞分割实战/
│ ├── 5_U2NET显著性检测实战/
│ ├── 6_deeplab系列算法/
│ ├── 7_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战/
│ ├── 8_医学心脏视频数据集分割建模实战/
│ └── 9_物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置/
├── 8_行为识别实战/
│ ├── 1_slowfast算法知识点通俗解读/
│ ├── 2_slowfast项目环境配置与配置文件/
│ ├── 3_slowfast源码详细解读/
│ ├── 4_基于3D卷积的视频分析与动作识别/
│ ├── 5_视频异常检测算法与元学习/
│ ├── 6_视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读/
│ └── 7_基础补充-Resnet模型及其应用实例/
├── 9_2022论文必备-Transformer实战系列/
│ ├── 10_MedicalTransformer源码解读/
│ ├── 11_商汤LoFTR算法解读/
│ ├── 12_局部特征关键点匹配实战/
│ ├── 13_项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例/
│ ├── 14_项目补充-基于BERT的中文情感分析实战/
│ ├── 1_课程介绍/
│ ├── 2_自然语言处理通用框架BERT原理解读/
│ ├── 3_Transformer在视觉中的应用VIT算法/
│ ├── 4_VIT算法模型源码解读/
│ ├── 5_swintransformer算法原理解析/
│ ├── 6_swintransformer源码解读/
│ ├── 7_基于Transformer的detr目标检测算法/
│ ├── 8_detr目标检测源码解读/
│ └── 9_MedicalTrasnformer论文解读/
├── 10_图神经网络实战/
│ ├── 1_图神经网络基础/
│ ├── 2_图卷积GCN模型/
│ ├── 3_图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用/
│ ├── 4_使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集/
│ ├── 5_图注意力机制与序列图模型/
│ ├── 6_图相似度论文解读/
│ ├── 7_图相似度计算实战/
│ ├── 8_基于图模型的轨迹估计/
│ └── 9_图模型轨迹估计实战/
├──11_3D点云实战/
│ ├──1_3D点云实战 3D点云应用领域分析/
│ ├──2_3D点云PointNet算法/
│ ├──3_PointNet++算法解读/
│ ├──4_Pointnet++项目实战/
│ ├──5_点云补全PF-Net论文解读/
│ ├──6_点云补全实战解读/
│ ├──7_点云配准及其案例实战/
│ └──8_基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析/
├──12_目标追踪与姿态估计实战/
│ ├──1_课程介绍/
│ ├──2_姿态估计OpenPose系列算法解读/
│ ├──3_OpenPose算法源码分析/
│ ├──4_deepsort算法知识点解读/
│ ├──5_deepsort源码解读/
│ ├──6_YOLO-V4版本算法解读/
│ ├──7_V5版本项目配置/
│ └──8_V5项目工程源码解读/
├──13_面向深度学习的无人驾驶实战/
│ ├──10_NeuralRecon项目源码解读/
│ ├──11_TSDF算法与应用/
│ ├──12_TSDF实战案例/
│ ├──13_轨迹估计算法与论文解读/
│ ├──14_轨迹估计预测实战/
│ ├──15_特斯拉无人驾驶解读/
│ ├──1_深度估计算法原理解读/
│ ├──2_深度估计项目实战/
│ ├──3_车道线检测算法与论文解读/
│ ├──4_基于深度学习的车道线检测项目实战/
│ ├──5_商汤LoFTR算法解读/
│ ├──6_局部特征关键点匹配实战/
│ ├──7_三维重建应用与坐标系基础/
│ ├──8_NeuralRecon算法解读/
│ └──9_NeuralRecon项目环境配置/
├──14_缺陷检测实战/
│ ├──10_基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目/
│ ├──11_图像分割deeplab系列算法/
│ ├──12_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战/
│ ├──13_Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程/
│ ├──1_课程介绍/
│ ├──2_物体检框架YOLO-V4版本算法解读/
│ ├──3_物体检测框架YOLOV5版本项目配置/
│ ├──4_物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读/
│ ├──5_基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战/
│ ├──6_Semi-supervised布料缺陷检测实战/
│ ├──7_Opencv图像常用处理方法实例/
│ ├──8_Opencv梯度计算与边缘检测实例/
│ ├──8_Opencv轮廓检测与直方图/
│ └──9_基于Opencv缺陷检测项目实战/
├──15_行人重识别实战/
│ ├──1_行人重识别原理及其应用/
│ ├──2_基于注意力机制的Reld模型论文解读/
│ ├──3_基于Attention的行人重识别项目实战/
│ ├──4_AAAI2020顶会算法精讲/
│ ├──5_项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战/
│ ├──6_旷视研究院最新算法解读（基于图模型）/
│ └──7_基于拓扑图的行人重识别项目实战/
├──16_对抗生成网络实战/
│ ├──1_课程介绍/
│ ├──2_对抗生成网络架构原理与实战解析/
│ ├──3_基于CycleGan开源项目实战图像合成/
│ ├──4_stargan论文架构解析/
│ ├──5_stargan项目实战及其源码解读/
│ ├──6_基于starganvc2的变声器论文原理解读/
│ ├──7_starganvc2变声器项目实战及其源码解读/
│ ├──8_图像超分辨率重构实战/
│ └──9_基于GAN的图像补全实战/
├──17_强化学习实战系列/
│ ├──1_强化学习简介及其应用/
│ ├──2_PPO算法与公式推导/
│ ├──3_PPO实战-月球登陆器训练实例/
│ ├──4_Q-learning与DQN算法/
│ ├──5_DQN算法实例演示/
│ ├──6_DQN改进与应用技巧/
│ ├──7_Actor-Critic算法分析（A3C）/
│ └──8_用A3C玩转超级马里奥/
├──18_面向医学领域的深度学习实战/
│ ├──10_基于deeplab的心脏视频数据诊断分析/
│ ├──11_YOLO系列物体检测算法原理解读/
│ ├──12_基于YOLO5细胞检测实战/
│ ├──13_知识图谱原理解读/
│ ├──14_Neo4j数据库实战/
│ ├──15_基于知识图谱的医药问答系统实战/
│ ├──16_词向量模型与RNN网络架构/
│ ├──17_医学糖尿病数据命名实体识别/
│ ├──1_卷积神经网络原理与参数解读/
│ ├──2_PyTorch框架基本处理操作/
│ ├──3_PyTorch框架必备核心模块解读/
│ ├──4_基于Resnet的医学数据集分类实战/
│ ├──5_图像分割及其损失函数概述/
│ ├──6_Unet系列算法讲解/
│ ├──7_unet医学细胞分割实战/
│ ├──8_deeplab系列算法/
│ └──9_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战/
├──19_深度学习模型部署与剪枝优化实战/
│ ├──3_pyTorch框架部署实践/
│ ├──4_YOLO-V3物体检测部署实例/
│ ├──5_docker实例演示/
│ ├──6_tensorflow-serving实战/
│ ├──7_模型剪枝-Network Slimming算法分析/
│ ├──8_模型剪枝-Network Slimming实战解读/
│ └──9_Mobilenet三代网络模型架构/
├──20_自然语言处理经典案例实战/
│ └──20_自然语言处理经典案例实战/
│ ├──10_NLP-文本特征方法对比/
│ ├──11_NLP-相似度模型/
│ ├──12_LSTM情感分析/
│ ├──13_机器人写唐诗/
│ ├──14_对话机器人/
│ ├──1_NLP常用工具包实战/
│ ├──2_商品信息可视化与文本分析/
│ ├──3_贝叶斯算法/
│ ├──4_新闻分类任务实战/
│ ├──5_HMM隐马尔科夫模型/
│ ├──6_HMM工具包实战/
│ ├──7_语言模型/
│ ├──8_使用Gemsim构建词向量/
│ └──9_基于word2vec的分类任务/
├──21_自然语言处理通用框架-BERT实战/
│ └──21_自然语言处理通用框架-BERT实战/
│ ├──1_自然语言处理通用框架BERT原理解读/
│ ├──2_谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例/
│ ├──3_项目实战-基于BERT的中文情感分析实战/
│ ├──4_项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战/
│ ├──5_必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读/
│ ├──6_必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型/
│ ├──7_必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例/
│ └──8_医学糖尿病数据命名实体识别/
├──22_知识图谱实战系列/
│ └──22_知识图谱实战系列/
│ ├──1_知识图谱介绍及其应用领域分析/
│ ├──2_知识图谱涉及技术点分析/
│ ├──3_Neo4j数据库实战/
│ ├──4_使用python操作neo4j实例/
│ ├──5_基于知识图谱的医药问答系统实战/
│ ├──6_文本关系抽取实践/
│ ├──7_金融平台风控模型实践/
│ └──8_医学糖尿病数据命名实体识别/
├──23_语音识别实战系列/
│ └──23_语音识别实战系列/
│ ├──1_seq2seq序列网络模型/
│ ├──2_LAS模型语音识别实战/
│ ├──3.注意力机制的作用.txt
│ ├──3_starganvc2变声器论文原理解读/
│ ├──4_staeganvc2变声器源码实战/
│ ├──5_语音分离ConvTasnet模型/
│ ├──6_ConvTasnet语音分离实战/
│ └──7_语音合成tacotron最新版实战/
├──24_推荐系统实战系列/
│ └──24_推荐系统实战系列/
│ ├──10_基本统计分析的电影推荐/
│ ├──11_补充-基于相似度的酒店推荐系统/
│ ├──1_推荐系统介绍及其应用/
│ ├──2_协同过滤与矩阵分解/
│ ├──3_音乐推荐系统实战/
│ ├──4_知识图谱与Neo4j数据库实例/
│ ├──5_基于知识图谱的电影推荐实战/
│ ├──6_点击率估计FM与DeepFM算法/
│ ├──7_DeepFM算法实战/
│ ├──8_推荐系统常用工具包演示/
│ └──9_基于文本数据的推荐实例/
└── 资料/
咕泡P5人工智能深度学习高薪就业班5期资源目录截图：
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