黑马-Python+AI 人脸识别Python人工智能【完结】

星***

黑马-Python+AI 人脸识别Python人工智能【完结】
　 1-3 卷积神经网络
　 1-2 深度学习优化进阶
　 1-6 百度人脸识别
　 1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
　 1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署
　 1-7 自然语言处理
　 1-4 循环神经网络
　 1-5 高级主题
　 1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
　 1-1 深度学习基础
　　 2.经典分类结构
　　 3.CNN实战
　　 1.卷积网络原理
　　 3.深度学习正则化
　　 4.神经网络调参与BN
　　 2.梯度下降算法优化
　　 1.多分类
　　 1.数据集标记
　　 2.数据集格式转换
　　 3.TFRecords读取
　　 3.图像技术之图像识别
　　 5.语音技术
　　 4.图像技术之文字识别
　　 6.自然语言处理
　　 7.人脸识别打卡案例
　　 2.图像技术之人脸识别
　　 1.平台介绍
　　 2.自动编码器
　　 1.生产对抗网络
　　 3.CapsuleNet
　　 2.词嵌入
　　 3.seq2seq与Attention机制
　　 1.循环神经网络
　　 3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
　　 2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
　　 5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
　　 4.自然语言处理核心部分
　　 1.自然语言处理基础概念
　　 1.项目架构
　　 10.TFServing客户端
　　 6.测试过程实现
　　 3.模型接口实现
　　 8.导出模型
　　 9.打开模型服务
　　 7.模型部署介绍
　　 4.预处理接口实现
　　 11.服务器部署
　　 2.数据接口实现
　　 5.训练过程实现
　　　 2.经典分类结构
　　 1.深度学习介绍
　　 3.浅层神经网络
　　 2.神经网络基础
　　 4.深层神经网络
　　 6.YOLO原理
　　 7.SSD原理
　　 2.RCNN原理
　　 3.SPPNet原理
　　 4.FastRCNN原理
　　 1.目标检测概述
　　 5.FasterRCNN原理
　　　 3.CNN实战
　　　 4.神经网络调参与BN
　　　 3.深度学习正则化
　　　 2.梯度下降算法优化
　　　 1.卷积网络原理
　　　 2.数据集格式转换
　　　 1.数据集标记
　　　 1.多分类
　　　 3.TFRecords读取
　　　 4.图像技术之文字识别
　　　 6.自然语言处理
　　　 5.语音技术
　　　 3.图像技术之图像识别
　　　 2.图像技术之人脸识别
　　　 2.自动编码器
　　　 1.平台介绍
　　　 7.人脸识别打卡案例
　　　 3.CapsuleNet
　　　 1.生产对抗网络
　　　 2.词嵌入
　　　 3.seq2seq与Attention机制
　　　 5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
　　　 3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
　　　 2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
　　　 1.循环神经网络
　　　 10.TFServing客户端
　　　 1.项目架构
　　　 4.自然语言处理核心部分
　　　 1.自然语言处理基础概念
　　　 6.测试过程实现
　　　 9.打开模型服务
　　　 3.模型接口实现
　　　 8.导出模型
　　　 2.数据接口实现
　　　 7.模型部署介绍
　　　 11.服务器部署
　　　 4.预处理接口实现
　　　 3.浅层神经网络
　　　 1.深度学习介绍
　　　 1.深度学习介绍
　　　　 04_Inception结构以及改进.mp4
　　　　 01_LeNet5的计算过程详解.mp4
　　　　 02_常见网络结构介绍.mp4
　　　　 05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp4
　　　　 03_Inception(1x1卷积介绍）.mp4
　　　 5.训练过程实现
　　　 6.YOLO原理
　　　 2.神经网络基础
　　　 7.SSD原理
　　　 4.深层神经网络
　　　 3.SPPNet原理
　　　 2.RCNN原理
　　　 1.目标检测概述
　　　 4.FastRCNN原理
　　　　 01_作业介绍.mp4
　　　　 02_作业讲解.mp4
　　　　 03_迁移学习.mp4
　　　 5.FasterRCNN原理
　　　　 02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4
　　　　 01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp4
　　　　 04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp4
　　　　 02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4
　　　　 03_Droupout过程与原理理解.mp4
　　　　 07_作业讲解2.mp4
　　　　 01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp4
　　　　 05_正则化作业介绍.mp4
　　　　 06_作业讲解1.mp4
　　　　 01_目标检测数据集介绍.mp4
　　　　 02_商品数据集标记.mp4
　　　　 03_格式转换：文件读取以及存储逻辑.mp4
　　　　 02_格式转换：代码介绍.mp4
　　　　 04_格式转换：图片数据以及XML读取.mp4
　　　　 05_格式转换：example封装、总结.mp4
　　　　 01_数据集格式转换介绍.mp4
　　　　 04_动量梯度下降原理公式理解.mp4
　　　　 07_作业介绍.mp4
　　　　 06_标准化输入带来的优化.mp4
　　　　 09_作业讲解2.mp4
　　　　 02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4
　　　　 05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp4
　　　　 01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp4
　　　　 03_指数加权平均.mp4
　　　　 08_作业讲解1.mp4
　　　　 05_过滤器大小与步长.mp4
　　　　 08_池化层.mp4
　　　　 09_全连接层.mp4
　　　　 07_卷积总结.mp4
　　　　 04_零填充.mp4
　　　　 06_多通道的卷积与多卷积核.mp4
　　　　 03_默认卷积的运算过程.mp4
　　　　 01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp4
　　　　 02_卷积网络结构介绍.mp4
　　　　 2_3_3_通用文字识别_其他版本函数.mp4
　　　　 2_3_8_自定义模板_API和代码.mp4
　　　　 2_3_9_创建分类器.mp4
　　　　 2_3_5_通用票据识别.mp4
　　　　 2_3_2_通用文字识别_代码.mp4
　　　　 2_3_6_自定义模板_步骤.mp4
　　　　 2_3_10_分类器代码.mp4
　　　　 2_3_1_功能介绍_创建应用.mp4
　　　　 2_3_4_车牌识别.mp4
　　　　 2_3_7_自定义模板_实际创建.mp4
　　　　 06_案例：添加准确率.mp4
　　　　 05_案例：主网络结构搭建实现.mp4
　　　　 03_案例：Mnist手写数字数据介绍.mp4
　　　　 08_案例：添加模型保存、预测.mp4
　　　　 07_案例：Tensorboard观察显示.mp4
　　　　 09_调整学习率带来的问题.mp4
　　　　 04_案例：网络结构、流程、代码介绍.mp4
　　　　 01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4
　　　　 02_交叉熵损失原理.mp4
　　　　 04_第二阶段总结.mp4
　　　　 01_slim库介绍.mp4
　　　　 02_TFRecord读取：Dataset准备.mp4
　　　　 03_TFRecord读取：provider读取.mp4
　　　　 4_1_1_自然语言处理基础技术.mp4
　　　　 3_1_3_语音识别案例_案例.mp4
　　　　 3_1_1_语音识别_介绍和API.mp4
　　　　 3_2_1语音合成.mp4
　　　　 3_1_2_语音识别案例_代码浏览.mp4
　　　　 07_案例：降噪编码器案例.mp4
　　　　 05_案例：卷积自编码器编写演示.mp4
　　　　 01_自动编码器介绍.mp4
　　　　 04_案例：深度自编码器编写演示.mp4
　　　　 02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4
　　　　 03_案例：训练普通自编码器.mp4
　　　　 06_案例：降噪编码器介绍.mp4
　　　　 2_1_9_人脸检测_SDK方式.mp4
　　　　 2_1_6_人脸检测_图像坐标.mp4
　　　　 2_1_7_人脸检测_边框.mp4
　　　　 2_1_8_人脸检测_性别年龄总结.mp4
　　　　 2_1_5_人脸检测_调用API.mp4
　　　　 2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览.mp4
　　　　 2_1_2人脸识别_API.mp4
　　　　 2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用.mp4
　　　　 2_1_4_人脸检测_获取access_token.mp4
　　　　 2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程.mp4
　　　　 2_2_1_图像识别功能_应用创建.mp4
　　　　 2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程.mp4
　　　　 2_2_5_定制化图像识别_特点和功能.mp4
　　　　 2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码.mp4
　　　　 2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤.mp4
　　　　 2_2_4_图像检测_车辆检测.mp4
　　　　 2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作.mp4
　　　　 2_2_2_图像识别_物体检测API_实例.mp4
　　　　 2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题.mp4
　　　　 2_2_3_图像检测识别_菜品识别.mp4
　　　　 2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现.mp4
　　　　 5_1_5_案例_主程序1.mp4
　　　　 5_1_0_人脸打卡案例_介绍.mp4
　　　　 5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览.mp4
　　　　 5_1_6_案例_主程序2.mp4
　　　　 5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索.mp4
　　　　 5_1_3_案例_获取token.mp4
　　　　 5_1_1_案例_前端部分介绍.mp4
　　　　 02_深度学习课程总结.mp4
　　　　 01_CapsuleNet了解.mp4
　　　　 1_6_人工智能平台_服务开通.mp4
　　　　 1_4_百度深度学习平台_创建集群.mp4
　　　　 1_5_百度人工智能平台_功能介绍.mp4
　　　　 1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装.mp4
　　　　 1_2_机器学习平台_介绍.mp4
　　　　 1_1_访问入口.mp4
　　　　 1_3_百度深度学习平台_介绍.mp4
　　　　 0_课程组成和目标.mp4
　　　　 01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4
　　　　 03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍.mp4
　　　　 05_生成数字图片案例：训练流程.mp4
　　　　 06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比.mp4
　　　　 04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写.mp4
　　　　 02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp4
　　　　 01_词嵌入介绍.mp4
　　　　 02_词嵌入案例.mp4
　　　　 12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速.mp4
　　　　 10.深度学习-Deep Learning in NLP.mp4
　　　　 11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化.mp4
　　　　 01.chatbot 搭建计画.mp4
　　　　 02.chatbot 环境搭建下载数据集.mp4
　　　　 24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4
　　　　 39. ChatBot 开始聊天.mp4
　　　　 10. ChatBot 清理问题集&回答集.mp4
　　　　 32. ChatBot 问答等长处理.mp4
　　　　 04.chatbot 导入依赖包.mp4
　　　　 35. ChatBot 训练.mp4
　　　　 36. ChatBot 训练2.mp4
　　　　 28. ChatBot 模型輸入序列長度.mp4
　　　　 16. ChatBot 问答数列化.mp4
　　　　 0.chatbot.mp4
　　　　 13. ChatBot 最终标记.mp4
　　　　 11. ChatBot 统计字频.mp4
　　　　 03.chatbot 下载数据集.mp4
　　　　 07. ChatBot 建立对话列表.mp4
　　　　 33. ChatBot 问答数据批量.mp4
　　　　 23. ChatBot 创建解码RNN.mp4
　　　　 09.ChatBot 数据初步清洗.mp4
　　　　 15. ChatBot 添加 EOS 标签.mp4
　　　　 12. ChatBot 标记化&去除少数字.mp4
　　　　 26.ChatBot 启动运算.mp4
　　　　 31. ChatBot 损失，优化，梯度消減.mp4
　　　　 38. ChatBot 输入修飾.mp4
　　　　 17. ChatBot 长短句.mp4
　　　　 05.ChatBot 读取数据.mp4
　　　　 20. ChatBot 建立RNN 模型.mp4
　　　　 21. ChatBot 解码器训练.mp4
　　　　 27. ChatBot 模型 input.mp4
　　　　 18. ChatBot input&output.mp4
　　　　 19. ChatBot 处理输出.mp4
　　　　 06.chatbot 创建对話字典.mp4
　　　　 22. ChatBot 解码器测试.mp4
　　　　 14. ChatBot 逆向字典.mp4
　　　　 29. ChatBot 設置輸入的数据形状.mp4
　　　　 37. ChatBot 测试.mp4
　　　　 25. ChatBot 設置超参数.mp4
　　　　 30. ChatBot训练 & 测试結果.mp4
　　　　 08. ChatBot 问答集.mp4
　　　　 34. ChatBot 数据分割.mp4
　　　　 03_Attention原理分析.mp4
　　　　 02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp4
　　　　 05_机器翻译案例：模型参数定义.mp4
　　　　 15_机器翻译案例：训练结果与问题解决.mp4
　　　　 12_机器翻译案例：attention结构定义.mp4
　　　　 01_seq2seq介绍与理解.mp4
　　　　 11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义.mp4
　　　　 06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍.mp4
　　　　 08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍.mp4
　　　　 13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4
　　　　 09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写.mp4
　　　　 10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4
　　　　 04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp4
　　　　 17_集束搜索介绍.mp4
　　　　 14_机器翻译案例：训练逻辑编写.mp4
　　　　 07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍.mp4
　　　　 16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示.mp4
　　　　 05_Client：结果解析.mp4
　　　　 06_Client：结果标记返回.mp4
　　　　 04_Client：客户端建立连接获取结果代码.mp4
　　　　 02_Client：用户输入图片处理.mp4
　　　　 01_Tensorflow serving client逻辑.mp4
　　　　 03_Client：grpc与serving apis介绍.mp4
　　　　 1.机器学习-NLTK_数据读取.mp4
　　　　 9.机器学习-NLTK_建立词袋模型.mp4
　　　　 5.机器学习-NLTK_词根化.mp4
　　　　 8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp4
　　　　 4.机器学习-NLTK_去除虚词.mp4
　　　　 7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵.mp4
　　　　 2.机器学习-NLTK_清理数据.mp4
　　　　 6.机器学习-NLTK_还原字符串.mp4
　　　　 3.机器学习-NLTK_大小写转换.mp4
　　　　 11_案例总结.mp4
　　　　 09_手写RNN案例：单个cell的反向传播.mp4
　　　　 07_手写RNN案例：单个cell前向传播.mp4
　　　　 06_梯度消失、案例介绍.mp4
　　　　 12_GRU与LSTM介绍.mp4
　　　　 08_手写RNN案例：所有cell的前向传播.mp4
　　　　 10_手写RNN案例：所有cell的反向传播.mp4
　　　　 03_词的表示与矩阵形状运算.mp4
　　　　 01_循环神经网络背景介绍.mp4
　　　　 02_循环神经网络结构原理.mp4
　　　　 05_时间反向传播算法.mp4
　　　　 04_交叉熵损失计算.mp4
　　　　 01_项目架构设计.mp4
　　　　 02_训练与测试整体结构设计.mp4
　　　　 01_开启模型服务.mp4
　　　　 01_测试：测试流程介绍、代码.mp4
　　　　 02_测试：图片输入、结果标记代码.mp4
　　　　 8.文本分类的方式.mp4
　　　　 11. 文本分类 RNN 搭建.mp4
　　　　 2.CNN CODE.mp4
　　　　 7.文本分类.mp4
　　　　 9.文本分类CNN&RNN.mp4
　　　　 1.CNN REIVEW.mp4
　　　　 3.RNN REVIEW.mp4
　　　　 4.RNN CODE.mp4
　　　　 5.LSTM.mp4
　　　　 10. 文本分类 CNN 模型使用.mp4
　　　　 6.LSTM_CODE.mp4
　　　　 1.NLP的种类.mp4
　　　　 6.Attention.mp4
　　　　 5.Beam Serch Decoding.mp4
　　　　 4.Seq2Seq.mp4
　　　　 2.端对端深度学习模型.mp4
　　　　 3.词袋.mp4
　　　　 0.NLP介紹.mp4
　　　　 01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码.mp4
　　　　 01_模型导出：模型输入输出定义.mp4
　　　　 02_模型导出：Savedmodel导出模型.mp4
　　　　 02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍.mp4
　　　　 01_web服务与模型部署流程关系介绍.mp4
　　　　 04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现.mp4
　　　　 01_数据接口：商品格式转换实现.mp4
　　　　 05_数据接口：代码运行与数据模块总结.mp4
　　　　 02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义.mp4
　　　　 03_数据接口：商品数据读取子类实现.mp4
　　　　 04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结.mp4
　　　　 02_预处理接口：预处理工厂代码.mp4
　　　　 01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍.mp4
　　　　 03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整.mp4
　　　　 01_深度学习课程介绍.mp4
　　　　 02_项目总结.mp4
　　　　 01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启.mp4
　　　　 08_作业实现：网络模型逻辑实现.mp4
　　　　 02_浅层神经网络的前向传播.mp4
　　　　 06_作业实现：初始化模型与前向传播.mp4
　　　　 00.浅层神经网络.mp4
　　　　 01_浅层神经网络表示.mp4
　　　　 04_浅层神经网络的反向传播.mp4
　　　　 09_总结.mp4
　　　　 07_作业实现：反向传播与更新梯度.mp4
　　　　 03_激活函数的选择.mp4
　　　　 05_作业介绍.mp4
　　　　 03_梯度下降算法过程以及公式.mp4
　　　　 15_作业讲解题2：优化迭代实现、model逻辑实现.mp4
　　　　 11_正向传播与反向传播、作业介绍.mp4
　　　　 16_总结.mp4
　　　　 12_作业讲解题1：实现sigmoid函数与梯度实.mp4
　　　　 14_作业讲解题2：参数初始化与前向传播、反向传播.mp4
　　　　 07_逻辑回归的导数计算图分析以及参数导数.mp4
　　　　 02_逻辑回归损失函数.mp4
　　　　 05_a^2函数的导数介绍.mp4
　　　　 13_作业讲解题2：单神经元神经网络(logistic)分类作业流程介绍.mp4
　　　　 06_导数计算图与链式法则.mp4
　　　　 10_向量化实现逻辑回归的梯度计算更新.mp4
　　　　 09_向量化编程的优势.mp4
　　　　 08_向量化编程介绍引入.mp4
　　　　 01_逻辑回归介绍.mp4
　　　　 04_导数意义介绍.mp4
　　　　 03_YOLO：训练过程样本标记.mp4
　　　　 01_YOLO：算法特点与流程介绍.mp4
　　　　 04_YOLO：总结.mp4
　　　　 02_YOLO：单元格原理过程.mp4
　　　　 08_训练：2NHWC和NCHW介绍.mp4
　　　　 12_训练：3复制模型、添加参数观察与4添加学习率和优化器.mp4
　　　　 13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置.mp4
　　　　 11_训练：2队列设置.mp4
　　　　 09_训练：2对anchors进行正负样本标记.mp4
　　　　 03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定.mp4
　　　　 04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义.mp4
　　　　 05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍.mp4
　　　　 07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理.mp4
　　　　 10_训练：2批处理获取以及数据形状变换.mp4
　　　　 06_训练：2数据模块与网络模型获取结果.mp4
　　　　 01_训练：训练步骤与设备部署介绍.mp4
　　　　 02_训练：model_deploy介绍.mp4
　　　　 14_训练：训练流程总结.mp4
　　　　 02_深度学习介绍.mp4
　　　　 03_深度学习介绍2.mp4
　　　　 05_RCNN：非极大抑制（NMS）.mp4
　　　　 06_RCNN：候选区域修正.mp4
　　　　 03_RCNN：候选区域以及特征提取.mp4
　　　　 08_RCNN：总结、优缺点与问题自测.mp4
　　　　 01_Overfeat模型.mp4
　　　　 04_RCNN：SVM分类器.mp4
　　　　 07_RCNN：训练过程与测试过程介绍.mp4
　　　　 02_RCNN：步骤流程介绍.mp4
　　　　 01_深层神经网络表示.mp4
　　　　 02_深层神经网络的反向传播过程.mp4
　　　　 03_参数初始化与超参数介绍.mp4
　　　　 02_SPPNet：映射.mp4
　　　　 03_SPPNet：SPP层的作用.mp4
　　　　 01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程.mp4
　　　　 04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测.mp4
　　　　 02_SSD：localization与confidence.mp4
　　　　 03_SSD：训练与测试流程总结.mp4
　　　　 01_SSD：网络结构与Detected结构.mp4
　　　　 04_TensorflowSSD接口介绍.mp4
　　　　 05_第一阶段算法总结.mp4
　　　　 01_FastRCNN：改进之处以及网络流程.mp4
　　　　 02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比.mp4
　　　　 04_FastRCNN：总结与问题自测.mp4
　　　　 03_FastRCNN：多任务损失.mp4
　　　　 02_项目演示结果.mp4
　　　　 05_目标检测的定义和技术历史.mp4
　　　　 01_课程要求以及目标.mp4
　　　　 03_项目结构以及课程安排.mp4
　　　　 07_目标检测算法原理铺垫.mp4
　　　　 08_目标检测任务描述.mp4
　　　　 06_目标检测应用场景.mp4
　　　　 04_图像识别背景.mp4
　　　　 03_FasterRCNN：总结与问题自测.mp4
　　　　 01_FasterRCNN：网络结构与步骤.mp4
　　　　 02_FasterRCNN：RPN网络的原理.mp4

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