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资源介绍
课程包含丰富的案例，如新闻分类、异常检测、推荐系统、时间序列预测等，结合真实业务场景，培养学员数据分析与模型应用能力。适合希望入门或提升人工智能、数据科学能力的学员，为从事AI、数据分析相关岗位奠定坚实基础。
文件目录
📁 【咕泡学院】人工智能深度学习系统班 V9.0
├── 📁 课件
│ ├── 📦 5.第五章 Opencv图像处理框架实战.zip
│ ├── 📦 7.第七章 图像分割实战.zip
│ ├── 📦 14.第一十三章 对比学习与多模态任务实战.zip
│ ├── 📦 16.第一十六章 ⾏⼈重识别实战.zip
│ ├── 📦 17.第一十七章 对抗⽣成⽹络实战.zip
│ ├── 📦 18.第十八章 强化学习与AI黑科技实例.zip
│ ├── 📦 19.第一十九章 面向医学领域的深度学习实战.zip
│ ├── 📦 20.第二十章 CV与NLP经典大模型解读.zip
│ ├── 📦 21.第二十一章 深度学习模型部署与剪枝优化实战.zip
│ ├── 📦 22.第二十二章 ⾃然语⾔处理经典案例实战.zip
│ ├── 📦 23.第二十三章 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战.zip
│ ├── 📦 24.第二十四章 时间序列预测.zip
│ ├── 📦 26 知识图谱实战系列.zip
│ ├── 📦 27 语音识别实战系列.zip
│ ├── 📦 28 推荐系统实战系列.zip
│ ├── 📦 29 论文创新点常用方法及其应用实例.zip
│ └── 📄 源码-人工智能深度学习系统班（第9期录播）.java
└── 📁 视频
├── 📁 0-机器学习
│ ├── 📁 01-第一模块：Python快速入门
│ │ └── ...
│ ├── 📁 02-第二模块：Python数据科学必备工具包实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 03-第三模块：人工智能-必备数学课程
│ │ └── ...
│ ├── 📁 04-第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用
│ │ └── ...
│ ├── 📁 05-第五模块：机器学习算法建模实战项目
│ │ └── ...
│ ├── 📁 06-第六模块：机器学习案例实战应用集锦
│ │ └── ...
│ ├── 📁 07-第七模块：机器学习竞赛优胜解决方案实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 08-第八模块：Python金融分析与量化交易实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 09-第九模块：深度学习经典算法解析
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-选修：Python数据分析案例实战
│ │ └── ...
│ └── 📁 11-选修：机器学习进阶实战
│ └── ...
├── 📁 1-直播回放
│ ├── 📁 1-开班典礼
│ │ └── ...
│ ├── 📁 2-Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看)
│ │ └── ...
│ ├── 📁 3-神经网络
│ │ └── ...
│ ├── 📁 4-卷积神经网络
│ │ └── ...
│ ├── 📁 5-Transformer
│ │ └── ...
│ ├── 📁 6-视觉Transformer Vit Debug解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 7-密集场景计数统计实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 8-智能体
│ │ └── ...
│ ├── 📁 9-Agent应用实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-YOLO V9
│ │ └── ...
│ └── 📁 12-CVPR2024：YOLO- World
│ └── ...
├── 📁 2-AI课程所需安装软件教程
│ └── 📁 1-AI课程所需安装软件教程
│ └── ...
├── 📁 3-深度学习必备核⼼算法
│ ├── 📁 1-神经网络结构
│ │ └── ...
│ ├── 📁 2-卷积神经网络
│ │ └── ...
│ ├── 📁 3-Transformer
│ │ └── ...
│ └── 📁 4-VIT源码解读
│ └── ...
├── 📁 4-深度学习框架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
│ └── ...
├── 📁 5-Opencv图像处理框架实战
│ ├── 📁 1-课程简介与环境配置
│ │ └── ...
│ ├── 📁 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
│ │ └── ...
│ ├── 📁 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
│ │ └── ...
│ ├── 📁 20-卷积原理与操作
│ │ └── ...
│ └── 📁 21-项目实战-疲劳检测
│ └── ...
├── 📁 6-综合项目-物体检测经典算法实战
│ ├── 📁 1-物体检测评估指标
│ │ └── ...
│ ├── 📁 2-深度学习经典检测⽅法概述
│ │ └── ...
│ ├── 📁 3-YOLO-V1整体思想与网络架构
│ │ └── ...
│ ├── 📁 4-YOLO-V2改进细节详解
│ │ └── ...
│ ├── 📁 5-YOLO-V3核心网络模型
│ │ └── ...
│ ├── 📁 6-项目实战-基于V3版本进行源码解读（建议直接跑V5版本）
│ │ └── ...
│ ├── 📁 7-基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务（建议直接跑V5版本）
│ │ └── ...
│ ├── 📁 8-YOLO-V4版本算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 9-V5版本项目配置
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-V5项目工程源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 11-YOLO系列（V7）算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 12-V7源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 13-基于Transformer的detr目标检测算法
│ │ └── ...
│ ├── 📁 14-detr目标检测源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 15-DeformableDetr算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 16-半监督物体检测
│ │ └── ...
│ ├── 📁 17-EfficientNet网络
│ │ └── ...
│ └── 📁 18-EfficientDet检测算法
│ └── ...
├── 📁 7-图像分割实战
│ ├── 📁 1-图像分割及其损失函数概述
│ │ └── ...
│ ├── 📁 2-Unet系列算法讲解
│ │ └── ...
│ ├── 📁 3-unet医学细胞分割实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 4-U2NET显著性检测实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 5-deeplab系列算法
│ │ └── ...
│ ├── 📁 6-基于deeplabV3+版本进⾏VOC分割实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 7-医学⼼脏视频数据集分割建模实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 8-分割模型Maskformer系列
│ │ └── ...
│ ├── 📁 9-补充：Mask2former源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
│ │ └── ...
│ ├── 📁 11-MaskRcnn网络框架源码详解
│ │ └── ...
│ └── 📁 12-基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
│ └── ...
├── 📁 8-走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列
│ ├── 📁 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
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-第三模块：DeformableDetr算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 11-补充：Mask2former源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 12-KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构
│ │ └── ...
│ ├── 📁 13-第四模块：DBNET文字检测
│ │ └── ...
│ ├── 📁 14-第四模块：ANINET文字识别
│ │ └── ...
│ ├── 📁 15-第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取
│ │ └── ...
│ ├── 📁 16-第五模块：stylegan2源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 17-第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 18-第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 19-第八模块：模型蒸馏应用实例
│ │ └── ...
│ ├── 📁 20-第八模块：模型剪枝方法概述分析
│ │ └── ...
│ ├── 📁 21-第九模块：mmaction行为识别
│ │ └── ...
│ ├── 📁 22-OCR算法解读
│ │ └── ...
│ └── 📁 23-额外补充-在源码中加入各种注意力机制方法
│ └── ...
├── 📁 9-经典视觉项目实战：行为识别、姿态估计、目标追踪
│ ├── 📁 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
│ │ └── ...
│ ├── 📁 8-课程介绍
│ │ └── ...
│ ├── 📁 9-姿态估计OpenPose系列算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-OpenPose算法源码分析
│ │ └── ...
│ ├── 📁 11-deepsort算法知识点解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 12-deepsort源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 13-YOLO-V4版本算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 14-V5版本项目配置
│ │ └── ...
│ └── 📁 15-V5项目工程源码解读
│ └── ...
├── 📁 10-2022论⽂必备-Transformer实战系列
│ ├── 📁 1-Transformer算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 2-视觉Transformer及其源码分析
│ │ └── ...
│ ├── 📁 3-VIT算法模型源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 4-swintransformer算法原理解析
│ │ └── ...
│ ├── 📁 5-swintransformer源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 6-基于Transformer的detr目标检测算法
│ │ └── ...
│ ├── 📁 7-detr目标检测源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 8-DeformableDetr算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 9-DeformableDetr物体检测源码分析
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-MedicalTrasnformer论文解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 11-MedicalTransformer源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 12-商汤LoFTR算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 13-局部特征关键点匹配实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 14-分割模型Maskformer系列
│ │ └── ...
│ ├── 📁 15-Mask2former源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 16-BEV特征空间
│ │ └── ...
│ ├── 📁 17-BevFormer源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 18-时间序列预测
│ │ └── ...
│ ├── 📁 19-Informer时间序列源码解读
│ │ └── ...
│ └── 📁 20-Huggingface与NLP（讲故事）
│ └── ...
├── 📁 11-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
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-基于图模型的时间序列预测
│ │ └── ...
│ └── 📁 11-异构图神经网络
│ └── ...
├── 📁 12-3D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
│ └── ...
├── 📁 13-面向深度学习的无人驾驶实战
│ ├── 📁 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
│ │ └── ...
│ ├── 📁 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
│ └── ...
├── 📁 14-对比学习与多模态任务实战
│ ├── 📁 1-对比学习算法与实例
│ │ └── ...
│ ├── 📁 2-CLIP系列
│ │ └── ...
│ ├── 📁 3-多模态3D目标检测算法源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 4-多模态文字识别
│ │ └── ...
│ └── 📁 5-ANINET源码解读
│ └── ...
├── 📁 15-缺陷检测实战
│ ├── 📁 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
│ │ └── ...
│ ├── 📁 9-Opencv轮廓检测与直⽅图
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-基于Opencv缺陷检测项⽬实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 11-基于视频流⽔线的Opencv缺陷检测项⽬
│ │ └── ...
│ ├── 📁 12-图像分割deeplab系列算法
│ │ └── ...
│ ├── 📁 13-基于deeplabV3+版本进⾏VOC分割实战
│ │ └── ...
│ └── 📁 14-Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项⽬应⽤流程
│ └── ...
├── 📁 16-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
│ │ └── ...
│ └── 📁 8-额外补充：行人搜索源码分析
│ └── ...
├── 📁 17-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
│ └── ...
├── 📁 18-强化学习与AI黑科技实例
│ ├── 📁 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改进与应用技巧
│ │ └── ...
│ ├── 📁 6-Actor-Critic算法分析（A3C）
│ │ └── ...
│ ├── 📁 7-用A3C玩转超级马里奥
│ │ └── ...
│ ├── 📁 8-GPT系列生成模型
│ │ └── ...
│ ├── 📁 9-GPT建模与预测流程
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-CLIP系列
│ │ └── ...
│ ├── 📁 11-Diffusion模型解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 12-Dalle2及其源码解读
│ │ └── ...
│ └── 📁 13-ChatGPT
│ └── ...
├── 📁 19-CV与NLP经典大模型解读
│ ├── 📁 1-课程简介
│ │ └── ...
│ ├── 📁 2-GPT系列算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 3-GPT2训练与预测部署流程
│ │ └── ...
│ ├── 📁 4-chatgpt算法解读分析
│ │ └── ...
│ ├── 📁 5-LLM与LORA微调策略解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 6-LLM下游任务训练自己模型实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 7-视觉大模型SAM
│ │ └── ...
│ ├── 📁 8-视觉QA算法与论文解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 9-扩散模型diffusion架构算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-openai-dalle2论文解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 11-openai-dalle2源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 12-自监督任务-对比学习思想
│ │ └── ...
│ ├── 📁 13-视觉自监督BEIT算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 14-视觉自监督任务BEITV2论文解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 15-视觉自监督任务BEITV2源码解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 16-BEV感知特征空间算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 17-BEVformer项目源码解读
│ │ └── ...
│ └── 📁 18-补充-视觉大模型基础-deformableAttention
│ └── ...
├── 📁 20-面向医学领域的深度学习实战
│ ├── 📁 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
│ │ └── ...
│ ├── 📁 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
│ └── ...
├── 📁 21-深度学习模型部署与剪枝优化实战
│ ├── 📁 1-AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano
│ │ └── ...
│ ├── 📁 2-AIoT人工智能物联网之AI 实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 3-AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器
│ │ └── ...
│ ├── 📁 4- AIoT人工智能物联网之deepstream
│ │ └── ...
│ ├── 📁 6-pyTorch框架部署实践
│ │ └── ...
│ ├── 📁 7-YOLO-V3物体检测部署实例
│ │ └── ...
│ ├── 📁 8-docker实例演示
│ │ └── ...
│ ├── 📁 9-tensorflow-serving实战
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-模型剪枝-Network Slimming算法分析
│ │ └── ...
│ ├── 📁 11-模型剪枝-Network Slimming实战解读
│ │ └── ...
│ └── 📁 12-Mobilenet三代网络模型架构
│ └── ...
├── 📁 22-自然语言处理经典案例实战
│ ├── 📁 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
│ │ └── ...
│ ├── 📁 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
│ └── ...
├── 📁 23-自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
│ ├── 📁 1-Huggingface与NLP介绍解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 2-Transformer工具包基本操作实例解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 3-transformer原理解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 4-BERT系列算法解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 5-文本标注工具与NER实例
│ │ └── ...
│ ├── 📁 6-文本预训练模型构建实例
│ │ └── ...
│ ├── 📁 7-GPT系列算法
│ │ └── ...
│ ├── 📁 8-GPT训练与预测部署流程
│ │ └── ...
│ ├── 📁 9-文本摘要建模
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-图谱知识抽取实战
│ │ └── ...
│ └── 📁 11-补充Huggingface数据集制作方法实例
│ └── ...
├── 📁 24-时间序列预测
│ ├── 📁 1-Informer原理解读
│ │ └── ...
│ ├── 📁 2-Informer源码解读
│ │ └── ...
│ └── 📁 3-Timesnet时序预测
│ └── ...
├── 📁 25-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
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│ ├── 📁 3-项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
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│ ├── 📁 4-项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战
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│ ├── 📁 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
│ └── ...
├── 📁 26-知识图谱实战系列
│ ├── 📁 1-知识图谱介绍及其应用领域分析
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│ ├── 📁 2-知识图谱涉及技术点分析
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│ ├── 📁 3-Neo4j数据库实战
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│ ├── 📁 4-使用python操作neo4j实例
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│ ├── 📁 5-基于知识图谱的医药问答系统实战
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│ ├── 📁 6-文本关系抽取实践
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│ ├── 📁 7-金融平台风控模型实践
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│ └── 📁 8-医学糖尿病数据命名实体识别
│ └── ...
├── 📁 27-语音识别实战系列
│ ├── 📁 1-seq2seq序列网络模型
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│ ├── 📁 2-LAS模型语音识别实战
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│ ├── 📁 3-starganvc2变声器论文原理解读
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│ ├── 📁 4-staeganvc2变声器源码实战
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│ ├── 📁 5-语音分离ConvTasnet模型
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│ ├── 📁 6-ConvTasnet语音分离实战
│ │ └── ...
│ └── 📁 7-语音合成tacotron最新版实战
│ └── ...
├── 📁 28-推荐系统实战系列
│ ├── 📁 1-推荐系统介绍及其应用
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│ ├── 📁 2-协同过滤与矩阵分解
│ │ └── ...
│ ├── 📁 3-音乐推荐系统实战
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│ ├── 📁 4-知识图谱与Neo4j数据库实例
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│ ├── 📁 5-基于知识图谱的电影推荐实战
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│ ├── 📁 6-点击率估计FM与DeepFM算法
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│ ├── 📁 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
│ │ └── ...
│ ├── 📁 10-基本统计分析的电影推荐
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│ └── 📁 11-补充-基于相似度的酒店推荐系统
│ └── ...
├── 📁 29-论文创新点常用方法及其应用实例
│ └── 📁 1-通用创新点
│ └── ...
└── 📁 30-2024Ai必会Agent(应用解读+项目实战)
├── 🎬 001-课程介绍 .mp4
├── 🎬 002-1-Agent要解决的问题分析 .mp4
├── 🎬 003-2-Agent需要具备的基本能力 .mp4
├── 🎬 004-3-与大模型的关系分析 .mp4
├── 🎬 005-4-多智能体定义分析 .mp4
├── 🎬 006-5-框架的作用和能解决的问题 .mp4
├── 🎬 007-6-整体总结分析 .mp4
├── 🎬 008-7-GPTS分析一波 .mp4
├── 🎬 009-8-经典任务分析 .mp4
├── 🎬 010-1-GPTS任务流程概述分析 .mp4
├── 🎬 011-2-调用API的控制方式 .mp4
├── 🎬 012-3-API相关配置完成 .mp4
├── 🎬 013-4-完成指令与脚本并生成 .mp4
├── 🎬 014-1-DEMO演示与整体架构分析 .mp4
├── 🎬 015-2-后端GPT项目部署启动 .mp4
├── 🎬 016-3-前端助手API与流程图配置 .mp4
├── 🎬 017-4-接入外部API的方法与流程 .mp4
├── 🎬 018-5-GPT中加入外部API调用方法 .mp4
├── 🎬 019-6-指令提示构建 .mp4
├── 🎬 020-1-论文概述分析 .mp4
├── 🎬 021-2-整体框架逻辑介绍 .mp4
├── 🎬 022-3-项目环境配置 .mp4
├── 🎬 023-4-基础解读-动作定义方式 .mp4
├── 🎬 024-5-基础解读-角色定义 .mp4
├── 🎬 025-6-单动作智能体实现方法 .mp4
├── 🎬 026-7-多动作配置方法 .mp4
├── 🎬 027-8-定时器任务环境配置 .mp4
├── 🎬 028-9-定时器任务流程解读分析 .mp4
├── 🎬 029-0-基本Agent的组成 .mp4
├── 🎬 030-1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义 .mp4
├── 🎬 031-2-问题拆解与执行流程 .mp4
├── 🎬 032-3-检索得到重要的URL .mp4
├── 🎬 033-4-子问题生成总结结果 .mp4
├── 🎬 034-5-总结与结果输出 .mp4
├── 🎬 035-1-RAG要完成的任务解读 .mp4
├── 🎬 036-2-RAG整体流程解读 .mp4
├── 🎬 037-3-召回优化策略分析 .mp4
├── 🎬 038-4-召回改进方案解读 .mp4
├── 🎬 039-5-评估工具RAGAS .mp4
├── 🎬 040-6-外接本地数据库工具 .mp4
├── 🎬 041-1-整体故事解读 .mp4
├── 🎬 042-2-要解决的问题和整体框架分析 .mp4
├── 🎬 043-3-论文基本框架分析 .mp4
├── 🎬 044-4-Agent的记忆信息 .mp4
├── 🎬 045-5-感知与反思模块构建流程 .mp4
├── 🎬 046-6-计划模块实现细节 .mp4
├── 🎬 047-7-整体流程框架图 .mp4
├── 🎬 048-8-感知模块解读 .mp4
├── 🎬 049-9-思考模块解读 .mp4
├── 🎬 050-10-项目环境配置方法解读 .mp4
├── 🎬 051-1-langchain框架解读 .mp4
├── 🎬 052-2-基本API调用方法 .mp4
├── 🎬 053-3-数据文档切分操作 .mp4
├── 🎬 054-4-样本索引与向量构建 .mp4
├── 🎬 055-5-数据切块方法 .mp4
├── 🎬 056-1-MOE概述分析 .mp4
├── 🎬 057-2-MOE模块实现方法解读 .mp4
├── 🎬 058-3-效果分析与总结 .mp4
├── 🎬 059-1-大模型如何做下游任务 .mp4
├── 🎬 060-2-LLM落地微调分析 .mp4
├── 🎬 061-3-LLAMA与LORA介绍 .mp4
├── 🎬 062-4-LORA微调的核心思想 .mp4
├── 🎬 063-5-LORA模型实现细节 .mp4
├── 🎬 064-1-提示工程的作用 .mp4
├── 🎬 065-2-项目数据解读 .mp4
├── 🎬 066-3-源码调用DEBUG解读 .mp4
├── 🎬 067-4-训练流程演示 .mp4
├── 🎬 068-5-效果演示与总结分析 .mp4
├── 🎬 069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题 .mp4
├── 🎬 070-2-RAG实践策略 .mp4
└── 🎬 071-3-微调要解决的问题 .mp4 
