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课程简介：

GP-P5人工智能深度学习高薪就业班5期|2022年|价值16800元|24章完结无秘

• 课程内容全面覆盖深度学习算法及其项目实战，主要应用于计算机视觉与自然语言处理两大核心领域，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开。大型项目完美结合当下行业趋势，培养满足企业就业需求的中高级人工智能算法工程师。

目录：

——/gp人工智能深度学习高薪就业班【24章】/
├──10_图神经网络实战
| ├──1_图神经网络基础
| | ├──1-图神经网络应用领域分析.mp4.mp4 26.40M
| | ├──2-图基本模块定义.mp4.mp4 10.51M
| | ├──3-邻接矩阵的定义.mp4.mp4 16.06M
| | ├──4-GNN中常见任务.mp4.mp4 19.17M
| | ├──5-消息传递计算方法.mp4.mp4 14.23M
| | └──6-多层GCN的作用.mp4.mp4 13.00M
| ├──2_图卷积GCN模型
| | ├──1-GCN基本模型概述.mp4.mp4 13.24M
| | ├──2-图卷积的基本计算方法.mp4.mp4 12.56M
| | ├──3-邻接的矩阵的变换.mp4.mp4 18.38M
| | └──4-GCN变换原理解读.mp4.mp4 21.12M
| ├──3_图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
| | ├──1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法.mp4.mp4 45.07M
| | ├──2-数据集与邻接矩阵格式.mp4.mp4 51.92M
| | ├──3-模型定义与训练方法.mp4.mp4 41.92M
| | └──4-文献引用数据集分类案例实战.mp4.mp4 47.75M
| ├──4_使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
| | ├──1-构建数据集基本方法.mp4.mp4 13.47M
| | ├──2-数据集与任务背景概述.mp4.mp4 21.63M
| | ├──3-数据集基本预处理.mp4.mp4 31.50M
| | ├──4-用户行为图结构创建.mp4.mp4 36.67M
| | ├──5-数据集创建函数介绍.mp4.mp4 34.87M
| | ├──6-网络结构定义模块.mp4.mp4 36.87M
| | ├──7-TopkPooling进行下采样任务.mp4.mp4 31.30M
| | ├──8-获取全局特征.mp4.mp4 25.70M
| | └──9-模型训练与总结.mp4.mp4 35.84M
| ├──5_图注意力机制与序列图模型
| | ├──1-图注意力机制的作用与方法.mp4.mp4 16.53M
| | ├──2-邻接矩阵计算图Attention.mp4.mp4 21.40M
| | ├──3-序列图神经网络TGCN应用.mp4.mp4 12.59M
| | └──4-序列图神经网络细节.mp4.mp4 23.67M
| ├──6_图相似度论文解读
| | ├──1-要完成的任务分析.mp4.mp4 47.79M
| | ├──2-基本方法概述解读.mp4.mp4 52.67M
| | ├──3-图模型提取全局与局部特征.mp4.mp4 47.42M
| | ├──4-NTN模块的作用与效果.mp4.mp4 41.09M
| | ├──5-点之间的对应关系计算.mp4.mp4 51.22M
| | └──6-结果输出与总结.mp4.mp4 71.18M
| ├──7_图相似度计算实战
| | ├──1-数据集与任务概述3.mp4.mp4 18.11M
| | ├──2-图卷积特征提取模块3.mp4.mp4 55.92M
| | ├──3-分别计算不同Batch点的分布3.mp4.mp4 31.70M
| | ├──4-获得直方图特征结果.mp4.mp4 21.11M
| | ├──5-图的全局特征构建.mp4.mp4 31.45M
| | ├──6-NTN图相似特征提取.mp4.mp4 39.25M
| | └──7-预测得到相似度结果.mp4.mp4 18.64M
| ├──8_基于图模型的轨迹估计
| | ├──1-数据集与标注信息解读.mp4.mp4 57.53M
| | ├──2-整体三大模块分析.mp4.mp4 71.83M
| | ├──3-特征工程的作用与效果.mp4.mp4 41.75M
| | ├──4-传统方法与现在向量空间对比.mp4.mp4 51.83M
| | ├──5-输入细节分析.mp4.mp4 49.96M
| | ├──6-子图模块构建方法.mp4.mp4 42.55M
| | ├──7-特征融合模块分析.mp4.mp4 47.67M
| | └──8-VectorNet输出层分析.mp4.mp4 85.45M
| └──9_图模型轨迹估计实战
| | ├──1-数据与环境配置4.mp4.mp4 35.36M
| | ├──2-训练数据准备4.mp4.mp4 27.69M
| | ├──3-Agent特征提取方法4.mp4.mp4 37.87M
| | ├──4-DataLoader构建图结构4.mp4.mp4 28.61M
| | └──5-SubGraph与Attention模型流程4.mp4.mp4 34.55M
├──11_3D点云实战
| ├──1_3D点云实战 3D点云应用领域分析
| | ├──1-点云数据概述.mp4.mp4 49.53M
| | ├──2-点云应用领域与发展分析.mp4.mp4 82.18M
| | ├──3-点云分割任务.mp4.mp4 52.03M
| | ├──4-点云补全任务.mp4.mp4 29.16M
| | ├──5-点云检测与配准任务.mp4.mp4 59.58M
| | └──6-点云数据特征提取概述与预告.mp4.mp4 22.69M
| ├──2_3D点云PointNet算法
| | ├──1-3D数据应用领域与点云介绍.mp4.mp4 40.05M
| | ├──2-点云数据可视化展示.mp4.mp4 40.07M
| | ├──3-点云数据特性和及要解决的问题.mp4.mp4 33.08M
| | ├──4-PointNet算法出发点解读.mp4.mp4 17.46M
| | └──5-PointNet算法网络架构解读.mp4.mp4 31.01M
| ├──3_PointNet++算法解读
| | ├──10-分类与分割问题解决方案.mp4.mp4 21.74M
| | ├──11-遇到的问题及改进方法分析.mp4.mp4 13.43M
| | ├──6-PointNet升级版算法要解决的问题.mp4.mp4 22.08M
| | ├──7-最远点采样方法.mp4.mp4 21.00M
| | ├──8-分组Group方法原理解读.mp4.mp4 32.79M
| | └──9-整体流程概述分析.mp4.mp4 16.37M
| ├──4_Pointnet++项目实战
| | ├──1-项目文件概述.mp4.mp4 29.02M
| | ├──10-分类任务总结.mp4.mp4 19.66M
| | ├──11-分割任务数据与配置概述.mp4.mp4 51.28M
| | ├──12-分割需要解决的任务概述.mp4.mp4 33.94M
| | ├──13-上采样完成分割任务.mp4.mp4 44.75M
| | ├──2-数据读取模块配置.mp4.mp4 39.23M
| | ├──3-DEBUG解读网络模型架构.mp4.mp4 24.25M
| | ├──4-最远点采样介绍.mp4.mp4 19.48M
| | ├──5-采样得到中心点.mp4.mp4 31.77M
| | ├──6-组区域划分方法.mp4.mp4 24.88M
| | ├──7-实现group操作得到各中心簇.mp4.mp4 35.00M
| | ├──8-特征提取模块整体流程.mp4.mp4 40.04M
| | └──9-预测结果输出模块.mp4.mp4 38.74M
| ├──5_点云补全PF-Net论文解读
| | ├──1-点云补全要解决的问题.mp4.mp4 23.13M
| | ├──2-基本解决方案概述.mp4.mp4 17.42M
| | ├──3-整体网络概述.mp4.mp4 20.61M
| | ├──4-网络计算流程.mp4.mp4 25.52M
| | └──5-输入与计算结果.mp4.mp4 65.02M
| ├──6_点云补全实战解读
| | ├──1-数据与项目配置解读.mp4.mp4 41.86M
| | ├──2-待补全数据准备方法.mp4.mp4 29.26M
| | ├──3-整体框架概述.mp4.mp4 49.10M
| | ├──4-MRE特征提取模块.mp4.mp4 40.36M
| | ├──5-分层预测输出模块.mp4.mp4 31.04M
| | ├──6-补全点云数据.mp4.mp4 35.21M
| | └──7-判别模块.mp4.mp4 48.59M
| ├──7_点云配准及其案例实战
| | ├──1-点云配准任务概述.mp4.mp4 20.00M
| | ├──2-配准要完成的目标解读.mp4.mp4 17.64M
| | ├──3-训练数据构建1.mp4.mp4 23.43M
| | ├──4-任务基本流程.mp4.mp4 15.56M
| | ├──5-数据源配置方法.mp4.mp4 45.42M
| | ├──6-参数计算模块解读.mp4.mp4 21.85M
| | ├──7-基于模型预测输出参数.mp4.mp4 24.88M
| | ├──8-特征构建方法分析.mp4.mp4 34.65M
| | └──9-任务总结.mp4.mp4 33.31M
| └──8_基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
| | ├──1-对抗生成网络通俗解释.mp4.mp4 18.39M
| | ├──2-GAN网络组成.mp4.mp4 10.73M
| | ├──3-损失函数解释说明.mp4.mp4 39.88M
| | ├──4-数据读取模块.mp4.mp4 29.93M
| | └──5-生成与判别网络定义.mp4.mp4 44.24M
├──12_目标追踪与姿态估计实战
| ├──1_课程介绍
| | └──课程介绍2.mp4.mp4 27.22M
| ├──2_姿态估计OpenPose系列算法解读
| | ├──1-姿态估计要解决的问题分析.mp4.mp4 79.45M
| | ├──10-匹配方法解读.mp4.mp4 21.06M
| | ├──11-CPM模型特点.mp4.mp4 21.94M
| | ├──12-算法流程与总结.mp4.mp4 50.27M
| | ├──2-姿态估计应用领域概述.mp4.mp4 20.80M
| | ├──3-传统topdown方法的问题.mp4.mp4 37.95M
| | ├──4-要解决的两个问题分析.mp4.mp4 10.19M
| | ├──5-基于高斯分布预测关键点位置.mp4.mp4 24.83M
| | ├──6-各模块输出特征图解读.mp4.mp4 15.58M
| | ├──7-PAF向量登场.mp4.mp4 12.59M
| | ├──8-PAF标签设计方法.mp4.mp4 25.01M
| | └──9-预测时PAF积分计算方法.mp4.mp4 34.91M
| ├──3_OpenPose算法源码分析
| | ├──1-数据集与路径配置解读.mp4.mp4 33.79M
| | ├──10-多阶段输出与预测.mp4.mp4 46.99M
| | ├──2-读取图像与标注信息.mp4.mp4 46.78M
| | ├──3-关键点与躯干特征图初始化.mp4.mp4 34.31M
| | ├──4-根据关键点位置设计关键点标签.mp4.mp4 54.92M
| | ├──5-准备构建PAF躯干标签.mp4.mp4 29.58M
| | ├──6-各位置点归属判断.mp4.mp4 28.04M
| | ├──7-特征图各点累加向量计算.mp4.mp4 32.67M
| | ├──8-完成PAF特征图制作.mp4.mp4 31.91M
| | └──9-网络模型一阶段输出.mp4.mp4 27.54M
| ├──4_deepsort算法知识点解读
| | ├──1-卡尔曼滤波通俗解释.mp4.mp4 31.48M
| | ├──10-sort与deepsort建模流程分析.mp4.mp4 26.79M
| | ├──11-预测与匹配流程解读.mp4.mp4 26.25M
| | ├──12-追踪任务流程拆解.mp4.mp4 32.13M
| | ├──2-卡尔曼滤波要完成的任务.mp4.mp4 15.60M
| | ├──3-任务本质分析.mp4.mp4 19.07M
| | ├──4-基于观测值进行最优估计.mp4.mp4 17.11M
| | ├──5-预测与更新操作.mp4.mp4 24.00M
| | ├──6-追踪中的状态量.mp4.mp4 16.04M
| | ├──7-匈牙利匹配算法概述.mp4.mp4 19.23M
| | ├──8-匹配小例子分析.mp4.mp4 21.80M
| | └──9-REID特征的作用.mp4.mp4 20.84M
| ├──5_deepsort源码解读
| | ├──1-项目环境配置4.mp4.mp4 37.33M
| | ├──10-匹配结果与总结.mp4.mp4 76.93M
| | ├──2-参数与DEMO演示.mp4.mp4 42.18M
| | ├──3-针对检测结果初始化track.mp4.mp4 48.20M
| | ├──4-对track执行预测操作.mp4.mp4 38.30M
| | ├──5-状态量预测结果.mp4.mp4 36.02M
| | ├──6-IOU代价矩阵计算.mp4.mp4 32.89M
| | ├──7-参数更新操作.mp4.mp4 50.21M
| | ├──8-级联匹配模块.mp4.mp4 43.34M
| | └──9-ReID特征代价矩阵计算.mp4.mp4 46.45M
| ├──6_YOLO-V4版本算法解读
| | ├──1-V4版本整体概述.mp4.mp4 15.06M
| | ├──10-PAN模块解读.mp4.mp4 20.64M
| | ├──11-激活函数与整体架构总结.mp4.mp4 19.19M
| | ├──2-V4版本贡献解读.mp4.mp4 10.06M
| | ├──3-数据增强策略分析.mp4.mp4 24.70M
| | ├──4-DropBlock与标签平滑方法.mp4.mp4 19.36M
| | ├──5-损失函数遇到的问题.mp4.mp4 14.26M
| | ├──6-CIOU损失函数定义.mp4.mp4 10.82M
| | ├──7-NMS细节改进.mp4.mp4 16.66M
| | ├──8-SPP与CSP网络结构.mp4.mp4 14.81M
| | └──9-SAM注意力机制模块.mp4.mp4 22.48M
| ├──7_V5版本项目配置
| | ├──1-整体项目概述.mp4.mp4 35.77M
| | ├──2-训练自己的数据集方法.mp4.mp4 41.32M
| | ├──3-训练数据参数配置.mp4.mp4 51.48M
| | └──4-测试DEMO演示.mp4.mp4 50.47M
| └──8_V5项目工程源码解读
| | ├──1-数据源DEBUG流程解读.mp4.mp4 48.13M
| | ├──10-完成配置文件解析任务.mp4.mp4 58.80M
| | ├──11-前向传播计算.mp4.mp4 30.80M
| | ├──12-BottleneckCSP层计算方法.mp4.mp4 33.82M
| | ├──13-Head层流程解读2.mp4.mp4 29.12M
| | ├──13-SPP层计算细节分析.mp4.mp4 29.09M
| | ├──14-上采样与拼接操作.mp4.mp4 21.48M
| | ├──15-输出结果分析.mp4.mp4 41.71M
| | ├──16-超参数解读.mp4.mp4 34.94M
| | ├──17-命令行参数介绍.mp4.mp4 44.26M
| | ├──18-训练流程解读.mp4.mp4 46.81M
| | ├──19-各种训练策略概述.mp4.mp4 38.43M
| | ├──2-图像数据源配置.mp4.mp4 34.65M
| | ├──20-模型迭代过程.mp4.mp4 38.42M
| | ├──3-加载标签数据.mp4.mp4 26.33M
| | ├──4-Mosaic数据增强方法.mp4.mp4 28.19M
| | ├──5-数据四合一方法与流程演示.mp4.mp4 41.69M
| | ├──6-getItem构建batch.mp4.mp4 33.03M
| | ├──7-网络架构图可视化工具安装.mp4.mp4 34.33M
| | ├──8-V5网络配置文件解读.mp4.mp4 35.74M
| | └──9-Focus模块流程分析.mp4.mp4 21.93M
├──13_面向深度学习的无人驾驶实战
| ├──10_NeuralRecon项目源码解读
| | ├──1-Backbone得到特征图.mp4.mp4 36.02M
| | ├──2-初始化体素位置.mp4.mp4 41.51M
| | ├──3-坐标映射方法实现.mp4.mp4 26.66M
| | ├──4-得到体素所对应特征图.mp4.mp4 50.70M
| | ├──5-插值得到对应特征向量.mp4.mp4 32.36M
| | ├──6-得到一阶段输出结果.mp4.mp4 38.08M
| | ├──7-完成三个阶段预测结果.mp4.mp4 45.77M
| | └──8-项目总结2.mp4.mp4 108.40M
| ├──11_TSDF算法与应用
| | ├──1-TSDF整体概述分析.mp4.mp4 23.16M
| | ├──2-合成过程DEMO演示.mp4.mp4 27.58M
| | ├──3-布局初始化操作.mp4.mp4 12.69M
| | ├──4-TSDF计算基本流程解读.mp4.mp4 23.93M
| | ├──5-坐标转换流程分析.mp4.mp4 31.10M
| | └──6-输出结果融合更新.mp4.mp4 34.23M
| ├──12_TSDF实战案例
| | ├──1-环境配置概述.mp4.mp4 32.66M
| | ├──2-初始化与数据读取.mp4.mp4 21.30M
| | └──3-计算得到TSDF输出.mp4.mp4 44.10M
| ├──13_轨迹估计算法与论文解读
| | ├──1-数据集与标注信息解读.mp4.mp4 57.53M
| | ├──2-整体三大模块分析.mp4.mp4 71.83M
| | ├──3-特征工程的作用与效果.mp4.mp4 41.75M
| | ├──4-传统方法与现在向量空间对比.mp4.mp4 51.83M
| | ├──5-输入细节分析.mp4.mp4 49.96M
| | ├──6-子图模块构建方法.mp4.mp4 42.55M
| | ├──7-特征融合模块分析.mp4.mp4 47.67M
| | └──8-VectorNet输出层分析.mp4.mp4 85.45M
| ├──14_轨迹估计预测实战
| | ├──1-数据与环境配置..mp4.mp4 35.43M
| | ├──2-训练数据准备.mp4.mp4 27.75M
| | ├──3-Agent特征提取方法.mp4.mp4 37.97M
| | ├──4-DataLoader构建图结构.mp4.mp4 28.68M
| | └──5-SubGraph与Attention模型流程.mp4.mp4 34.64M
| ├──15_特斯拉无人驾驶解读
| | └──15-特斯拉无人驾驶解读.mp4.mp4 644.17M
| ├──1_深度估计算法原理解读
| | ├──1-深度估计效果与应用.mp4.mp4 98.47M
| | ├──10-损失计算.mp4.mp4 30.51M
| | ├──2-kitti数据集介绍.mp4.mp4 59.45M
| | ├──3-使用backbone获取层级特征.mp4.mp4 22.18M
| | ├──4-差异特征计算边界信息.mp4.mp4 26.49M

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