【太全了】从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络三天入门!这不比刷剧爽多了!

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2025-04-17 10:46:38
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同济大学博士,不定时更新人工智能学习教程,学习路线图,想入行人工智能的可以关注我~
视频选集
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自动连播
1. CV怎么去系统学习?
12:39
2. 第一天:Python环境搭建与必备基础:1-Python环境配置
15:33
3. 2-Python库安装工具
10:02
4. 3-Notebook工具使用
21:44
5. 4-Python简介
17:38
6. 5-Python数值运算
16:47
7. 6-Python字符串操作
15:53
8. 7.1-索引结构
10:11
9. 7.2-List基础结构
14:56
10. 8-List核心操作
14:39
12. 10-字典的核心操作
12:51
15. 13-判断结构
07:36
16. 14-循环结构
12:49
17. 15-函数定义
15:27
21. 19-类的基本定义
13:52
22. 20-类的属性操作
13:22
23. 21-时间操作
07:52
24. 22-Python练习题-1
13:06
25. 23-Python练习题-2
20:23
26. 24-Python练习题-3
15:05
27. 25-Python练习题-5
15:29
28. 第二天:快速上手OpenCV:1-Python与Opencv配置安装
10:12
29. 2-Notebook与IDE环境
11:44
30. 1-计算机眼中的图像
09:20
31. 2-视频的读取与处理
10:57
32. 3-ROI区域
04:19
33. 4-边界填充
05:08
34. 5-数值计算
09:18
35. 1-腐蚀操作
06:50
36. 2-膨胀操作
03:06
37. 3-开运算与闭运算
02:56
38. 4-梯度计算
02:45
39. 5-礼帽与黑帽
03:22
40. 1-Sobel算子
09:34
41. 2-梯度计算方法
08:33
42. 3-scharr与lapkacian算子
06:42
43. 图像阈值
07:52
44. 1-图像平滑处理
07:55
45. 2-高斯与中值滤波
06:15
46. 1-Canny边缘检测流程
05:39
47. 2-非极大值抑制
05:25
48. 3-边缘检测效果
08:10
49. 1-图像金字塔定义
06:38
50. 2-金字塔制作方法
07:26
51. 1-轮廓检测方法
06:01
52. 2-轮廓检测结果
07:49
53. 3-轮廓特征与近似
11:58
54. 1-模板匹配方法
11:13
55. 2-匹配效果展示
05:48
56. 【项目实战-信用卡数字识别】1-总体流程与方法讲解
09:15
57. 2-环境配置与预处理
08:27
58. 3-模板处理方法
06:56
59. 4-输入数据处理方法
08:54
60. 5-模板匹配得出识别结果
10:59
61. 【项目实战-文档扫描OCR识别】1-整体流程演示
05:34
62. 2-文档轮廓提取
08:43
63. 3-原始与变换坐标计算
07:45
64. 4-透视变换结果
08:40
65. 87.【音乐推荐】3-基于物品的协同过滤.mp4(
13:19
66. 88.【音乐推荐】4-物品相似度计算与推荐.mp4(
19:15
67. 89.【音乐推荐】5-SVD矩阵分解.mp4(
11:53
68. 90.【音乐推荐】6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp4(
14:45
69. 58.【目标跟踪】目标追踪概述(
11:44
70. 59.【目标跟踪】多目标追踪实战.mp4【海量一手:666java.com】(
07:17
71. 60.【目标跟踪】深度学习检测框架加载.mp4【海量一手:666java.com(
09:27
72. 61.【目标跟踪】基于dlib与ssd的追踪.mp4【海量一手:666java.(
13:03
73. 62.【目标跟踪】多进程目标追踪.mp4【海量一手:666java.com】(
06:08
74. 63.【目标跟踪】多进程效率提升对比.mp4【海量一手:666java.com】(
08:17
75. 50.【铁质材料缺陷检测】数据集与任务概述(
06:18
76. 51.【铁质材料缺陷检测】开源项目应用方法(
07:01
77. 52.【铁质材料缺陷检测】github与kaggle中需要注意的点(
06:24
78. 53.【铁质材料缺陷检测】-源码的利用方法(
12:08
79. 54.【铁质材料缺陷检测】数据集制作方法(
11:09
80. 55.【铁质材料缺陷检测】数据路径配置(
09:03
81. 56.【铁质材料缺陷检测】训练模型(
05:19
82. 57.【铁质材料缺陷检测】任务总结(
06:09
83. 11.【车道线检测】1-车道数据与标签解读(
10:58
84. 12.【车道线检测】2-项目环境配置演示(
06:07
85. 13.【车道线检测】3-制作数据集dataloader(
07:39
86. 14.【车道线检测】4-车道线标签数据处理(
08:13
87. 15.【车道线检测】5-四条车道线标签位置矩阵(
06:20
88. 16.【车道线检测】6-grid设置方法(
07:18
89. 17.【车道线检测】7-完成数据与标签制作(
07:46
90. 18.【车道线检测】8-算法网络结构解读(
10:58
91. 19.【车道线检测】9-损失函数计算模块分析(
10:18
92. 20.【车道线检测】10-车道线规则损失函数限制(
09:55
93. 21.【车道线检测】11-DEMO制作与配置(
05:03
94. 22.【车道线检测】12车道线检测论文解读(
01:12:59
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