智能驾驶高阶应用-机器视觉企业级超前沿开发实战课程
课程简介：机器视觉CV企业级超前沿开发实战课程，融入了智能驾驶的高级应用实战技术。从机器学习，深度学习，再到机器智能视觉，整体课程容的前瞻性和难度是非常具有挑战的，需要同学们有非常深厚的技术功底，和攻坚克难的毅力才能完全的掌握精髓。课程在理论分析和实践上都很有深度，在课程的体系构建上也更有深度，同时结合了最新的应用级项目，这样更能够快速的满足实际应用中的挑战与难题。
课程目录：
├──course.simulator
| ├──beta-simulator-linux.zip113.85M
| ├──beta-simulator-mac.zip117.47M
| └──beta-simulator-windows.zip102.28M
└──CV计算机视觉集训营（视频）
| ├──1 任务1：机器学习、深度学习简介[.mp423.93M
| ├──10 任务10：问答环节[.mp457.00M
| ├──11 任务11：环境安装[.mp4106.82M
| ├──12 任务12：二元分类问题[.mp432.50M
| ├──13 任务13：逻辑函数[.mp432.13M
| ├──14 任务14：指数与对数 、逻辑回归[.mp443.68M
| ├──15 任务15：示例[.mp484.02M
| ├──16 任务16：损失函数[.mp459.35M
| ├──17 任务17：损失函数推演[.mp483.23M
| ├──18 任务18：梯度下降法[.mp4104.82M
| ├──19 任务19：应用[.mp4110.33M
| ├──2 任务2：深度学习的发展历史[.mp423.12M
| ├──3 任务3：现代深度学习的典型例子[.mp418.71M
| ├──4 任务4：深度学习在计算机视觉中的应用[.mp424.34M
| ├──5 任务5：深度学习的总结[.mp410.51M
| ├──6 任务6：开发环境的配置, Pythn, Nupy, Kas入门教程[.mp446.95M
| ├──7 任务7：GPU驱动程序安装[.mp417.71M
| ├──8 任务8：CUDA的安装[.mp421.36M
| ├──9 任务9：uDNN的安装, Tnsf, PyTh的GPU测试[.mp431.35M
| ├──任务100：道路行车道检测代码讲解[.mp4132.51M
| ├──任务101：在图像和视频上面演示道路行车道检测[.mp469.88M
| ├──任务102：项目介绍[.mp425.87M
| ├──任务103：交通指示牌识别的简介[.mp428.69M
| ├──任务104：交通指示牌识别课程的编程任务[.mp427.56M
| ├──任务105：如何分析数据 (utpy 的详细介绍)[.mp470.55M
| ├──任务106：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (tanpy 的详细介绍)01[.mp488.95M
| ├──任务107：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (tanpy 的详细介绍)02[.mp4157.16M
| ├──任务108：色彩空间转换[.mp451.87M
| ├──任务109：直方图均衡[.mp480.65M
| ├──任务110：图像标准化[.mp445.77M
| ├──任务111：使用IaDataGnat做图像增强[.mp451.46M
| ├──任务112：作业上传的要求[.mp416.78M
| ├──任务113：介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型[.mp428.89M
| ├──任务114：代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型[.mp468.98M
| ├──任务115：卷积神经网络的数学原理01[.mp437.79M
| ├──任务116：卷积神经网络的数学原理02[.mp475.41M
| ├──任务117：深度学习调参-直播-01[.mp455.54M
| ├──任务118：深度学习调参-直播-02[.mp445.48M
| ├──任务119：深度学习调参-直播-03[.mp455.60M
| ├──任务120：卷积层的启发[.mp416.54M
| ├──任务121：卷积层的定量分析[.mp417.25M
| ├──任务122：单通道输入 单通道输出的卷积层的实例[.mp412.04M
| ├──任务123：多通道输入 多通道输出的卷积层的实例[.mp412.13M
| ├──任务124：池化层的原理 定量分析[.mp49.49M
| ├──任务125：卷积神经网络和全连接神经网络的比较[.mp422.97M
| ├──任务126：卷积神经网络在围棋 语言识别和自然语言处理中的应用[.mp425.62M
| ├──任务127：基于深度学习的图像分类历史回顾[.mp411.30M
| ├──任务128：AxNt的结构分析[.mp48.75M
| ├──任务129：ZFNt的结构分析[.mp48.17M
| ├──任务130：VGG的结构分析[.mp48.51M
| ├──任务131：GNt Inptn的结构分析[.mp412.08M
| ├──任务132：Inptn V3的结构分析[.mp443.76M
| ├──任务133：RsNt的结构分析[.mp440.47M
| ├──任务134：RsNt的代码实现[.mp4154.16M
| ├──任务135：基于内容的图像搜索理论基础[.mp429.34M
| ├──任务136：基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现[.mp4203.80M
| ├──任务137：使用卷积神经网络进行语义图像嵌入在目标检测, 自动驾驶, 图像超分辨率重构, 工业探伤等等领域的应用[.mp418.28M
| ├──任务138：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-01[.mp4164.03M
| ├──任务139：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-02[.mp4202.69M
| ├──任务140：项目介绍[.mp415.10M
| ├──任务141：自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识[.mp433.42M
| ├──任务142：如何收集训练数据[.mp435.73M
| ├──任务143：理解分析训练数据[.mp425.73M
| ├──任务144：自动驾驶方向盘转动方向预测的网络结构和网络训练代码讲解[.mp4181.48M
| ├──任务145：提高网络性能的思路 图像处理、数据增强、网络结构优化[.mp438.69M
| ├──任务146：探索数据01[.mp439.45M
| ├──任务147：探索数据02[.mp415.18M
| ├──任务148：图像增强01[.mp462.69M
| ├──任务149：图像增强02[.mp411.45M
| ├──任务150：解决数据不平衡的问题 DataGnat的应用[.mp418.01M
| ├──任务151：网络结构实例[.mp48.60M
| ├──任务152： 图像增强部分的代码讲解[.mp499.53M
| ├──任务153：DataGnat部分的代码讲解[.mp464.10M
| ├──任务154：网络结构实现部分的代码讲解[.mp484.23M
| ├──任务155：方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法[.mp49.73M
| ├──任务156：使用模拟器定性的判断网络性能的方法以及代码讲解[.mp469.92M
| ├──任务157：模拟器自动驾驶的展示[.mp475.24M
| ├──任务158：通过损失函数的变化判断网络性能、识别和解决过拟合和欠拟合的问题[.mp463.97M
| ├──任务159：如何安装Pythn 连接模拟器的Pythn 库[.mp422.22M
| ├──任务160：nds 下面使用自动驾驶模拟器的教程[.mp446.39M
| ├──任务161：a 下面使用自动驾驶模拟器的教程[.mp433.51M
| ├──任务162：目标识别综述[.mp437.65M
| ├──任务163：基于HOG(梯度直方图)的目标识别[.mp431.28M
| ├──任务164：Nn-Max Suppssn IU 和 Had Natv Mnn[.mp482.86M
| ├──任务165：R-CNN的工作原理[.mp4129.64M
| ├──任务166：R-CNN中的边界框(Bundn Bx)预测原理[.mp424.09M
| ├──任务167：R-CNN的不足之处[.mp44.32M
| ├──任务168：Fast R-CNN详解[.mp439.99M
| ├──任务169：Fast R-CNN Rn Ppsa Ntk[.mp437.13M
| ├──任务170：R-CNN Fast R-CNN Fast R-CNN的总结[.mp423.02M
| ├──任务171：目标识别 R-CNN家族的回顾[.mp422.38M
| ├──任务172：SSD的简介 SSD与R-CNN的比较[.mp432.95M
| ├──任务173：SSD的网络结构(1)[.mp4130.74M
| ├──任务173：SSD的网络结构[.mp4130.74M
| ├──任务174：如何使用卷积作为最后的预测层[.mp413.87M
| ├──任务175：SSD的训练过程[.mp453.42M
| ├──任务176：SSD的实验结果分析[.mp424.09M
| ├──任务177：VGG16到SSD网络的演化 L2Nazatn层的实现[.mp4131.49M
| ├──任务178：SSD各个技术对失败率的影响 Atus卷积层的原理[.mp413.63M
| ├──任务179：使用卷积作为最后的预测层详解[.mp417.41M
| ├──任务180：SSD定位损失函数详解[.mp435.31M
| ├──任务181：SSD中Anh尺寸 宽高比 中心位置的确定[.mp410.25M
| ├──任务182：SSD中分类损失函数详解[.mp411.60M
| ├──任务183：Nn-Max Suppssn的原理[.mp412.90M
| ├──任务184：SSD和YOLO的比较 SSD的总结[.mp412.17M
| ├──任务185：图像分割简介[.mp436.55M
| ├──任务186：基于深度学习的图像分割U-Nt的原理[.mp479.40M
| ├──任务187：Tanspsd Cnvutn原理与运用[.mp4122.99M
| ├──任务188：U-Nt的代码讲解[.mp471.10M
| ├──任务189：图像生成的原理[.mp410.27M
| ├──任务190：使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解[.mp484.29M
| ├──任务191：图像风格转移的原理[.mp438.25M
| ├──任务192：使用深度学习实现图像风格转移的代码讲解[.mp452.41M
| ├──任务193：SSD的原理回顾[.mp447.70M
| ├──任务194：编程项目的训练数据介绍[.mp458.73M
| ├──任务195：对SSD模型对产生Anh有影响的参数讲解[.mp4134.63M
| ├──任务196：对候选框精选处理有影响的参数讲解[.mp449.65M
| ├──任务197：对输入模型参数的合法性检测和转换[.mp428.30M
| ├──任务198：具有7层的SSD的网络结构讲解[.mp4147.82M
| ├──任务199：编译模型, 使用模型做预测[.mp4180.42M
| ├──任务200：SSD解码的实现[.mp4111.39M
| ├──任务201：帮助函数IU, 坐标转换, SSD损失函数, Nn-Max-Suppssn的实现[.mp4227.60M
| ├──任务202：二值化神经网络的简介[.mp437.17M
| ├──任务203：二值化网络的前向后向传播, 梯度计算原理[.mp416.29M
| ├──任务204：二值化网络的训练算法[.mp4145.29M
| ├──任务205：二值化网络的实验结果[.mp422.56M
| ├──任务206：二值化全连接网络的代码讲解[.mp446.54M
| ├──任务207：DputNSa层的实现[.mp423.57M
| ├──任务208：BnayDns层的实现[.mp461.52M
| ├──任务209：二值化卷积神经网络的代码讲解[.mp448.48M
| ├──任务20：直播答疑[.mp419.46M
| ├──任务210：项目作业要求[.mp422.56M
| ├──任务211：神经网络在实际应用中面临的挑战, 轻量级深度神经网络的必要性[.mp4207.58M
| ├──任务212：MNt, Dpths Spa Cnvutn的原理计算量分析[.mp456.94M
| ├──任务213：ShuffNt, Gup Cnvutn, Chann Shuff的原理[.mp453.38M
| ├──任务214：EffNt, Spata Spa Cnvutn的原理计算量分析和实验效果[.mp4167.50M
| ├──任务215：htht-ntk答疑时间[.mp420.58M
| ├──任务216：回顾EffNt的原理[.mp431.29M
| ├──任务217：EffNt的代码讲解[.mp475.69M
| ├──任务218：On-Sht Lann 的意义和工作原理[.mp423.76M
| ├──任务219：用于On-Sht Lann 的Sas 深度神经网络的介绍[.mp421.66M
| ├──任务21：自动驾驶方向盘预测论文分析[.mp465.07M
| ├──任务220：Sas 深度神经网络的实验和结果分析[.mp465.27M
| ├──任务221：Tanspsd Cnvutn 的应用, 算法回顾, 以及使用矩阵乘法实现[.mp434.19M
| ├──任务222：Tanspsd Cnvutn 的梯度推导[.mp422.09M
| ├──任务223：将卷积核转换为Tptz Matx用于矩阵乘法实现Tanspsd[.mp437.83M
| ├──任务224：同学对课程的效果反馈调查[.mp4322.29M
| ├──任务225：使用 Sas 网络做门禁卡系统的入门介绍, 数据集的介绍[.mp472.23M
| ├──任务226：PyTh 基础教程[.mp447.81M
| ├──任务227：Sas On-Sht ann 知识回顾[.mp414.32M
| ├──任务228：使用 PyTh thvsn 库高效读取数据[.mp470.91M
| ├──任务229：使用 PyTh 定义 Sas 网络结构[.mp449.42M
| ├──任务22：使用PyCha Kas建立深度网络模型[.mp4257.79M
| ├──任务230：使用 PyTh 写训练网络的代码[.mp486.85M
| ├──任务231：使用 PyTh 写测试网络的代码[.mp482.29M
| ├──任务23：数据预处理 数据增强[.mp462.67M
| ├──任务24：建立BathGnat高效读取数据[.mp4105.62M
| ├──任务25：训练网络 保存训练的中间过程数据[.mp4139.63M
| ├──任务26：查看网络训练过程 判断网络是否过拟合 欠拟合[.mp446.22M
| ├──任务27：神经网络分类问题的经典数据（集鸢尾花数据集）介绍，神经网络Pythn库Kas的介绍[.mp481.20M
| ├──任务28：使用Pandas读取鸢尾花数据集， 使用LaEnd对类别标签进行编码[.mp438.26M
| ├──任务29：使用Kas创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络[.mp4135.24M
| ├──任务30：训练用于鸢尾花分类的神经网络 解读训练输出的日志 了解如何评价神经网络的性能[.mp470.11M
| ├──任务31：神经网络数学原理（1）： 神经网络的结点，权值，激活函数[.mp460.37M
| ├──任务32：神经网络数学原理（2）： 神经网络的前馈（Fd Fad）算法[.mp448.14M
| ├──任务33：神经网络数学原理（3）：神经网络的前馈（Fd Fad）算法续，Sftax层的数值问题[.mp445.97M
| ├──任务34：神经网络数学原理（4）：神经网络BP（误差反向传播）算法[.mp455.20M
| ├──任务35：神经网络数学原理（5）：神经网络BP（误差反向传递）算法续[.mp464.39M
| ├──任务36：神经网络数学原理（6）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）[.mp475.67M
| ├──任务37：神经网络数学原理（7）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）续[.mp468.19M
| ├──任务38：NuaNtkLss-直播01[.mp469.63M
| ├──任务39：NuaNtkLss-直播02[.mp460.67M
| ├──任务40：NuaNtkLss-直播03[.mp4107.72M
| ├──任务41：梯度消亡[.mp456.25M
| ├──任务42：梯度消亡问题分析[.mp461.27M
| ├──任务43：梯度消亡解决方案[.mp443.84M
| ├──任务44：过拟合[.mp455.02M
| ├──任务45：DpOut 训练[.mp438.04M
| ├──任务46：正则化[.mp425.16M
| ├──任务47：最大范数约束 神经元的初始化[.mp457.90M
| ├──任务48：作业讲解与答疑-01[.mp498.23M
| ├──任务49：作业讲解与答疑-02[.mp485.29M
| ├──任务50：为什么需要递归神经网络？[.mp428.10M
| ├──任务51：递归神经网络介绍[.mp4140.55M
| ├──任务52：语言模型[.mp4102.77M
| ├──任务53：RNN的深度[.mp419.72M
| ├──任务54：梯度爆炸和梯度消失[.mp4141.54M
| ├──任务55：Gadnt Cppn[.mp438.89M
| ├──任务56：LSTM的介绍[.mp489.60M
| ├──任务57：LSTM的应用[.mp456.57M
| ├──任务58：B-Dtna LSTM[.mp448.06M
| ├──任务59：Gatd Runt Unt[.mp452.16M
| ├──任务60：机器翻译[.mp440.33M
| ├──任务61：Mutda Lann[.mp466.89M
| ├──任务62：Sq2Sq模型[.mp4131.29M
| ├──任务63：回顾RNN与LSTM[.mp420.76M
| ├──任务64：Attntn f Ia Captnn[.mp4102.70M
| ├──任务65：Attntn f Mahn Tansatn[.mp446.01M
| ├──任务66：Sf-Attntn[.mp451.71M
| ├──任务67：Attntn总结[.mp420.16M
| ├──任务68：nua ntk ptz直播-01[.mp4112.62M
| ├──任务69：nua ntk ptz直播-02[.mp475.50M
| ├──任务70：nua ntk ptz直播-03[.mp4143.79M
| ├──任务71：项目介绍[.mp426.94M
| ├──任务72：看图说话任务一-01[.mp440.11M
| ├──任务73：看图说话任务一-02[.mp435.51M
| ├──任务74：看图说话任务一-03[.mp457.92M
| ├──任务75：任务介绍[.mp436.37M
| ├──任务76：如何实现 ad__as_np_aay 这个函数[.mp416.52M
| ├──任务77：如何实现“ad_v16_d”函数[.mp427.36M
| ├──任务78：如何实现“xtat_fatus”函数[.mp434.80M
| ├──任务79：创建Tknz01[.mp420.89M
| ├──任务80：创建Tknz02[.mp462.38M
| ├──任务81：产生模型需要的输入数据01[.mp477.24M
| ├──任务82：产生模型需要的输入数据02[.mp456.68M
| ├──任务83：任务的概述[.mp416.62M
| ├──任务84：Input Eddn和Dput层介绍[.mp464.29M
| ├──任务85：LSTM Add层的介绍[.mp429.31M
| ├──任务86：如何训练模型[.mp465.14M
| ├──任务87：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成nat_aptn函数01[.mp422.74M
| ├──任务88：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成nat_aptn函数02[.mp4114.67M
| ├──任务89：如何调用nat_aptn函数[.mp432.11M
| ├──任务90：如何评价标题生成模型的性能[.mp486.93M
| ├──任务91：读取和显示数字图像[.mp435.91M
| ├──任务92：数字图像大小缩放[.mp437.26M
| ├──任务93：数字图像直方图均衡[.mp435.03M
| ├──任务94：图像去噪声[.mp443.60M
| ├──任务95：图像边缘检测[.mp447.38M
| ├──任务96：图像关键点检测[.mp411.74M
| ├──任务97：道路行车道检测简介[.mp417.72M
| ├──任务98：Canny边缘检测[.mp431.40M
| └──任务99：霍夫变换用于直线检测[.mp455.64M
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