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2025最新人工智能深度学习系统班（13期） | 实战课程助你掌握AI核心技能

课程目录

• ├── 01 直播回放
• │ ├── 01 开班典礼：如何学好人工智能学科.mp4
• │ ├── 02 神经网络.mp4
• │ ├── 04 transformer解读.mp4
• │ ├── 03 卷积神经网络.mp4
• │ ├── 05 transformer-VIT源码解读.mp4
• │ ├── 07 从0-1：论文写作.mp4
• │ ├── 08 大模型2025年最新算法论文解读.mp4
• │ ├── 09 大模型结构化推理理论及实战.mp4
• │ ├── 10 大模型结构化推理理论及实战-第二课.mp4
• │ ├── 12 企业知识智能检索系统——从构建 到优化的RAG增强实践.mp4
• │ ├── 11 时间序列经典算法解读.mp4
• │ ├── 13 企业知识智能检索系统——从构建 到优化的RAG增强实践 第二课.mp4
• │ ├── 14 大模型微调与应用和科研思路.mp4
• │ ├── 17 遥感图像处理与高光谱图像智能解译.mp4
• │ ├── 15 遥感图像处理与高光谱图像智能解译.mp4
• │ ├── 16 遥感图像处理与高光谱图像智能解译.mp4
• ├── 02 AI课程所需安装软件教程
• ├── 03 深度学习框架PyTorch
• ├── 04 Opencv图像处理框架实战
• ├── 05 物体检测经典算法实战
• │ ├── 158 YOLO系列：YOLOv12与YOLOv13.mp4
• │ ├── 283 YOLO V9.mp4
• ├── 14 多模态与大模型应用综合实例
• │ ├── 958 企业知识智能检索系统——从构建 到优化的RAG增强实践.mp4
• │ ├── 955 大模型2025年最新算法论文解读.mp4
• │ ├── 957 大模型结构化推理理论及实战-第二课.mp4
• │ ├── 956 大模型结构化推理理论及实战.mp4
• │ ├── 959 企业知识智能检索系统——从构建 到优化的RAG增强实践 第二课.mp4
• │ ├── 961 基于分层强化学习的机器人路径规划方法.mp4
• │ ├── 962 融合大语言模型的人形机器人强化学习训练范式.mp4
• │ ├── 963 融合具身智能的机器人学习范式.mp4
• ├── 15 AI智能体零基础应用入门实战
• │ ├── 1006 2-影刀安装方法 .mp4
• ├── 16 第一十六章 强化学习与AI黑科技实例
• │ ├── 1067 强化学习的基础原理与应用等.mp4
• ├── 17 时间序列预测
• │ ├── 1917_1918 时间序列预测_数据集解读.mp4
• │ ├── 1916_1917 时间序列预测_项目使用说明.mp4
• │ ├── 1910_1911 时间序列预测_常用模块分析.mp4
• │ ├── 1912_1913 时间序列预测_Query采样方法解读.mp4
• │ ├── 1914_1915 时间序列预测_编码器全部计算流程.mp4
• │ ├── 1920_1921 时间序列预测_数据处理相关模块.mp4
• │ ├── 1919_1920 时间序列预测_数据集构建与读取方式.mp4
• │ ├── 1921_1922 时间序列预测_时间相关特征提取方法.mp4
• │ ├── 1924_1925 时间序列预测_编码器模块实现.mp4
• │ ├── 1930_1931 时间序列预测_论文核心思想解读.mp4
• │ ├── 1926_1927 时间序列预测_完成注意力机制计算模块.mp4
• │ ├── 1925_1926 时间序列预测_核心采样计算方法.mp4
• │ ├── 1928_1929 时间序列预测_解码器预测输出.mp4
• │ ├── 1929_1930 时间序列预测_时序预测故事背景.mp4
• │ ├── 1935_1936 时间序列预测_源码流程解读.mp4
• │ ├── 1933_1934 时间序列预测_全部计算流程解读.mp4
• ├── 18 图神经网络实战
• ├── 23 论文创新点常用方法及其应用实例
• ├── 24 深度学习必备核⼼算法
• │ ├── 12 VIP课-人工智能深度学习系统班（第七期）-1944.mp4
• ├── 26 深度学习模型部署与剪枝优化实战
• │ ├──
• 22 第二十二章 深度学习模型部署与剪枝优化实战
• │ │ ├── 1510_1511 深度学习模型部署与剪枝优化实战_jetson nano 刷机.mp4
• │ │ ├── 1512_1513 深度学习模型部署与剪枝优化实战_感受nano的GPU算力.mp4
• │ │ ├── 1511_1512 深度学习模型部署与剪枝优化实战_ jetson nano 系统安装过程.mp4
• │ │ ├── 1515_1516 深度学习模型部署与剪枝优化实战_docker 的安装使用.mp4
• │ │ ├── 1517_1518 深度学习模型部署与剪枝优化实战_训练自己的目标检测模型准备.mp4
• │ │ ├── 1514_1515 深度学习模型部署与剪枝优化实战_ jetson-inference 入门.mp4
• │ │ ├── 1518_1519 深度学习模型部署与剪枝优化实战_ 训练出自己目标识别模型a.mp4
• │ │ ├── 1519_1520 深度学习模型部署与剪枝优化实战_训练出自己目标识别模型b.mp4
• │ │ ├── 1520_1521 深度学习模型部署与剪枝优化实战_转换出onnx模型，并使用.mp4
• │ │ ├── 1525_1526 深度学习模型部署与剪枝优化实战_NVIDIA TAO预训练模型和训练b.mp4
• │ │ ├── 1523_1524 深度学习模型部署与剪枝优化实战_NVIDIA TAO数据转换.mp4
• │ │ ├── 1521_1522 深度学习模型部署与剪枝优化实战_NVIDIA TAO介绍和安装.mp4
• │ │ ├── 1524_1525 深度学习模型部署与剪枝优化实战_NVIDIA TAO预训练模型和训练a.mp4
• │ │ ├── 1529_1530 深度学习模型部署与剪枝优化实战_deepstream HelloWorld.mp4
• │ │ ├── 1530_1531 深度学习模型部署与剪枝优化实战_GStreamer RTP和RTSP1.mp4
• │ │ ├── 1528_1529 深度学习模型部署与剪枝优化实战_deepstream 介绍安装.mp4
• │ │ ├── 1532_1533 深度学习模型部署与剪枝优化实战_python实现RTP和RTSP.mp4
• │ │ ├── 1535_1536 深度学习模型部署与剪枝优化实战_所需基本环境配置.mp4
• │ │ ├── 1536_1537 深度学习模型部署与剪枝优化实战_模型加载与数据预处理.mp4
• │ │ ├── 1533_1534 深度学习模型部署与剪枝优化实战_deepstream推理.mp4
• │ │ ├── 1534_1535 深度学习模型部署与剪枝优化实战_deepstream集成yolov4.mp4
• │ │ ├── 1538_1539 深度学习模型部署与剪枝优化实战_效果实例演示.mp4
• │ │ ├── 1537_1538 深度学习模型部署与剪枝优化实战_接收与预测模块实现.mp4
• │ │ ├── 1539_1540 深度学习模型部署与剪枝优化实战_课程简介.mp4
• │ │ ├── 1540_1541 深度学习模型部署与剪枝优化实战_项目所需配置文件介绍.mp4
• │ │ ├── 1541_1542 深度学习模型部署与剪枝优化实战_加载参数与模型权重.mp4
• │ │ ├── 1543_1544 深度学习模型部署与剪枝优化实战_返回线性预测结果.mp4
• │ │ ├── 1544_1545 深度学习模型部署与剪枝优化实战_docker简介.mp4
• │ │ ├── 1542_1543 深度学习模型部署与剪枝优化实战_数据预处理.mp4
• │ │ ├── 1545_1546 深度学习模型部署与剪枝优化实战_docker安装与配置.mp4
• │ │ ├── 1548_1549 深度学习模型部署与剪枝优化实战_安装演示环境所需依赖.mp4
• │ │ ├── 1551_1552 深度学习模型部署与剪枝优化实战_tf-serving项目获取与配置.mp4
• │ │ ├── 1546_1547 深度学习模型部署与剪枝优化实战_阿里云镜像配置.mp4
• │ │ ├── 1547_1548 深度学习模型部署与剪枝优化实战_基于docker配置pytorch环境.mp4
• │ │ ├── 1553_1554 深度学习模型部署与剪枝优化实战_测试模型部署效果.mp4
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