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Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速学习当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点（Transformer,self-attention等），基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架，通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战，提供全部课程资料，包括PPT,数据,代码。

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物体检测YOLO系列课程主要包括两大核心模块：(1),YOLO系列算法精讲，详细解读3篇论文核心知识点与整体网络架构并对其效果展开深入分析，通俗讲解YOLO架构实现原理与效果提升细节；(1),YOLO-V3项目实战，详细解读V3版本源码，通过debug模式讲解其中每一行代码，从根本掌握YOLO系列全部实现细节。整体风格通俗易懂，原理+实战实战，提供全部课程所需PPT,数据，代码。

掌握强化学习经典算法原理及其应用领域熟练使用PyTorch框架构建强化学习算法熟悉强化学习建模环境并进行实战应用熟悉强化学习算法中的数学思想，掌握数学原理推导

《深度学习》训练营内容覆盖了深度学习主流算法，如DNN、RNN、CNN、LSTM；项目专门设计了6大实战案例，涉及医疗、出行、自然语言处理等多个应用领域！

希望学习人工智能的 希望学习深度学习的 希望学习Pytorch的 简单介绍常见目标检测算法、PyTorch内置的目标检测模块，并用实例演示了使用PyTorch预训练的目标检测模块对图片做目标检测的方法及预测结果的可视化

贪心学院 高性能神经网络与AI芯片应用 构建高性能AI算法的软硬件视角 解决应用落地时神经网络的优化和部署相关问题

作为计算机科学领域的一个分支，在互联网+和大数据的时代浪潮中显现出其巨大的潜力和蓬勃的活力，类似电子医生、无人驾驶等新名词纷纷涌现。 那么，如何才能在时代发展的风口下乘风破浪呢？如何学习人工智能并进一步进阶掌握必备技能要点呢？

希望学习keras框架的同学、 希望学习深度学习的同学、 希望学习机器学习的同学 本课程介绍深度学习和神经网络的概念，并使用keras框架带领同学们构建各种各样的机器学习网络和深度学习网络，非常适合入门学习

Python玩转机器学习（纯手工代码实现）课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现，从零开始实现每一模块功能（非调用工具包）通过代码实例演示算法工作流程与实现方法。建议同学们在学习过程中先掌握算法原理，基于数学推导公式进行代码复现与实战演练。课程提供全部课程所需PPT，数据，代码。

行人重识别课程主要包括三大核心模块：1.2020经典算法(论文)详细解读；2.项目源码分析；3.实战应用；通俗讲解CVPR等会议最新行人重识别方向算法及其实现，基于PyTorch框架展开实战，逐行讲解全部项目源码及其应用实例。整体风格通俗易懂，用最接地气的方式带领同学们掌握最新行人重识别算法并进行项目实战。

深度学习模型部署与剪枝优化实例课程旨在帮助同学们快速掌握模型部署与优化方法。主要包括两大核心模块：1.基于深度学习框架PyTorch与Tensorflow2版本演示模型部署方法，使用docker工具简化环境配置与迁移问题；2.详解经典剪枝与模型设计论文并基于实例进行演示。整体风格通俗易懂，用最接地气的方式带领同学们快速掌握部署方法与优化实例。

机器学习实战，这是2021年最新升级版本出自于数据技术课堂的名师，0基础也可以从入门到精 通，课程将用80小时带你深度掌握机器学习算法细节，同时铅华竞赛提分技巧、彻底掌握企业级算法实践。

机器学习技术是整个AI的基础，对机器学习的理解以及深度决定了在AI领域能够走多远。机器学习看似简单，但它是一门博大精深的学科。在这门课程中，我们将传授给大家机器学习领域最为重要的几个技术，包括最近特别流行的图神经网络，在原有第一版的基础上做了大幅度的更新，包括内容的增加、开放式项目的安排。 在课程中，我们由浅入深的讲清楚每一个核心的细节以及前沿的技术、同时你将有机会参与到课题中，并通过课题来增加对领域的认知，让自己的能力更上一层。 课程特别适合想持续深造的人士, 想跑在技术前沿的人士。

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贪心学院专注于人工智能AI的培训，本来我手里有比较多的课程，不晓得会不会发重复了。自然语言处理无非是目前最大的风口，从Word2Vec、ElMo、GPT、Bert到XLNet, 我们见证了这个领域的高速发展以及未来的前景。互联网中的大量的文本以及IOT时代赋予我们的全新交互带来了这个领域的爆发。