唐宇迪亲授！深度学习系统课程学习

原创 已于 2025-05-27 14:57:32 修改 · 231 阅读 · 0 ·
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#cnn #人工智能 #深度学习 #机器学习 #神经网络 #线性回归 #数据结构

于 2025-05-27 14:19:50 首次发布

人工智能深度学习涨薪就业班

课程简介

本课程课程内容是按照互联网大厂公司的架构体系设计的，符合企业以及市场的要求。全程实战源代码讲解，课程通俗易懂，所有算法均给出相应的实战案例及应用项目，内容覆盖200+案例，30+应用场景。课程根据市场需求不断升级。目前已更新到第十二期。

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本课程适合人群

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课程内容

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论文指导学员好评（篇幅有限不一一截图展示）

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课程好评如潮（篇幅有限不一一截图展示）

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部分学员涨薪案例（篇幅有限不一一截图展示）

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YOLO学习笔记 ｜ 从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进
尘世冰封的专栏
04-23 553
从YOLOv5到YOLOv11的技术演进，展现了目标检测领域从工程优化到理论突破的完整路径。各版本的改进始终围绕三个核心维度：精度提升、速度优化、易用性增强。算法层面：Transformer与CNN的深度融合硬件层面：面向神经拟态芯片的架构创新应用层面：开放世界检测与少样本学习生态层面：开源社区驱动的协同创新值得关注的是，YOLO系列正从单纯的检测框架向通用视觉基座演进，其技术路线为整个计算机视觉领域提供了重要参考。
YOLOv11的核心优势：速度 vs 精度，对比YOLOv11与其他YOLO版本在实时检测任务中的表现
本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。
06-21 1818
YOLOv11是YOLO系列最新的目标检测模型，在速度和精度方面实现显著提升。它采用轻量化骨干网络、高效特征金字塔和优化检测头设计，相比前代版本FPS提高13-15%。YOLOv11提供多种模型尺寸，支持剪枝量化技术，兼容多种部署平台，同时保持简洁API接口。测试数据显示，在640×640输入下，YOLOv11s达到92FPS，比YOLOv8s快13.6%，展现了优异的实时检测性能。
从YOLOv5到YOLO11！改进有多大？（不知道的赶紧来看看）
Gupao123的博客
05-20 1035
YOLO（You Only Look Once）作为目标检测领域的突破性算法，以其极快的处理速度和高效的对象识别能力著称。YOLOv5和YOLOv8是当前最受欢迎的版本，各自在特定领域表现出色。对于计算机视觉工程师而言，掌握YOLO算法不仅是个人学习的必经之路，也是职业发展的重要技能，尤其是在高薪岗位的竞争中。
YOLO系列（YOLO1-YOLO5）技术规格、应用场景、特点及性能对比分析
qq_35320456的博客
01-27 4968
YOLO系列（YOLOv1-YOLOv5）技术规格、应用场景、特点及性能对比分析
YOLOv5/v8/v10/v11详细介绍：网络结构，创新点
阿旭的博客
10-27 9284
YOLOv5/v8/v10/v11详细介绍：网络结构，创新点
从YOLOv5到YOLOv11,改进有多大？
泛在安防边缘智能视频分析
04-23 1605
自YOLOv5发布以来，模型经历了多版本迭代（包括YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8及社区改进版本如YOLOv9-YOLOv11）。本文系统梳理各版本的核心改进，对比其性能指标（mAP、推理速度、参数量），并总结技术趋势与实际应用价值。：硬件性能提升、新型网络结构（Transformer、注意力机制）、轻量化需求推动模型持续优化。自适应训练：自动锚框计算（AutoAnchor）、数据增强（Mosaic、MixUp）。：混合精度量化（FP16/INT8）、神经架构搜索（NAS）自动优化网络。
【重磅】唐宇迪第十三期人工智能系统课，全面升级！亲授名额告急！
2501_91624122的博客
07-30 188
【AI深度学习就业班重磅升级】课程基于大厂技术体系设计，涵盖200+实战案例和30+应用场景，已更新至第十三期。由百万学员认证的AI教育团队授课，提供源码级深度讲解，配套大厂内推、简历优化等就业服务。现报名可获技术礼包及1v1学习规划，帮助学员快速掌握企业级AI开发能力，实现高薪就业。立即扫码咨询，抢占限时优惠名额！
图灵奖得主亲授！深度学习视频课程精选
浅度寺
03-06 1132
Read enough so you start developing intuitions and trust intuitions and go for it! 通过大量阅读来培养直觉，相信自己的直觉并大胆实践！ —— Geoffrey Hinton 要说这两年最火的机器学习课程，当属吴恩达的《Machine Learning》。《Machine Learning》原本是吴恩达在斯坦福大学...
87 深度学习LeCun亲授的深度学习入门课：从飞行器的发明到卷积神经网络.docx
10-22
【深度学习】LeCun 亲授的深度学习入门课主要涵盖了从飞行器的发明到卷积神经网络（CNN）的基础知识，旨在为初学者提供一个深入浅出的引导。Yann LeCun，被誉为“卷积神经网络之父”，在讲座中以历史的角度出发，以...
面向程序员的实用深度学习课程2022
矩池云的博客
12-05 715
Practical deep learning for coders 是fast.ai出品系列课程，深受学员欢迎，该课程的上一版本视频已经在线浏览超600万次。经过两年时间的打磨，该课程的最新版已经发布。课程主讲fast.ai创始人Jeremy Howard授课思路清晰，力求用更精简的代码，实现更高的运行效率、更好地演示解构及上手实践。
吴恩达深度学习课程笔记V5.2：TensorFlow实战
"这是一份由黄海广编写的深度学习笔记，主要基于吴恩达在Coursera上的深度学习课程(deeplearning.ai)。笔记涵盖了课程的主要内容，包括深度学习的基础、神经网络构建、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和长短期...
人工智能深度学习系统班
03-03
推出AI人才培养项目，涵盖深度学习等多领域，特色为实战导向、名师授课等。课程新增大型语言模型等前沿内容，旨在培养实战型AI人才，适合大学生、IT从业者等多类人群。
EX100性能优化实战攻略：3步提升效率的秘诀，专家亲授！
[EX100性能优化实战攻略：3步提升效率的秘诀，专家亲授！](https://community-assets.home-assistant.io/original/3X/4/c/4c8fec0c2c06dbd70a220c4b3e48cd80fc50ed22.png) # 摘要 随着信息技术的不断进步，EX100...
从YOLOv5到YOLO11！改进有多大？
我爱计算机视觉
03-11 233
在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）一直是一种突破性算法。自YOLO算法问世以来，它已经演变为许多版本，其中最受欢迎的版本是YOLOv5和YOLOv8。这两个版本都有独特的特点和优势，使它们在各自的领域表现出色。YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心...
黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
2501_94005722的博客
11-20 1309
丛乐 (Le Cong)，斯坦福大学医学院病理学系和遗传学系教授。他被公认为是 CRISPR 基因编辑领域的奠基人之一。早在哈佛大学攻读博士学位期间，丛乐在导师张锋（Feng Zhang）和乔治・丘奇（George Church）的指导下，作为第一作者在 Science, Cell, Nature 杂志上发表了数篇标志性论文，首次证实 CRISPR/Cas9 系统可以在哺乳动物和人类细胞中实现基因编辑，为这一革命性技术的后续应用奠定了基石。
传统NLP算法
记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
11-19 734
传统NLP算法与当前大模型的对比分析 传统NLP算法主要基于规则和统计模型（如HMM、CRF、SVM），依赖人工特征工程和领域知识，适合特定任务但泛化能力有限。其优势在于可解释性强、计算资源需求低。典型应用包括分词、命名实体识别和文本分类等。 现代大模型（如Transformer架构LLM）采用预训练-微调范式，通过海量数据自动学习语言表示，具备强大的生成能力和跨任务迁移性。它们能处理复杂任务如对话生成和多语言翻译，但需巨额计算资源。 二者存在技术演进关系：大模型继承了传统NLP的核心思想，但通过深度学习实
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1466
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 459
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
最新发布
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 138
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
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