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  • 开课吧名企核心能力训练导师制名企实训班完结

    开课吧名企核心能力训练导师制名企实训班完结 最后编辑:2022-06-05
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    ├──导师制名企实训班计算机视觉方向 004期
    | ├──项目二:公共场景下的口罩实时监测
    | | ├──第01章 Course Schedule-Detection I 2-Stage
    | | ├──第02章 Course Schedule-Detection II 1-stage
    | | ├──第03章 Course Schedule-Detection III Anchor Free
    | | ├──第04章 Course Schedule-Yolo v3 -CODE
    | | ├──第05章 Course Schedule-Yolo v3 -CODE
    | | ├──第06章 Course Schedule-Algorithm Tricks I
    | | ├──第07章 Algorithm Tricks II
    | | └──第08章 Algorithm Tricks III
    | ├──项目三:遮挡状态下的活体人脸身份识别
    | | ├──第01章 多模态活体检测技术综述以及数据集 CASIA-SURF以及评价办法ACER
    | | ├──第2节 molti-model-face anti-spoofing attack model: facebagnet
    | | ├──第3节 使用pytorch完成facebagnet的前后工程代码
    | | ├──第4节 消融实验以及活体检测模型压缩和落地
    | | ├──第5节 face recognize 技术综述重点数据集以及工程中的评价办法
    | | ├──第6节 带有遮挡人脸识别核心技术:spatialchannel attention
    | | ├──第7节 大规模遮挡人脸识别模型实践:代码完成提升定量分析
    | | └──第8节 大规模人脸识别落地方法:sdk
    | └──项目一:无人驾驶车道线分割
    | | ├──第01章 车道线检测概述及传统视觉检测方法实战
    | | ├──第02章 CNN经典网络和语义分割模型
    | | ├──第03章 车道线分割模型应用
    | | ├──第04章 车道线分割模型实战
    | | ├──第05章 车道线分割模型实战 Ⅱ
    | | ├──第06章 车道线检测模型实战
    | | ├──第07章 超快车道线检测模型
    | | └──第08章 模型压缩优化
    ├──导师制名企实训班商业智能方向 004期
    | ├──项目二:智慧物流—订单配送规划
    | | ├──第01章 模型融合与智能预测
    | | ├──第02章 智能供应链
    | | ├──第03章 智能供应链(二)
    | | ├──第04章 主题模型与文本表征
    | | ├──第05章 常见规划问题2
    | | ├──第06章 Learning to Rank与Airbnb个性化推荐
    | | ├──第07章 逻辑回归与采购决策
    | | └──第08章 Prediction is all you Need
    | ├──项目三:流入流出预测
    | | ├──第01章 时间序列分析
    | | ├──第02章 时间序列实战
    | | ├──第03章 资金流入流出预测
    | | ├──第04章 个性化推荐与金融数据分析
    | | ├──第05章 淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测
    | | ├──第06章 强化学习与推荐系统
    | | ├──第07章 AlphaGo Zero实战
    | | ├──第08章 数据分析思维
    | | ├──第09章 名企习题课(一)
    | | └──第10章 名企习题课(二)
    | └──项目一:商品购买预测
    | | ├──第01章 数据采集与实战
    | | ├──第02章 数据可视化及实战
    | | ├──第03章 推荐系统眼中的你-用户画像
    | | ├──第04章 SVD矩阵分解与基于内容的推荐
    | | ├──第05章 CTR预估算法与基于流行度的推荐
    | | ├──第06章 近似最近邻查找与YouTube推荐系统
    | | ├──第07章 深度卷积网络与实战
    | | └──第08章 时间序列实战与分布式推荐系统
    └──导师制名企实训班自然语言处理方向 004期
    | ├──项目二:基于大规模预训练模型的机器阅读理解
    | | ├──第01章 机器阅读理解发展及任务解析
    | | ├──第02章 常见机器阅读理解模型(一)
    | | ├──第03章 常见机器阅读理解模型(二)
    | | ├──第04章 BERT与机器阅读理解
    | | ├──第05章 BERT的模型变体
    | | ├──第06章 其它阅读理解相关模型
    | | ├──第07章 模型集成与部署
    | | └──第08章 项目总结
    | ├──项目三:企业级任务型对话机器人
    | | ├──第01章 week1-智能对话系统导论
    | | ├──第02章 week2-使用 RASA 制作你的第一个对话机器人
    | | ├──第03章 Week3-深入 RASA 源码和定制化你的对话机器人
    | | ├──第04章 代码课-基于 rasa 做 KBQA
    | | ├──第05章 Week4-自然语言理解(NLU)
    | | ├──第06章 Week5- HuggingFace's Transformer和基于规则的对话状态跟踪
    | | ├──第07章 Week6- 基于模型的对话跟踪和基于规则的Dialogue Policy
    | | ├──第08章 代码课-NLU 和 DST 联合建模方法
    | | ├──第09章 Week7-基于模版的对话生成和有限状态机(FSM)
    | | └──第10章 Week8-端到端的对话系统和智能对话系统在工业中
    | └──项目一:基于生成式的知识问答与推理
    | | ├──第01章 项目导论与中文 词向量实践
    | | ├──第02章 基于Seq2Seq架构 的模型搭建
    | | ├──第03章 NLG过程的优化与项目 Inference
    | | ├──第04章 OOV和Word-repetition 问题的改进
    | | ├──第05章 基于Transformer特征 提取器的改进
    | | ├──第06章 BERT在抽取式任务中 的效果
    | | ├──第07章 预训练模型在摘要 任务中的改进
    | | └──第08章 项目总结与回顾

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