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1. PaddlePaddle介绍与安装
- 【视频】 1.1 机器学习介绍 00:13:04
- 【视频】 1.2 百度飞桨介绍 00:08:33
- 【视频】 1.3 百度飞桨软件硬件要求 00:10:37
- 【视频】 1.4 CUDA、cuDNN安装 00:31:08
- 【视频】 1.5 安装GPU版本百度飞桨的过程 00:17:30
- 【视频】 1.6 使用预训练模型来进行推理 00:25:55
- 【视频】 1.7 小结 00:10:12
- 【文档】 1.8 课件
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2. 神经网络基础与图像处理基础
- 【视频】 2.1 机器学习、线性回归与逻辑回归 00:10:38
- 【视频】 2.2 损失函数介绍 00:10:56
- 【视频】 2.3 线性回归例子 00:33:01
- 【视频】 2.4 生物神经元与感知机 00:06:09
- 【视频】 2.5 全连接神经网络 00:08:04
- 【视频】 2.6 前向计算与反向传播 00:10:10
- 【视频】 2.7 全链接神经网络实验：打车距离与费用推理 00:10:44
- 【视频】 2.8 MNIST数据集介绍及查看 00:08:59
- 【视频】 2.9 线性回归回顾 00:22:42
- 【视频】 2.10 打车费用全连接回顾 00:11:58
- 【视频】 2.11 使用百度飞桨搭建手写数字识别全连接神经网络 00:24:23
- 【视频】 2.12 使用训练后的模型进行推理 00:05:58
- 【视频】 2.13 卷积神经网络概念 00:19:20
- 【视频】 2.14 使用百度飞桨实现卷积神经网络手写数字识别 00:22:56
- 【视频】 2.15 小结 00:21:52
- 【视频】 2.16 动态图与静态图 00:04:55
- 【视频】 2.17 动态图推理 00:07:57
- 【视频】 2.18 静态图推理 00:11:54
- 【视频】 2.19 杨立昆模型 00:08:20
- 【文档】 2.20 课件
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3. OpenCV
- 【视频】 3.1 OpenCV基础 00:08:25
- 【视频】 3.2 OpenCV绘制矩形和圆形 00:05:23
- 【视频】 3.3 OpenCV人脸检测 00:10:33
- 【视频】 3.4 OpenCV视频人脸检测 00:14:47
- 【文档】 3.5 课件
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4. BlazeFace人脸检测实验
- 【视频】 4.1 BlazeFace人脸识别与PaddleDetection的使用（上） 00:26:01
- 【视频】 4.2 BlazeFace人脸识别与PaddleDetection的使用（下） 00:23:25
- 【视频】 4.3 小结 00:20:47
- 【文档】 4.4 课件
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5. 实验：从数据标注到PPYOLOE+模型训练
- 【视频】 5.1 从R-CNN到Faster R-CNN 00:17:25
- 【视频】 5.2 labelme与videocli的安装及视频转换成图片 00:07:06
- 【视频】 5.3 将数据打乱以泛化数据 00:08:31
- 【视频】 5.4 数据标注 00:06:19
- 【视频】 5.5 AIStudio项目创建、模型选择与数据上传 00:10:57
- 【视频】 5.6 模型训练与恢复训练 00:14:44
- 【视频】 5.7 部署推理和二次开发 00:15:50
- 【文档】 5.8 课件
