深度之眼-新版三维视觉与3D-AIGC的学术应用与研究1期（Kant老师）【系统课】

课程目录

0、三维视觉与3D-AIGC的学术应用与研究1期（Kant老师）/
01_04次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究  .sz
02_03次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究  .sz
03_02次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究  .sz
04_01次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究  .sz
05_开班-三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究  .sz
06_06次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究  .sz
07_05次三维视觉与3D-AIGC学术应用与研究  .sz
1、【kaggle】3D图像重建匹配挑战赛/
10_【06课】比赛复盘(直播2023-08-03)   .sz
1_【必看】课前须知 .html
2_打造舒适的AI开发环境--软件篇2-3  .sz
3_打造舒适的AI开发环境--软件篇1  .sz
4_打造舒适的AI开发环境--硬件篇  .sz
5_【01课】2022图像匹配挑战赛top名次逐行代码讲解（一）(直播2023-05-19)  .sz
6_【02课】2022图像匹配挑战赛top名次逐行代码讲解（二）(直播2023-05-26)  .sz
7_【03课】2022图像匹配挑战赛top名次逐行代码讲解（三））(直播2023-05-31)  .sz
8_【04课】新赛baseline讲解(直播2023-06-04)  .sz
9_【05课】2023图像匹配挑战赛top名次逐行代码讲解（一））(直播2023-06-19)  .sz
2、科研方法论研修班（全额版）/
10_【4月11日】第九节：论文修改和审稿反馈(直播2024-04-11)  .sz
11_【4月16日】第十节：学术发表和学术生涯规划(直播2024-04-16)  .sz
12_【4月18日】第十一节：老师点评、自我评价与答疑(直播2024-04-18)  .sz
1_课件资料 .html
2_【3月12日】第一节：导论和学术科研概述(直播2024-03-12)  .sz
3_【3月14日】第二节：研究主题选择和问题定义(直播2024-03-14)  .sz
4_【3月19日】第三节：文献综述和相关工作(直播2024-03-19)  .sz
5_【3月21日】第四节：实验设计和数据收集(直播2024-03-21)  .sz
6_【3月26日】第五节：算法和模型选择(直播2024-03-26)  .sz
7_【3月28日】第六节：实验实施和结果分析(直播2024-03-28)  .sz
8_【4月2日】第七节：论文写作和结构学术(直播2024-04-02)  .sz
9_【4月9日】第八节：论文讨论和贡献(直播2024-04-09)  .sz
3、02 Python · AI&数据科学入门/
10_第五章-程序控制结构  .sz
11_【作业讲解】第五章：程序控制结构  .sz
12_第六章-函数-面向过程的编程  .sz
13_【作业讲解】第六章：函数  .sz
14_第七章-类-面向对象的编程  .sz
15_【作业讲解】第七章：类  .sz
16_第八章-文件、异常和模块  .sz
17_【作业讲解】第八章：文件、异常和模块  .sz
18_第九章-有益的探索  .sz
19_【作业讲解】第九章：有益的探索  .sz
1_【资料合集】代码、数据及课件下载地址 .html
20_第十章-Python标准库  .sz
21_【作业讲解】第十章：Python标准库  .sz
22_第十一章-科学计算库—Numpy应用  .sz
23_【作业讲解】第十一章：Numpy库  .sz
24_第十二章-Pandas库  .sz
25_【作业讲解】第十二章：Pandas库  .sz
26_第十三章-Matplotlib  .sz
27_【作业讲解】第十三章：Matplotlib  .sz
28_第十四章-Sklearn常规用法  .sz
29_【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法  .sz
2_第一章-绪论和环境配置  .sz
30_第十五章-再谈编程  .sz
3_【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程  .sz
4_第二章-Python-基本语法元素  .sz
5_【作业讲解】第二章：Python基本语法元素  .sz
6_第三章-基本数据类型  .sz
7_【作业讲解】第三章：基本数据类型  .sz
8_第四章-组合数据类型  .sz
9_【作业讲解】第四章：复杂数据类型  .sz
4、03深度学习PyTorch框架班/
10_【第一周】计算图与动态图机制  .sz
11_【第一周】autograd与逻辑回归  .sz
12_【第一周】作业讲解1  .sz
13_【第一周】作业讲解2  .sz
14_【第一周】作业讲解3  .sz
15_【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset  .sz
16_【第二周】数据预处理transforms模块机制  .sz
17_【第二周】二十二种transforms数据预处理方法  .sz
18_【第二周】学会自定义transforms方法  .sz
19_【第二周】作业讲解  .sz
1_【严正声明】盗版必究！ .html
20_【第三周】模型创建步骤与nn_Module  .sz
21_【第三周】模型容器与AlexNet构建  .sz
22_【第三周】nn网络层-卷积层  .sz
23_【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层  .sz
24_【第三周】作业讲解  .sz
25_【第四周】权值初始化  .sz
26_【第四周】损失函数（一）  .sz
27_【第四周】损失函数(二)  .sz
28_【第四周】优化器optimizer的概念  .sz
29_【第四周】torch_optim_SGD  .sz
2_【招募】如何获得深度之眼奖学金和助学金？ .html
30_【第四周】作业讲解  .sz
31_【第五周】学习率调整策略  .sz
32_【第五周】TensorBoard简介与安装  .sz
33_【第五周】TensorBoard使用（一）  .sz
34_【第五周】TensorBoard使用（二）  .sz
35_【第五周】hook函数与CAM可视化  .sz
36_【第五周】作业讲解  .sz
37_【第六周】正则化之weight_decay  .sz
38_【第六周】正则化之Dropout  .sz
39_【第六周】Batch-Normalization  .sz
3_【必看】训练营学习指南 .html
40_【第六周】Normalizaiton_layers  .sz
41_【第六周】作业讲解  .sz
42_【第七周】模型保存与加载  .sz
43_【第七周】模型finetune  .sz
44_【第七周】GPU的使用  .sz
45_【第七周】PyTorch常见报错  .sz
46_【第七周】作业讲解  .sz
47_【第八周】图像分类一瞥  .sz
48_【第八周】图像分割一瞥  .sz
49_【第八周】图像目标检测一瞥（上）  .sz
4_【资料合集】课件及代码百度云盘下载地址 .html
50_【第八周】图像目标检测一瞥（下）  .sz
51_【第九周】生成对抗网络一瞥  .sz
52_【第九周】循环神经网络一瞥  .sz
5_【必看】深入浅出PyTorch  .sz
6_【第一周】PyTorch简介与安装  .sz
7_【第一周】补充-pytorch开发环境安装  .sz
8_【第一周】张量简介与创建  .sz
9_【第一周】张量操作与线性回归  .sz
5、《机器学习》西瓜书训练营/
10_【第二周】多元线性回归公式  .sz
11_【第二周】对数几率回归公式  .sz
12_【第二周】学习sklearn中逻辑回归算法 .html
13_【第二周】本周学习内容总结 .html
14_【第二周】【作业讲解】逻辑回归  .sz
15_【第三周】决策树的分裂准则  .sz
16_【第三周】决策树的剪枝和连续值处理 .html
17_【第三周】sklearn包中决策树算法的使用 .html
18_【第三周】本周学习任务简单总结 .html
19_【第三周】【作业讲解】决策树  .sz
1_【严正声明】盗版必究！ .html
20_【第四周】支持向量机原始模型的建立和求解  .sz
21_【第四周】核函数和软间隔支持向量机  .sz
22_【第四周】sklearn包中svm算法的使用 .html
23_【第四周】本周学习任务简单总结 .html
24_【第四周】【作业讲解】SVM  .sz
25_【第五周】极大似然估计与朴素贝叶斯  .sz
26_【第五周】EM算法1  .sz
27_【第五周】EM算法2  .sz
28_【第五周】EM算法3  .sz
29_【第五周】sklearn包中的朴素贝叶斯算法的适用 .html
2_【招募】如何获得深度之眼奖学金和助学金？ .html
30_【第五周】本周学习任务简单总结 .html
31_【第五周】【作业讲解】贝叶斯和EM算法  .sz
32_【第六周】神经网络结构  .sz
33_【第六周】sklearn包中神经网络的使用 .html
34_【第六周】本周学习任务简单总结 .html
35_【第六周】【作业讲解】神经网络  .sz
36_【第七周】经验误差与过拟合 .html
37_【第七周】评估方法 .html
38_【第七周】性能度量 .html
39_【第七周】sklearn包中模型评估方法的使用 .html
3_【必看】训练营学习指南 .html
40_【第七周】本周学习任务简单总结 .html
41_【第七周】【作业讲解】模型评估与选择  .sz
42_【第八周】深度学习初探 .html
43_【第八周】特征降维 .html
44_【第八周】特征选择 .html
45_【第八周】sklearn包中特征选择和降维算法的使用 .html
46_【第八周】本周学习任务简单总结 .html
47_【第八周】【作业讲解】特征选择  .sz
48_【第九周】集成学习 .html
49_【第九周】结合策略 .html
4_【资料合集】课件下载合集 .html
50_【第九周】实验-lightGBM的使用 .html
51_【第九周】本周学习任务简单总结 .html
52_【第九周】【作业讲解】k-means  .sz
53_【第十周】聚类  .sz
54_【第十周】HMM-1  .sz
55_【第十周】HMM-2  .sz
56_【第十周】HMM-3  .sz
57_【第十周】实验-sklearn-user-guide-2_3_2 .html
58_【第十周】本周学习任务简单总结 .html
59_【第十一周】任务与奖赏 .html
5_赠送的【机器学习实战】--导读课+全套作业讲解+python代码 .html
60_【第十一周】学习任务简单总结 .html
61_【达观杯nlp比赛】第一节课-了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛前介绍和准备  .sz
62_【达观杯nlp比赛】第二节课-了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛题介绍和思路分析  .sz
63_【达观杯nlp比赛】第三节课-数据分析及处理  .sz
64_【达观杯nlp比赛】第四节课——Baseline实现  .sz
65_【达观杯nlp比赛】第五节课-验证集构建和交叉验证  .sz
6_【第一周】机器学习绪论  .sz
7_【第一周】本周学习任务简单总结 .html
8_【第二周】西瓜书公式推导学习指南  .sz
9_【第二周】一元线性回归公式  .sz
6、AI数学基础/
10_【第一章-线性代数(上)】-8-矩阵的逆②  .sz
11_【第一章-线性代数(上)】-9-矩阵的逆③  .sz
12_【第二章-线性代数(下)】章节导读  .sz
13_【第二章-线性代数(下)】-1-矩阵的初等变换①  .sz
14_【第二章-线性代数(下)】-2-矩阵的初等变换②  .sz
15_【第二章-线性代数(下)】-3-矩阵的初等变换③  .sz
16_【第二章-线性代数(下)】-4-矩阵的初等变换④  .sz
17_【第二章-线性代数(下)】-5-矩阵的特征值与特征向量①  .sz
18_【第二章-线性代数(下)】-6-矩阵的特征值与特征向量②  .sz
19_【第二章-线性代数(下)】-7-矩阵的特征值与特征向量③  .sz
1_课件下载地址 .html
20_【第二章-线性代数(下)】-8-矩阵对角化以及二次型①  .sz
21_【第二章-线性代数(下)】-9-矩阵对角化以及二次型②  .sz
22_【第二章-线性代数(下)】-10-矩阵对角化以及二次型③  .sz
23_【第二章-线性代数(下)】-11svd分解的应用  .sz
24_【第三章-微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式  .sz
25_【第三章-微积分】-02-中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用  .sz
26_【第三章-微积分】-03-函数的凹凸性&函数的极值  .sz
27_【第三章-微积分】-04-不定积分  .sz
28_【第三章-微积分】-05-定积分  .sz
29_【第三章-微积分】-06-偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则  .sz
2_【第一章-线性代数(上)】章节导读  .sz
30_【第三章-微积分】-07-方向导数与梯度及其应用  .sz
31_【第三章-微积分】-08-多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值  .sz
32_【第三章-微积分】-09-矩阵的求导  .sz
33_【第三章-微积分】-10-矩阵的求导在深度学习中的应用  .sz
34_【第四章-概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义  .sz
35_【第四章-概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性  .sz
36_【第四章-概率论】-03随机变量与多维随机变量  .sz
37_【第四章-概率论】-04期望与方差part1  .sz
38_【第四章-概率论】-05期望与方差part2  .sz
39_【第四章-概率论】-06参数的估计  .sz
3_【第一章-线性代数(上)】-1-矩阵及其基本运算①  .sz
40_【第五章-最优化】-1-无约束最优化梯度下降  .sz
41_【第五章-最优化】-2-无约束最优化梯度下降  .sz
42_【第五章-最优化】-3-约束最优化  .sz
4_【第一章-线性代数(上)】-2-矩阵及其基本运算②  .sz
5_【第一章-线性代数(上)】-3-矩阵的行列式①  .sz
6_【第一章-线性代数(上)】-4-矩阵的行列式②  .sz
7_【第一章-线性代数(上)】-5-矩阵的行列式③  .sz
8_【第一章-线性代数(上)】-6-矩阵的行列式④  .sz
9_【第一章-线性代数(上)】-7-矩阵的逆①  .sz
7、人工智能代码0基础特训营/
1_代码特训营资料合集 .html
2_【1月15日】模块一：transformer系列(直播2024-01-15)  .sz
3_【1月17日】模块二：CV基础任务框架系列(直播2024-01-17)  .sz
4_【1月19日】模块三：AIGC-图像生成系列(直播2024-01-19)  .sz
5_【1月22日】模块四：LLM大语言模型系列(直播2024-01-22)  .sz
6_【1月24日】模块五：多模态大模型系列(直播2024-01-24)  .sz
7_【1月26日】模块六：激光雷达点云感知系列(直播2024-01-26)  .sz
8_【1月29日】作业讲解(直播2024-01-29)  .sz
深度之眼-三维视觉与3D-AIGC的学术应用与研究1期（Kant老师）.png