├─01-【直播课】直播回放
├─02-【基础模块】Al课程所需安装软件教程
├─03-【基础模块】深度学习基础与框架
│ ├─1.神经网络结构
│ ├─2.PyTorch框架必备核心模块解读
│ ├─3.神经网络分类任务
│ ├─4.神经网络回归：气温预测
│ └─5.Pycharm环境配置与Debug演示
├─04-【基础模块】深度学习核心算法与实践
│ ├─1.卷积神经网络深度解析
│ ├─2.卷积网络参数分析与优化
│ ├─3.ResNet模型及其应用
│ ├─4.图像识别模型与训练策略（重点）
│ ├─5.DataLoader自定义数据集制作
│ ├─6.RNN网络架构
│ ├─7.LSTM网络架构
│ ├─8.LSTM文本分类
│ └─9.Transformer基础
├─05-【方向A：CV方向】图像处理基础
│ ├─1.课程介绍与环境配置
│ ├─2.OpenCV图像常⽤处理⽅法实例
│ ├─3.OpenCV梯度计算与边缘检测实例
│ ├─4.OpenCV轮廓检测与直⽅图
│ ├─5.OpenCV角点检测
│ ├─6.OpenCV尺度空间
│ ├─7.OpenCV高级图像处理技术
│ ├─8.OpenCV项目实战-信用卡数字识别
│ ├─9.OpenCV项目实战-文档扫描OCR识别
│ ├─10.OpenCV项目实战-停车场车位识别
│ ├─11.OpenCV项目实战-答题卡识别判卷
│ ├─12.OpenCV项目实战-目标追踪
│ └─13.OpenCV项目实战-疲劳检测
├─06-【方向A：CV方向】目标检测算法
│ ├─1.物体检测评估指标
│ ├─2.YOLO系列大串讲(可刷这个快速过)
│ ├─3.经典物体检测算法
│ ├─4.YOLOv1检测算法深度解析
│ ├─5.YOLOv2检测算法深度解析
│ ├─6.YOLOv3检测算法深度解析
│ ├─7.YOLO模型数据标注与训练
│ ├─8.YOLOv4版本算法解读
│ ├─9.YOLOv5检测算法深度解析
│ ├─10.YOLOv7检测算法深度解析
│ ├─11.YOLOv8检测算法深度解析
│ ├─12.YOLOv9检测算法深度解析
│ ├─13.YOLO-World 检测算法
│ └─14.YOLOv12与YOLOv13最新检测算法
├─07-【方向A：CV方向】图像分割算法
│ ├─1.图像分割与损失函数
│ ├─2.Unet系列算法
│ ├─3.Unet医学细胞分割实战
│ ├─4.U2NET显著性检测实战
│ ├─5.DeepLab 语义分割算法
│ ├─6.基于deeplabV3+版本进⾏VOC分割实战
│ ├─7.基于deeplabV3⼼脏视频数据集分割建模实战
│ ├─8.Mask R-CNN 实例分割算法
│ ├─9.MaskRcnn网络框架源码详解
│ ├─10.Mask R-CNN 训练自己的数据与任务
│ ├─11.SAM 图像分割算法
│ ├─12.SAM2视频分割
│ ├─13.EfficientSam分割算法
│ └─14.遥感图像处理与高光谱图像智能解译
├─08-【方向A：CV方向】MMLAB框架与数据集制作实战
│ ├─1.MMCV安装方法
│ ├─2.分类任务操作（分类）
│ ├─3.训练结果测试与验证（分类）
│ ├─4.模型源码调试（分类）
│ ├─5.分割模块自定义数据集训练（分割）
│ ├─6.Unet策略修改（分割）
│ ├─7.分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用（分割）
│ ├─8.MMDetection自定义数据训练（检测）
│ └─9. MMAction自定义数据训练（行为识别）
├─09-【方向A：CV方向】Transformer与视觉应用
│ ├─1.Vision Transformer算法原理解析
│ ├─2.Vision Transformer算法源码解读
│ ├─3.视觉自监督BEIT算法解读
│ ├─4.视觉自监督任务BEITv2论文解读
│ ├─5.视觉自监督任务BEITv2源码解读
│ ├─6.SwinTransformer算法原理解析
│ ├─7.SwinTransformer算法源码解读
│ ├─8.DETR目标检测算法解析
│ ├─9.DETR目标检测源码解读
│ ├─10.Deformable DETR 检测算法解析
│ ├─11.Deformable DETR 算法源码解读
│ ├─12.MedicalTransformer 分割算法解析
│ ├─13.MedicalTransformer 算法源码解读
│ ├─14.Maskformer 分割算法源码解读
│ ├─15.Mask2former 分割算法码解读
│ ├─16.BEVFormer 3D检测算法解析
│ ├─17.BEVFormer 算法源码解读
│ └─18.LoFTR特征匹配算法
├─10-【方向A：CV方向】生成模型与图像生成技术
│ ├─1-生成对抗网络架构原理
│ ├─2-基于 GAN 的图像补全实战
│ ├─3-基于 SRGAN图像超分辨率实战
│ ├─4-CycleGAN图像转换技术
│ ├─5-stargan论文架构解析
│ ├─6-stargan项目实战及其源码解读
│ ├─7-StarGANv2变声器论文解析
│ ├─8-starganvc2变声器项目实战
│ ├─9-StyleGAN2高质量图像生成架构
│ ├─10-Diffusion模型架构
│ ├─11-DALL-E 2论文解析
│ ├─12-DALL-E 2源码解读
│ └─13-视频超分辨率重构
├─11-【方向A：CV方向】行为识别+姿态估计+目标追踪
│ ├─1-SlowFast 行为识别算法解析
│ ├─2-SlowFast 算法环境配置
│ ├─3-slowfast算法源码详细解读
│ ├─4-3D卷积视频分析
│ ├─5- 视频异常检测算法与元学习
│ ├─6- CVPR 异常检测算法论文解读
│ ├─7-人体姿态估计OpenPose算法解析
│ ├─8-OpenPose算法源码解读
│ ├─9-deepsort源码解读
│ ├─10-deepsort算法知识点解读
│ └─11-多目标追踪算法源码解读
├─12-【方向A：CV方向】行人重识别技术
│ ├─1-行人重识别基础理论
│ ├─2-注意力机制ReID模型
│ ├─3-AAAI最新ReID算法
│ ├─4-局部特征融合ReID实战
│ ├─5-旷视研究院图模型ReID算法
│ ├─6-基于拓扑图的ReID实战
│ └─7-行人搜索源码分析
├─13-【方向A：CV方向】自动化驾驶
│ ├─1-深度估计算法解析
│ ├─2-深度估计实战
│ ├─3-车道线检测算法解析
│ ├─4-车道线检测实战
│ ├─5-三维重建与坐标系
│ ├─6-三维重建 NeuralRecon算法解析
│ ├─7-三维重建 NeuralRecon算法环境配置
│ ├─8-三维重建 NeuralRecon算法源码解读
│ ├─9-三维重建 TSDF算法解析
│ ├─10-三维重建 TSDF算法实战
│ ├─11-轨迹估计VectorNet 算法论文解读
│ ├─12-VectorNet 算法实战
│ └─13-特斯拉无人驾驶解读
├─14-【方向A：CV方向】3D点云处理
│ ├─1-3D点云应用领域介绍
│ ├─2-3D点云PointNet 算法解析
│ ├─3-3D点云PointNet++算法解析
│ ├─4-Pointnet++项目实战
│ ├─5-点云补全PF-Net 算法解析
│ ├─6-PF-Net 算法实战
│ └─7-点云配准技术
├─15-【方向A：CV方向】工业与医学视觉应用
│ ├─1-钢材缺陷检测
│ ├─2-半监督布料缺陷检测
│ ├─3-基于OpenCV的缺陷检测实战
│ ├─4-基于OpenCV的视频缺陷检测
│ ├─5-Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项⽬应⽤流程
│ ├─6-医学图像分类
│ ├─7-医学细胞分割
│ ├─8-医学视频诊断
│ └─9-医学细胞检测
├─16-【方向A：CV方向】文字检测与识别
│ ├─1-DBNET文字检测
│ ├─2-ANINET文字识别
│ ├─3-OCR算法解读
│ ├─4-项目实战-文档扫描OCR识别
│ └─5-项目实战-信用卡数字识别
├─17-【方向B：NLP方向】自然语言处理基础技术
│ ├─1-NLP常用工具包实战
│ ├─2-自然语言处理项目流程实例
│ ├─3-商品信息可视化与文本分析
│ ├─4-贝叶斯算法分析与实战
│ ├─5-N-gram 语言模型
│ └─6-HMM隐马尔科夫模型
├─18-【方向B：NLP方向】词向量与文本表示学习
│ ├─1-Word2Vec模型解读与构建
│ ├─2-基于word2vec的实战项目
│ ├─3-文本特征方法对比
│ ├─4-文本相似度模型
│ ├─5-NLP实战项目-机器人写唐诗
│ ├─6-NLP实战项目-对话机器人
│ └─7-NLP实战项目-医学糖尿病数据命名实体识别
├─19-【方向B：NLP方向】Transformer与预训练语言模型
│ ├─1-Huggingface与NLP介绍
│ ├─2-Huggingface数据集制作方法实例
│ ├─3-Transformer工具包实战
│ ├─4-预训练语言模型 BERT 原理解析
│ ├─5-预训练语言模型 BERT 源码解读
│ ├─6-预训练语言模型 BERT 变体原理解析
│ ├─7-BERT应用实战-中文情感分析
│ ├─8-BERT应用实战-中文命名实体识别
│ ├─9-文本标注与NER
│ ├─10-文本预训练构建
│ ├─11-文本预训练模型构建实例
│ └─12-知识图谱抽取实战
├─25-【方向D时序与GNN方向】时间序列预测算法与实战
│ ├─1.RNN网络架构
│ ├─2.LSTM网络架构
│ ├─3.Informer算法
│ ├─4.Informer源码
│ ├─5.TimesNet时序预测
│ ├─6.基于图模型的时间序列预测
│ └─7.time-llm大模型多模态预测任务
├─26-【方向D时序与GNN方向】图神经网络实战
│ ├─1.图神经网络基础
│ ├─2.图卷积（GCN）模型
│ ├─3.PyTorch Geometric配置与实战
│ ├─4.图注意力与序列模型
│ ├─5.图相似度论文分析
│ ├─6.图模型轨迹估计
│ ├─7.异构图神经网络
│ └─8.KIE关键信息抽取
├─27-【方向E强化学习】强化学习基础算法与实战
│ ├─1.强化学习简介及其应用
│ ├─2.PPO算法与公式推导
│ ├─3.PPO实战-月球登陆器训练实例
│ ├─4.Q-learning与DQN算法
│ ├─5.DQN改进与应用技巧
│ ├─6.Actor-Critic算法分析（A3C）
│ ├─7.用A3C玩转超级马里奥
│ └─8.强化学习-拓展
├─28-【方向E强化学习】人形机器人高级学习与控制方法
├─29-【方向F智能应用】知识图谱技术与构建
│ ├─1.知识图谱分析与应用
│ ├─2.Neo4j图数据库实战
│ ├─3.基于知识图谱的医药问答系统实战
│ ├─4.文本关系抽取实践
│ ├─5.金融平台风控模型实践
│ └─6.医学糖尿病数据命名实体识别
├─30-【方向F智能应用】语音识别
│ ├─1.seq2seq序列网络模型
│ ├─2.LAS模型语音识别实战
│ ├─3.starganvc2变声器论文原理解读
│ ├─4.staeganvc2变声器源码实战
│ ├─5.语音分离ConvTasnet模型
│ ├─6.ConvTasnet语音分离实战
│ └─7.语音合成tacotron最新版实战
├─31-【方向F智能应用】现代推荐系统与实战
│ ├─1.协同过滤与矩阵分解
│ ├─2.推荐系统介绍及其应用
│ ├─3.音乐推荐系统实战
│ ├─4.知识图谱与Neo4j数据库实例
│ ├─5.基于知识图谱的电影推荐实战
│ ├─6.DeepFM算法解析与实战
│ ├─7.推荐系统常用工具包演示
│ ├─8.基于文本数据的推荐实例
│ ├─9.基本统计分析的电影推荐
│ └─10.基于相似度的酒店推荐系统
├─32-【进阶模块】深度学习模型部署与实战
│ ├─1.PyTorch Flask部署示例
│ ├─2.PyTorch Docker部署示例
│ ├─3.使用Docker实现TensorFlow-Serving部署实战
│ ├─4.AloT与Jetson Nano
│ ├─5.AloT实战应用
│ ├─6.NVIDIA TAO训练工具
│ └─7.DeepStream应用
├─33-【进阶模块】深度学习模型优化与创新
│ ├─1.通用创新点
│ ├─2.模型剪枝-Network Slimming算法分析
│ ├─3.模型剪枝-Network Slimming实战解读
│ ├─4.Mobilenet三代网络模型架构
│ ├─5.知识蒸馏
│ └─6.拓展-模型部署与优化
├─34-【进阶模块】科研与职业发展
│ ├─1.论文写作与科研方法论
│ ├─2.Deepseek辅助科研技能学习和科研探索
│ ├─3.AI时代职业规划
│ └─4.就业简历指导
├─35-14期直播课程
│ ├─1-计算机视觉基础与工程落地
│ ├─2-计算机视觉行业落地综合实战
│ ├─3-自然语言处理基础与Transformer原理
│ └─4-大模型算法原理与架构深度解析
└─资料.zip
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发表于 2026-5-29 01:40:00
发表于 2026-5-29 05:08:49
