迈向人工智能—深度学习论文精读系列

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课程推荐

《迈向人工智能—深度学习论文精读系列》sjqzjcxj_bq_2.webp 下载附件   保存到相册 数据取证基础详解 (2) 2025-12-30 00:33 上传【技能收获】学完可掌握：Vue / 前端工程化。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：相关领域工程师、技术专项人才、项目实战型开发者。系统学习并产出可展示的项目成果，是技术岗跳槽与晋升的有效路径；完整课程目录有助于制定阶段性学习计划并在简历中体现技术深度。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（30 节）

迈向人工智能—深度学习论文精读系列

*   1 初学者如何高效阅读论文.mp4

*   2 AlexNet横空出世.mp4

*   3 VGG.mp4

*   4 残差学习：ResNet.mp4

*   5 Transformer一作如何改进自注意力.mp4

*   6 EfficientViT-可在边缘计算设备上高效运行的ViT.mp4

*   7 【综述】视觉Transformer-SOTA与挑战.mp4

*   8 图像分割开创性工作：FCN.mp4

*   9 生物医学图像分割：U-Net.mp4

*   10 改进的U-Net-U-NetV2.mp4

*   11 改进的U-Net-U-Net++.mp4

*   12 目标检测开创性工作-R-CNN.mp4

*   13 R-CNN的升级版-Fast R-CNN.mp4

*   14 OPPO出品_用于显著目标检测-PSUNet.mp4

*   15 RetinaNet.mp4

*   16 网络优化器类型及优缺点.mp4

*   17 【综述】深度学习VS传统CV.mp4

*   18 ViT真的超越CNN了？.mp4

*   19 AnchorNet-减小图像空间 冗余度_加速图像分类推理.mp4

*   20 ImageNet数据集.mp4

*   21 GC-CLIP：改进CLIP zero-shot分类性能.mp4

*   22 SAM(Segment Anything Model).mp4

*   23 改进SAM-EfficientSAM.mp4

*   24 BLIP2-高效进行VLP.mp4

*   25 机器人中的GPT-4V(ision).mp4

*   26 能在iPhone12上运行的SAM-RepViTSAM.mp4

*   27 医疗设备上的大语言模型-SM70.mp4

*   28 大语言模型在电力系统中的应用.mp4

*   29 Segment and Track Anything.mp4

*   30 MAE-以自监督范式训练ViT.mp4