【最新大纲】咕泡人工智能深度学习系统班

课程软件概览（5分钟） Anaconda / Pycharm介绍与使用教程（9分钟） PyTorch框架介绍与配置（29分钟）

神经网络结构（2小时） 卷积神经网络（2小时） 模型及其应用实例（56分钟） Transformer基础（2小时）

PyTorch框架基本处理操作（1小时10分钟） 神经网络分类任务（1小时15分钟） 神经网络回归：气温预测（52分钟） 卷积网络参数分析（33分钟） 图像识别模型与训练策略（1小时30分钟） DataLoader自定义数据集（43分钟） LSTM文本分类（1小时）

课程介绍与环境配置（51分钟） 图像基本操作（37分钟） 阈值与平滑处理（20分钟） 形态学操作（18分钟） 图像梯度计算（23分钟） 边缘检测（18分钟） 图像金字塔与轮廓检测（52分钟） 直方图与傅里叶变换（42分钟） 图像特征-harris（41分钟） 图像特征-sift（49分钟） 全景图像拼接（32分钟） 背景建模（26分钟） 光流估计（32分钟） Opencv的DNN模块（17分钟） 项目实战-信用卡数字识别（41分钟） 项目实战-文档扫描OCR识别（40分钟） 项目实战-停车场车位识别（1小时12分钟） 项目实战-答题卡识别判卷（30分钟） 项目实战-目标追踪（48分钟） 项目实战-疲劳检测（36分钟）

物体检测评估指标（59分钟）
经典检测方法概述（32分钟）
YOLOv1架构（32分钟）
YOLOv2改进细节（49分钟）
YOLOv3核心模型（42分钟）
YOLOv3源码分析（2小时7分钟）
YOLOv3自定义数据集训练（53分钟）
YOLOv4算法分析（1小时1分钟）
YOLOv5项目配置（27分钟）
YOLOv5源码分析（1小时14分钟）
YOLOv7算法（2小时2分钟）
YOLOv7源码（1小时13分钟）
YOLOv8概述（50分钟）
YOLOv9分析（2小时）
YOLO-World（CVPR 207）（2小时）
YOLOv12与YOLOv13（2小时）
图像分割与损失函数（16分钟）
Unet系列算法（25分钟）
Unet医学细胞分割实战（39分钟）
U2NET显著性检测实战（36分钟）
Deeplab系列算法（36分钟）
基于deeplabV3+版本进⾏VOC分割实战（41分钟）
基于deeplabV3⼼脏视频数据集分割建模实战（45分钟）
MaskRcnn项目介绍与配置（25分钟）
MaskRcnn网络框架源码详解（1小时18分钟）
基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务（46分钟）

MMCV安装（7分钟） 分类任务操作（分类）（1小时1分钟） 训练结果测试与验证（分类）（1小时16分钟） 模型源码调试（分类）（44分钟） 分割模块自定义数据集训练（分割）（55分钟） Unet策略修改（分割）（55分钟） 分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用（分割）（1小时12分钟） MMDetection自定义数据训练（检测）（1小时5分钟） MMAction自定义数据训练（行为识别）（48分钟）

SlowFast算法概述（47分钟）
SlowFast配置与环境（57分钟）
SlowFast源码分析（1小时16分钟）
3D卷积视频分析（1小时1分钟）
视频异常检测与元学习（58分钟）
CVPR 2021异常检测论文（57分钟）
OpenPose算法分析（1小时6分钟）
OpenPose源码（1小时20分钟）
DeepSort算法（1小时32分钟）
DeepSort源码（1小时23分钟）
追踪新增（1小时7分钟）
行人重识别原理与应用（1小时）
基于注意力的ReID模型论文（25分钟）
注意力ReID实战（1小时30分钟）
AAAI 2020 ReID算法（37分钟）
局部特征融合ReID实战（1小时15分钟）
旷视图模型ReID算法（55分钟）
拓扑图ReID实战（1小时23分钟）
行人搜索源码分析（1小时17分钟）

GPT系列算法解读（1小时33分钟）
GPT2训练与预测部署流程（1小时5分钟）
LLM与LORA微调策略解读（1小时1分钟）
Llama-factory微调框架实例（43分钟）
强化学习微调大模型实例解读（1小时12分钟）
Llama3应用（2小时）
RAGFLOW和function calling（2小时）
大模型微调与应用（2小时）
LLM下游任务训练自己模型实战（53分钟）
斯坦福AI小镇架构与项目解读（1小时4分钟）
Agent工作流搭建（2小时）
time-llm大模型多模态预测任务（2小时）

NLP常用工具包实战（2小时8分钟）
商品信息可视化与文本分析（1小时7分钟）
贝叶斯算法（54分钟）
新闻分类任务实战（1小时4分钟）
HMM隐马尔科夫模型（1小时14分钟）
HMM工具包实战（29分钟）
语言模型（1小时6分钟）
使用Gemsim构建词向量（31分钟）
基于word2vec的分类任务（53分钟）
NLP-文本特征方法对比（39分钟）
NLP-相似度模型（41分钟）
LSTM情感分析（1小时7分钟）
机器人写唐诗（1小时3分钟）
对话机器人（47分钟）

Huggingface与NLP介绍解读（58分钟）
Transformer工具包基本操作实例解读（1小时17分钟）
Transformer原理解读（2小时12分钟）
BERT系列算法解读（46分钟）
文本标注工具与NER实例（56分钟）
文本预训练模型构建实例（52分钟）
GPT系列算法（1小时39分钟）
GPT训练与预测部署流程（65分钟）
文本摘要建模（49分钟）
图谱知识抽取实战（1小时35分钟）
补充Huggingface数据集制作方法实例（34分钟）

自然语言处理通用框架BERT原理解读（1小时5分钟）
谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例（1小时19分钟）
项目实战-基于BERT的中文情感分析实战（9分钟）
项目实战-基于BERT的中文命名实体识别实战（36分钟）
必备基础知识点-word2vec模型通俗解读（38分钟）
必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型（38分钟）
必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例（1小时4分钟）
医学糖尿病数据命名实体识别（49分钟）

VIT算法原理解析（分类）（34分钟） VIT源码解读（2小时）（分类） SwinTransformer算法原理解析（分类）（57分钟） SwinTransformer源码解读（54分钟）（分类） DETR目标检测算法解析（检测）（38分钟） DETR目标检测源码解读（1小时5分钟）（检测） DeformableDETR论文解读（检测）（2小时） DeformableDETR源码解读（检测）（2小时） MedicalTransformer论文解读（分割）（1小时） MedicalTransformer源码解读（1小时）（分割） Maskformer源码解读（分割）（2小时8分钟） Mask2former源码解读（分割）（1小时9分钟） BevFormer论文解读（3D物体检测）（2小时） BevFormer源码解读（2小时）（3D物体检测） LoFTR算法（局部特征匹配）

深度估计算法（1小时10分钟）
深度估计实战（1小时5分钟）
车道线检测算法（40分钟）
车道线检测实战（1小时13分钟）
LoFTR算法（1小时）
局部特征关键点匹配（LoFTR算法）（1小时）
三维重建与坐标系（54分钟）
NeuralRecon算法（41分钟）
NeuralRecon环境配置（36分钟）
NeuralRecon源码（56分钟）
TSDF算法与应用（54分钟）
TSDF实战案例（20分钟）
轨迹估计算法（1小时13分）
轨迹估计实战（1小时5分钟）
特斯拉自动驾驶分析（2小时14分钟）

3D点云应用领域（43分钟） PointNet算法（40分钟） PointNet++算法（43分钟） PointNet++实战（1小时8分钟） 点云补全（PF-Net）（31分钟） 点云补全实战（41分钟） 点云配准与案例（50分钟） 基于3D卷积的视频分析与动作识别 多模态3D目标检测算法源码解读 LoFTR算法（1小时）

视觉自监督BEIT算法解读（34分钟） 视觉自监督任务BEITV2论文解读（52分钟） 视觉自监督任务BEITV2源码解读（31分钟） 补充-视觉大模型基础-deformableAttention（19分钟） BEV感知特征空间算法解读（1小时12分钟） BEVformer项目源码解读（2小时7分钟） 视觉大模型SAM（1小时11分钟） 视觉QA算法与论文解读（37分钟） CVPR2024:EfficientSam（2小时） SAM2视频分割（2小时） Llava与YOLO11（2小时）

通用创新点（3小时44分钟） 模型剪枝-Network Slimming算法分析 模型剪枝-Network Slimming实战解读 Mobilenet三代网络模型架构 拓展-模型部署与优化 论文写作参考范文（1小时）

课程介绍（7分钟）
对抗生成网络架构原理与实战解析（39分钟）
CycleGAN图像合成（1小时11分钟）
StarGAN论文分析（46分钟）
StarGAN实战与源码（55分钟）
StarGANv2变声器论文（1小时2分钟）
StarGANv2变声器实战（1小时19分钟）
SRGAN 论文与源码解读（1小时6分钟）
stylegan2源码解读（46分钟）
Diffusion模型架构（1小时22分钟）
DALL-E 2论文（44分钟）
DALL-E 2源码（46分钟）
BasicVSR++视频超分辨重构源码解读（选修）（1小时28分钟）

图神经网络基础（40分钟） 图卷积（GCN）模型（25分钟） PyTorch Geometric配置与使用（35分钟） 构建自定义图数据集（58分钟） 图注意力与序列模型（30分钟） 图相似度论文分析（49分钟） 图相似度实战（47分钟） 图模型轨迹估计（1小时） 轨迹估计实战（47分钟） 异构图神经网络（2小时7分钟） KIE基于图模型的关键信息抽取 KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构

对比学习算法（2小时29分钟） CLIP系列（2小时14分钟） 多模态3D目标检测源码（1小时24分钟） 多模态文字识别（2小时12分钟）

YOLOv5钢材缺陷检测（42分钟） Semi-supervised布料缺陷检测（39分钟） OpenCV缺陷检测实战（30分钟） 基于视频的OpenCV缺陷检测（39分钟） Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项⽬应⽤流程（1小时）

ResNet医学数据集分类（1小时8分钟） Unet医学细胞分割（39分钟） DeeplabV3+心脏视频诊断（45分钟） YOLOv5细胞检测实战（37分钟） 知识图谱原理解读（1小时29分钟） Neo4j数据库实战（40分钟） 基于知识图谱的医药问答系统实战（1小时17分钟） 医学糖尿病数据命名实体识别（49分钟）

DBNET文字检测（46分钟）
ANINET文字识别（1小时6分钟）
OCR算法解读
项目实战-文档扫描OCR识别
项目实战-信用卡数字识别

RNN网络架构（12分钟）
LSTM网络架构（12分钟）
Informer算法（1小时19分钟）
Informer源码（2小时4分钟）
TimesNet时序预测（1小时27分钟）
基于图模型的时间序列预测
Time-llm大模型多模态预测任务

PyTorch Docker部署示例（52分钟） 使用Docker实现TensorFlow-Serving部署实战（35分钟） AIoT与Jetson Nano（1小时6分钟） AIoT实战应用（1小时51分钟） NVIDIA TAO训练工具（1小时42分钟） DeepStream应用（2小时7分钟）

知识图谱介绍与应用（46分钟） 知识图谱技术分析（44分钟） Neo4j数据库实战（40分钟） Python操作Neo4j（28分钟） 知识图谱医药问答系统（1小时9分钟） 文本关系抽取实战（1小时） 金融风控模型实战（45分钟） 医学糖尿病命名实体识别（49分钟）

Seq2seq序列网络模型（51分钟） LAS模型语音识别实战（1小时15分钟） Starganvc2变声器论文原理解读（55分钟） Staeganvc2变声器源码实战（1小时22分钟） 语音分离ConvTasnet模型（34分钟） ConvTasnet语音分离实战（53分钟） 语音合成tacotron最新版实战（1小时38分钟）

协同过滤与矩阵分解（59分钟） 推荐系统介绍及其应用（43分钟） 音乐推荐系统实战（1小时22分钟） 知识图谱与Neo4j数据库实例（1小时9分钟） 基于知识图谱的电影推荐实战（59分钟） 点击率估计FM与DeepFM算法（52分钟） DeepFM算法实战（1小时10分钟） 推荐系统常用工具包演示（39分钟） 基于文本数据的推荐实例（38分钟） 基本统计分析的电影推荐（1小时19分钟） 补充-基于相似度的酒店推荐系统（1小时）

选题框架制定

Idea创新点指导

Meeting发起

代码实验指导

文章写作指导

简历优化

模拟面试

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