简介：
人工智能在线职业教育，整合全球知名高校IT和互联网企业一线师资及实战项目，面向广大的数字化管理人才、专业人才和应用人才来自BATJM等大厂资深算法工程师，剑桥麻省理工、北大、清华、南大、中科院大学等博士后、博士，985/211高校教授。
课程体系完全依据个人成长路径设计，覆盖 入门、算法基础、算法理论精进、比赛、科 研论文、就业、职场赋能，提供AI算法培训、 数据分析
目录：
深度之眼论文班（NLP+CV）完结 百度网盘下载
01.视频
CV_1009_更新视频
第11~17篇
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第18~24篇
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第4~10篇
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NLP_1004_更新
第10篇
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第11篇，
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第12篇
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第13~14篇
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第16篇，
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第18~21篇
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第23~28篇
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第八篇textcnn，
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第九篇
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第六篇glove，
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第七篇
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第四篇机器翻译，
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第五篇transformer
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[20190911]CV-2-1.mp4
[20190911]CV-2-2.mp4
[20190911]CV-3.mp4
02.资料
0902
开营仪式
Jason开营仪式—Paper班.pdf
paper开营——班主任.pdf
学习指南
paper年度会员.txt
课程更新安排.png
论文
CV
1-20
[第10篇]Mask R-CNN
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码详解.txt
第一课时：论文导读.txt
[第11篇]MTCNN
第二课时.txt
第三课时.txt
第四课时.txt
第五课时.txt
第一课时.txt
[第12篇]Facenet
第二课时.txt
第三课时.txt
第一课时.txt
[第13篇]FCN——分割的里程碑式的网络模型
第二课时.txt
第三课时.txt
第一课时.txt
[第14篇]DeepLab（v2）多尺度空洞卷积ASPP的引入
第二课时.txt
第一课时.txt
[第15篇]SegNet基于FCN修改VGG-16网络得到的语义分割网络
第二课时.txt
第三课时.txt
第一课时.txt
[第16篇]PSPNet金字塔池化
第二课时.txt
第一课时.txt
[第17篇]LinkNet轻量级网络的入门模型
第二课时.txt
第三课时.txt
第一课时.txt
[第1篇]综述：《Deep Learning》
任务要求第二课时.txt
任务要求第三课时.txt
任务要求第一课时.txt
[第2篇]Alexnet
第二课时上：论文精读.txt
第二课时下：论文精读.txt
第三课时上：代码精读.txt
第三课时下：代码精读.txt
第一课时论文导读.txt
[第3篇]VGG
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码精读.txt
第一课时：论文导读.txt
[第4篇]ResNet
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码详解.txt
第一课时：论文导读.txt
[第5篇]Googlenet
代码详解.txt
论文导读.txt
论文精读.txt
[第6篇]YOLO
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码详解.txt
第一课时：论文导读.txt
[第7篇]SSD
第三课时上代码精读.txt
第三课时下代码精读.txt
论文导读.txt
论文精读第二课时上.txt
论文精读第二课时下.txt
[第8篇]DSSD
第二课时：论文精读.txt
第一课时：论文导读.txt
[第9篇]RCNN
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码详解.txt
第一课时：论文导读.txt
大合集
说明.txt
问题反馈.png
21-40
第24篇
第二课时.txt
第三课时.txt
第一课时.txt
NLP
1-20
[第10篇]动态卷积网络和n-gram思想用于句分类
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码详解.txt
第一课时：论文导读.txt
[第11篇]fasttext
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码详解.txt
第一课时：论文导读.txt
[第12篇]层次化attention机制用于文档分类
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码详解.txt
第一课时：论文导读.txt
[第13篇]PCNNATT
代码详解.txt
论文导读.txt
论文精读.txt
[第14篇]E2ECRF
代码详解.txt
论文导读.txt
论文精读.txt
[第15篇]多层LSTM
说明.txt
[第16篇]基于卷积网络的seq2seq
代码详解.txt
论文导读.txt
论文精读.txt
[第17篇]谷歌神经网络
说明.txt
[第18篇]UMT
代码详解.txt
论文导读.txt
论文精读.txt
[第19篇]seq2seq
代码详解.txt
论文导读.txt
论文精读.txt
[第1篇]综述：《Deep Learning》
任务要求第二课时.txt
任务要求第三课时.txt
任务要求第一课时.txt
[第20篇]End-to-End Memory Networks
第二课时.txt
第三课时.txt
第一课时.txt
[第2篇]词向量
第二课时上：论文精读.txt
第二课时下：论文精读.txt
第三课时：代码精读.txt
第一课时：论文导读.txt
[第3篇]句和文档的embedding
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码精读.txt
第一课时：论文导读.txt
[第4篇]机器翻译
第二课时上：论文精读.txt
第二课时下：论文精读.txt
第三课时上：代码精读.txt
第三课时下：代码精读.txt
第一课时：论文导读.txt
[第5篇]transformer
第二课时上：论文精读.txt
第二课时下：论文精读.txt
第三课时：代码实践.txt
第一课时：论文导读.txt
[第6篇]GloVe
第二课时：论文精读.txt
第一课时：论文导读.txt
[第7篇]Skip Thought
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码精读.txt
第一课时：论文导读.txt
[第8篇]TextCNN
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码详解.txt
第一课时：论文导读.txt
[第9篇]基于字符“从0开始学习”的文本分类
第二课时：论文精读.txt
第三课时：代码详解.txt
第一课时：论文导读.txt
21-40
[第21篇]QANet
第二课时.txt
第三课时.txt
第一课时.txt
[第22篇]双向attention
说明.txt
[第23篇]Dialogue
第二课时.txt
第一课时.txt
[第24篇]SeqGAN
第二课时.txt
第一课时.txt
[第25篇]R-GCNs
第二课时.txt
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[第26篇]大规模语料模型
第二课时.txt
第一课时.txt
[第27篇]Transformer-XL
第二课时.txt
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[第28篇]TCN （Temporal Convolutional Networks）
第二课时.txt
第一课时.txt
[第29篇]一种新型深度语境化词表征[第29篇]一种新型深度语境化词表征
说明.txt
[第30篇]BERTNAACL
第二课时.txt
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