本套课后厂理工学院，资深AI实战工程师机器视觉方向（CV），直击百度T6阿里P7岗位，课程官方售价35800元，课程共分为25个大的章节，文件大小共计23.87G。百度飞桨团队精选6大真实复杂项目，作为本课程实战内容，其复杂程度和难度都是常见实践项目的数倍，旨在筛选和培养出更具有实战能力的高阶工程师，文章底部附下载地址。
课程适合学员：
1.IT相关岗位在职，希望从事人工智能、机器学习算法相关工作；
2.谋求BAT及顶尖独角兽企业人工智能、机器学习算法相关工作；
3.计算机相关专业的重点本科生、研究生或博士生，希望丰富实践经验，参与名企真实AI项目；
4.编程能力满足本课程要求，希望转行从事人工智能、机器学习算法相关工作；
资深AI实战工程师机器视觉方向（CV） 视频截图
资深AI实战工程师机器视觉方向（CV） 视频截图
课程文件目录：【后厂理工学院】百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师（CV方向） [23.87G]
课程目录.
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├─第01章 视频行为分析-项目简介
│ ├─第1节 Outline of The Course
│ │ 第1节 Outline of The Course.mp4
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│ └─第2节 问题解答以及NMS代码
│ 第2节： Introduction to Deep Learning.mp4
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├─第02章 视频行为分析—Two Stage Detection
│ ├─第1节 Two Stage Detection
│ │ week2-3.5 Detection.pdf
│ │ 第1节 Two Stage Detection.mp4
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│ └─第2节 答疑研讨会—Faster RCNN SSDNMS 代码实操
│ 第2节：答疑研讨会—Faster RCNN _ SSD_NMS 代码实操.mp4
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├─第03章 视频行为分析—One Stage Detection
│ ├─第1节 One Stage Detection
│ │ week3.5-5 Face Detection Recognition.pdf
│ │ 微信图片_20191005214010.jpg
│ │ 微信图片_20191005214022.jpg
│ │ 第1节 One Stage Detection.mp4
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│ └─第2节 如何安装cuda，cudnn，pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解
│ 第2节 如何安装cuda，cudnn，pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解.mp4
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├─第04章 视频行为分析—Face Detection
│ ├─第1节 Face Detection
│ │ cv正式课资料.pdf
│ │ 第1节 Face Detection-1.mp4
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│ └─第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码
│ 第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码.mp4
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├─第05章 视频行为分析—Face Recognition
│ ├─第1节 Face Recongnition
│ │ 第1节 Face Recongnition.mp4
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│ └─第2节 faceboxes，light cnn和face evoLVe的代码
│ 第2节 faceboxes，light cnn和face evoLVe的代码.mp4
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├─第06章 视频行为分析—Tracking Intro
│ ├─第1节 Tracking Intro
│ │ week6-7 Tracking-Kalman Filter.pdf
│ │ 第1节 Tracking Intro.mp4
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│ └─第2节 6-2 答疑研讨会
│ 第2节 6-2 答疑研讨会.mp4
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├─第07章 视频行为分析—Kalman Filter
│ │ 第1节 Kalman Filter.mp4
│ │ 第2节 7-2 答疑研讨会-1.mp4
│ │ 第2节 7-2 答疑研讨会.mp4
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│ └─第2节 7-2 答疑研讨会
│ 8-2答疑研讨课.pdf
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├─第08章 视频行为分析—检测与识别的扩展
│ │ 第1节 检测与识别的扩展.mp4
│ │ 第2节 8-2检测与识别拓展研讨课.mp4
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│ ├─第1节 检测与识别的扩展
│ │ week8 Action Recognition.pdf
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│ └─第2节 8-2检测与识别拓展研讨课
│ Baidu-I答疑研讨课.pdf
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├─第09章 Lane Segmentation & Semantic
│ │ 第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic.mp4
│ │ 第2节 9-2研讨课.mp4
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│ ├─第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic
│ │ Lane Segmentation-Week 1.pdf
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│ └─第2节 9-2研讨课
│ Baidu-I答疑研讨课.pdf
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├─第10章 10-1 Lane Segmentation
│ │ 第1节 10-1 Lane Segmentation.mp4
│ │ 第2节 10-2研讨课.mp4
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│ ├─第1节 10-1 Lane Segmentation
│ │ Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation.pdf
│ │ Lane Segmentation-Week 2.pptx
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│ └─第2节 10-2研讨课
│ kaike.pptx
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├─第11章 11-1 Lane Segmentation
│ │ 第1节 11-1Lane Segmentation.mp4
│ │ 第2节 11-2研讨课.mp4
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│ └─第1节 11-1Lane Segmentation
│ 3-1课程代码.txt
│ week3-resnet(1).txt
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├─第12章 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4
│ │ 第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4.mp4
│ │ 第2节 12-2研讨课.mp4
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│ ├─第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4
│ │ 12-1PPTLane Segmentation-Week 4.pdf
│ │ 12-1课上PPTLane Segmentation-Week 4-.pdf
│ │ Week4 预习资料.txt
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│ └─第2节 12-2研讨课
│ 12-2课件PPT.pdf
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├─第13章 项目实战-数据处理week5
│ │ 第1节 13-1项目实战-数据处理week5.mp4
│ │ 第2节 13-2数据预处理-1.mp4
│ │ 第2节 13-2数据预处理-2.mp4
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│ ├─第1节 13-1项目实战-数据处理week5
│ │ 13-1week5课前预习资料.txt
│ │ 13-1课件PPT Week 5.pdf
│ │ 13-1课件PPT（笔记版）Week 5.pdf
│ │ 13-1课程作业.txt
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│ └─第2节 13-2数据预处理
│ 13-2课件PPT.pptx
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├─第14章 Traning week6
│ │ 第1节 14-1Traning week6-1.mp4
│ │ 第1节 14-1Traning week6-2.mp4
│ │ 第2节 14-2网络训练与损失选择.mp4
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│ ├─第1节 14-1Traning week6
│ │ 14-1PPTWeek 6.pdf
│ │ 14-1课堂作业.txt
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│ └─第2节 14-2网络训练与损失选择
│ 14-2课堂PPT.pptx
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├─第15章 项目实战-部署Week7
│ │ 第1节 15-1项目实战-部署Week7.mp4
│ │ 第2节 15-2模型推理.mp4
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│ └─第1节 15-1项目实战-部署Week7
│ 15-1课堂PPT Week 7.pdf
│ 15-1课堂作业.txt
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├─第16章 模型融合Week8
│ │ 第1节 16-1 模型融合week8.mp4
│ │ 第2节 16-2项目二总复习.mp4
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│ └─第1节 16-1 模型融合week8
│ 16-1课堂PPT-Week 8.pdf
│ 16-1项目二大作业要求.txt
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├─第17章 数学公式识别-课程导论
│ │ 第1节 17-1数学公式识别-课程导论.mp4
│ │ 第2节 17-2 车牌识别代码讲解.mp4
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│ └─第1节 17-1数学公式识别-课程导论
│ 17-1课后作业详情.txt
│ 17-1课堂PPT.pptx
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├─第18章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)
│ │ 第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一).mp4
│ │ 第2节 18-2 EAST代码讲解.mp4
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│ └─第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)
│ 18-1课后作业.pdf
│ 18-1课堂PPT.pdf
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├─第19章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)
│ │ 第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二).mp4
│ │ 第2节 19-2 EAST训练和评估.mp4
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│ └─第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)
│ 19-1课前预习.pdf
│ 19-1课堂PPT.pdf
│ 19-2课后作业.txt
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├─第20章 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析
│ │ 第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析.mp4
│ │ 第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑.mp4
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│ ├─第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析
│ │ 20-1课后作业.pdf
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│ └─第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑
│ EAST-pytorch讲解.pptx
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├─第21章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)
│ │ 第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一).mp4
│ │ 第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-1.mp4
│ │ 第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-2.mp4
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│ └─第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)
│ 21-1项目三作业.txt
│ hct_cv_week20.pdf
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├─第22章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)
│ │ 第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二).mp4
│ │ 第2节 im2latex前向推理代码详解.mp4
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│ ├─第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)
│ │ HCT 百度CV Week21 课件.pdf
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│ └─第2节 im2latex前向推理代码详解
│ Im2Latex前向推理.pptx
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├─第23章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)
│ │ 第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三).mp4
│ │ 第2节 23-2Attention与BeamSearch代码详解.mp4
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│ └─第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)
│ 23-1homework.pdf
│ HCT 百度CV Week22 课件 .pdf
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├─第24章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(四)
│ │ 第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三).mp4
│ │ 第2节 24-2注意力机制效果演示以及不同loss对比.mp4
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│ └─第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三)
│ HCT 百度CV Week23 课件.pdf
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└─第25章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(五)
│ 第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五) -1.mp4
│ 第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五) -2.mp4
│ 第2节： 25-2webserver模型部署.mp4
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└─第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五)
HCT 百度CV Week24.pdf
项目三大作业.txt
