深度学习集训营-第3期

 1. 为什么选择这门深度学习集训营？   
4周系统化学习覆盖深度学习三大黄金领域：计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和推荐系统。课程从神经网络基础原理讲起，通过工业级项目实战（如物体检测、文本分类、商品推荐）帮助学员跨越理论与实践的鸿沟，特别适合希望快速提升工程能力的学习者。   

 2. 课程核心模块解析   
- 神经网络底层原理：深入剖析CNN、RNN、LSTM结构，结合BERT和GAN等前沿模型   

- 计算机视觉实战：3课时专项讲解物体检测技术，覆盖基础方法到核心技术   

- NLP全流程应用：从词袋模型到LSTM文本分类，重点突破信息抽取任务   

- 模型优化技巧：独家分享神经网络压缩技术，解决工业部署瓶颈问题   

 3. 与众不同的项目驱动式学习   
课程包含5大实战项目：   

1. CV方向人体姿态估计（2场直播专项突破）   

2. NLP信息抽取系统（分阶段直播教学）   

3. 电商推荐系统搭建   

4. 图像生成文本(Image2text)应用   

5. 工业级模型压缩案例   

 4. 适合哪些人群学习？   
- 已有Python基础，希望系统入门深度学习的开发者   

- 准备转型AI算法岗的工程师（特别强化工业界需求技能）   

- 需要掌握CV/NLP交叉领域技术的研究人员   

- 渴望通过项目经验提升求职竞争力的在校学生   

 5. 课程资源与学习支持   
包含18节录播精讲视频+9场专题直播，配套预习资料覆盖：   

- 卷积神经网络视觉基础   

- 循环神经网络文本处理   

- 深度模型部署优化手册   

直播内容聚焦代码实操与项目难点解析，提供可复用的工程方案。   

通过紧凑的21天训练，学习者将建立完整的深度学习知识框架，掌握多领域交叉应用的实战能力。课程强调从比赛到落地的全流程思维，帮助学员避开"纸上谈兵"的误区，真正具备解决复杂业务问题的能力。

资源目录列表：

├─深度学习集训营-第3期
│  ├─01、第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用
│  │  ├─在线视频：01-深入理解神经网络原理.mp4
│  │  ├─在线视频：02-神经网络压缩技术：工业界业务上线.部署的大杀器！.mp4
│  │  ├─在线视频：03-深入理解CNN、RNN和LSTM.mp4
│  ├─02、第二阶段深度学习在计算机视觉中的应用
│  │  ├─在线视频：01-深度学习在物体检测中的应用（上）.mp4
│  │  ├─在线视频：02-深度学习在物体检测中的应用（中）.mp4
│  │  ├─在线视频：03-深度学习在物体检测中的应用（下）.mp4
│  ├─03、第三阶段深度学习在自然语言处理中的应用
│  │  ├─在线视频：01-文本预处理，词袋模型，word2vec，语言模型.mp4
│  │  ├─在线视频：02-CNN.LSTM 文本分类.mp4
│  │  ├─在线视频：03-图像生成文本(Image2text).mp4
│  ├─04、第四阶段高级深度学习应用场景
│  │  ├─在线视频：01-当下最好的语言模型BERT介绍.mp4
│  │  ├─在线视频：02-生成式对抗网络（GAN）.mp4
│  │  ├─在线视频：03-深度学习在推荐系统里的应用场景.mp4
│  ├─05、第五阶段深度学习模型优化及实践技巧
│  │  ├─在线视频：01-NLP应用之文本分类系统.mp4
│  │  ├─在线视频：02-CV方向专项项目.mp4
│  │  ├─在线视频：03-推荐应用之电商平台的商品推荐.mp4
│  ├─06 拓展阶段
│  │  ├─01、预习课-卷积神经网络与计算机视觉.mp4
│  │  ├─02、预习课-循环神经网络与自然语言处理.mp4
│  │  ├─03、在线直播：深度卷积神经网络原理与实践.mp4
│  │  ├─04、在线直播：深入理解CNN、RNN和LSTM知识点梳理.mp4
│  │  ├─05、在线直播：CV项目介绍.mp4
│  │  ├─06、在线直播：NLP项目介绍.mp4
│  │  ├─07、在线直播：CV项目-人体姿态估计基础方法介绍.mp4
│  │  ├─08、在线直播：NLP-信息抽取（一）.mp4
│  │  ├─09、在线直播：CV项目-人体姿态估计核心技术.mp4
│  │  ├─10、在线直播：NLP-信息抽取（二）.mp4