课程内容：

推荐系统概述

协同过滤算法

矩阵分解

机器学习推荐算法

深度学习推荐算法

自然语言处理在推荐系统中的应用

数据挖掘在推荐系统中的应用

推荐系统项目实战

课程目标

掌握推荐系统的基本原理和算法

能够使用Python和C++等编程语言开发推荐系统

能够利用机器学习和深度学习技术提升推荐系统的性能

能够利用自然语言处理和数据挖掘技术丰富推荐系统的功能

课程目录

• 1 人工智能课程（Python预备）
• 课时01：20220409_分享
• 课时02：20220410_1_Python简介和环境搭建
• 课时03：20220410_2_看语法报错调试、行结构、缩进
• 课时04：20220410_3_注释、拼接、变量
• 课时05：20220410_4_标识符命名规范、数字、输出、输入
• 课时06：20220416_1_作业点评、转义字符、原始字符串
• 课时07：20220416_2_索引和切片
• 课时08：20220416_3_%字符串格式化
• 课时09：20220416_4_format、f-string字符串格式化
• 课时10：20220416_5_字符串对象方法（一）
• 课时11：20220416_6_字符串对象方法（二）
• 课时12：20220416_7_课堂练习、认识列表
• 课时13：20220417_1_列表对象方法
• 课时14：20220417_2_元组
• 课时15：20220417_3_课堂练习讲解、认识字典
• 课时16：20220417_4_字典的访问和修改、创建字典的六种方式
• 课时17：20220417_5_字典对象方法
• 课时18：20220417_6_集合
• 课时19：20220423_1_作业讲评
• 课时20：20220423_2_理解赋值操作
• 课时21：20220423_3_浅拷贝&深拷贝
• 课时22：20220423_4_运算符（一）
• 课时23：20220423_5_运算符（二）
• 课时24：20220423_6_运算符（三）
• 课时25：20220508_1_试卷讲评（一）
• 课时26：20220508_2_试卷讲评（二）
• 课时27：20220508_3_条件语句（一）
• 课时28：20220508_4_条件语句（二）
• 课时29：20220508_5_random模块、实现石头剪刀布游戏
• 课时30：20220508_6_循环语句（一）
• 课时31：20220514_1_循环控制语句、作业讲评
• 课时32：20220514_2_优化石头剪刀布游戏、循环课堂练习
• 课时33：20220514_3_推导式
• 课时34：20220514_4_列表、字典、集合迭代问题
• 课时35：20220514_5_函数（一）
• 课时36：20220515_1_函数（二）
• 课时37：20220515_2_函数（三）
• 课时38：20220515_3_函数（四）
• 课时39：20220515_4_函数（五）
• 课时40：20220515_5_封包、解包
• 课时41：20220515_6_课堂实操练习
• 课时42：20220521_1_作业讲评
• 课时43：20220521_2_代码书写规范
• 课时44：20220521_3_命名空间
• 课时45：20220521_4_作用域（一）
• 课时46：20220521_5_作用域（二）
• 课时47：20220521_6_常用高阶函数
• 课时48：20220521_7_递归函数（了解）
• 课时49：20220521_8_课堂练习讲解
• 课时50：20220522_1_面向对象（一）
• 课时51：20220522_2_面向对象（二）
• 课时52：20220522_3_面向对象（三）
• 课时53：20220522_4_面向对象（四）
• 课时54：20220522_5_面向对象（五）
• 课时55：20220528_1_作业讲评
• 课时56：20220528_2_面向对象（六）
• 课时57：20220528_3_特殊方法（一）
• 课时58：20220528_4_特殊方法（二）
• 课时59：20220528_5_特殊方法（三）
• 课时60：20220528_6_闭包&装饰器（一）
• 课时61：20220528_7_装饰器（二）
• 课时62：20220529_1_错误&异常（一）
• 课时63：20220529_2_import问题、错误&异常（二）
• 课时64：20220529_3_迭代器&生成器（一）
• 课时65：20220529_4_迭代器&生成器（二）
• 课时66：20220529_5_迭代器&生成器（三）
• 课时67：20220529_6_后续课程安排介绍及学习建议
• 2 C++
• 课时01：20220604_AI项目分享第一次课
• 课时02：20220605_Ubuntu安装及使用入门
• 课时03：20220611_代码仓库管理
• 课时04：20220612_git工程项目管理
• 课时05：20220618_C++基础1
• 课时06：20220618_C++基础2
• 课时07：20220619_C++基础3
• 课时08：20220619_C++基础4
• 课时09：20220625_C++demo课
• 课时10：20220625_动态库讲解
• 课时11：20220626_cmake的使用
• 课时12：20220626_C++操作符和循环
• 课时13：20220702_C++函数
• 课时14：20220702_C++数组
• 课时15：20220703_C++类基础
• 课时16：20220703_C++类基础2
• 课时17：20220709_C++类继承
• 课时18：20220709_C++函数重载
• 课时19：20220710_多重继承与虚继承
• 课时20：20220716_多态
• 课时21：20220717_纯虚函数和抽象基类
• 课时22：20220723_CMake
• 课时23：20220724_morden_cmake
• 课时24：20220730_C++第三方库的使用
• 课时25：20220731_cmake结尾与stl容器开头
• 课时26：20220806_stl概述与vector精讲
• 课时27：20220807_STL关联容器
• 课时28：20220813_右值与移动语义
• 课时29：20220814_程序debug与智能指针
• 课时30：20220827_就业指导
• 3 深兰AI推荐算法项目课
• 课时01：20220611_01_推荐系统项目课程安排及知识回顾
• 课时02：20220611_02_Attention知识回顾
• 课时03：20220611_03_LSTM结构知识回顾
• 课时04：20220611_04_推荐系统概述讲解
• 课时05：20220611_05_推荐系统架构讲解
• 课时06：20220611_06_推荐系统评估指标讲解一
• 课时07：20220611_07_推荐系统评估指标讲解二
• 课时08：20220611_08_MoiveLens数据集及Suprise推荐算法框架讲解
• 课时09：20220611_09_NormalPredictor推荐算法讲解
• 课时10：20220611_10_BaselineOnly推荐算法讲解
• 课时11：20220611_11_UserCF协同过滤算法讲解一
• 课时12：20220612_01_UserCF推荐算法讲解二
• 课时13：20220612_02_ItemCF推荐算法讲解一
• 课时14：20220612_03_ItemCF推荐算法讲解二
• 课时15：20220612_04_协同过滤代码讲解
• 课时16：20220612_05_ItemCF变种算法讲解
• 课时17：20220612_06_代码讲解
• 课时18：20220612_07_协同过滤算法总结
• 课时19：20220612_08_矩阵分解推荐算法讲解
• 课时20：20220612_09_Apriori算法讲解
• 课时21：20220612_10_FPTree算法讲解
• 课时22：20220612_11_作业布置
• 课时23：20220618_01_LR、GBDT+LR算法结构讲解
• 课时24：20220618_02_LR+多项式扩展算法结构讲解
• 课时25：20220618_03_FM算法讲解一
• 课时26：20220618_04_FM算法讲解二
• 课时27：20220618_05_FFM算法讲解及LR、FM、FFM算法总结
• 课时28：20220618_06_Wide&Deep算法结构讲解
• 课时29：20220618_07_DCN算法结构讲解
• 课时30：20220618_08_DeepFM算法结构讲解
• 课时31：20220618_09_xDeepFM算法结构讲解
• 课时32：20220618_10_课程内容总结
• 课时33：20220619_01_知识回顾
• 课时34：20220619_02_DSSM模型结构讲解
• 课时35：20220619_03_YoutubeNet模型结构一及负采样讲解
• 课时36：20220619_04_YoutubeNet模型结构二
• 课时37：20220619_05_BPR算法讲解
• 课时38：20220619_06_MySQL讲解一
• 课时39：20220619_07_MySQL讲解二
• 课时40：20220619_08_Redis讲解一
• 课时41：20220619_09_Redis讲解二
• 课时42：20220619_10_Redis讲解三
• 课时43：20220619_11_本周内容总结
• 课时44：20220625_01_Neo4j讲解一
• 课时45：20220625_02_Neo4j讲解二
• 课时46：20220625_03_Neo4j讲解三
• 课时47：20220625_04_Neo4j讲解四
• 课时48：20220625_05_Faiss讲解一
• 课时49：20220625_06_Faiss讲解二
• 课时50：20220625_07_Faiss讲解三
• 课时51：20220625_08_今日内容总结
• 课时52：20220625_09_晚自习答疑一
• 课时53：20220625_10_晚自习答疑二
• 课时54：20220626_01_推荐系统需求及结构讲解讲解一
• 课时55：20220626_02_推荐系统需求及结构讲解二
• 课时56：20220626_03_推荐系统项目代码讲解一
• 课时57：20220626_04_推荐系统项目代码讲解二
• 课时58：20220626_05_推荐系统项目代码讲解三
• 课时59：20220626_06_推荐系统项目代码讲解四
• 课时60：20220626_07_内容总结及作业布置
• 课时61：20220702_01_推荐系统项目代码讲解五
• 课时62：20220702_02_推荐系统项目代码讲解六
• 课时63：20220702_03_推荐系统项目代码讲解七
• 课时64：20220702_04_推荐系统项目代码讲解八
• 课时65：20220702_05_推荐系统项目代码讲解九
• 课时66：20220702_06_推荐系统项目代码讲解十
• 课时67：20220703_01_推荐系统项目代码讲解十一
• 课时68：20220703_02_推荐系统项目代码讲解十二
• 课时69：20220703_03_推荐系统项目代码讲解十三
• 课时70：20220703_04_推荐系统项目代码讲解十四
• 课时71：20220703_05_推荐系统项目代码讲解十五
• 课时72：20220703_06_推荐系统项目代码讲解十六
• 课时73：20220703_07_推荐系统项目代码讲解十七
• 课时74：20220709_01_推荐系统项目代码讲解十八
• 课时75：20220709_02_推荐系统项目代码讲解十九
• 课时76：20220709_03_推荐系统项目代码讲解二十
• 课时77：20220709_04_推荐系统项目代码讲解二十一
• 课时78：20220709_05_推荐项目代码讲解二十二
• 课时79：20220709_06_推荐项目代码讲解二十三
• 课时80：20220709_07_推荐项目代码讲解二十四
• 课时81：20220710_01_推荐系统项目服务器部署讲解
• 课时82：20220710_02_推荐系统项目模型定时调度讲解一
• 课时83：20220710_03_推荐系统项目模型定时调度讲解二
• 课时84：20220710_04_推荐系统项目总结
• 课时85：20220710_05_DIN网络结构讲解一
• 课时86：20220710_06_DIN网络结构讲解二
• 课时87：20220710_07_DIEN网络结构讲解
• 课时88：20220710_08_DSIN网络结构讲解
• 课时89：20220710_09_FiBiNet网络结构讲解
• 课时90：20220710_10_BERT4Rec网络结构讲解
• 课时91：20220710_11_多目标任务模型结构讲解
• 课时92：20220710_12_扩展：搜索系统一般结构讲解
• 课时93：20220710_13_扩展：简历讲解
• 4 深兰AI自然语言处理(NLP)项目课
• 课时01：20220611_人工智能导论
• 课时02：20220611_第一次使用neo4j_1
• 课时03：20220611_第一次使用neo4j_2
• 课时04：20220612_基于知识图谱的对话机器人
• 课时05：20220612_对话机器人_1
• 课时06：20220612_对话机器人_2
• 课时07：20220618_静态词向量
• 课时08：20220618_爬虫_1
• 课时09：20220618_爬虫2
• 课时10：20220619_动态词向量
• 课时11：20220619_词向量
• 课时12：20220625_条件随机场与实体识别1
• 课时13：20220625_lstm
• 课时14：20220626_条件随机场与实体识别2
• 课时15：20220626_意图识别
• 课时16：20220702_ner_1
• 课时17：20220702_ner_2
• 课时18：20220702_知识蒸馏（上）
• 课时19：20220703_知识蒸馏（下）
• 课时20：20220703_第二次对话机器人
• 课时21：20220716_产品思维
• 课时22：20220716_第二次使用neo4j
• 课时23：20220717_对话机器人
• 课时24：20220717_第二次web服务
• 课时25：20220723_简历和面试
• 课时26：20220723_第一次实现面试机器人_1
• 课时27：20220723_第一次实现面试机器人_2
• 课时28：20220724_模型泛化与工程技巧
• 课时29：20220724_意图识别
• 课时30：20220730_深度学习与热点研究方向
• 课时31：20220730_bert讲解
• 课时32：20220731_深度学习与热点研究方向2
• 课时33：20220731_transformer讲解
• 课时34：20220806_多模态知识图谱
• 课时35：20220806_第二次学习ner
• 课时36：20220807_图网络与自然语言处理
• 课时37：20220807_第二次面试机器人
• 5 深兰AI项目课（CV-刘老师）
• 课时001：20220705_01_深度学习概述讲解
• 课时002：20220705_02_感知器神经网络结构讲解
• 课时003：20220707_01_神经网络结构讲解一
• 课时004：20220707_02_神经网络结构讲解二
• 课时005：20220723_01_BP算法讲解一
• 课时006：20220723_02_BP算法讲解二
• 课时007：20220723_03_BP算法讲解三
• 课时008：20220723_04_PyTorch讲解一
• 课时009：20220723_05_PyTorch讲解二
• 课时010：20220723_06_PyTorch讲解三
• 课时011：20220724_01_PyTorch讲解四
• 课时012：20220724_02_PyTorch讲解五
• 课时013：20220724_03_CNN讲解一
• 课时014：20220724_04_CNN卷积结构讲解一
• 课时015：20220724_05_CNN卷积结构讲解二
• 课时016：20220724_06_CNN激活函数结构讲解
• 课时017：20220724_07_CNN池化层结构讲解
• 课时018：20220726_01_Pillow讲解一
• 课时019：20220726_02_Pillow讲解二
• 课时020：20220726_03_PyTorch图像处理transforms讲解
• 课时021：20220728_01_代码：iris作业代码实现讲解
• 课时022：20220728_02_代码：训练可视化追踪代码实现讲解
• 课时023：20220730_01_BN结构讲解
• 课时024：20220730_02_其它Norm方式结构讲解
• 课时025：20220730_03_CNN结构总结及featuremap可视化方式讲解
• 课时026：20220730_04_参数初始化方式讲解
• 课时027：20220730_05_防止模型过拟合方式讲解
• 课时028：20220730_06_CNN网络训练方式整体讲解
• 课时029：20220730_07_LeNet网络结构讲解
• 课时030：20220730_08_AlexNet网络结构讲解
• 课时031：20220731_01_VGG网络结构讲解
• 课时032：20220731_02_GoogleNet网络结构讲解一
• 课时033：20220731_03_GoogleNet网络结构讲解二
• 课时034：20220731_04_ResNet网络结构讲解
• 课时035：20220731_05_DenseNet网络结构讲解
• 课时036：20220731_06_SENet网络结构讲解
• 课时037：20220731_07_ResidualAttentionNetworks结构讲解
• 课时038：20220731_08_MobileNetV1网络结构讲解
• 课时039：20220731_09_MobileNetV2&V3网络结构讲解
• 课时040：20220731_10_ShuffleNetV1&V2网络结构讲解
• 课时041：20220731_11_课程内容总结及作业部署
• 课时042：20220802_01_优化算法讲解一
• 课时043：20220802_02_优化算法讲解二
• 课时044：20220802_03_动态学习率讲解
• 课时045：20220804_01_作业：手写数字识别代码实现讲解一
• 课时046：20220804_02_作业：手写数字识别代码实现讲解二
• 课时047：20220806_01_项目需求分析讲解
• 课时048：20220806_02_项目代码：数据加载相关代码实现讲解一
• 课时049：20220806_03_项目代码：数据加载相关代码实现讲解二
• 课时050：20220806_04_项目代码：VGG16模型迁移代码实现讲解
• 课时051：20220806_05_项目代码：模型训练代码实现讲解
• 课时052：20220806_06_项目代码：模型GPU运行代码实现讲解
• 课时053：20220806_07_项目代码：特征向量相似度相关代码实现讲解一
• 课时054：20220806_08_项目代码：特征向量相似度相关代码实现讲解二
• 课时055：20220807_01_项目代码：模型推理预测相关代码实现讲解
• 课时056：20220807_02_项目代码：Flask基本应用讲解
• 课时057：20220807_03_项目代码：图像数据传递方式base64编码应用讲解
• 课时058：20220807_04_项目代码：API接口实现讲解
• 课时059：20220807_05_项目代码：图像向量提取实现讲解
• 课时060：20220807_06_项目代码：相似图像检索代码实现讲解
• 课时061：20220807_07_项目代码：模型部署讲解
• 课时062：20220807_08_自编码神经网络结构讲解
• 课时063：20220807_09_生成对抗网络结构讲解
• 课时064：20220807_10_本周课程内容总结
• 课时065：20220809_01_代码讲解：AE自编码神经网络代码实现讲解一
• 课时066：20220809_02_代码讲解：AE自编码神经网络代码实现讲解二
• 课时067：20220811_01_代码：GAN代码讲解一
• 课时068：20220811_02_代码：GAN代码讲解二
• 课时069：20220813_01_CV项目课安排讲解
• 课时070：20220813_02_目标检测概述
• 课时071：20220813_03_选择性搜索算法讲解
• 课时072：20220813_04_目标检测深度学习实现思路讲解
• 课时073：20220813_05_OverFeat算法思路讲解
• 课时074：20220813_06_NMS非极大值抑制算法思路讲解
• 课时075：20220813_07_RCNN算法结构讲解一
• 课时076：20220813_08_RCNN算法结构讲解二
• 课时077：20220813_09_SPPNet算法结构讲解一
• 课时078：20220813_10_SPPNet算法结构讲解二
• 课时079：20220814_01_FastRCNN结构讲解一
• 课时080：20220814_02_FastRCNN结构讲解二
• 课时081：20220814_03_FasterRCNN结构讲解一
• 课时082：20220814_04_FasterRCNN结构讲解二(RPN)
• 课时083：20220814_05_FasterRCNN结构讲解三
• 课时084：20220814_06_RCNN体系目标检测算法演进结构变化讲解
• 课时085：20220814_07_RFCN结构讲解
• 课时086：20220814_08_SSD结构讲解一
• 课时087：20220814_09_本周课程内容总结及作业布置
• 课时088：20220820_01_SSD目标检测算法结构讲解二
• 课时089：20220820_02_SSD目标检测算法结构讲解三
• 课时090：20220820_03_SSD目标检测算法结构讲解四
• 课时091：20220820_04_SSD目标检测算法结构讲解五
• 课时092：20220820_05_SSD目标检测算法结构讲解六
• 课时093：20220820_06_SSD实现debug讲解一
• 课时094：20220820_07_SSD实现debug讲解二
• 课时095：20220820_08_SSD代码debug讲解三
• 课时096：20220821_01_YOLOv1结构讲解一
• 课时097：20220821_02_YOLOv1结构讲解二
• 课时098：20220821_03_YOLOv1结构讲解三
• 课时099：20220821_04_YOLOv2结构讲解一
• 课时100：20220821_05_YOLOv2结构讲解二
• 课时101：20220821_06_YOLOv2结构讲解三
• 课时102：20220821_07_YOLOv3结构讲解一
• 课时103：20220821_08_YOLOv3结构讲解二
• 课时104：20220821_09_本周课程内容总结
• 课时105：20220827_01_YOLOv4结构讲解一
• 课时106：20220827_02_YOLOv4结构讲解二
• 课时107：20220827_03_YOLOv4结构讲解三
• 课时108：20220827_04_YOLOv5结构讲解
• 课时109：20220827_05_git应用方式讲解一
• 课时110：20220827_06_git应用方式讲解二
• 课时111：20220827_07_YOLOv5代码讲解一
• 课时112：20220827_08_labelImg图像标注方式讲解
• 课时113：20220827_09_今日内容总结
• 课时114：20220828_01_YOLOv5代码讲解二
• 课时115：20220828_02_YOLOv5代码讲解三
• 课时116：20220828_03_YOLOv5代码讲解四
• 课时117：20220828_04_YOLOv5代码讲解五
• 课时118：20220828_05_YOLOv5代码讲解六
• 课时119：20220828_06_YOLOv5代码讲解七
• 课时120：20220828_07_本周课程内容总结
• 课时121：20220903_01_YOLOv5代码讲解八
• 课时122：20220903_02_YOLOv5代码讲解九
• 课时123：20220903_03_YOLOv5代码讲解十
• 课时124：20220903_04_YOLOv5代码讲解十一
• 课时125：20220903_05_YOLOv5代码讲解十二
• 课时126：20220903_06_YOLOv5代码讲解十三
• 课时127：20220904_01_YOLOv5代码讲解十四
• 课时128：20220904_02_YOLOv5代码讲解十五
• 课时129：20220904_03_YOLOv5代码讲解十六
• 课时130：20220904_04_YOLOv5代码讲解十七
• 课时131：20220904_05_YOLOv5代码讲解十八
• 课时132：20220904_06_YOLOv5代码讲解十九
• 课时133：20220904_07_YOLOv5代码讲解二十
• 课时134：20220904_08_YOLOv5代码讲解二十一
• 课时135：20220904_09_本周内容总结
• 课时136：20220917_01_简历指导01
• 课时137：20220917_02_简历指导02
• 课时138：20220917_03_简历指导03
• 课时139：20220917_04_智能闸杆项目需求分析讲解一
• 课时140：20220917_05_智能闸杆项目需求分析讲解二
• 课时141：20220917_06_VOC格式数据转YOLO数据格式通用代码实现讲解
• 课时142：20220917_07_智能闸杆项目车牌区域检测代码实现讲解一
• 课时143：20220917_08_智能闸杆项目车牌区域检测代码实现讲解二
• 课时144：20220917_09_智能闸杆项目车牌号提取代码实现讲解
• 课时145：20220918_01_智能闸杆项目车牌号提取代码实现讲解二
• 课时146：20220918_02_智能闸杆项目部署代码实现讲解一
• 课时147：20220918_03_智能闸杆项目部署代码实现讲解二
• 课时148：20220918_04_GIoUNMS代码实现讲解
• 课时149：20220918_05_人脸识别通道项目需求讲解
• 课时150：20220918_06_人脸识别常用场景概述讲解
• 课时151：20220918_07_MTCNN人脸检测网络结构讲解
• 课时152：20220918_08_FaceNet人脸特征提取网络结构讲解
• 课时153：20220918_09_CosFace、ArcFace以及AdaFace人脸特征提取网络结构讲解
• 课时154：20220918_10_本周内容总结
• 课时155：20220928_01_facenet_pytorch框架基本使用
• 课时156：20220928_02_facenet_pytorch源码debug讲解
• 课时157：20220929_01_基于facenet的人脸识别项目代码实现讲解一
• 课时158：20220929_02_基于facenet的人脸识别项目代码实现讲解二
• 课时159：20220930_01_YOLOv6改进点讲解
• 课时160：20220930_02_YOLOv6代码讲解一
• 课时161：20220930_03_YOLOv6代码讲解二
• 课时162：20221004_01_YOLOv7结构讲解一
• 课时163：20221004_02_YOLOv7结构讲解二
• 课时164：20221004_03_YOLOv7结构讲解三
• 课时165：20221004_04_图像分割讲解一
• 课时166：20221004_05_图像分割讲解二
• 课时167：20221004_06_标注工具labelme讲解
• 课时168：20221004_07_行人重识别项目讲解一
• 课时169：20221004_08_行人重识别项目讲解二
• 课时170：20221005_01_行人重识别项目讲解三
• 课时171：20221005_02_行人重识别项目讲解四
• 课时172：20221005_03_行人重识别项目讲解五
• 课时173：20221005_04_图像分割项目UNet实现讲解一
• 课时174：20221005_05_图像分割项目UNet实现讲解二
• 课时175：20221005_06_图像分割项目UNet实现讲解三
• 课时176：20221005_07_基于YOLOv7实现图像分割网络结构讲解
• 课时177：20221005_08_扩展知识获取通道讲解
• 课时178：20221005_09_课程内容总结
• 6 深兰AI项目课(CV-Mary)
• 课时01：20220622_缺陷检测梗概
• 课时02：20220622_缺陷检测常用数据集及模型训练小例程
• 课时03：20220624_数据增强梗概
• 课时04：20220624_数据标签预生成及数据增强实战
• 课时05：20220627_GAN梗概
• 课时06：20220627_AnoGAN实战
• 课时07：20220629_WGAN及encoder训练流程
• 课时08：20220629_GAN的推理流程
• 课时09：20220701_GAN模型总结及后处理&VAE模型梗概
• 课时10：20220704_最大似然估计及EM算法及KL散度
• 课时11：20220704_VAE代码阅读
• 课时12：20220706_VAE回顾&CVAE训练及推理
• 课时13：20220708_作业回顾&AdaIN及其在风格迁移应用
• 课时14：20220711_两篇缺陷检测的论文解读&风格迁移前向推理流程
• 课时15：20220715_课程回顾
• 课时16：20220715_生成带有缺陷的样本
• 课时17：20220718_分割常用主干网络
• 课时18：20220718_HRNet代码结构
• 课时19：20220720_语义分割损失函数&HRNET网络结构coding
• 课时20：20220722_关键点损失函数&面试常见问题及HRNet代码
• 课时21：20220725_缺陷整理项目讲解&面试及简历准备
• 课时22：20220729_缺陷检测项目总结代码部分&面试答疑
• 课时23：20220808_3D相机及RANSAC算法&特征点检测算法
• 课时24：20220810_相机成像原理&广义霍夫变换
• 课时25：20220812_霍夫园，霍夫直线，广义霍夫变换
• 课时26：20220812_GHT广义霍夫变换代码阅读（一）
• 课时27：20220815_GHT广义霍夫变换代码阅读（二）
• 课时28：20220818_GHT广义霍夫变换代码阅读（三）
• 课时29：20220819_PPF算法及代码（一）_01
• 课时30：20220819_PPF算法及代码（一）_02
• 课时31：20220822_PPF代码（二）
• 课时32：20220824_PPF代码（完结）
• 课时33：20220826_6D姿态数据集制作及Densefusion网络简介
• 课时34：20220831_实例分割算法及icp算法讲解
• 课时35：20220902_3D重建及pnp算法
• 课时36：20220905_6D姿态内容回顾及PnP算法的求解和应用
• 课时37：20220907_Densefusion数据集加载及linemod数据介绍
• 课时38：20220909_Densefusion网络结构及训练
• 课时39：20220915_Densefusion回顾及损失函数代码讲解
• 课时40：20220915_Densefusion损失函数代码（补）
• 课时41：20220916_Densefusion模型评估代码讲解
• 课时42：20220920_知识点回顾和三维重建代码（一）
• 课时43：20220923_3D重建代码讲解
• 7 深兰教育拓展内容
• 课时01：20220704_AIgoC++1
• 课时02：20220706_AIgoC++2
• 课时03：20220707_AIgoC++2.5
• 课时04：20220712_AIgoC++3
• 课时05：20220713_AIgoC++4
• 课时06：20220718_AIgoC++5
• 课时079：20230210_机器人SLAM的数学基础
• 课时07：20220720_AIgoC++6
• 课时080：20230210_三维刚体运动
• 课时081：20230213_李群李代数
• 课时082：20230213_相机模型
• 课时083：20230215_深兰专家分享_机器人前沿技术汇总
• 课时084：20230220_VSLAM视觉算法介绍(1)
• 课时085：20230221_双目相机测距算法介绍(1)
• 课时086：20230222_VSLAM视觉算法介绍(2)
• 课时087：20230222_双目相机测距算法介绍(2)
• 课时088：20230224_VSLAM视觉算法优化方向介绍(1)
• 课时089：20230224_双目辅助定位算法介绍(1)
• 课时08：20220722_AIgoC++7
• 课时090：20230227_VSLAM视觉算法优化方向介绍(2)
• 课时091：20230227_双目辅助定位算法介绍(2)
• 课时092：20230301_RGBD双目测距介绍(1)
• 课时093：20230301_纯视觉自动驾驶算法介绍(1)
• 课时094：20230303_深兰专家分享：ORB-SLAM2与三维重建
• 课时095：20230303_RGBD双目测距介绍(2)
• 课时096：20230303_纯视觉自动驾驶算法(2)
• 课时097：20230306_函数模板
• 课时098：20230308_类模板、变量模板、别名模板(1)
• 课时099：20230315_类模板、变量模板、别名模板(2)
• 课时09：20220725_AIgoC++8
• 课时100：20230306_NLP的kaggle比赛和在医疗领域的应用
• 课时101：20230308_领域知识与对比学习
• 课时102：20230313_知识图谱概述和软件安装与环境搭建
• 课时103：20230315_专家知识、数据来源与导入
• 课时10：20220727_AIgoC++9
• 课时11：20220801_AIgoC++10
• 课时12：20220704_前沿机器人开发
• 课时13：20220706_机器人移动抓取
• 课时14：20220711_全地形自主导航
• 课时15：20220713_移动机器人设计
• 课时16：20220718_机械手灵巧抓取
• 课时17：20220720_强化应用学习
• 课时18：20220722_Movelt运动规划
• 课时19：20220725_ROS导航：从定位到控制
• 课时20：20220728_工业4.0AMR与Cobor
• 课时21：20220729_上汽公交自动泊车系统
• 课时22：20220707_专家分享一（蒋老师）：算法质量风险防控
• 课时23：20220714_专家分享二（刘博士）：深兰工业智能化
• 课时24：20220714_专家分享三（蒋老师）：AI产品实现流程
• 课时25：20220811_深兰专家分享一（蒋老师）：算法工程师职业规划
• 课时26：20220819_深兰专家分享二（赖博士）：前沿技术研究-脑机科学
• 课时27：20220824_深兰专家分享三（刘博士）：工业智能化落地及应用
• 课时28：20220826_深兰专家分享四（赖博士）：对智能药物逆合成的一些见解
• 课时29：20220812_CUDA介绍
• 课时30：20220815_TensorRT介绍
• 课时31：20220817_C++-makefile-vscode的使用和配置
• 课时32：20220822_OpenCV(C++)
• 课时33：20220830_CUDA的驱动API和运行时API+TensorRT基础（1）
• 课时34：20220901_TensorRT基础（2）+TensorRT高级（1）
• 课时35：20220902_TensorRT高级（2）+TensorRT实战部署讲解
• 课时36：20220816_Gazebo仿真基础
• 课时37：20220817_Gazebo仿真基础
• 课时38：20220830_Gazebo仿真应用
• 课时39：20220901_Gazebo仿真应用
• 课时40：20220907_专家分享1：人形机器人
• 课时41：20220914_专家分享2：强人工智能
• 课时42：20220920_专家分享3：雷达卫星数据的应用
• 课时43：20220923_专家分享4：数据的几何学
• 课时44：20220929_专家分享5：深度学习的论文分享
• 课时45：20221010_专家分享1：AI产品的质量风险防控_1
• 课时46：20221010_专家分享1：AI产品的质量风险防控_2
• 课时47：20221018_专家分享2：人工智能与商业转型
• 课时48：20221019_专家分享3：人形机器人设计_1
• 课时49：20221019_专家分享3：人形机器人设计_2
• 课时50：20221025_专家分享4：通用机器人技术
• 课时51：20221026_专家分享5：AI交付中的思维训练
• 课时52：20221011_ObjectBox算法基础(1)
• 课时53：20221014_ObjectBox算法基础(2)
• 课时54：20221018_ObjectBox训练样本分配
• 课时55：20221019_TensorRT基础(1)
• 课时56：20221020_TensorRT基础(2)
• 课时57：20221024_TensorRT高级(1)
• 课时58：20221025_ObjectBox代码讲解及模型训练
• 课时59：20221027_TensorRT高级(2)+TensorRT巩固学习
• 课时60：20221101_ObjectBox&onnx&TensorRT
• 课时61：20221104_Yolov7详解及openvino部署
• 课时62：20221108_Yolov7详解及openvino部署
• 课时63：20221111_Yolov7详解及openvino部署
• 课时64：20221115_Yolov7详解及openvino部署
• 课时65：20221118_Yolov7详解及openvino部署
• 课时66：20221109_目标跟踪deepsort算法思想
• 课时67：20221111_目标跟踪deepsort代码实现
• 课时68：20221115_目标跟踪ByteTrack算法思想
• 课时69：20221118_目标跟踪ByteTrack代码实现
• 课时70：20221122_项目分析1
• 课时71：20221125_项目分析2
• 课时72：20221122_VisionTransformer算法与kaggle
• 课时73：20221129_Visiontransformer算法与kaggle
• 课时74：20221202_Visiontransformer算法与kaggle
• 课时75：20221206_Visiontransformer算法与kaggle
• 课时76：20221209_Visiontransformer算法与kaggle
• 课时77：20221128_农业机器人技术栈
• 课时78：20221130_农业机器人技术栈
• 8 数据结构与传统算法
• 课时01：20220616_01_数组、链表讲解
• 课时02：20220616_02_排序算法讲解一
• 课时03：20220623_01_归并排序算法讲解
• 课时04：20220623_02_快速排序算法讲解
• 课时05：20220623_03_其他排序算法讲解
• 课时06：20220628_01_堆栈、队列、树结构讲解
• 课时07：20220628_02_分治法和二分查找发讲解一
• 课时08：20220628_03_分治法和二分查找发讲解二
• 课时09：20220628_04_回溯法和分支限界法讲解
• 课时10：20220630_01_动态规划讲解
• 课时11：20220630_02_贪心算法讲解
• 课时12：20220630_03_动态规划讲解二
• 全网计算机课程代找
• 深兰资料
• course-students-(2023-3-17).csv
• 专题内容讲解（传统数据结构和传统算法）
• 全网计算机课程代找
• 深兰AI自然语言处理(NLP)项目课
• 深兰教育拓展教学