本课程由后厂理工学院与百度飞桨联合设计，专为希望成为资深AI实战工程师的学习者打造，特别聚焦计算机视觉（CV）方向。课程内容涵盖视频行为分析、人脸检测与识别、目标跟踪、Kalman滤波等核心技术，结合Faster RCNN、YOLOv3、DeepLab v3+等前沿算法，提供从理论到实践的全面训练。通过项目实战，学员将掌握数据处理、模型训练、部署及优化等关键技能，助力在AI领域的职业发展。
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百度飞桨AI实战：资深CV工程师双证课程25.63 GB(mp4视频55节；jpg图片2张；pdf、txt文档41个；pptx演示文稿7个；)
第25章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(五)
第2节： 25-2webserver模型部署.mp4855.78MB第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五) -2.mp4259.52MB第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五) -1.mp4689MB第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五)
项目三大作业.txt523Byte
HCT 百度CV Week24.pdf33.44MB第24章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(四)
第2节 24-2注意力机制效果演示以及不同loss对比.mp4160.42MB第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三).mp4744.7MB第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三)
HCT 百度CV Week23 课件.pdf38.32MB第23章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)
第2节 23-2Attention与BeamSearch代码详解.mp4928.97MB第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三).mp4889.91MB第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)
HCT 百度CV Week22 课件 .pdf17.31MB23-1homework.pdf19.49KB第22章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)
第2节 im2latex前向推理代码详解.mp4889.05MB第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二).mp4951.48MB第2节 im2latex前向推理代码详解
Im2Latex前向推理.pptx191.56KB第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)
HCT 百度CV Week21 课件.pdf16.12MB第21章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)
第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-2.mp4356.25MB第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-1.mp47.99MB第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一).mp4749.84MB第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)
hct_cv_week20.pdf16.83MB21-1项目三作业.txt232Byte第20章 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析
第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑.mp41.05GB第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析.mp4971.31MB第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑
EAST-pytorch讲解.pptx229.66KB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.pdf248.13KB第19章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)
第2节 19-2 EAST训练和评估.mp4265.15MB第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二).mp4487.87MB第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)
19-2课后作业.txt459Byte19-1课堂PPT.pdf12.85MB19-1课前预习.pdf168.91KB第18章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)
第2节 18-2 EAST代码讲解.mp4936.81MB第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一).mp41.18GB第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)
18-1课堂PPT.pdf13.23MB18-1课后作业.pdf141.38KB第17章 数学公式识别-课程导论
第2节 17-2 车牌识别代码讲解.mp4224.7MB第1节 17-1数学公式识别-课程导论.mp4648.17MB第1节 17-1数学公式识别-课程导论
17-1课堂PPT.pptx16.05MB17-1课后作业详情.txt583Byte第16章 模型融合Week8
第2节 16-2项目二总复习.mp4241.65MB第1节 16-1 模型融合week8.mp4656.37MB第1节 16-1 模型融合week8
16-1项目二大作业要求.txt199Byte16-1课堂PPT-Week 8.pdf1.01MB第15章 项目实战-部署Week7
第2节 15-2模型推理.mp4507.96MB第1节 15-1项目实战-部署Week7.mp4594.77MB第1节 15-1项目实战-部署Week7
15-1课堂作业.txt40Byte15-1课堂PPT Week 7.pdf2.38MB第14章 Traning week6
第2节 14-2网络训练与损失选择.mp4410.7MB第1节 14-1Traning week6-2.mp4203.96MB第1节 14-1Traning week6-1.mp4425.68MB第2节 14-2网络训练与损失选择
14-2课堂PPT.pptx616.55KB第1节 14-1Traning week6
14-1课堂作业.txt89Byte14-1PPTWeek 6.pdf1.3MB第13章 项目实战-数据处理week5
第2节 13-2数据预处理-2.mp418.93MB第2节 13-2数据预处理-1.mp4379.87MB第1节 13-1项目实战-数据处理week5.mp4708.61MB第2节 13-2数据预处理
13-2课件PPT.pptx9.4MB第1节 13-1项目实战-数据处理week5
13-1课件PPT（笔记版）Week 5.pdf3.99MB13-1课件PPT Week 5.pdf2.78MB13-1课程作业.txt52Byte13-1week5课前预习资料.txt314Byte第12章 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4
第2节 12-2研讨课.mp4412.61MB第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4.mp4621.31MB第2节 12-2研讨课
12-2课件PPT.pdf480.2KB第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4
Week4 预习资料.txt421Byte12-1课上PPTLane Segmentation-Week 4-.pdf3.36MB12-1PPTLane Segmentation-Week 4.pdf2.35MB第11章 11-1 Lane Segmentation
第2节 11-2研讨课.mp4251.15MB第1节 11-1Lane Segmentation.mp4644.91MB第1节 11-1Lane Segmentation
week3-resnet(1).txt5.32KB3-1课程代码.txt291Byte第10章 10-1 Lane Segmentation
第2节 10-2研讨课.mp4723.34MB第1节 10-1 Lane Segmentation.mp4592.15MB第2节 10-2研讨课
kaike.pptx1.02MB第1节 10-1 Lane Segmentation
Lane Segmentation-Week 2.pptx9.5MBFully Convolutional Networks for Semantic Segmentation.pdf2.76MB第09章 Lane Segmentation & Semantic
第2节 9-2研讨课.mp4285.22MB第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic.mp4689.84MB第2节 9-2研讨课
Baidu-I答疑研讨课.pdf1.71MB第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic
Lane Segmentation-Week 1.pdf7.53MB第08章 视频行为分析—检测与识别的扩展
第2节 8-2检测与识别拓展研讨课.mp4194.68MB第1节 检测与识别的扩展.mp4462.73MB第2节 8-2检测与识别拓展研讨课
Baidu-I答疑研讨课.pdf1.19MB第1节 检测与识别的扩展
week8 Action Recognition.pdf1.52MB第07章 视频行为分析—Kalman Filter
第2节 7-2 答疑研讨会-1.mp4140.03MB第2节 7-2 答疑研讨会.mp459.8MB第1节 Kalman Filter.mp4556.41MB第2节 7-2 答疑研讨会
8-2答疑研讨课.pdf1.19MB第06章 视频行为分析—Tracking Intro
第2节 6-2 答疑研讨会
第2节 6-2 答疑研讨会.mp4362.43MB第1节 Tracking Intro
第1节 Tracking Intro.mp4175.83MBweek6-7 Tracking-Kalman Filter.pdf3.32MB第05章 视频行为分析—Face Recognition
第2节 faceboxes，light cnn和face evoLVe的代码
第2节 faceboxes，light cnn和face evoLVe的代码.mp4306.27MB第1节 Face Recongnition
第1节 Face Recongnition.mp4229.83MB第04章 视频行为分析—Face Detection
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.mp4121.95MB第1节 Face Detection
第1节 Face Detection-1.mp4253.1MBcv正式课资料.pdf2.6MB第03章 视频行为分析—One Stage Detection
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.mp4451.5MB第1节 One Stage Detection
微信图片_20191005214022.jpg1.24MB微信图片_20191005214010.jpg3.88MB第1节 One Stage Detection.mp4204.66MBweek3.5-5 Face Detection Recognition.pdf2.6MB第02章 视频行为分析—Two Stage Detection
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.mp4108.56MB第1节 Two Stage Detection
第1节 Two Stage Detection.mp4295.36MBweek2-3.5 Detection.pdf7.92MB第01章 视频行为分析-项目简介
第2节 问题解答以及NMS代码
第2节： Introduction to Deep Learning.mp4228.46MB第1节 Outline of The Course
第1节 Outline of The Course.mp4184.02MB
