资源目录:
1_课程简介_ev.mp4 2.GPT系列算法概述_ev.mp4 3.GPT三代版本分析_ev.mp4 4.GPT初代版本要解决的问题_ev.mp4 5.GPT第二代版本训练策略_ev.mp4 6.采样策略与多样性_ev.mp4 7.GPT3的提示与生成方法_ev.mp4 8.应用场景CODEX分析_ev.mp4 9.DEMO应用演示_ev.mp4 10.生成模型可以完成的任务概述_ev.mp4 11.数据样本生成方法_ev.mp4 12.训练所需参数解读_ev.mp4 13.模型训练过程_ev.mp4 14.部署与网页预测展示_ev.mp4 15.chatgpt概述_ev.mp4 16.挑战及其与有监督问题差异_ev.mp4 17.强化学习登场_ev.mp4 18.强化学习的作用效果_ev.mp4 19.奖励模型设计方法_ev.mp4 20.RLHF训练流程解读_ev.mp4 21.总结分析_ev.mp4 22.大模型如何做下游任务_ev.mp4 23.LLM落地微调分析_ev.mp4 24.LLAMA与LORA介绍_ev.mp4 25.LORA微调的核心思想_ev.mp4 26.LORA模型实现细节_ev.mp4 27.提示工程的作用_ev.mp4 28.项目数据解读_ev.mp4 29.源码调用DEBUG解读_ev.mp4 30.训练流程演示_ev.mp4 31.效果演示与总结分析_ev.mp4 32.langchain框架解读_ev.mp4 33.基本API调用方法_ev.mp4 34.数据文档切分操作_ev.mp4 35.样本索引与向量构建_ev.mp4 36.数据切块方法_ev.mp4 37.DEMO效果演示_ev.mp4 38.论文解读分析_ev.mp4 39.完成的任务分析_ev.mp4 40.数据闭环方法_ev.mp4 41.预训练模型的作用_ev.mp4 42.Decoder的作用与项目源码_ev.mp4 43.分割任务模块设计_ev.mp4 44.实现细节分析_ev.mp4 45.总结分析_ev.mp4 46.视觉QA要解决的问题_ev.mp4 47.论文概述分析_ev.mp4 48.实现流程路线图_ev.mp4 49.答案关注区域分析_ev.mp4 50.VQA任务总结_ev.mp4 51.扩散模型概述与GAN遇到的问题_ev.mp4 52.要完成的任务分析_ev.mp4 53.公式原理推导解读_ev.mp4 54.分布相关计算操作_ev.mp4 55.算法实现细节推导_ev.mp4 56.公式推导结果分析_ev.mp4 57.细节实现总结_ev.mp4 58.论文流程图解读_ev.mp4 59.案例流程分析_ev.mp4 60_.基本建模训练效果_ev.mp4 61.论文基本思想与核心模块分析_ev.mp4 62.不同模块对比分析_ev.mp4 63.算法核心流程解读_ev.mp4 64.各模块实现细节讲解_ev.mp4 65.项目整体流程分析_ev.mp4 66.源码实现细节分析_ev.mp4 67.源码公式对应论文分析_ev.mp4 68.Decoder模块实现细节解读_ev.mp4 69.源码实现流程总结_ev.mp4 70.对比学习要解决的问题分析_ev.mp4 71.正负样本构建方法_ev.mp4 72.Simclr框架流程分析_ev.mp4 73.下游任务应用概述_ev.mp4 74.视觉自监督任务分析_ev.mp4 75.任务训练目标分析_ev.mp4 76.建模流程分析与效果展示_ev.mp4 77.codebook模块的作用_ev.mp4 78.任务总结分析_ev.mp4 79.BEITV2版本论文出发点解读_ev.mp4 80.自监督任务中两大核心任务分析_ev.mp4 81.整体网络架构图分析_ev.mp4 82.框架实现细节流程分析_ev.mp4 83.论文细节模块实现解读_ev.mp4 84.mmselfup源码实现解读_ev.mp4 85.网络结构搭建细节解读_ev.mp4 86.源码实现流程总结_ev.mp4 87.BEV要解决的问题通俗解读_ev.mp4 88.BEV中的3D与4D分析_ev.mp4 89.特征融合过程中可能遇到的问题_ev.mp4 90.BEV汇总特征方法实例解读_ev.mp4 91.DeformableAttention回顾_ev.mp4 92.空间注意力模块解读_ev.mp4 93.时间模块与拓展补充_ev.mp4 94.论文知识点分析_ev.mp4 95.核心模块论文分析_ev.mp4 96_.整体架构总结_ev.mp4 97.环境配置方法解读_ev.mp4 98.数据集下载与配置方法_ev.mp4 99.特征提取以及BEV空间初始化_ev.mp4 100.特征对齐与位置编码初始化_ev.mp4 101.Reference初始点构建_ev.mp4 102.BEV空间与图像空间位置对应_ev.mp4 103.注意力机制模块计算方法_ev.mp4 104.BEV空间特征构建_ev.mp4 105.Decoder要完成的任务分析_ev.mp4 106_.获取当前BEV特征_ev.mp4 107_.Decoder级联校正模块_ev.mp4 108_.损失函数与预测可视化_ev.mp4 109.DeformableAttention概述分析_ev.mp4 110.可变形偏移量分析_ev.mp4 111.应用场景分析解读_ev.mp4 112.论文计算公式解读_ev.mp4 113.整体框架流程实例_ev.mp4 114.下游任务应用场景_ev.mp4 资料.rar