├── PART1
│ ├── 第01章 课程引导
│ │ ├── 第1节： 开场白
│ │ ├── 第2节1-1： 课程安排I
│ │ ├── 第2节2-2： 课程安排II
│ │ ├── 第3节1-1： 绪论II (1)
│ │ └── 第3节2-2： 绪论II (2)
│ ├── 第02章 神经网络深⼊
│ │ ├── 第1节： 从优化问题讲起I
│ │ ├── 第2节： 【实战】拟合问题
│ │ ├── …
│ │ ├── 第5节： 深度神经网络
│ │ ├── 第6节： 【实战】使用神经网络建模MNIST数据
│ │ ├── …
│ │ └── 第13节： 深度学习能力边界
│ ├── 第03章 图像分类与目标检测
│ │ ├── 第三章第1节： 卷积的基本概念I
│ │ ├── 第三章第1节： 卷积的基本概念II
│ │ ├── 第三章第1节： 卷积的基本概念III
│ │ ├── …
│ │ ├── 第三章第7节： 【实战】ResNet
│ │ ├── 第三章第8节： 目标检测
│ │ ├── 第三章第9节： 【实战】Faster R-CNN
│ │ └── …
│ ├── 第04章 图像分割
│ │ ├── 第四章第1节： 图像分割基础
│ │ ├── 第四章第2节： 【实战】Deconvolution与空洞卷积
│ │ ├── 第四章第3节： 图像分割模型
│ │ ├── 第四章第4节： 【实战】U-Net
│ │ ├── …
│ │ ├── 第四章第8节： 病理影像分割初探
│ │ └── …
│ └── 第06章 分布式深度学习系统
│ ├── 第六章第1节： 分布式系统
│ ├── 第六章第2节： 分布式深度学习系统
│ ├── 第六章第3节： 【实战】数据并行模型训练
│ ├── …
│ ├── 第六章第5节： 【实战】使用Kafka搭建MQ
│ ├── 第六章第6节： 分布式推理系统
│ └── …
└── PART2
├── 第07章 深度学习前严
│ ├── 第七章第1节： 深度增强学习
│ ├── 第七章第2节： 【实战】Flappy Bird
│ ├── …
│ ├── 第七章第4节： 生成对抗网络
│ ├── 第七章第5节： 【实战】SimpleGAN
│ ├── …
│ └── 第七章第7节： 【实战】CycleGAN
├── 第08章 专题讲座
│ ├── 第八章第1节： 【Lecture 1】DenseNet
│ ├── 第八章第1节： 【Lecture 2】Inception
│ ├── …
│ ├── 第八章第1节： 【Lecture 5】Transformer和它的朋友们
│ ├── 第八章第1节： 【Lecture 6】深度学习产品化
│ ├── …
│ └── 第八章第1节： 【Lecture 8】人工智能产业
├── 第09章 应用于大规模数据集的图像分类模型
│ ├── 第九章第1节： 核心实战概述
│ ├── 第九章第2节： ImageNet介绍
│ ├── …
│ ├── 第九章第6节： 建立模型结构
│ ├── …
│ ├── 第九章第11节： 模型训练与过程分析
│ ├── 第九章第12节： 模型批量测试与性能指标
│ └── …
├── 第10章 建立病理影像的病变区域分割模型
│ ├── 第一十章第1节： 数字病理切片介绍
│ ├── …
│ ├── 第一十章第5节： 建立训练模型
│ ├── …
│ ├── 第一十章第9节： 40x模型训练与测试
│ ├── 第一十章第10节： DeepLabv3Plus模型训练与测试
│ ├── …
│ ├── 第一十章第13节： 论文串烧：Nature Communications
│ └── …
├── 第11章 分布式深度学习推理系统
│ ├── 第一十一章第1节： 系统架构设计
│ ├── 第一十一章第2节： 代码结构与调度器配置
│ ├── 第一十一章第3节： 调度器核心逻辑
│ ├── …
│ ├── 第一十一章第10节： 运行Celery任务
│ ├── 第一十一章第11节： 模型导出与运行
│ ├── …
│ ├── 第一十一章第17节： TensorFlow Serving的内部机制
│ └── …
└── 第12章 课程总结
├── 第一十二章第1节： 课程总结I：深度学习理论
├── 第一十二章第1节： 课程总结II：卷积神经网络
├── 第一十二章第1节： 课程总结III：循环神经网络
└── 第一十二章第1节： 课程总结IV：深度学习系统与前沿
