深度之眼- 大语言模型智能体（LLM Agents）5期

📁 【深度之眼】科研方法论研修班
    t.png  [493.5 KB]
    【4月2日】第七节：论文写作和结构学术.mp4  [361.9 MB]
    【3月21日】第四节：实验设计和数据收集.mp4  [468.1 MB]
    【4月9日】第八节：论文讨论和贡献.mp4  [377.2 MB]
    【4月18日】第十一节：老师点评、自我评价与答疑.mp4  [342.9 MB]
    【3月26日】第五节：算法和模型选择.mp4  [293.4 MB]
    【3月14日】第二节：研究主题选择和问题定义.mp4  [540.5 MB]
    【3月19日】第三节：文献综述和相关工作.mp4  [500.4 MB]
    【4月11日】第九节：论文修改和审稿反馈.mp4  [296.7 MB]
    【4月16日】第十节：学术发表和学术生涯规划.mp4  [278.8 MB]
    【3月12日】第一节：导论和学术科研概述.mp4  [452.0 MB]
    【3月28日】第六节：实验实施和结果分析.mp4  [322.3 MB]
📁 深度之眼内部学员专属代码直播课（CV方向）
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    第8讲-模型的修改与设计.mp4  [670.2 MB]
    第5讲-语义分割基础.mp4  [679.8 MB]
    第1讲-CV基础框架.mp4  [368.3 MB]
    第3讲-Transformer系列.mp4  [489.4 MB]
    第4讲-目标检测初探.mp4  [526.3 MB]
    第2讲-卷积神经网络.mp4  [373.7 MB]
    第6讲-视觉生成模型.mp4  [406.3 MB]
    第7讲-前沿论文复现.mp4  [534.9 MB]
📁 深度之眼内部学员专属代码直播课（NLP方向）
    深度之眼内部学员专属代码直播课（NLP方向）资料.zip  [1.8 MB]
    第8讲-复现同行工作.mp4  [214.9 MB]
    第3讲-大语言模型基础.mp4  [444.0 MB]
    第9讲-科研代码开源规范.mp4  [202.1 MB]
    第1讲-科研代码开发与环境配置.mp4  [540.0 MB]
    第2讲-PyTorch 与 Transformer 基础.mp4  [318.2 MB]
    第6讲-大语言模型的微调.mp4  [388.8 MB]
    第5讲-构建 RAG 应用.mp4  [314.5 MB]
    第10讲-LaTeX 语法 & Overleaf使用基础.mp4  [69.5 MB]
    第7讲-大语言模型评估.mp4  [262.9 MB]
    第4讲-Prompt 工程.mp4  [307.4 MB]