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[人工智能&深度学习] 三个月教你从零入门人工智能 深度学习精华实践视频教程

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  • TA的每日心情
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    2019-4-15 16:47:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
    深度学习精华实践视频教程 三个月入门人工智能

    课程目录:
    ├─章节01: 什么是人工智能
    │      1. 人工智能背景介绍.mp4
    │      2. 前期环境准备.mp4
    │      
    ├─章节02: 深度学习入门基础知识
    │      03. 深度学习环境准备.mp4
    │      04. TensorFlow快速入门(一)--基本概年和框架.mp4
    │      05. Tensorflow快速入门(二)--实战演练和模型训练.mp4
    │      06. Tensorflow快速入门(三)--技巧总结.mp4
    │      07. 深度学习数学知识一览表.mp4
    │      08. 作业:实例:用自己的数据集训练模型.mp4
    │      09. 作业讲解—如何制作自己的数据集1.mp4
    │      10. 作业讲解—如何制作自己的数据集2.mp4
    │      
    ├─章节03: 传统神经网络与参数理解
    │      11. 什么是多层感知机.mp4
    │      12. 激活函数的原理、类别与实现1.mp4
    │      13. 激活函数的原理、类别与实现2.mp4
    │      14. 损失函数的原理、类别与实现上.mp4
    │      15. 损失函数的原理、类别与实现下.mp4
    │      16. 梯度下降算法一.mp4
    │      17. 梯度下降算法二.mp4
    │      18. 学习率的设定.mp4
    │      19. 正则化的方法(一).mp4
    │      20. 正则化的方法(二).mp4
    │      21. 实例:识别花的种类.mp4
    │      22. 作业:改变不同的参数,提高识别花种类的准确率.mp4
    │      23. 作业讲解:不同参数的改变对于准确率的变化原理.mp4
    │      
    ├─章节04: 前向传播与反向传播
    │      24. 前向传播的原理.mp4
    │      25. 前向传播的代码实现.mp4
    │      26. 反向传播的原理.mp4
    │      27. 反向传播代码实现.mp4
    │      28. 实例:自己手写一个完整的BP.mp4
    │      29. 作业:写一个Autoencoder.mp4
    │      30. 作业讲解:如何写一个Autoencoder.mp4
    │      
    ├─章节05: 自编码Autocoder的原理及应用
    │      31. 什么是Autoencoer.mp4
    │      32. Autoencoder的原理与实现.mp4
    │      33. Autoencoder与PCA的区别.mp4
    │      34. Autoencoder的变种(一).mp4
    │      35. Autoencoder的变种(二).mp4
    │      36. 实例:Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用.mp4
    │      37. 作业:运用Autoencoder对海量数据进行降维.mp4
    │      38. 作业讲解:如何高效的运用Autoencoder降维.mp4
    │      
    ├─章节06: 经典卷积神经网络及图像分类
    │      39. 卷积神经网络的背景与原理.mp4
    │      40. 卷积神经网络的代码实现(1).mp4
    │      41. 卷积神经网络的代码实现(2).mp4
    │      42. Le-Net5的网络结构与实现.mp4
    │      43. Alexnet的网络结构和实现.mp4
    │      44. Vgg的网络结构及实现.mp4
    │      45. GoogleNet的网络结构与实现(1).mp4
    │      45. GoogleNet的网络结构与实现.mp4
    │      46. Resnet的网络结构及实现.mp4
    │      47. 实例:用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类.mp4
    │      
    ├─章节07: 目标检测算法的原理及应用
    │      48. 目标检测算法的简介与种类.mp4
    │      49. R-CNN相关算法的原理及实现(一).mp4
    │      50. R-CNN相关算法的原理及实现(二).mp4
    │      51. YOLO相关算法的原理及实现(一).mp4
    │      52. YOLO相关算法的原理及实现(二).mp4
    │      53. SSD相关算法的原理及实现 (一).mp4
    │      54. SSD相关算法的原理及实现 (二).mp4
    │      
    ├─章节08: 迁移学习
    │      55. 迁移学习简介.mp4
    │      56. 迁移学习的应用.mp4
    │      57. 迁移学习的方法.mp4
    │      58. 迁移学习案例分享.mp4
    │      
    ├─章节09: 循环神经网络RNN
    │      59. 循环神经网络RNN的简介与原理详解.mp4
    │      60. 循环神经网络RNN的代码实现.mp4
    │      61. 实例:用RNN来做情感分析.mp4
    │      
    ├─章节10: 自然语言处理
    │      62. LSTM的简介与原理详解.mp4
    │      63. LSTM的代码实现.mp4
    │      64. 实例:用LSTM实现一个简单的聊天机器人.mp4
    │      
    ├─章节11: 无监督学习:对抗网络GAN
    │      65. GAN的背景与应用.mp4
    │      66. GAN的数学推导及代码实现.mp4
    │      67. GAN的变种及应用.mp4
    │      68. 实例:用GAN生成二次元萌妹子.mp4
    │      
    ├─章节12: 深度学习的高性能计算
    │      69. 单机单卡的实现过程.mp4
    │      70. 单机多卡的实现过程.mp4
    │      71. 多机单卡的实现过程.mp4
    │      72. 多机多卡的实现过程.mp4
    │      73. 实例: 分布式训练实例:基于docker的分布式.mp4
    │      
    └─章节13: 实战项目演练
            74. 用户分群与偏好预测经典案例.mp4
            75. 自动创作古诗词.mp4
            76. 自动创造音乐.mp4

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    [LV.9]以坛为家II

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    [LV.10]以坛为家III

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