深度学习原理与PyTorch小白零基础快速入门实战
课程概述前新加坡国立大学(亚洲排名第一)的助理研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。
【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。
【PyTorch中文网】：讲解简单易懂、由浅入深，是一门值得推荐的课程。
课程特色：
1. 通俗易懂，快速入门
对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。
2. 实用主导，简单高效
使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。
3. 案例为师，实战护航
基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。
课程目录：
├──课时1 深度学习框架简介.mp413.97M
├──课时2 PyTorch功能演示.mp417.98M
├──课时3 开发环境安装（简介）.mp425.07M
├──课时4 简单回归问题-1.mp418.28M
├──课时5 简单回归问题-2.mp425.74M
├──课时6 回归问题实战.mp415.84M
├──课时7 分类问题引入-1.mp412.28M
├──课时8 分类问题引入-2.mp414.34M
├──课时9 手写数字识别初体验-1.mp49.59M
├──课时10 手写数字识别初体验-2.mp411.01M
├──课时11 手写数字识别初体验-3.mp49.77M
├──课时12 手写数字识别初体验-4.mp412.31M
├──课时13 手写数字识别初体验-5.mp411.12M
├──课时14 张量数据类型-1.mp415.74M
├──课时15 张量数据类型-2.mp425.47M
├──课时16 创建Tensor-1.mp419.23M
├──课时17 创建Tensor-2.mp425.06M
├──课时18 索引与切片-1.mp422.57M
├──课时19 索引与切片-2.mp420.81M
├──课时20 维度变换-1.mp413.78M
├──课时21 维度变换-2.mp417.65M
├──课时22 维度变换-3.mp413.52M
├──课时23 维度变换-4.mp419.99M
├──课时24 Broadcasting-1.mp414.52M
├──课时25 Broadcasting-2.mp422.25M
├──课时26 Broadcasting-3.mp49.43M
├──课时27 合并与分割-1.mp420.61M
├──课时28 合并与分割-2.mp412.73M
├──课时29 数学运算-1.mp413.36M
├──课时30 数学运算-2.mp415.93M
├──课时31 属性统计-1.mp420.56M
├──课时32 属性统计-2.mp422.27M
├──课时33 高阶操作.mp428.88M
├──课时34 什么是梯度-1.mp419.12M
├──课时35 什么是梯度-2.mp427.13M
├──课时36 常见函数的梯度.mp410.25M
├──课时37 激活函数与Loss的梯度-1.mp421.11M
├──课时38 激活函数与Loss的梯度-2.mp414.74M
├──课时39 激活函数与Loss的梯度-3.mp411.11M
├──课时40 激活函数与Loss的梯度-4.mp423.14M
├──课时41 感知机的梯度推导-1.mp421.70M
├──课时42 感知机的梯度推导-2.mp422.59M
├──课时43 链式法则.mp418.30M
├──课时44 反向传播算法-1.mp423.48M
├──课时45 反向传播算法-2.mp411.58M
├──课时46 优化问题实战.mp416.81M
├──课时47 Logistic Regression.mp422.65M
├──课时48 交叉熵-1.mp415.92M
├──课时49 交叉熵-2.mp416.47M
├──课时50 多分类问题实战.mp416.24M
├──课时52 激活函数与GPU加速.mp420.14M
├──课时53 MNIST测试实战.mp423.52M
├──课时54 Visdom可视化.mp425.30M
├──课时55 过拟合与欠拟合.mp422.88M
├──课时56 交叉验证-1.mp423.20M
├──课时57 交叉验证-2.mp414.71M
├──课时58 Regularization.mp418.55M
├──课时59 动量与学习率衰减.mp427.08M
├──课时60 Early stopping, dropout等.mp425.78M
├──课时61 什么是卷积-1.mp425.52M
├──课时62 什么是卷积-2.mp417.55M
├──课时63 卷积神经网络-1.mp419.71M
├──课时64 卷积神经网络-2.mp421.89M
├──课时65 卷积神经网络-3.mp415.42M
├──课时66 池化层与采样.mp416.74M
├──课时67 BatchNorm-1.mp416.55M
├──课时68 BatchNorm-2.mp424.62M
├──课时69 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1.mp418.65M
├──课时70 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2.mp419.54M
├──课时71 ResNet与DenseNet-1.mp423.41M
├──课时72 ResNet与DenseNet-2.mp420.12M
├──课时73 nn.Module模块-1.mp420.60M
├──课时74 nn.Module模块-2.mp414.98M
├──课时75 数据增强.mp422.80M
├──课时76 CIFAR10数据集介绍.mp419.82M
├──课时77 卷积神经网络实战-1.mp419.84M
├──课时78 卷积神经网络实战-2.mp419.74M
├──课时79 卷积神经网络训练.mp419.65M
├──课时80 ResNet实战-1.mp419.85M
├──课时81 ResNet实战-2.mp419.83M
├──课时82 ResNet实战-3.mp414.59M
├──课时83 ResNet实战-4.mp419.36M
├──课时84 实战小结.mp423.93M
├──课时85 时间序列表示方法.mp427.35M
├──课时86 RNN原理-1.mp415.03M
├──课时87 RNN原理-2.mp417.01M
├──课时88 RNN Layer使用-1.mp417.50M
├──课时89 RNN Layer使用-2.mp414.77M
├──课时90 时间序列预测实战.mp425.23M
├──课时91 梯度弥散与梯度爆炸.mp424.19M
├──课时92 LSTM原理-1.mp414.96M
├──课时93 LSTM原理-2.mp421.07M
├──课时94 LSTM Layer使用.mp414.13M
├──课时95 情感分类问题实战.mp428.36M
├──课时96 Pokemon数据集.mp420.54M
├──课时97 数据预处理.mp419.12M
├──课时98 自定义数据集实战-1.mp410.28M
├──课时99 自定义数据集实战-2.mp412.68M
├──课时100 自定义数据集实战-3.mp416.91M
├──课时101 自定义数据集实战-4.mp416.12M
├──课时102 自定义数据集实战-5.mp417.76M
├──课时103 自定义网络.mp416.02M
├──课时104 自定义网络训练与测试.mp411.94M
├──课时105 自定义网络实战.mp414.13M
├──课时106 迁移学习.mp49.05M
├──课时107 迁移学习实战.mp415.85M
├──课时108 无监督学习.mp415.32M
├──课时109 Auto-Encoder原理.mp417.10M
├──课时110 Auto-Encoder变种.mp416.98M
├──课时111 Adversarial Auto-Encoder.mp416.59M
├──课时112 变分Auto-Encoder引入.mp414.76M
├──课时113 Reparameterization trick.mp414.64M
├──课时114 变分自编码器VAE.mp418.88M
├──课时115 Auto-Encoder实战-1.mp419.92M
├──课时116 Auto-Encoder实战-2.mp421.15M
├──课时117 变分Auto-Encoder实战-1.mp411.09M
├──课时118 变分Auto-Encoder实战-2.mp414.59M
├──课时119 数据的分布.mp414.20M
├──课时120 画家的成长历程.mp421.66M
├──课时121 GAN原理.mp416.98M
├──课时122 纳什均衡-D.mp416.35M
├──课时123 纳什均衡-G.mp427.10M
├──课时124 JS散度的缺陷.mp427.06M
├──课时125 EM距离.mp414.19M
├──课时126 WGAN与WGAN-GP.mp425.72M
├──课时127 GAN实战-GD实现.mp416.04M
├──课时128 GAN实战-网络训练.mp431.56M
├──课时129 GAN实战-网络训练鲁棒性.mp418.78M
├──课时130 WGAN-GP实战.mp431.32M
├──课时131 Ubuntu系统安装.mp419.74M
├──课时132 Anaconda安装.mp419.54M
├──课时133 CUDA 10安装.mp419.78M
├──课时134 环境变量配置.mp419.56M
├──课时135 cudnn安装.mp419.52M
├──课时136 PyCharm安装与配置.mp420.94M
├──课时137 人工智能发展简史-生物神经元结构.mp46.76M
├──课时138 感知机的提出.mp416.01M
├──课时139 BP神经网络.mp416.81M
├──课时140 CNN和LSTM的发明.mp416.95M
├──课时141 人工智能的低潮.mp417.56M
├──课时142 深度学习的诞生.mp416.53M
├──课时143 深度学习的繁荣.mp423.33M
├──课时144 numpy实战BP网络-权值的表示.mp417.36M
├──课时145 多层感知机的实现.mp416.86M
├──课时146 多层感知机前向传播.mp417.57M
├──课时147 多层感知机反向传播.mp418.29M
├──课时148 多层感知机反向传播-2.mp417.49M
├──课时149 多层感知机反向传播-3.mp417.37M
├──课时150 多层感知机的训练.mp420.41M
├──课时151 多层感知机的测试.mp423.67M
├──tensorflow课件资料
└──深度学习与PyTorch入门实战教程_源码+课件
**** Hidden Message ***** 沙发，感谢楼主分享！ 66666666666666 深度学习原理与PyTorch小白零基础快速入门实战 谢谢楼主分享 666666666666666666 6666666666666666666 深度学习原理与PyTorch小白零基础快速入门实战