论坛元老
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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(1).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.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
配套课件
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