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三個月教你從零入門人工智能,深度學習精華實踐課程

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  • TA的每日心情
    慵懶
    2019-3-9 14:19
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    [LV.5]常住居民I

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    發表于 2019-1-31 15:18:56 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
    章節01: 什么是人工智能
    ' P2 K: e6 ^0 e" e/ g  B4 S: J2 g' T0 ~7 H, a( ?# P
    • 1. 人工智能背景介紹
    • 2. 前期環境準備
        B9 v) `2 r+ {# ]3 K0 s1 C( D

    , F, T- ^) `& [/ Z7 u. A章節02: 深度學習入門基礎知識, E4 R5 L: L7 S6 _- j( L

    ) y7 P, l: w' O7 J8 E
    • 03. 深度學習環境準備
    • 04. TensorFlow快速入門(一)--基本概年和框架
    • 05. Tensorflow快速入門(二)--實戰演練和模型訓練
    • 06. Tensorflow快速入門(三)--技巧總結
    • 07. 深度學習數學知識一覽表
    • 08. 作業:實例:用自己的數據集訓練模型
    • 09. 作業講解—如何制作自己的數據集1
    • 10. 作業講解—如何制作自己的數據集2
      : p  |! v& @6 u1 v0 i) Z- H
    ( K/ K( ?) g" v& ?- M& W- K; q; z
    章節03: 傳統神經網絡與參數理解
    ) C$ E2 [' X% P+ n$ G6 o. E; n& r2 i0 Q
    • 11. 什么是多層感知機
    • 12. 激活函數的原理、類別與實現1
    • 13. 激活函數的原理、類別與實現2
    • 14. 損失函數的原理、類別與實現上
    • 15. 損失函數的原理、類別與實現下
    • 16. 梯度下降算法一
    • 17. 梯度下降算法二
    • 18. 學習率的設定
    • 19. 正則化的方法(一)
    • 20. 正則化的方法(二)
    • 21. 實例:識別花的種類
    • 22. 作業:改變不同的參數,提高識別花種類的準確率
    • 23. 作業講解:不同參數的改變對于準確率的變化原理3 r- G6 N" g1 I/ z

    % T8 A( K0 w6 B( A章節04: 前向傳播與反向傳播
    $ D3 L  {- L3 s7 N7 }7 H+ i, [& Q4 n
    * t" t4 v, ~' {
    • 24. 前向傳播的原理
    • 25. 前向傳播的代碼實現
    • 26. 反向傳播的原理
    • 27. 反向傳播代碼實現
    • 28. 實例:自己手寫一個完整的BP
    • 29. 作業:寫一個Autoencoder
    • 30. 作業講解:如何寫一個Autoencoder$ B. F; B3 _) c# J
    - o/ y' d4 J9 f$ H4 J
    章節05: 自編碼Autocoder的原理及應用' \; A+ \+ a$ k1 F4 s6 w& j5 p) {

    1 f8 i2 q" E" t4 m. {' G3 P9 X
    • 31. 什么是Autoencoer
    • 32. Autoencoder的原理與實現
    • 33. Autoencoder與PCA的區別
    • 34. Autoencoder的變種(一)
    • 35. Autoencoder的變種(二)
    • 36. 實例:Autoencoder與聚類結合在預測用戶偏好中的應用
    • 37. 作業:運用Autoencoder對海量數據進行降維
    • 38. 作業講解:如何高效的運用Autoencoder降維' A3 ]3 c! l  s1 S
    8 C7 Z6 s9 v( e  B4 n
    章節06: 經典卷積神經網絡及圖像分類: ^% g! o+ O  Z5 E4 d* w7 s

    - n0 a; C! a+ j7 D
    • 39. 卷積神經網絡的背景與原理
    • 40. 卷積神經網絡的代碼實現(1)
    • 41. 卷積神經網絡的代碼實現(2)
    • 42. Le-Net5的網絡結構與實現
    • 43. Alexnet的網絡結構和實現
    • 44. Vgg的網絡結構及實現
    • 45. GoogleNet的網絡結構與實現
    • 46. Resnet的網絡結構及實現
    • 47. 實例:用經典的卷積神經網絡cifar-10數據進行圖像分類1 h/ \! m  a8 ^6 U4 T  k$ ]

    ; I, G1 Z5 ^! t# T8 z  t4 y: }章節07: 目標檢測算法的原理及應用
    / D0 U, Z- ^0 F: n( K( e% d, l8 `
    & Q+ ?/ F4 q/ _0 j! d7 [
    • 48. 目標檢測算法的簡介與種類
    • 49. R-CNN相關算法的原理及實現(一)
    • 50. R-CNN相關算法的原理及實現(二)
    • 51. YOLO相關算法的原理及實現(一)
    • 52. YOLO相關算法的原理及實現(二)
    • 53. SSD相關算法的原理及實現 (一)
    • 54. SSD相關算法的原理及實現 (二)' U4 e7 c# i; ?0 F1 u+ {6 ^

    ( A1 R; p" C$ H1 q4 Z章節08: 遷移學習
    ! ?4 K: R3 k& ]* F' i! m6 o; E" g8 s; h7 y- p9 W6 \# U2 S
    • 55. 遷移學習簡介
    • 56. 遷移學習的應用
    • 57. 遷移學習的方法
    • 58. 遷移學習案例分享
      4 b! r9 T+ o! k* D$ [( [  r
    * E/ U' ^- ]- T
    章節09: 循環神經網絡RNN' ?: S  I% F9 j5 t/ r

    $ c' ~3 }6 d- d3 ^3 p4 |1 v+ ^
    • 59. 循環神經網絡RNN的簡介與原理詳解
    • 60. 循環神經網絡RNN的代碼實現
    • 61. 實例:用RNN來做情感分析" t/ ~9 y4 E$ [2 R% b6 ~+ D
    7 M6 M4 Y% |8 G' B: b2 I. z
    章節10: 自然語言處理
      X. n6 z2 O; Y! y, B' G; p* F: N$ d5 W, v' ?- k7 c! Q
    • 62. LSTM的簡介與原理詳解
    • 63. LSTM的代碼實現
    • 64. 實例:用LSTM實現一個簡單的聊天機器人
      0 c: i4 w8 l# |' a

    2 L1 m; Q7 _; o1 z  G章節11: 無監督學習:對抗網絡GAN, S5 A3 a; j, j% U

    ; X0 B( h- h) D8 e% ?6 `
    • 65. GAN的背景與應用
    • 66. GAN的數學推導及代碼實現
    • 67. GAN的變種及應用
    • 68. 實例:用GAN生成二次元萌妹子
      - q6 O  E9 G0 `! q( A. J

    1 N0 T8 @/ V) r2 f& r) l2 B章節12: 深度學習的高性能計算5 B$ N2 i( A/ _' o4 s9 b) _
    : g2 v4 v5 a: P  ]9 [  H8 t
    • 69. 單機單卡的實現過程
    • 70. 單機多卡的實現過程
    • 71. 多機單卡的實現過程
    • 72. 多機多卡的實現過程
    • 73. 實例: 分布式訓練實例:基于docker的分布式
      / K% |$ s  M. ]2 T+ h/ w
    ; t8 x1 E" c. N! p& J* L$ q  G
    章節13: 實戰項目演練. k; B$ d" W- f

    : B  y" {6 i: n: g0 f
    • 74. 用戶分群與偏好預測經典案例
    • 75. 自動創作古詩詞
    • 76. 自動創造音樂- t$ x& o: |) [# p
    & T2 D) H, u) ?4 ^5 K4 b- `
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  • TA的每日心情
    擦汗
    前天 23:53
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    [LV.6]常住居民II

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    發表于 2019-1-31 23:07:42 | 只看該作者
    么有分,誰能送我點積分啊::>_<::
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  • TA的每日心情
    開心
    2019-2-12 15:30
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    [LV.1]初來乍到

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    發表于 2019-2-12 15:35:58 | 只看該作者
    正需要,支持樓主大人了!
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  • TA的每日心情
    開心
    2019-6-18 20:11
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    發表于 2019-2-12 19:56:26 | 只看該作者
    好資料啊,謝謝分享!!!
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  • TA的每日心情
    奮斗
    2019-2-13 21:16
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    [LV.5]常住居民I

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    發表于 2019-2-13 21:17:02 | 只看該作者
    確實是難得好帖啊,頂先
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  • TA的每日心情
    開心
    2019-2-14 11:38
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    發表于 2019-2-14 11:42:30 | 只看該作者
    啥也不說了,感謝樓主分享哇!
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  • TA的每日心情
    開心
    2019-2-18 17:47
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    發表于 2019-2-18 17:59:22 | 只看該作者
    確實是難得好帖啊,頂先
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  • TA的每日心情
    開心
    2019-2-20 11:46
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    發表于 2019-2-20 11:50:52 | 只看該作者
    啥也不說了,感謝樓主分享哇!
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  • TA的每日心情

    2019-2-22 10:27
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    發表于 2019-2-20 21:40:38 | 只看該作者
    希望這個不是收費視頻!好用會再回復!
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  • TA的每日心情

    2019-2-22 10:27
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    [LV.2]偶爾看看I

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    發表于 2019-2-21 22:59:54 | 只看該作者
    樓主您好,請問下有沒有該課程的圖文課件資料呢?您上傳的只有視頻呢9 j( v1 `: G+ G1 `6 t
    請盡快回復,謝謝~
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