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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

    • 1. 人工智能背景介紹
    • 2. 前期環境準備

    章節02: 深度學習入門基礎知識

    • 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

    章節03: 傳統神經網絡與參數理解

    • 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

    章節04: 前向傳播與反向傳播

    • 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

    章節05: 自編碼Autocoder的原理及應用

    • 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

    章節06: 經典卷積神經網絡及圖像分類

    • 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

    章節07: 目標檢測算法的原理及應用

    • 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)

    章節08: 遷移學習

    • 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

    章節09: 循環神經網絡RNN

    • 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

    章節10: 自然語言處理

    • 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

    章節11: 無監督學習:對抗網絡GAN

    • 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

    章節12: 深度學習的高性能計算

    • 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

    章節13: 實戰項目演練

    • 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

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2019-12-4 23:05
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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
    2019-10-24 18:21
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    [LV.3]偶爾看看II

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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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    [LV.2]偶爾看看I

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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
    請盡快回復,謝謝~
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