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2019年深度学习理论与实战PyTorch实现 91课

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    发表于 2019-9-6 23:13:41 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式


    课程展示



    课程介绍
    专为小白用户设计的学习梯度,科学合理!
    视频重点讲解+图文补充阅读+配套项目+助教服务!
    系统代码实现+详细逐行代码注释!
    掌握深度学习核心知识和实践技能!

    课程目录
    章节1:预备内容(入门)
    1你的入门学习指南07:31
    2入行AI为什么系统学习数学知识的最终放弃—7个建议
    3入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识
    4为什么从深度学习入行人工智能最快
    5深度学习概论14:53
    6代码版本控制和托管平台GitHub简介04:18
    7深度学习环境安装和配置
    章节2ython基础(入门)
    8Python环境安装
    9Python基础12:30
    10【代码】详解Python及代码下载(见附件)
    章节3yTorch基础(入门)
    11【图文】PyTorch简介
    12【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor14:04
    13【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导07:40
    14【代码】Tensor和Variable代码详解及下载(见附件)
    15【代码】自动求导代码详解及下载(见附件)
    16【代码】动态图代码详解及下载(见附件)
    章节4:神经网络(进阶)
    17【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现12:43
    18【图文】线性模型和梯度下降
    19【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载(见附件)
    20【视频】神经网络2-Logistic回归11:43
    21【图文】Logistic回归
    22【代码】logistic回归代码详解及下载(见附件)
    23【视频】神经网络3-多层神经网络11:30
    24【图文】多层神经网络
    25【代码】多层神经网络代码详解及下载(见附件)
    26【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络09:06
    27【图文】多分类问题及深层神经网络
    28【代码】深层神经网络代码详解及下载(见资料)
    29【视频】神经网络5-反向传播算法09:45
    30【图文】反向传播算法
    31【图文】优化算法介绍
    32【图文】优化算法变式
    33【代码】参数初始化代码详解及下载(见附件)
    34【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解(下载见附件)
    35【代码】优化算法2-动量法代码详解(下载见附件)
    36【代码】优化算法3-Adagrad代码详解(下载见附件)
    37【代码】优化算法4-RMSProp代码详解(下载见附件)
    38【代码】优化算法5-Adadelta代码详解(下载见附件)
    39【代码】优化算法6-Adam代码详解(下载见附件)
    40【实战项目1】使用神经网络预测房价(数据集附件下载)
    章节5:卷积神经网络(进阶)
    41【视频】卷积神经网络1-背景及应用04:16
    42【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础14:54
    43【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现05:18
    44【图文】卷积神经网络
    45【代码】卷积和池化的框架实现代码详解(下载见附件)
    46【图文】数据预处理与批标准化
    47【图文】经典卷积神经网络
    48【视频】经典卷积神经网络-AlexNet07:36
    49【代码】AlexNet代码详解(下载见附件)
    50【视频】经典卷积神经网络-VGG05:07
    51【代码】VGG代码详解(下载见附件)
    52【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet07:24
    53【代码】GoogLeNet代码详解(下载见附件)
    54【视频】经典卷积神经网络-ResNet09:06
    55【代码】ResNet代码详解(下载见附件)
    56【视频】经典卷积神经网络-DenseNet06:26
    57【代码】DenseNet代码详解(下载见附件)
    58【视频】卷积神经网络-训练技巧15:20
    59【图文】训练卷积神经网络
    60【代码】数据增强代码详解(下载见附件)
    61【代码】数据读取代码详解(下载见附件)
    62【代码】微调进行迁移学习代码详解(下载见附件)
    63【代码】学习率下降代码详解(下载见附件)
    64【代码】批标准化代码详解(下载见附件)
    65【代码】正则化代码详解(下载见附件)
    66【代码】Tensorboard代码详解(下载见附件)
    67【实战项目2】驾驶员状态监测(数据集见附件)
    章节6:循环神经网络(进阶)
    68【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础09:38
    69【图文/代码】循环神经网络基础(代码详解及下载见附件)
    70【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用10:10
    71【图文/代码】循环神经网络应用(代码详解及下载见附件)
    72【代码】RNN PyTorch实现代码详解(下载见附件)
    73【代码】RNN图像分类的应用代码详解(下载见附件)
    74【代码】RNN时间序列应用代码详解(下载见附件)
    75【代码】RNN词嵌入代码详解(下载见附件)
    76【代码】RNN N-Gram代码详解(下载见附件)
    77【代码】RNN LSTM代码详解(下载见附件)
    78【实战项目3】通过RNN创作古诗(数据集见附件)
    章节7:生成对抗网络GAN(进阶)
    79【视频】生成对抗网络1-自动编码器07:49
    80【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器05:55
    81【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络08:43
    82【图文】生成对抗网络
    83【代码】自动编码器代码详解(下载见附件)
    84【代码】变分自动编码器代码详解(下载见附件)
    85【代码】生成对抗网络代码详解(下载见附件)
    86【实战项目4】生成对抗网络生成人脸(数据集见附件)
    章节8:强化学习(进阶)
    87【视频】强化学习12:12
    88【图文】强化学习
    89【代码】q Learning代码详解及下载(附件)
    90【代码】深度Q网络代码详解及下载(附件)
    章节9:毕业项目
    91【实战项目5】毕业项目

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    发表于 2019-9-9 13:26:06 | 只看该作者
    课程太棒了,还有可以加入技术交流群,大牛指导学习。
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    发表于 2019-9-10 09:22:33 | 只看该作者
    学习中,谢谢!
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    发表于 2019-9-10 23:59:55 | 只看该作者
    学习是一群志同道合的人在一起碰撞的过程。
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    发表于 2019-9-14 14:45:55 | 只看该作者
    时光总在犹豫不觉中蹉跎,可不去犯错,又怎能有收获.....
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