课程介绍:
规划全面:涵盖目前主流的深度学习领域,包括图像识别,图像检测,自然语言处理,GAN,分布式训练框架等等。掌握每一项技能都能在从事该领域迈进一步。
重点突出:摒弃繁冗的数学证明,一切从实际出发,突出重点,短时间内掌握重点知识。
实战演练:课程包含多个实际案例,并结合实际项目经验教你如何在企业中做深度学习的项目
课程截图:
〖课程目录〗:
- | └──9 三个月教你从零入门人工智能!! 深度学习精华实践课程
- | | ├──三个月入门人工智能-配套课件
- | | | ├──learningdl-master
- | | | ├──2.jpg 217.40kb
- | | | ├──3.jpg 303.60kb
- | | | └──三个月入门深度学习课件-胡晓曼.pdf 64.80M
- | | ├──章节01: 什么是人工智能
- | | | ├──1. 人工智能背景介绍(www.ko996.com).mp4 14.98M
- | | | └──2. 前期环境准备(www.ko996.com).mp4 20.63M
- | | ├──章节02: 深度学习入门基础知识
- | | | ├──03. 深度学习环境准备(www.ko996.com).mp4 6.41M
- | | | ├──04. TensorFlow快速入门(一)–基本概年和框架(www.ko996.com).mp4 49.83M
- | | | ├──05. Tensorflow快速入门(二)–实战演练和模型训练(www.ko996.com).mp4 47.13M
- | | | ├──06. Tensorflow快速入门(三)–技巧总结(www.ko996.com).mp4 29.91M
- | | | ├──07. 深度学习数学知识一览表(www.ko996.com).mp4 25.48M
- | | | ├──08. 作业:实例:用自己的数据集训练模型(www.ko996.com).mp4 2.62M
- | | | ├──09. 作业讲解—如何制作自己的数据集1(www.ko996.com).mp4 42.86M
- | | | └──10. 作业讲解—如何制作自己的数据集2(www.ko996.com).mp4 38.62M
- | | ├──章节03: 传统神经网络与参数理解
- | | | ├──11. 什么是多层感知机(www.ko996.com).mp4 5.62M
- | | | ├──12. 激活函数的原理、类别与实现1(www.ko996.com).mp4 26.35M
- | | | ├──13. 激活函数的原理、类别与实现2(www.ko996.com).mp4 13.74M
- | | | ├──14. 损失函数的原理、类别与实现上(www.ko996.com).mp4 25.23M
- | | | ├──15. 损失函数的原理、类别与实现下(www.ko996.com).mp4 14.34M
- | | | ├──16. 梯度下降算法一(www.ko996.com).mp4 34.17M
- | | | ├──17. 梯度下降算法二(www.ko996.com).mp4 47.24M
- | | | ├──18. 学习率的设定(www.ko996.com).mp4 8.35M
- | | | ├──19. 正则化的方法(一)(www.ko996.com).mp4 38.75M
- | | | ├──20. 正则化的方法(二)(www.ko996.com).mp4 10.38M
- | | | ├──21. 实例:识别花的种类(www.ko996.com).mp4 15.45M
- | | | ├──22. 作业:改变不同的参数,提高识别花种类的准确率(www.ko996.com).mp4 3.35M
- | | | └──23. 作业讲解:不同参数的改变对于准确率的变化原理(www.ko996.com).mp4 24.99M
- | | ├──章节04: 前向传播与反向传播
- | | | ├──24. 前向传播的原理(www.ko996.com).mp4 5.16M
- | | | ├──25. 前向传播的代码实现(www.ko996.com).mp4 3.67M
- | | | ├──26. 反向传播的原理(www.ko996.com).mp4 17.74M
- | | | ├──27. 反向传播代码实现(www.ko996.com).mp4 4.71M
- | | | ├──28. 实例:自己手写一个完整的BP(www.ko996.com).mp4 15.32M
- | | | ├──29. 作业:写一个Autoencoder(www.ko996.com).mp4 1.96M
- | | | └──30. 作业讲解:如何写一个Autoencoder(www.ko996.com).mp4 16.72M
- | | ├──章节05: 自编码Autocoder的原理及应用
- | | | ├──31. 什么是Autoencoer(www.ko996.com).mp4 7.92M
- | | | ├──32. Autoencoder的原理与实现(www.ko996.com).mp4 10.63M
- | | | ├──33. Autoencoder与PCA的区别(www.ko996.com).mp4 4.82M
- | | | ├──34. Autoencoder的变种(一)(www.ko996.com).mp4 9.33M
- | | | ├──35. Autoencoder的变种(二)(www.ko996.com).mp4 10.50M
- | | | ├──36. 实例:Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用(www.ko996.com).mp4 19.67M
- | | | ├──37. 作业:运用Autoencoder对海量数据进行降维(www.ko996.com).mp4 4.04M
- | | | └──38. 作业讲解:如何高效的运用Autoencoder降维(拼www.ko996.com).mp4 6.93M
- | | ├──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(www.ko996.com).mp4 24.33M
- | | | ├──40. 卷积神经网络的代码实现(1)(www.ko996.com).mp4 42.02M
- | | | ├──41. 卷积神经网络的代码实现(2)(www.ko996.com).mp4 61.97M
- | | | ├──42. Le-Net5的网络结构与实现(www.ko996.com).mp4 28.29M
- | | | ├──43. Alexnet的网络结构和实现(www.ko996.com).mp4 14.71M
- | | | ├──44. Vgg的网络结构及实现(www.ko996.com).mp4 11.66M
- | | | ├──45. GoogleNet的网络结构与实现(1)(www.ko996.com).mp4 38.27M
- | | | ├──45. GoogleNet的网络结构与实现(www.ko996.com).mp4 38.20M
- | | | ├──46. Resnet的网络结构及实现(www.ko996.com).mp4 9.12M
- | | | └──47. 实例:用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类(www.ko996.com).mp4 43.04M
- | | ├──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(www.ko996.com).mp4 19.00M
- | | | ├──49. R-CNN相关算法的原理及实现(一)(拼www.ko996.com).mp4 51.68M
- | | | ├──50. R-CNN相关算法的原理及实现(二)(www.ko996.com).mp4 23.04M
- | | | ├──51. YOLO相关算法的原理及实现(一)(www.ko996.com).mp4 26.42M
- | | | ├──52. YOLO相关算法的原理及实现(二)(www.ko996.com).mp4 48.56M
- | | | ├──53. SSD相关算法的原理及实现 (一)(www.ko996.com).mp4 33.04M
- | | | └──54. SSD相关算法的原理及实现 (二)(www.ko996.com).mp4 21.96M
- | | ├──章节08: 迁移学习
- | | | ├──55. 迁移学习简介(www.ko996.com).mp4 8.29M
- | | | ├──56. 迁移学习的应用(www.ko996.com).mp4 9.70M
- | | | ├──57. 迁移学习的方法(www.ko996.com).mp4 11.08M
- | | | └──58. 迁移学习案例分享(www.ko996.com).mp4 11.08M
- | | ├──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(www.ko996.com).mp4 24.24M
- | | | ├──60. 循环神经网络RNN的代码实现(www.ko996.com).mp4 11.54M
- | | | └──61. 实例:用RNN来做情感分析(www.ko996.com).mp4 26.19M
- | | ├──章节10: 自然语言处理
- | | | ├──62. LSTM的简介与原理详解(www.ko996.com).mp4 8.63M
- | | | ├──63. LSTM的代码实现(www.ko996.com).mp4 14.80M
- | | | └──64. 实例:用LSTM实现一个简单的聊天机器人(www.ko996.com).mp4 66.07M
- | | ├──章节11: 无监督学习:对抗网络GAN
- | | | ├──65. GAN的背景与应用(www.ko996.com).mp4 9.33M
- | | | ├──66. GAN的数学推导及代码实现(www.ko996.com).mp4 41.50M
- | | | ├──67. GAN的变种及应用(www.ko996.com).mp4 40.19M
- | | | └──68. 实例:用GAN生成二次元萌妹子(www.ko996.com).mp4 25.92M
- | | ├──章节12: 深度学习的高性能计算
- | | | ├──69. 单机单卡的实现过程(www.ko996.com).mp4 8.44M
- | | | ├──70. 单机多卡的实现过程(www.ko996.com).mp4 27.89M
- | | | ├──71. 多机单卡的实现过程(www.ko996.com).mp4 8.93M
- | | | ├──72. 多机多卡的实现过程(拼www.ko996.com).mp4 41.07M
- | | | └──73. 实例: 分布式训练实例:基于docker的分布式(www.ko996.com).mp4 38.81M
- | | └──章节13: 实战项目演练
- | | | ├──74. 用户分群与偏好预测经典案例(www.ko996.com).mp4 39.27M
- | | | ├──75. 自动创作古诗词(www.ko996.com).mp4 24.48M
- | | | └──76. 自动创造音乐(www.ko996.com).mp4 42.51M
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