本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:39 编辑 b; O) `. J+ g
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课程目录： 章节1： 什么是人工智能
) Y3 M: ~9 S( l. d* D2 ]& c 课时1：人工智能背景介绍# f* u6 Z; W( {6 k" x
课时2：前期环境准备
) Y; \6 R$ {: R+ \3 m章节2： 深度学习入门基础知识
# s1 [" ], Q, A2 o, Y8 `5 c 课时3：深度学习环境准备
3 G$ m- J2 Z% q 课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架) l' K( q& ~! A3 R8 I0 h5 y! N+ F
课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练
/ {$ O3 D+ T0 _+ X* o* c 课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结
8 b3 j1 |$ f: ~: I: \ 课时7：深度学习数学知识一览表
& M5 h e, K" ^. y 课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型" [- g" V' Z6 ]/ A8 S
课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集1: t% y) J$ S" _" F5 n3 P
课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2
5 X% ] G# l4 L3 z
章节3： 传统神经网络与参数理解
! Q6 T5 d# \1 g) V 课时11：什么是多层感知机# }% w1 ^0 F* o& f
课时12：激活函数的原理、类别与实现1
+ E1 P2 K, {% z$ j' l& y 课时13：激活函数的原理、类别与实现2+ X0 z9 g/ C- \: d6 V+ h
课时14：损失函数的原理、类别与实现上
# }1 t, N. z8 m8 L 课时15：损失函数的原理、类别与实现下
8 l! u/ f- Y) [) V' e$ [ 课时16：梯度下降算法一7 z$ R' p" I# P1 k' Z
课时17：梯度下降算法二
8 k+ J; m) F6 y( H 课时18：学习率的设定
5 @7 s$ n! {3 U9 u8 N& X 课时19：正则化的方法（一） # U6 m5 y9 T3 [7 P9 K( K: n
课时20：正则化的方法(二)
# K# c: N; T+ x5 Q5 M3 D 课时21：实例：识别花的种类 1 q5 B5 y, i% P
课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
! Q5 J' u7 C3 D) x, X" J 课时23：作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理
) V& Y1 V3 s+ \! A/ Y章节4： 前向传播与反向传播+ p& m0 ?6 \8 L: V
课时24：前向传播的原理
X7 I3 m- L9 n- Q 课时25：前向传播的代码实现
7 @/ `( z6 `7 s9 V 课时26：反向传播的原理: w6 n3 \( Y% i3 L
课时27：反向传播代码实现
. x% J$ s# Y8 p# h3 g& [ [ 课时28：实例：自己手写一个完整的BP
6 q& b( J t% d" J9 Y0 o0 A2 E/ s 课时29：作业：写一个Autoencoder* s1 Q, i) L5 c) D! Z# ?% F
课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder
3 A- }( k! E8 }( i4 s( x, m4 }
章节5： 自编码Autocoder的原理及应用
# ~. G. ^3 A: `4 `3 Y: V8 c 课时31：什么是Autoencoer
) F, O6 k% y( ~" u, K3 X7 a 课时32：Autoencoder的原理与实现
4 s# X/ b# B) v8 d6 Y& l 课时33：Autoencoder与PCA的区别
- K1 J6 |9 y1 R8 K2 i) L 课时34：Autoencoder的变种（一）
* L, n4 |( s G* G) F' |. r 课时35：Autoencoder的变种（二）
/ d0 k' `: i: [/ q, B. c5 k+ b9 K2 ~ 课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用
. D$ W- z/ E! |% P9 N: J+ E, J 课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维6 Y8 ?% e; J2 X! C j8 Z
课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维 + t$ }# L8 f1 Y9 m/ I
章节6： 经典卷积神经网络及图像分类& }6 X6 G6 z7 I3 X
课时39：卷积神经网络的背景与原理 * u+ F# m T W4 H1 m
课时40：卷积神经网络的代码实现（1）
( P2 M, a2 i# p7 O0 }2 x. \ 课时41：卷积神经网络的代码实现（2） / C8 n$ T& t: P! L! i
课时42：Le-Net5的网络结构与实现 9 w/ U1 L4 w! C# w9 l
课时43：Alexnet的网络结构和实现
1 b7 |, `8 s0 l+ _2 ]3 S. Y 课时44：Vgg的网络结构及实现
8 y, T7 ^7 z4 d7 s 课时45： GoogleNet的网络结构与实现 - }/ t9 y4 X. X2 {6 ~1 v) V; y1 f
课时46：Resnet的网络结构及实现 , e9 y* ?: k5 n6 |* p
课时47：实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类 5 M; K& O/ y( P$ A2 P2 B) r
章节7： 目标检测算法的原理及应用' J, Z0 X5 ?, W9 s
课时48：目标检测算法的简介与种类
. J( Z/ S! }8 A ^; \5 P/ L! L7 G 课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一） 8 a& ^# d4 ^( n0 d
课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二）
8 i1 m# H/ l. t7 }# {: k" k 课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一） G! e; {- x! @5 @* F! F# p% c
课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二）
4 o2 ?$ S; t: w# r 课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一）
! J/ @/ p% G) q- i' Y! D" N 课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二） " P4 X: o+ F* |3 ~, s3 g
章节8： 迁移学习2 l/ A$ P( i, ~' V5 @' B" h6 k( H3 f
课时55：迁移学习简介 / X `3 [+ G9 M) m5 k% t c; O
课时56：迁移学习的应用 $ s. J. E. R( u+ P
课时57：迁移学习的方法 2 B* c. F( F- a U
课时58：迁移学习案例 分享
k/ m- M2 B9 V) M9 ~8 C章节9： 循环神经网络RNN
9 E! a# ^9 l6 [ 课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解' [" v; W' p" ^
课时60：循环神经网络RNN的代码实现
5 K" b0 J, C" |( E$ l; y3 q, R# l 课时61：实例：用RNN来做情感分析
4 Z- S; M1 N* a% U7 I6 u; m% z; [; e章节10： 自然语言处理0 s/ r# ?4 w8 ~" I
课时62：LSTM的简介与原理详解
/ k) Q8 c5 }. p8 r8 K 课时63：LSTM的代码实现
4 C- \# K9 | U f3 S* g 课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人
* d4 a. o8 l. z- p; |3 P" W/ w! ~
章节11： 无监督学习：对抗网络GAN5 a/ G! l# A8 t S' E! h
课时65：GAN的背景与应用
T. O: q+ M( H" E 课时66：GAN的数学推导及代码实现+ w4 _) u, K, {! `% h0 M$ P W
课时67：GAN的变种及应用 2 o0 L1 d$ E" B* q u) m* ^$ o
课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子
) w3 C$ n- v8 q7 H5 V1 Z! d2 q章节12： 深度学习的高性能计算. U. B4 l6 u0 x+ u
课时69：单机单卡的实现过程
+ }0 {; f8 K; r" u0 }) W0 I# f4 m 课时70：单机多卡的实现过程
' u9 d1 u9 }0 F 课时71：多机单卡的实现过程
8 ^8 H+ Y: T# o' k9 S7 w0 R# Z 课时72：多机多卡的实现过程& k7 U8 D) C7 r: w/ |$ J: Z \ a
课时73：实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式训练框架的搭建
+ ?/ l$ a: R4 V( x! L* w! I章节13： 实战项目演练( N; J# v! J( x7 E9 F
课时74：用户分群与偏好预测经典案例+ d5 X) j4 r" G: T
课时75：自动创作古诗词9 ^' a g, [$ Q
课时76：自动创造音乐
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