人工智能 算法基础 深度学习与PyTorch入门实战教程 视频课程

冰点也疯狂

! D! Z, b! ~0 ^* K$ v适用人群：
; q/ R2 o/ H$ \0 T: p) @本课程适合于深度学习和人工智能方向新手，需要零基础、快速、深入学习人工智能的朋友。

课程特色：
5 G/ \( K$ t; X1.通俗易懂，快速入门
对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。
2.实用主导，简单高效
使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。
3.案例为师，实战护航
基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。
4.持续更新，永久有效
. ?. b3 \- u8 _1 u$ h3 F一次购买，永久有效。深度学习课程会持续更新下去，内容和学术界最前沿算法保持同步。

课程大纲：
+ Q1 j7 U. e5 w: b4 Q9 k7 ]' p; ], p01 介绍
02 深度学习初见
# e/ B/ F- t/ c- w" a: }% ?, E03 基础张量操作
04 随机梯度下降
* l7 {5 N: X4 \8 e& E05 神经网络与全连接层
6 j% Q# k- i( D" y& [06 过拟合
- U9 v5 T" z! D; G$ u07 卷积神经网络
" s9 \/ U$ r" E0 e08 CIFAR与ResNet卷积神经网络实战
09 循环神经网络
10 对抗生成网络
6 D6 ~# \8 l* C/ b+ n+ u) [, t
( i* |0 x2 j; C: F3 Y: K7 \0 k% x1 W& Q课程目录：
7 u6 k- i1 A+ N% Z+ e% y001 深度学习框架介绍.mp4
002 开发环境安装.mp4
+ j4 b* e4 A. @8 l. Y& G+ }003 线性回归-1.mp4
004 线性回归-2.mp4
005 线性回归问题实战.mp4
006 手写数字问题引入-1.mp4
007 手写数字问题引入-2.mp4
009 数据类型-2.mp4
1 g0 h( V) w* U* n8 v, S8 Q010 创建Tensor-1.mp4
011 创建Tensor-2.mp4
012 索引与切片-1.mp4
013 索引与切片-2.mp4
* z9 m; t" n# b2 `" J& H014 维度变换-1.mp4
015 维度变换-2.mp4
4 U# l: g9 E* t0 B, S' U016 维度变换-3.mp4
017 维度变换-4.mp4
018 Broadcasting-1.mp4
  ]7 G! ^) e% R3 Q) ]- G019 Broadcasting-2.mp4
020 合并与分割-1.mp4
021 合并与分割-2.mp4
022 数学运算.mp4
; p$ \( D! {4 q' y5 R023 属性统计-1.mp4
% S% s6 p$ {6 i024 属性统计-2.mp4
025 高阶操作.mp4
- d: n. u, [* \5 E026 什么是梯度-1.mp4
  V* u7 ]' d6 O" L027 什么是梯度-2.mp4
028 常见函数的梯度.mp4
029 激活函数与Loss的梯度-1.mp4
030 激活函数与Loss的梯度-2.mp4
031 激活函数与Loss的梯度-3.mp4
032 感知机的梯度推导-1.mp4
7 e1 l9 V( g( P* B5 u# B  a& h033 感知机的梯度推导-2.mp4
; k3 e: |  L8 J9 a+ n% C, g& J034 链式法则.mp4
035 MLP反向传播梯度推导.mp4
036 函数极小值优化实战.mp4
037 Logistic Regression.mp4
038 交叉熵.mp4
  S3 @# `% P# Q7 r. l! G039 多分类问题实战.mp4
5 L  d( q8 R6 C9 y6 U5 V' n  X040 全连接层.mp4
041 激活函数与GPU加速.mp4
, P4 _- h: d& a' Z. I: s) y. \042 测试方法.mp4
% V& Y" |8 J' ^2 d+ s' S, `043 可视化.mp4
% v, ]& N4 O3 Q044 过拟合与欠拟合.mp4
; C/ t/ i3 u' O) a2 i; ]' P0 z045 交叉验证-1.mp4
046 交叉验证-2.mp4
3 a/ Y! `. G+ Y) i. K& M7 V& e047 Regularization.mp4
, p+ ^( c& u* {0 T/ S4 j+ ?048 动量与学习率.mp4
049 Dropout, early Stopping.mp4
050 什么是卷积-1.mp4
1 g. `/ S+ {2 K051 什么是卷积-2.mp4
& @. Y2 U* P# c, b8 @( a052 卷积层-1.mp4
053 卷积层-2.mp4
" w# `$ @3 C2 x5 D& J4 M054 卷积层-3.mp4
& G; `. }3 p) ^055 池化与采样.mp4
1 _* X# M4 m; m% u  B056 BatchNorm-1.mp4
. a0 w) v2 v( ~$ _8 |8 f057 BatchNorm-2.mp4
& b! e" I- f# u1 X1 W058 经典卷积神经网络-1.mp4
059 经典卷积神经网络-2.mp4
& P. L4 c  n; ]9 d" a5 ]6 V7 h5 V060 ResNet-1.mp4
7 u- Q. i) p6 ~. Q6 z8 t, E5 M061 ResNet-2.mp4
062 nn.Module模块-1.mp4
063 nn.Module模块-2.mp4
& q; ^: J, ~9 F064 Data Argumentation.mp4
065 CIFAR10数据集介绍.mp4
066 卷积神经网络实现-1.mp4
# p, b, K4 v/ m067 卷积神经网络实现-2.mp4
) p  Y  H: {" E2 Y+ ^068 网络的训练.mp4
$ U& j0 G$ ]( Z069 网络的测试.mp4
6 i. x, [9 I) q070 ResNet18网络.mp4
: G4 V9 T' p% b0 `9 Z' X) K* i071 ResNet实战.mp4
, W$ Z5 |4 }. U; E3 x072 实战小结.mp4
073 序列表示方法.mp4
074 RNN层原理-1.mp4
0 r& v* H( S# e8 @075 RNN层原理-2.mp4
076 RNN层使用方法-1.mp4
/ ~+ r! n  H" _% a- k' K$ q077 RNN层使用方法-2.mp4
078 时间序列预测实战.mp4
" [: {  ]) \1 M" s$ D& _9 _079 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
, ~+ ]) x, o" Z0 @, _2 Y: o8 j080 LSTM原理-1.mp4
081 LSTM原理-2.mp4
082 LSTM层使用方法.mp4
083 情感分类问题实战.mp4
5 F4 r' X+ H6 R2 v* T- y085 画家的成长历程.mp4
086 对抗生成网络.mp4
1 F; b' [' ?4 V& R- U  M4 n088 纳什均衡-2.mp4
089 GAN训练难题.mp4
* P3 P0 n! U, _5 ^2 ^9 r090 引入EM距离.mp4
091 WGAN-GP原理.mp4
1 y$ a& d0 d- \5 y8 ?; J092 GAN实战-1.mp4
093 GAN实战-2.mp4
094 WGAN实战-1.mp4

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很棒的教程～～