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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:12 编辑 , k" F6 j3 {" P2 [; u3 x9 o$ J; Y
& c; ~5 A6 Q9 V! L, y
课程大纲：
% ?6 M% B7 R& ], t01.深度学习初见
+ E: z2 K, L( ^( L02.【选看】开发环境全程实录- K- W0 x, W1 J7 t
03.回归问题9 o* ~5 R9 A4 L3 a& @( r& I3 s
04.Tensorflow 2基础操作. D: d# Z6 o* O7 e/ b
05.tensorflow 2高阶操作
! V7 G9 ~0 F n06 神经网络与全连接层
- D' M F A0 }; y7 C07 随机梯度下降
$ @) { m( v- h- p$ U% `08.Keras高层接口: d# k, F9 O( G( H+ D
09.过拟合
b: Z4 y' y9 l* ~5 v10.卷积神经网络" R. q1 W$ {, ^& d& d5 j
11.循环神经网络RNN
) o/ k. P7 Z) M6 Q/ D j12.自编码器Auto-Encoders6 g, g3 T5 M. h. n- r+ g
13.对抗生成网络GAN
, h2 M3 Q+ j& q5 F' f9 O, C14.【选看】人工智能发展简史
8 S; X6 L; o- a8 D6 r15.【选看】Numpy实战BP神经网络
/ `2 I# Y0 C" q1 c
) O& S& k( Z4 \' h! j- ~8 u
" E: b% k0 y+ V, i课程目录：- D! a6 Q) J: E) ?
章节1:深度学习初见
1 z$ @- z9 B) p5 n( o( F课时1 深度学习框架介绍-1
: V; K" w2 c6 F/ ~ J) M课时2 深度学习框架介绍-2
# k& N9 r! @( m& w. r$ ?课时3 开发环境安装-1# h. x" o' d+ F) ^1 U! P
课时4 开发环境安装-2
7 {% i5 e# c1 h" ~! n
# V: g* t- {+ ~" O# Z章节2:选看：开发环境全程实录
. }& K3 d' {$ j; a t; z) W* R课时5 Win10平台实录-1/ Q8 T3 k+ [+ Z0 H; ?: K6 }
课时6 Win10平台实录-2
# b6 H3 _& v3 V4 Y5 I, ]! K课时7 Ubuntu平台实录-CUDA安装& z( B8 k- D/ b6 N, y/ D3 ]
课时8 Ubuntu平台实录-Anaconda安装
6 y- u2 H3 g% V/ H8 S课时9 Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装
" |3 e p5 l. J2 g课时10 Ubuntu平台实录-PyCharm安装3 r/ M! v$ T. N: T, E% q
, Z$ J# q- C5 g4 z章节3:回归问题
1 N; V- P0 h9 L( o1 [1 D课时11 线性回归-1! X: ?5 d3 ^. F( D# [
课时12 线性回归-2. _ C. c6 G$ l" d8 x
课时13 回归问题实战-1
4 }, ~1 D6 }! h3 q: t: l课时14 回归问题实战-2
- u1 h/ Z9 k* v. f课时15 手写数字问题-1: h3 b$ A# w& Q/ p0 v3 `) b
课时16 手写数字问题-2: P) P2 z+ L! i, m% D
课时17 手写数字问题-3
) e; p" {6 ^' Y5 H' \课时18 手写数字问题初体验-1
6 V; h' G, u4 k7 X P& R2 K5 G Y课时19 手写数字问题初体验-2
) [/ k# ?; r: [6 z% R3 s6 r1 g- ~0 P
- @) \' E# |7 D5 o. v9 O( i章节4:TensorFlow 2基础操作
+ \4 D/ H8 f, [. ~/ w( n课时20 Tensor数据类型-15 f1 N k# G D1 A
课时21 Tensor数据类型-2% A+ @1 s5 {3 P! z
课时22 创建Tensor-1 x/ g8 e2 N4 p( H s* D
课时23 创建Tensor-2 M. Q2 B" w; e8 c" l' z1 s
课时24 创建Tensor-3
5 Z6 A ]8 e4 i; D0 ] h课时25 索引与切片-1
8 ^) t5 e$ h* d1 n: }) \# a: r课时26 索引与切片-2- E) h% V1 T' i' d
课时27 索引与切片-37 t+ E& h3 V, Z* ?0 y* C
课时28 索引与切片-4
: Q4 }9 Q) u; h L5 V3 ?3 q3 y5 l课时29 索引与切片-5; K# g, F' c+ Y# p
课时30 维度变换-1! }8 a$ M; w" S) c8 ?
课时31 维度变换-2( _/ B; Z% a) L; G; G4 R& N
课时32 维度变换-3% Z, L+ I- K- D' ^9 P
课时33 Broadcasting-1
! {0 R- s! x$ H- S; ^/ a2 X课时34 Broadcasting-2
1 X% H( W" ~# u课时35 数学运算
' W; _/ n* I" K8 K课时36 前向传播（张量）-实战-1
( C3 D$ E! v0 k6 H4 `; N课时37 前向传播（张量）-实战-2
" O: f$ M: D+ F' L {0 y2 @( I) s课时38 前向传播（张量）-实战-31 s7 K$ S; b+ ^
课时39 前向传播（张量）-实战-4 b- W6 h# N2 y" w/ b6 F' U) n
0 ] x' Q S, T. c+ T1 Q5 ^
章节5:TensorFlow 2高阶操作
8 K/ {. L5 k: _1 W4 i `0 \课时40 合并与分割9 r( s3 g/ p" a. D' E" ~2 b
课时41 数据统计; G0 ^8 @) i& ~/ x9 C, c; T# x
课时42 张量排序-1) L f% r* i! r" G% ?
课时43 张量排序-2
* }- T/ s, Z; b0 @6 v课时44 填充与复制
3 D4 O3 W: {+ g. \* w课时45 张量限幅-1
: H* Z8 ~+ {, v8 c" C `+ W课时46 张量限幅-2
J) N6 q& @+ A; ~# U9 G1 ^8 }课时47 高阶操作-1
" c8 W$ I! D3 R& S课时48 高阶操作-20 N/ S/ Y m3 T
; ^* N. R. [/ E& F章节6:神经网络与全连接层
. @2 @/ ~6 u5 F# R课时49 数据加载-1
/ l1 x6 h! y& U) h# P" R7 z- K. F/ x) ?课时50 数据加载-2
4 Z7 d7 N: u U7 T课时51 数据加载-3
9 W! o! b* v+ z E3 P' r: B9 K课时52 测试（张量）-实战5 l' Y q$ `& X/ S5 T
课时53 全连接层-1, n( d: W' o! {. {9 T5 }
课时54 全连接层-2* v) C% B' a; x: o
课时55 输出方式2 s0 {0 \' k4 d9 ?# N) k
课时56 误差计算-1
c5 `$ d0 e+ L0 d1 }2 u3 o# x v0 D课时57 误差计算-2
8 F) v- p: F3 ]% H3 q% I课时58 误差计算-3
0 h# v' k1 r8 N" X1 {. t" e9 y
% I$ {; H. C5 n+ _! t2 Y" Q0 H章节7:随机梯度下降; _" p* q9 L& h/ c4 a7 I
课时59 梯度下降-简介-1* Q, ^9 c* W1 A; {
课时60 梯度下降-简介-2
% L& ?3 u9 X, L& N7 T) ~课时61 常见函数的梯度
- a( L: \" L. {& R" h: ]课时62 激活函数及其梯度
7 I" T0 ?, m4 r5 x" o课时63 损失函数及其梯度-1
" V2 N9 R+ L, |7 [) n: t9 d课时64 损失函数及其梯度-21 g: L$ C# ?5 ^7 T3 a
课时65 单输出感知机梯度
8 j4 `& r0 A5 s; }6 C3 o课时66 多输出感知机梯度
9 Z4 h/ `% \, o5 K; a1 r课时67 链式法则
6 W3 R; C; m4 _课时68 反向传播算法-1- |6 B: o9 m8 p) ?+ R
课时69 反向传播算法-2# s( I: W I& L# O" v
课时70 函数优化实战! i7 _ A4 e1 o- U0 J* J8 }
课时71 手写数字问题实战（层）-1' `$ {" k! Z3 Z* V9 M; Q2 c$ B
课时72 手写数字问题实战（层）-2$ A. t2 Y9 N8 R* T& D- e1 X! V7 q
课时73 手写数字问题实战（层）-3- S- w, s B& w' W( B
课时74 TensorBoard可视化-1
& M1 U7 D* C" x F, q1 x3 M8 Q% Z; `课时75 TensorBoard可视化-2
; z5 v6 E g% s0 `1 l' I5 `( q8 [& P
章节8:Keras高层接口
- E0 G M( I6 q课时76 Keras高层API-1
3 W% w' @/ l6 R9 h课时77 Keras高层API-2
# e. N4 W8 [3 h# i" V课时78 Keras高层API-3
* k* Y- Z0 n5 r+ e0 W& o课时79 自定义层/网络-1
9 ` Q6 c% B! V课时80 自定义层/网络-2+ i0 k, z4 \) {
课时81 模型加载与保存
! A! C. R0 Y! L- o课时82 CIFAR10自定义网络实战-1
# m- b& {; G0 S' F' L( p9 H+ ?课时83 CIFAR10自定义网络实战-2
! w3 Z/ \5 _- p& O {课时84 CIFAR10自定义网络实战-34 l$ }( ^# L7 c* ?# @. ~
7 ]0 W& Q: F$ s+ R* f0 X o. L
章节9:过拟合' {& s2 i0 x6 c" p: ~( [
课时85 过拟合与欠拟合
0 o! f" M. ?2 d8 O# M课时86 交叉验证-1' d9 |8 S3 z5 e# X
课时87 交叉验证-2
# B C' j$ J7 x$ A9 ^+ v课时88 Regularization! Y( ~* H% |$ K
课时89 动量与学习率
% h4 @6 C$ t7 O) g' _. X课时90 Early Stopping和Dropout! i6 z3 p; Y. X" ]# L& N5 O6 U' I. l
# h a5 y6 \ a
章节10:卷积神经网络6 x, n; Y6 u G6 `* V7 R" S
课时91 什么是卷积-1
: r$ @. h6 [9 ~4 ^, A/ K" n' c3 s课时92 什么是卷积-2+ C) l! Y/ } s1 ~. p& U$ I# o
课时93 什么是卷积-3
( r% _. e* Y- t! ?& V# ]9 `课时94 什么是卷积-4* Y8 ]2 O( ?4 ^" d% |/ Z* J
课时95 卷积神经网络-1/ ~, k) `4 F& T
课时96 卷积神经网络-21 L, h# H0 k; x* F! |/ V; K
课时97 卷积神经网络-3. t0 |% R) Q6 ?! A: a) b6 t
课时98 卷积神经网络-4" {# |9 h1 w# m
课时99 池化与采样) {5 x" t$ I: L
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1, t# u9 u9 z6 M/ ~
课时101 CIFAR100与VGG13实战-29 b" g5 W* F4 ~* R6 J9 Q: m' N
课时102 CIFAR100与VGG13实战-32 f* V/ W" I I) E
课时103 CIFAR100与VGG13实战-49 k4 V) Y0 C, b4 n+ s5 n4 b( ?5 g
课时104 经典卷积网络VGG, GoogleNet, Inception-1' N; Y) O+ w- J* ?0 z! I
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2
3 i# y4 B: l. ~$ A; N' w' n( m/ Z' L课时106 BatchNorm00:07
: h% [8 \! \, R* V+ a* Z+ b) `课时107 ResNet, DenseNet - 1 q' r. @) x' b4 ]0 h. z
课时108 ResNet, DenseNet - 2
$ `! F! F; v# _: N3 J0 \+ ~" } S课时109 ResNet实战-1
1 K1 U2 s$ T2 |( ?, E" {8 p课时110 ResNet实战-21 V$ _, R7 s2 m! ?# I& G6 d: M- @% Q' H
课时111 ResNet实战-3
5 R: c- `/ D: R/ [课时112 ResNet实战-4
% M" ~5 h. g9 g. g# K1 Y/ Q
- L) g" T9 e" @( G. C n! N章节11:循环神经网络RNN
3 n# a$ o5 g# P, I8 F/ b8 z课时113 序列表示方法-1* g5 |; r k) p+ b7 Q$ r0 }
课时114 序列表示方法-2
, h% c: x) D9 e' C$ Z课时115 循环神经网络层-1( `& ]. T3 H f" C( @1 h. a3 o* q- T
课时116 循环神经网络层-2
! d' y2 q2 [2 X8 T- {9 s课时117 RNNCell使用-17 J; n$ ~* \' x
课时118 RNNCell使用-2
- d5 H% Z: c- N1 g; @( R6 ?课时119 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集
- Z# U4 ~3 r) x: {课时120 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell( W" h. S# h3 F6 ?/ [8 S
课时121 RNN与情感分类问题实战-网络训练 k8 h8 F* L! j5 ?
课时122 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cell
- T" j$ b, M+ l: L& J( w课时123 RNN与情感分类问题实战-高层接口2 X7 N/ f, Z5 S. x- x6 v0 P3 J- ^/ B
课时124 梯度弥散与梯度爆炸13:344 k5 l) g% }8 a; }! M7 |6 g# l
课时125 LSTM-1+ m1 B8 Q F% o; O7 S# c
课时126 LSTM-26
: e8 d2 G5 `' B3 E9 v# I: w) L; h) z5 w& d
章节12:自编码器Auto-Encoders! o; c1 j8 B" d3 A7 x2 g9 ?- y) \: t q
课时127 无监督学习
& U: |. z# `' ~课时128 Auto-Encoders原理
' ^! i9 g) e6 ^/ {0 q7 I& z课时129 Auto-Encoders变种
% w* d ?' m1 O' C! N& P; y课时130 Adversarial Auto-Encoders; \5 W) q' d) D- D
课时131 Variational Auto-Encoders引入
8 F& x2 Y2 H0 Y" }( u# ?课时132 Reparameterization Trick
( x ~ ^* v8 M4 M2 V9 h& c课时133 Variational Auto-Encoders原理. c5 Y3 z) L( Y5 m2 Y% p& I+ c. i
课时134 Auto-Encoders实战-创建编解码器" U! L' j7 t. e1 X
课时135 Auto-Encoders实战-训练7 S& ~' r& y/ G
课时136 Auto-Encoders实战-测试; |2 N: A' E$ A' Q G3 T1 x1 U
课时137 VAE实战-创建网络
/ i% L4 G- k5 v( i& |& v$ K7 y课时138 VAE实战-KL Divergence计算& S' m( Y& w! m) @* g: c
课时139 VAE实战-训练与测试
/ l3 e- M; q5 k2 [9 e
* v. N2 }# e( D) [/ b- M5 T2 \章节13:对抗生成网络GAN8 e! H( L$ `% ^" B' M
课时140 数据的分布
1 G+ e1 G) ~2 G" X# C课时141 画家的成长历程
0 ~) B4 `' E+ t# X0 Z z. X课时142 GAN原理
3 C/ G" j7 Z( Z课时143 纳什均衡-D! V; c2 u* d$ O9 w
课时144 纳什均衡-G
3 I2 R* \! t) g7 R, U课时145 JS散度的缺陷
. J6 `5 X" s4 A7 `- s课时146 EM距离
6 F. }6 ]' }; _3 P课时147 WGAN-GP原理
5 I% } q) E$ [课时148 GAN实战-1
2 F7 ~; \* u5 ^* z课时149 GAN实战-2* g4 j( l( Y+ ~$ U1 ?8 \
课时150 GAN实战-3) S* c( d. g" `8 F
课时151 GAN实战-4# O. l4 {* [( b5 l# T8 U( L% P
课时152 GAN实战-50 l5 Q# Y- C# i: t- r# V
课时153 GAN实战-6+ \! f+ x S( n. A1 x
课时154 WGAN实战-1
# V# @: c, ]' u6 F3 Y+ k课时155 WGAN实战-2
' e5 Y: \# B0 @7 p* I
, F6 W; d! s8 @. q3 o# t7 n章节14:选看：人工智能发展简史
' e! r5 z0 w" W/ D课时156 生物神经元结构
8 @4 s, x& d$ K2 b: X8 P课时157 感知机的提出. O6 S, _* Q5 J0 B% G1 \# A- g
课时158 BP神经网络
- ~& [0 q% R+ Z* |) m3 Q; d课时159 CNN和LSTM的发明
" }) [. R! Y! H# e2 u4 s, u0 I课时160 人工智能低谷- l9 W& Q5 S& p8 F* R
课时161 深度学习的诞生19 n: _ \( B$ ?, l, a
课时162 深度学习的爆发
' T! ^% h8 p4 }6 z/ b5 A
, A4 e# E1 \2 C! ^, L# m6 r8 b0 ?章节15:选看：Numpy实战BP神经网络
! @( R* v. ?- S- ]) `课时163 权值的表示( u: j( h" ^: I1 Q
课时164 多层感知机的实现6 s0 y" D0 e) p3 {& g
课时165 BP神经网络前向传播7 U2 t6 c' I* H; S q7 i! ?& C6 E/ z
课时166 BP神经网络反向传播-1( Y: D1 i/ m9 k% d+ s
课时167 BP神经网络反向传播-2
& {4 D- x5 W8 p! U' l" J" [课时168 BP神经网络反向传播-3; j1 M7 ^% W0 ?" l+ `4 ?7 |
课时169 多层感知机的训练
2 B* U' Q5 g' ~课时170 多层感知机的测试$ C+ A( U2 k7 h/ R
课时171 实战小结
: ]) k% o- H: @0 n6 g! r
8 c4 o; F: y3 p* H" D' S: G
* W$ E$ X+ T4 ? |
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