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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:13 编辑 ) {3 Q* Y' n, F
6 q: a% x) Z3 W. o3 W
适用人群：' p$ }2 t2 r) R. Q2 H
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。% z8 Q5 t7 k6 W% U
" e( f; \. V" t/ t$ ^2 O9 {
课程概述：
' ^* X* T2 Q7 Y2 e9 ?* X" S! B本课程由前新加坡国立大学(亚洲排名第1)的助理研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。& D* L$ F' W8 s& W7 ]
( _0 n4 Y$ x" [( Z& ~课程大纲：
/ z5 R4 z8 X3 x5 G5 e5 n01.深度学习初见
q& K( ^- A+ b" L8 g5 ^02.【选看】开发环境全程实录
* _7 u$ k; v( Z/ [3 Z( l7 P03.回归问题6 R" k! w/ }# B
04.Tensorflow 2基础操作
" Y8 V8 W. ], X5 N$ u- f05.tensorflow 2高阶操作
& p2 o4 m5 N _7 G06 神经网络与全连接层$ d; |2 [/ @) L* e$ w3 L* Z
07 随机梯度下降7 ]. |9 n4 a; I
08.Keras高层接口
0 ]* u1 m9 C% z, ^2 S; T09.过拟合( E: c7 e9 E0 N0 p0 n# k
10.卷积神经网络! i% ^$ y d ?3 l" ~& ?
11.循环神经网络RNN" R. c5 U* W% p5 \$ q
12.自编码器Auto-Encoders1 B& M: s D4 }2 C1 ~& n2 d
13.对抗生成网络GAN6 K! H( u" P. ]
14.【选看】人工智能发展简史7 l# Q5 x8 C8 N+ [4 J
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
6 a5 D% h) c F& w6 T4 P; J电子书; S: u& j- o1 N; X
课程安装软件-Ubuntu 18.045 t) i3 _. u& C) E
课程安装软件-Win10
+ c+ A+ W7 m8 P2 `/ k深度学习与TF-PPT和代码.zip2 B+ X; ~0 K( Q/ O* Y! V6 t: p1 ?# X
! m" {3 w, r j9 e' O2 _8 h课程目录：; N: `9 n e4 N# A% v6 }
章节1:深度学习初见
6 p2 {# ^; M. e- u9 |课时1 深度学习框架介绍-1
# z4 e w8 H& W" ~2 z课时2 深度学习框架介绍-20 d) b( v! C; w/ g
课时3 开发环境安装-1, n. S9 C- G, F( `% H, ~# Z
课时4 开发环境安装-2
5 v7 S* U/ R3 F9 G. P
- c3 a4 H; A. G& R! J6 _" {* u5 y章节2:选看：开发环境全程实录( K a+ U6 i' `" k H$ B
课时5 Win10平台实录-14 ~1 N6 |, J, D5 l
课时6 Win10平台实录-2
% C, [& }( v+ R课时7 Ubuntu平台实录-CUDA安装" f" Y9 R ^9 Q/ O7 ^
课时8 Ubuntu平台实录-Anaconda安装5 j# J* J1 S( N5 @6 O0 G6 U
课时9 Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装; n/ l9 ]1 B8 x w2 w- z2 l
课时10 Ubuntu平台实录-PyCharm安装
8 f% x3 Z; ~9 i# F9 b, o3 K% ?! s4 U6 x' ?* \% J$ @1 [+ g
章节3:回归问题/ ]0 Z- ]( n# g" |& G* u0 s
课时11 线性回归-1
( Q6 ]: M4 i8 S* M) [# u' z课时12 线性回归-22 @5 F G1 ?+ x: X- q) V8 {1 W/ @
课时13 回归问题实战-1
4 A" n- t; V1 L2 }) k/ B% N课时14 回归问题实战-2
: V8 X, y. p+ u3 j" J5 f& `课时15 手写数字问题-19 W/ X8 v# B/ H% w8 {3 ~0 w
课时16 手写数字问题-2% v2 k8 M" e: C9 c" c, ]
课时17 手写数字问题-36 F4 }! G7 P* ]+ R. Y$ }6 w2 n N
课时18 手写数字问题初体验-1
8 E* e9 R; S9 i# d+ D8 X课时19 手写数字问题初体验-2
1 g" L& P2 Y; g3 y6 y* I; ]! Y' x8 m+ p4 e# Q
章节4:TensorFlow 2基础操作& m1 K9 C) B) b2 F# T- s) F
课时20 Tensor数据类型-17 X4 t# x) e) o$ F C. {: ]
课时21 Tensor数据类型-2, q0 m3 o3 h9 O' g: G
课时22 创建Tensor-1
) I& d5 H3 i. Z) k+ W2 a$ E! _: T9 S2 }课时23 创建Tensor-2, F) L6 `. K" _8 o
课时24 创建Tensor-3
# c& E- E" e! |* V$ W% }课时25 索引与切片-15 A( ~3 ^/ u$ x6 _% x
课时26 索引与切片-25 `; Y2 H2 Z7 }3 [
课时27 索引与切片-38 Z3 e% t- s7 r0 a3 n! W
课时28 索引与切片-4
8 J0 d) G9 @8 [, F7 I5 i; Y0 b课时29 索引与切片-59 v: n z% [0 I( r u4 i1 ~
课时30 维度变换-12 b9 _ G( l. c# m
课时31 维度变换-2
* Y T5 @0 ?( j [; J, V课时32 维度变换-3* W2 a+ O' A- p0 X$ S+ q
课时33 Broadcasting-1+ o% e6 f7 K4 Q
课时34 Broadcasting-2- ?: M0 j6 F& `- u7 e1 c) |
课时35 数学运算
& H2 T7 a5 }9 U课时36 前向传播（张量）-实战-1( X- z. R8 g( F3 X1 Q
课时37 前向传播（张量）-实战-2' W/ {' h( d k+ y; k9 W
课时38 前向传播（张量）-实战-3. i7 w+ H$ d/ E4 I! c
课时39 前向传播（张量）-实战-4
8 |4 W* S, C& x& W0 s# N' v
4 R* r: U9 o \2 w章节5:TensorFlow 2高阶操作5 T8 q P4 ]' m; d1 j! e3 N
课时40 合并与分割6 |4 R/ i% u. h& N3 u
课时41 数据统计7 ]+ Q! g* ]; D/ l& W' V: m
课时42 张量排序-10 F. g5 f# j' i! r) o: o2 _. q
课时43 张量排序-22 a% r4 C- V8 E# O3 w- X5 A; I' p
课时44 填充与复制 B$ e3 {4 @& Z f9 u8 p7 f
课时45 张量限幅-1
& X7 i I' Q, l- \, W$ p课时46 张量限幅-2; p9 b* ^. q$ ?
课时47 高阶操作-1& F- K+ A- h3 }/ {2 Y& I
课时48 高阶操作-2
% d, m4 S4 L, ]$ g1 J# a+ g$ a, c N }. ?3 @' H
章节6:神经网络与全连接层
. ~6 B8 {% C! n/ j9 ?5 h# t课时49 数据加载-1# `7 B+ e, z" Q& ~ k
课时50 数据加载-2' W3 C) Q) K# r, o, y$ j* L
课时51 数据加载-3
' j2 c; [ J1 U' O5 r课时52 测试（张量）-实战 S" `2 ]! K: s$ B* R" ^$ Y$ }; a
课时53 全连接层-1% J2 i& ^% ]2 U' |( M" Q
课时54 全连接层-2
9 g5 E6 e2 c7 i/ j4 z* k: G课时55 输出方式% U" i8 A2 i/ ]# Q
课时56 误差计算-1
( b$ y2 R' L5 r$ o. N2 A. ^- Z0 i课时57 误差计算-24 ^1 J" d, q8 d8 U( i& ^# B
课时58 误差计算-3, b F2 W, H" k k; Y) x; j/ R9 e
. f6 ]" m1 N. Z) m5 B( v3 @
章节7:随机梯度下降
) j2 Q# v+ L5 u# `0 R$ W课时59 梯度下降-简介-1
3 h( q- d1 _3 v1 k) R# W3 Z课时60 梯度下降-简介-25 ^% ]/ n+ W) ?, a( R
课时61 常见函数的梯度
% u3 ]) x H1 E2 W课时62 激活函数及其梯度
( N6 V+ i) x- [课时63 损失函数及其梯度-12 ^9 Z; D( v! z' ]3 T) } Y6 ~0 i
课时64 损失函数及其梯度-26 q8 x& K; t: }
课时65 单输出感知机梯度+ `; W* T9 r ?% f) x6 T& A4 }) G3 ]
课时66 多输出感知机梯度3 U) d7 ~# C2 ]* f' p [
课时67 链式法则
/ E% F" q8 Z! F课时68 反向传播算法-1 u2 ~1 U- I! }% H2 h
课时69 反向传播算法-2
3 E- }# l" B' x: e课时70 函数优化实战
# e7 o0 ^) k2 B" u' a p& u# D4 V$ G课时71 手写数字问题实战（层）-1
" G2 L2 O( L% g! O; p0 Y5 e课时72 手写数字问题实战（层）-2
9 }0 j I7 t7 x1 d课时73 手写数字问题实战（层）-3( H) \. t/ e( L) q
课时74 TensorBoard可视化-1
0 v3 j; Y! k* v; j课时75 TensorBoard可视化-2
% Z _! h* x. ]# z W8 O2 {' m o# [
章节8:Keras高层接口2 n! [0 ]* E& [* X
课时76 Keras高层API-1) _, B( Z8 ]5 X$ ^) S7 H
课时77 Keras高层API-2. `! r# |* T% F( a, P) R7 v
课时78 Keras高层API-3
- W9 ~3 q& w: J3 H课时79 自定义层/网络-1 r" T% e! t/ _6 Y' {8 |
课时80 自定义层/网络-2
* G9 k0 b' T+ H# K; J# X# r课时81 模型加载与保存4 e$ v. y& `# e
课时82 CIFAR10自定义网络实战-13 V9 ?% j' s: }" n, u
课时83 CIFAR10自定义网络实战-24 O9 W, ~. R$ b: c" @
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3& N5 i7 Q( W5 \& @/ K9 \# g5 _
1 Y& ~0 |, h1 I8 W章节9:过拟合
4 M2 {! D0 d+ v) _ c$ V8 j) H课时85 过拟合与欠拟合
& o0 F* b! N$ ]' ~0 [# n% }课时86 交叉验证-1
' }/ n8 a0 Q: [& d3 E课时87 交叉验证-28 Q, m F }5 Z9 ~
课时88 Regularization6 i* ?+ y2 f# E+ V+ f
课时89 动量与学习率
3 O, h/ n% d* A+ i6 X课时90 Early Stopping和Dropout; b2 u& e2 S: Z9 O+ ]2 O4 A5 ~3 Z
5 E) k0 e3 p( d* c3 ]* u. J$ d, }章节10:卷积神经网络
+ f6 E$ [: _! Q* P" h课时91 什么是卷积-1( G3 D3 x; @7 ] H; p' D
课时92 什么是卷积-2
9 ^; P0 f9 x! F$ |6 d课时93 什么是卷积-3& ]% p5 G) R. A. F3 T. a# l' L3 R1 [
课时94 什么是卷积-4
/ K& H7 {' o& G- S$ G课时95 卷积神经网络-1$ ]. |# m$ [' q1 U9 z; U p
课时96 卷积神经网络-2$ \. g/ M7 g; f0 z1 r. c2 D/ s$ M
课时97 卷积神经网络-3% b& m2 K U+ Z- Z, x& v2 A8 H
课时98 卷积神经网络-4
% L2 o; }( B) `# W' {$ [课时99 池化与采样0 N+ Z- }3 e* T6 z
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1& I8 ~* \9 c) F3 h
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2! v! ?" x! L' p. E/ t
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3
% A+ L% A$ K! @" _8 d* R. _% I课时103 CIFAR100与VGG13实战-4
! z/ L/ p- e. M7 g' f2 s: {, Y课时104 经典卷积网络VGG, GoogleNet, Inception-1
A z h; e; }: P课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2% a5 k$ I+ A2 ]' v0 _
课时106 BatchNorm- Q9 A/ A( x7 [8 H8 j ?
课时107 BatchNorm-2/ H, d( x( U5 W) ~* a9 R0 P
课时108 ResNet, DenseNet - 1( k _! P/ m% ]. C4 t N
课时109 ResNet, DenseNet - 2& d% @$ A6 Z; S1 w
课时110 ResNet实战-1
* O6 E# C1 s, m/ m8 Y- m& D课时111 ResNet实战-2) A q: d$ H) n# V' r
课时112 ResNet实战-3
. a% M1 z/ n0 J: c2 m课时113 ResNet实战-4
7 d% ~- K6 F2 H) p# @/ i
& n2 B2 D+ Z! z2 J J1 n章节11:循环神经网络RNN
6 w! k" Z7 B/ }( K: M课时114 序列表示方法-1
9 e* a4 R9 b- N0 B P. d课时115 序列表示方法-2
) ]# c: k5 e7 G9 b+ y" |( [课时116 循环神经网络层-1
, H. `0 p; B9 b ?$ q7 Y# d课时117 循环神经网络层-2 ? b' A$ B% n3 O$ k& O
课时118 RNNCell使用-16 h* d; W4 y, N' L
课时119 RNNCell使用-2$ Y! w. H" d8 I, l& l3 b g
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集: k$ O, c+ K6 x) T! Z& C% X4 p
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell9 ]" a7 |8 \& ^) Y
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练
3 W7 \ h' M7 d: e9 P- f课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cell4 o$ B: S L3 Q7 H7 ]" B/ q
课时124 RNN与情感分类问题实战-高层接口# Z, U. A. b+ r) X; ~6 w
课时125 梯度弥散与梯度爆炸
M" F8 ]7 O+ t M( ?! w4 b3 b: \" a课时126 LSTM-1
K' s; }6 V' p) Y0 J7 Z# D课时127 LSTM-2
/ y# N! ?# l- V课时128 LSTM实战
, j5 u- {4 D+ c0 v课时129 GRU原理与实战& C" y9 h0 u$ [$ y6 l
# e5 D' Y* i$ l, W
章节12:自编码器Auto-Encoders
8 U! u) {" n( _3 V6 m2 Y课时130 无监督学习
) L' L6 E) `' u2 X$ t8 C A课时131 Auto-Encoders原理+ J; _; l' s c( i% ^: ^. h* g
课时132 Auto-Encoders变种
7 D2 Q. J+ J6 F% j! ^课时133 Adversarial Auto-Encoders
4 Y. I5 _. I3 E' ^. ^课时134 Variational Auto-Encoders引入
4 ]/ W3 F) @9 G0 n) B课时135 Reparameterization Trick
: T; p1 d8 Z2 {# w b& b课时136 Variational Auto-Encoders原理
: o, [* i# x' b2 b* Z3 N, |) E6 m/ g课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器+ W& \0 m, `4 o0 \$ f' A9 p
课时138 Auto-Encoders实战-训练
. X P- v+ L9 m课时139 Auto-Encoders实战-测试
) l3 b ^, `+ z4 b% s$ o课时140 VAE实战-创建网络. e$ F: }' I. [3 v% k
课时141 VAE实战-KL Divergence计算% E+ ^0 |% I" x" l) Y: g' Q* @
课时142 VAE实战-训练与测试
" m9 P# X1 t3 m3 K* W8 s8 {8 y# ^; p; L/ u8 A
章节13:对抗生成网络GAN
- t9 u$ n7 \& I* \& E9 W课时143 数据的分布 d; `3 v! |6 b- j1 |2 V- S8 {7 v
课时144 画家的成长历程6 i# v+ q, m0 }
课时145 GAN原理
8 Q6 c+ n% Y; H: {课时146 纳什均衡-D
& |# [1 B. F. Q% X9 G; X0 ?8 R7 r课时147 纳什均衡-G
: Q _4 @/ ~* g4 \课时148 JS散度的缺陷2 V* d# J; B& P: b9 u4 n7 q0 q. T( l
课时149 EM距离
+ }1 _ B9 G4 j4 S& U课时150 WGAN-GP原理/ Q6 {) F0 w, U4 J. i$ ?3 t. _/ j
课时151 GAN实战-1! a# j$ X9 ?9 U3 _! O7 e8 q
课时152 GAN实战-2
2 q4 x' u+ @- Z6 u5 F) G课时153 GAN实战-3% I6 Z9 y2 Y0 D$ `
课时154 GAN实战-4
4 Z0 G9 X: V4 m课时155 GAN实战-5
( _- b5 @, ^ [6 |8 G. @' p% b课时156 GAN实战-6
2 E" y; G8 T6 W% H' K3 Q+ d: ^课时157 WGAN实战-1( f6 Y( x( d, I2 }8 C. D' n& I# H
课时158 WGAN实战-2* y4 \) H7 _+ N: q' k( M! t. [
) @/ c. ~% V5 G c# Z: J章节14:选看：人工智能发展简史( t9 i: e t+ ~
课时159 生物神经元结构
7 h5 s, s3 v* m- y6 M课时160 感知机的提出9 v7 `3 F! Q% L! o
课时161 BP神经网络% K* ]8 p" c. M' m6 y. k
课时162 CNN和LSTM的发明8 V( n$ X+ d+ z
课时163 人工智能低谷
3 s! b! t3 r8 \* F3 `课时164 深度学习的诞生
* n+ f$ O8 ~' M5 |2 o, B课时165 深度学习的爆发
/ Z6 g, a7 p* o4 k: M" }
( }! s; ?. o: X2 z& E- t' L$ D章节15:选看：Numpy实战BP神经网络
( s2 M2 k: p2 U- L7 E: _" ~课时166 权值的表示3 W% a5 ~, _, b* Q/ O p' C
课时167 多层感知机的实现
1 x1 [, d0 ]4 E1 V g9 m2 P7 y课时168 BP神经网络前向传播
7 d5 |- W! `7 ]& `9 ?2 y课时169 BP神经网络反向传播-1
0 m+ H- v) _$ T: C; d+ N! q$ ~6 D课时170 BP神经网络反向传播-2
0 y M( ~' Y3 u( y( S课时171 BP神经网络反向传播-3
& C( l! `# M( C% l& I q( Q课时172 多层感知机的训练
8 E+ x* O W! C4 v8 Q* g+ Z课时173 多层感知机的测试( Q) V1 L6 A/ G4 L/ U
课时174 实战小结
/ _3 I3 d0 L$ m; @1 J
6 t# G( v5 O, l H) J1 r5 L& N/ Z' Y+ C3 ^4 E/ [4 J
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发表于 2019-8-1 12:57:42
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