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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:13 编辑
8 ?% a- a2 [0 J- F8 |) K
' K! w0 c+ y3 `. M- p0 u; H适用人群：
+ F; S5 X, \1 M1 B7 l0 A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。
& w( F; Y S, f& s
! C1 S( M% \/ p+ }课程概述：
: G$ B- [, _4 f' l( o8 F7 s. |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。* ]8 G5 h0 C/ o2 a! R) o% w' x; E
6 Q$ j8 K9 L/ Z课程大纲：* v3 z3 N6 ^3 I) U8 I
01.深度学习初见
+ t, K$ T3 {, A/ ?02.【选看】开发环境全程实录; V t7 I$ E' |+ t5 P
03.回归问题
2 t, Q, [, m2 L9 j, s8 s04.Tensorflow 2基础操作7 r( ^$ ]+ L) W
05.tensorflow 2高阶操作 t9 \' u- A% m; h+ Y) p. ]
06 神经网络与全连接层
8 O( q4 Y# _# S* f3 b6 ~07 随机梯度下降% R3 t% N6 T, k0 L' z
08.Keras高层接口
. g* s- ^5 V/ P N09.过拟合
6 X4 H% y; g0 v: s5 W6 q10.卷积神经网络/ \( f& j' M/ N, q9 A
11.循环神经网络RNN, Q: j1 O) N$ `7 N! w% {2 T
12.自编码器Auto-Encoders
7 V: v0 p& l3 S. x. `* E1 p13.对抗生成网络GAN
8 j! p5 k& o# G! U: b; k14.【选看】人工智能发展简史
$ E- D( H7 {2 l6 O# z" i15.【选看】Numpy实战BP神经网络9 W* w# V# |. h' P) U
电子书
; ]4 W3 Z$ }. i+ v8 ]) E0 }课程安装软件-Ubuntu 18.04' Y/ M/ P( x9 K; _6 Y
课程安装软件-Win10
4 w7 \ d& ] h1 C& [2 C深度学习与TF-PPT和代码.zip
- D* h& ?' N5 `5 @8 |' U+ S( o. z( {* t z2 _
课程目录：
2 E* G) ?: R$ z0 v% _- P章节1:深度学习初见6 e g; _2 _; D' |& m/ l* |
课时1 深度学习框架介绍-1
- `/ c( @$ N$ V) Y c7 A课时2 深度学习框架介绍-2! p) H' H! q& B! M$ i5 W8 P
课时3 开发环境安装-1, {( m$ F$ o' k0 i/ ]
课时4 开发环境安装-28 j3 l7 V. ?$ U$ ]
4 d! [+ Q" R9 V2 `6 P章节2:选看：开发环境全程实录 m* @6 a( a @- Q$ {# Q9 D4 l7 X' ^
课时5 Win10平台实录-19 h+ n3 o3 G6 r. u" v# r# u; `% S
课时6 Win10平台实录-2) s0 o* [& }4 K2 k) i
课时7 Ubuntu平台实录-CUDA安装5 e; Z; w4 A1 l+ h: ~$ t, P6 f
课时8 Ubuntu平台实录-Anaconda安装0 h: X8 ~) S: |& G0 j9 K
课时9 Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装
& d: a. b' n; Q课时10 Ubuntu平台实录-PyCharm安装
, X7 S+ u6 W0 I* j5 }; o! c; P0 X a+ i( H
章节3:回归问题
. r( W& u4 }/ |( {6 A" Z课时11 线性回归-1. r, _8 P6 T* _: z5 u I
课时12 线性回归-2
4 }" h: ~; E! Y& b" ^1 S3 @% v: M9 q# v课时13 回归问题实战-15 [. Y& T% P n o
课时14 回归问题实战-2
4 J: S" ?8 b$ {# p课时15 手写数字问题-1$ R1 z/ }. C- e3 U5 Q7 I1 t$ q7 l' z P
课时16 手写数字问题-2
! t: E1 B0 C- t( ^ ?2 D课时17 手写数字问题-3$ m' {5 N: P: c, \
课时18 手写数字问题初体验-1
- q, }+ Y0 }% O! e课时19 手写数字问题初体验-2
5 k5 _0 H7 i( t( h& \- G- F% M& L/ l! ?0 [
章节4:TensorFlow 2基础操作' }5 n {% a, [1 V- a- T6 G
课时20 Tensor数据类型-1
4 K5 M* t2 t3 p; q6 H5 A课时21 Tensor数据类型-2( |# u7 v( I$ d. ]
课时22 创建Tensor-1
- T/ s. \. q( T$ I$ D$ i; Z& G9 M课时23 创建Tensor-2
* [5 A7 d& f& c9 ?) \: a课时24 创建Tensor-3
9 W7 {2 H0 l# ^9 ]7 X& C* o6 C课时25 索引与切片-1$ i1 c3 u1 h% o) w
课时26 索引与切片-2
, p* W& q, {# ]课时27 索引与切片-3! | o: X7 z6 e4 X& I; T% a
课时28 索引与切片-4
; }9 J/ v4 U0 I, }6 ^& V3 r课时29 索引与切片-55 b. G" _: Z8 W, l/ Z @
课时30 维度变换-1
- V8 m \ O: E% f4 r* O课时31 维度变换-2& i" U- G/ W0 P# {% Y) y* c
课时32 维度变换-3
; e& c. ^9 F3 g* R& R7 }课时33 Broadcasting-15 W6 Q U; k- q2 Z
课时34 Broadcasting-2
4 L: e2 r4 z5 s6 o" m课时35 数学运算/ [+ p5 a! F: D* f. [: \
课时36 前向传播（张量）-实战-1
" h( P' l! a% C课时37 前向传播（张量）-实战-2% t$ g% _; `3 [6 \, O2 x& `
课时38 前向传播（张量）-实战-3
+ T n2 z. A/ x课时39 前向传播（张量）-实战-4 n% i6 m) f/ D' Y% k6 p4 m
- X& e: e4 r4 P6 B8 p+ ?章节5:TensorFlow 2高阶操作
: o4 S" e+ _, f$ b' V/ R- b课时40 合并与分割- r7 h7 U" V `. q0 u" A
课时41 数据统计) n! X+ n7 M. K9 ?9 q# s( n
课时42 张量排序-1" C1 H: ~' i9 a% |9 y- L5 c1 @
课时43 张量排序-27 n% B4 z1 W# ^! r" d
课时44 填充与复制6 f8 d0 E# Y. X% F/ A, p
课时45 张量限幅-1# T! k9 ~( M Z A- H
课时46 张量限幅-2
- \' [; m6 }$ {0 o. i' d" l课时47 高阶操作-1+ b8 z7 Z1 U2 {; M. \# H) s3 M
课时48 高阶操作-24 ?3 r% c1 v& F$ z V: I: p* q
( L9 v! w5 n3 o9 Q章节6:神经网络与全连接层( i4 o1 J1 C, H) q E7 J# F: p! K
课时49 数据加载-1
5 h& t* t. y! q0 E" `6 o* L9 |% n课时50 数据加载-2
, v: d3 l; V; B5 L% E }% {' x课时51 数据加载-37 g+ T% a+ @' m8 i- m' n ]) j% k
课时52 测试（张量）-实战8 M5 W I& x5 [' y: F' d" z
课时53 全连接层-17 N+ B9 t5 U( ]
课时54 全连接层-2/ S: m+ R6 c F$ x: T3 y
课时55 输出方式4 @; @: `" N: V& I6 }( L/ m
课时56 误差计算-1
8 s& @7 w& M* u/ i5 g" o; D& y课时57 误差计算-2
0 u- c: w6 F# P) o: Z/ @" \课时58 误差计算-35 j, F; Z3 x4 I0 r
* e% c" S( W1 O5 W; P
章节7:随机梯度下降9 |+ S$ Q+ |' P( u8 U( v* F8 [
课时59 梯度下降-简介-1
6 w0 v1 C0 F9 _/ B0 \% `课时60 梯度下降-简介-29 E/ n0 _6 ^! n/ y) g# J
课时61 常见函数的梯度
0 w4 Z6 r+ g2 ~( d+ s课时62 激活函数及其梯度/ [2 i$ a7 o* S! g8 j
课时63 损失函数及其梯度-1
3 D9 s) o9 K; S; S+ z- I. |# k课时64 损失函数及其梯度-26 m$ D1 w* S* ~0 D6 ]7 [
课时65 单输出感知机梯度& f l) J7 J$ d% I$ |1 U
课时66 多输出感知机梯度. r! m8 V2 `: F
课时67 链式法则 [) t( p' G* G4 G/ O
课时68 反向传播算法-1
( C6 d- _9 s1 D/ _课时69 反向传播算法-2
* z; p0 g' U8 _$ W( V课时70 函数优化实战
. h2 H1 W8 B: N" _2 \课时71 手写数字问题实战（层）-1) W* ?2 Z+ }+ t$ R
课时72 手写数字问题实战（层）-2
6 f, q. C( ^4 M9 n0 ?课时73 手写数字问题实战（层）-3
% K3 u$ v) c, G; U7 \* h, {课时74 TensorBoard可视化-1& J. N6 h9 Z3 D+ ]9 C
课时75 TensorBoard可视化-2
- q# }- ^ }4 L
% J. {) \3 c: A章节8:Keras高层接口7 M7 v5 P9 _6 Q6 ~% y8 u) Q6 N& i* e
课时76 Keras高层API-1 j7 V5 e5 F9 R* u- w
课时77 Keras高层API-28 X O) h, l) q
课时78 Keras高层API-3
7 u- `1 J) a9 V4 u课时79 自定义层/网络-17 o. L8 s4 L4 j4 {; \
课时80 自定义层/网络-2
' ~2 R' i2 D5 a! D# H: a a课时81 模型加载与保存
/ M A; m0 E* V* Y( P3 \课时82 CIFAR10自定义网络实战-15 R/ `2 v* t4 j1 L7 {
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2! ?( c. ]' _, E: X6 i
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3
, a4 ~, `1 ^5 e4 ]/ \- a2 i* l! P
章节9:过拟合& {, R$ W$ a# g# u( @
课时85 过拟合与欠拟合
" x' M) q5 _/ H+ x/ f3 s8 S" B课时86 交叉验证-1+ F- m' K( R! v& h* Y
课时87 交叉验证-2
: j( Y' ]! ~ j$ V* V7 f3 q- R课时88 Regularization8 H2 z; {8 @$ \% `+ H
课时89 动量与学习率# c8 `0 F0 s) Y9 V2 C
课时90 Early Stopping和Dropout' C; J- V$ ]3 U$ f: ~. n
! a# A6 q+ o3 R/ [! ]& T+ x
章节10:卷积神经网络
: m; B2 k* }9 r7 U4 ^7 X课时91 什么是卷积-1# m0 A4 w/ g5 }0 G1 \
课时92 什么是卷积-2
& w+ N# h+ P1 b3 b6 y课时93 什么是卷积-32 C$ c0 j/ A! }7 V7 q( t
课时94 什么是卷积-4
: |4 i" }! |! l3 F课时95 卷积神经网络-1$ b G' @9 {# a. I( `2 F. E# h6 d
课时96 卷积神经网络-2
1 Z1 w. C2 h8 R S课时97 卷积神经网络-33 d! b3 g. ?2 @1 n
课时98 卷积神经网络-41 [4 f* R4 b% l/ Z; f7 J9 W! N
课时99 池化与采样4 ?' E# t! Q: j" O+ e5 H, {
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1% P3 A3 P* t. U) |4 y2 z5 F
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2. f. Y5 f" W: J- q; v: b
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3( S. d. ^! {% a; `7 p5 H- O% [
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4
5 _ S. f0 E6 v2 {/ |2 Y1 ]! n课时104 经典卷积网络VGG, GoogleNet, Inception-1/ Y i2 f$ G+ S6 u! U# y3 h+ `7 \
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-28 |/ p+ g2 [# [8 b
课时106 BatchNorm1 T3 e( Z: @: ]$ R% t
课时107 BatchNorm-2
) a4 X6 V& W+ C2 P0 a, V课时108 ResNet, DenseNet - 1( c4 f5 `1 m' {" d
课时109 ResNet, DenseNet - 20 _8 A8 g6 X4 C) c% [1 j% y
课时110 ResNet实战-1
, ] W, Q3 P- h课时111 ResNet实战-2: m6 g2 a6 I# P% Y; K- h# o
课时112 ResNet实战-3
% H' M5 X3 N$ h( A0 e6 N课时113 ResNet实战-4& d$ _* _0 P3 n3 l7 J$ n+ [% V; x
: V1 C3 v' R- [4 Q5 _. {5 p
章节11:循环神经网络RNN! ?+ t3 f1 b& Q9 w4 M2 [
课时114 序列表示方法-1
9 ^9 t4 c' J! Y) S课时115 序列表示方法-2
& G j2 e4 [: g: _8 d课时116 循环神经网络层-1
4 C# R% u9 w: W( o课时117 循环神经网络层-2
& [, {) y: Z6 d# v0 h课时118 RNNCell使用-1. [0 D$ Y+ [/ n
课时119 RNNCell使用-2
) h) G$ F7 A) ]1 D/ {课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集
6 z9 ~; N. T6 u+ J3 A课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell/ i" `9 H- k o! k' W- Y
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练
7 ^8 o0 o) H \, E课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cell2 P- M& S" u! I) c9 c1 m
课时124 RNN与情感分类问题实战-高层接口
9 X, M$ k( ~+ C8 k# c课时125 梯度弥散与梯度爆炸, {7 w/ o3 a! h: g4 a9 R
课时126 LSTM-1
' z W& I: b/ u课时127 LSTM-2. o8 y; ?) j- [$ T
课时128 LSTM实战
3 j/ F6 Y: g* H, E- x- k4 }课时129 GRU原理与实战1 ]5 n: _0 z6 B: ]2 C/ Z. J; l4 p
6 f7 r ]0 Q2 c2 \! c4 b! U; L
章节12:自编码器Auto-Encoders5 M2 S$ @, k9 k; c6 B
课时130 无监督学习' k6 _, P" L) o, V7 C
课时131 Auto-Encoders原理
{8 F: q- q4 K% o& m7 q# A课时132 Auto-Encoders变种1 E2 e; o6 y& V# L2 n
课时133 Adversarial Auto-Encoders
: f! I( V" v Z8 }' q0 x' E7 X课时134 Variational Auto-Encoders引入
) b8 f) F0 ]4 ^! ]0 i: ^课时135 Reparameterization Trick
" I8 E/ j* j _9 N, W9 y. q( u课时136 Variational Auto-Encoders原理+ O Q f( x. X* v# y
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器 g% x ]! u/ c5 d' _" N4 y
课时138 Auto-Encoders实战-训练
) r8 y4 e8 b8 ?' M( a( U0 E: r课时139 Auto-Encoders实战-测试
: }5 m4 O% E# A$ I课时140 VAE实战-创建网络
1 \4 g7 U! K9 }; K课时141 VAE实战-KL Divergence计算
& E" }( f3 j o4 ]& w3 N8 x课时142 VAE实战-训练与测试9 s# W5 x4 D( T# i0 ?4 Z
9 G, I1 B* k, S" s' q' ]0 \
章节13:对抗生成网络GAN M! d2 y5 `! F0 g$ L# q
课时143 数据的分布' ~; q% g/ r% A8 n9 v& ?( t
课时144 画家的成长历程2 u1 M) B8 _# a! r+ n& r2 U" N: Z6 X
课时145 GAN原理
, M m9 \0 s. I7 w) u/ N课时146 纳什均衡-D/ [; w% _0 v6 ]
课时147 纳什均衡-G3 X3 e Z; c+ V+ l+ i! F; f
课时148 JS散度的缺陷
# w, }4 M3 J" M& g' y/ e6 C课时149 EM距离
! m) a7 J$ B. a0 {6 V# h课时150 WGAN-GP原理
0 E6 j! n3 ~3 e8 h+ {( ?, s课时151 GAN实战-19 \9 X- q% N1 _* `5 \1 y
课时152 GAN实战-2; \* r: j# j5 j2 b, |6 x
课时153 GAN实战-3% V3 r8 p. t9 ^# D
课时154 GAN实战-41 P1 ~* G4 Q1 S3 z
课时155 GAN实战-5
4 W; L; y/ i: J! r课时156 GAN实战-6
w8 a7 v8 h( t+ W+ v% J课时157 WGAN实战-1
8 Z: M/ T7 E! [% E课时158 WGAN实战-2) f& E( C; c' e$ m' F
7 x+ t u" ~- Q" Z
章节14:选看：人工智能发展简史
) B) l) T9 h. F* w课时159 生物神经元结构: Q0 {: T9 N8 a
课时160 感知机的提出
/ a: z& \' G4 B1 }: K7 D+ v0 p8 T课时161 BP神经网络) `+ C7 R! [7 ]6 h) @$ K- ]
课时162 CNN和LSTM的发明
" H6 ^4 D6 A3 L课时163 人工智能低谷
: r5 W5 d! M/ T( y! U课时164 深度学习的诞生
: j h1 L; C2 P( y1 X ]课时165 深度学习的爆发" R# ~! t1 f: m. l8 G Z
1 S* |: Z$ k. Y
章节15:选看：Numpy实战BP神经网络
. x/ L$ O! h' m8 X% d6 e课时166 权值的表示 f7 \/ K0 W* L
课时167 多层感知机的实现
' v6 H& d# N4 w3 _+ a. e& T# J+ K课时168 BP神经网络前向传播1 f: j; H0 Y* }* i# Z5 d# |
课时169 BP神经网络反向传播-1) l2 q3 H* Y6 o2 Y W8 i+ _
课时170 BP神经网络反向传播-28 U* s F) w- ~5 s/ [) N0 Z
课时171 BP神经网络反向传播-3) Q/ A, g& ^( t H9 l N) ?
课时172 多层感知机的训练4 {6 K; f' Q5 a7 ^% }7 k$ G
课时173 多层感知机的测试 l# j* q1 K0 M9 V
课时174 实战小结
7 X: n k7 W2 p5 ]. e g7 r$ d P2 B4 m: C- m
, e5 q; o6 u4 k- R, u
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发表于 2019-8-1 12:57:42
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喧嚣卡
变色卡
千斤顶
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