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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:13 编辑
E9 a4 C i+ n! L: h/ g6 W( _. ?( j( p$ {1 F- P1 R% u) }/ n
适用人群：
4 F9 _* v$ e# X- G/ I4 s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。
( {: x( F" z3 U' E4 `+ Q
2 t. A" z$ R9 J课程概述：
0 Y( F( k! K0 ]7 D5 ]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 S5 _5 S( _! O( x+ h
2 Y9 u" e% `2 G0 Y; F9 c" J课程大纲：
% E% C0 p3 }# p" c5 u01.深度学习初见
# q5 c$ h' \, m0 `02.【选看】开发环境全程实录) k* F& P/ ~! w4 G
03.回归问题: d+ L# S! @+ G2 |* g9 |2 R9 X
04.Tensorflow 2基础操作
% `+ D& k+ v: e9 p. ^05.tensorflow 2高阶操作# e3 `4 [4 q+ k! A2 {" w! u
06 神经网络与全连接层
" a, o- F# ]+ I+ y07 随机梯度下降$ f6 H( o; f# ^+ X
08.Keras高层接口7 W: E$ {! e. p& B( k; S
09.过拟合
/ G1 `& d) |8 |: x1 ]8 e7 e10.卷积神经网络4 N; {- \! \+ _# P
11.循环神经网络RNN, b2 g. h7 D! [8 p/ c
12.自编码器Auto-Encoders$ @6 A4 c: {. Z+ M0 J; {
13.对抗生成网络GAN
3 l) Z" a# R5 s0 {' U$ q7 l14.【选看】人工智能发展简史
# r* ~( G/ J% O. E15.【选看】Numpy实战BP神经网络; x$ X" o) L- Y7 L# f+ \* _6 }- a
电子书/ j; W; ?# K) I+ F/ w7 w
课程安装软件-Ubuntu 18.04
5 X6 U% `- U3 Q+ \! u" J$ \, M- o5 f课程安装软件-Win10% N) T' r$ f7 `& K0 {
深度学习与TF-PPT和代码.zip _) p h- B1 F( g. }. K
+ m0 l. K, E$ k5 y, M
课程目录：
( B/ h& U" _! i7 ~) x章节1:深度学习初见$ `) g2 g2 @' H% a3 Y7 V) m
课时1 深度学习框架介绍-1; ^; O# l2 U8 q& R: q% E4 Y
课时2 深度学习框架介绍-2, S, I" b# ^$ y) F( J4 v6 H# f
课时3 开发环境安装-17 l4 s% y1 W' [9 s. W
课时4 开发环境安装-2
+ e0 a; {) h9 l) d
' ^+ M! e- j% A( B; ]章节2:选看：开发环境全程实录
+ }5 _4 C+ F- G课时5 Win10平台实录-16 W( i; M" h# M( R* \ M% d
课时6 Win10平台实录-2+ d7 I. y$ i2 j1 [$ k! l' b) H! N1 }
课时7 Ubuntu平台实录-CUDA安装2 W. f, c6 d% p$ d
课时8 Ubuntu平台实录-Anaconda安装
( M! b' u6 g' h4 U$ a' R# W课时9 Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装
: l) w2 @' `2 t& o, s! E: r课时10 Ubuntu平台实录-PyCharm安装
. }1 D7 N% j5 @7 s8 M; x) [0 w9 E7 ]! l, p/ W D
章节3:回归问题. P7 V/ s9 c4 x& e- W s! g' J
课时11 线性回归-1
5 m" l* u! Q' ]6 \$ u课时12 线性回归-21 e5 g: I; |7 Y: a) V z1 @
课时13 回归问题实战-10 h5 k: S% J4 h; S, G/ Q. T
课时14 回归问题实战-2
) I9 G( x4 w$ u% |: w课时15 手写数字问题-1
. Q; N4 F6 a5 L3 O课时16 手写数字问题-2
5 ?# `8 f/ b* ]" O课时17 手写数字问题-3
1 ]) N% ~: M8 ]) R9 m- e4 B1 S- W课时18 手写数字问题初体验-1
) p& O* T6 E1 C/ V0 @' e* K+ j课时19 手写数字问题初体验-2& j4 R' u! q& t: h. f, h/ b
% F4 j! ` u0 ?5 j0 _2 z章节4:TensorFlow 2基础操作% C e- f" V/ ]/ G5 z
课时20 Tensor数据类型-1) O2 G4 b6 U! g0 N! s* q
课时21 Tensor数据类型-2
3 G- C. F. b! D! t5 J课时22 创建Tensor-1
* _0 C* a$ ~+ O/ h# K课时23 创建Tensor-2
+ \! w% j& L M# R课时24 创建Tensor-3
+ M+ U+ r3 l. Y0 o s+ J课时25 索引与切片-1
9 u- N& C( w% ~+ H" o课时26 索引与切片-28 g6 |9 ^: a- C7 ^$ l+ I+ ?
课时27 索引与切片-3
! o0 P1 b8 ^6 A" |7 K( u% N, D课时28 索引与切片-4. M3 ~. f* ~. ]/ E
课时29 索引与切片-54 O1 f' @2 |: f1 e- G) {
课时30 维度变换-13 f. ?7 E- V- m$ m7 n
课时31 维度变换-2
5 X0 G2 j) {% o2 ~& {课时32 维度变换-3
% _9 A5 Q9 G3 D7 K; I( L课时33 Broadcasting-1
7 K- f" B- ]" z; \6 r& q课时34 Broadcasting-2 J( m" Q1 P1 I) c1 R2 d1 `
课时35 数学运算8 v$ J; E2 y+ [; q8 A/ n
课时36 前向传播（张量）-实战-1
: j* r( d$ ]" I7 t% j% a课时37 前向传播（张量）-实战-2) r% j" {' Y6 Q+ T
课时38 前向传播（张量）-实战-3; u1 h0 Y8 k% R8 A6 y# o
课时39 前向传播（张量）-实战-4
; I B0 v( j$ g6 g2 o, `' P1 O6 @
; X |! j; s6 |: i) \5 s章节5:TensorFlow 2高阶操作* A5 M/ b) R9 w/ v) A. x* p2 S
课时40 合并与分割
8 T/ C( f f) H3 O课时41 数据统计
8 X$ t6 r, Z! o& t4 K0 r2 K课时42 张量排序-1
- s$ u( o2 I) F课时43 张量排序-2
0 i7 P o7 Y3 r6 e& J课时44 填充与复制
8 O- X% L6 e9 T9 {. d课时45 张量限幅-1% H) Q2 \# m2 ~" O4 ^3 p- a- ?
课时46 张量限幅-2
V8 Z) s! E0 V* v- D" x课时47 高阶操作-1
$ v8 e% K1 G [5 Z# B课时48 高阶操作-2# p- |# R' {) D! o0 }6 v. g
3 V9 j/ P/ _' o
章节6:神经网络与全连接层. m/ n8 c, M" Q8 _* b: a3 G+ w
课时49 数据加载-1
i! C% A" q- w% @; {8 z: N课时50 数据加载-2
5 ~3 b4 c" S: j" T, B课时51 数据加载-3
& j+ ^$ R( c) b4 b* C$ [课时52 测试（张量）-实战
' U( N5 z' X0 x& ~) B6 B* D课时53 全连接层-14 k- L D3 m' Z: y J) a/ L
课时54 全连接层-2
/ ~ _5 W" N1 ]' r/ k课时55 输出方式
" n2 i: ]. p, u% K5 H课时56 误差计算-1- {0 _: L7 |' L0 m, B
课时57 误差计算-2
+ b1 f7 y! @4 r* w/ v& W课时58 误差计算-3- r; E9 |2 N8 b2 \- v" K
8 h! ~# l" R/ B4 X$ l9 g7 x5 t章节7:随机梯度下降) {+ D# g7 i2 N5 D
课时59 梯度下降-简介-12 G" R( V) }" }/ n7 g( a, o8 b
课时60 梯度下降-简介-21 H) [* f$ }8 ^
课时61 常见函数的梯度
6 @' n" q ?( s$ L课时62 激活函数及其梯度
* h( p; x9 C+ J5 m. e课时63 损失函数及其梯度-1 K7 a( f8 j7 V
课时64 损失函数及其梯度-2
% K/ J3 @0 H( x+ s6 f- B/ {, V课时65 单输出感知机梯度9 |& c: O9 z: B3 H
课时66 多输出感知机梯度$ @4 t. a% O4 a+ f; E! h$ G1 k
课时67 链式法则7 \# |+ q( `. Q8 x# c! I: M. w
课时68 反向传播算法-1" g" P I. o. }8 ^: o+ _% B0 |+ \
课时69 反向传播算法-24 i8 ^8 B' X4 E
课时70 函数优化实战: {( M; Y3 X3 e( V+ I- ?4 v
课时71 手写数字问题实战（层）-1& W( F5 l9 }* a9 w$ [5 L
课时72 手写数字问题实战（层）-2
3 E$ e7 a, h) N3 z `! W课时73 手写数字问题实战（层）-33 N: |0 g. v: n4 n
课时74 TensorBoard可视化-1
9 b1 G" S1 b' T4 g( S课时75 TensorBoard可视化-22 C- E1 P6 p; j2 } [
! l, i' E5 i* W$ y, Z1 ^章节8:Keras高层接口
4 D- K4 c6 l! z4 J9 G- j课时76 Keras高层API-11 G! w8 [4 q$ g6 D( L- p
课时77 Keras高层API-2+ B9 I) f+ e; ]8 a
课时78 Keras高层API-3) Q1 m( O4 j$ b! \4 h
课时79 自定义层/网络-1; n+ B" n, R# u& B- U
课时80 自定义层/网络-2
) P, I8 u ?' H6 _; E/ g( H: W课时81 模型加载与保存* J- X- ?7 [* h$ q5 L/ q
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1
* r2 C) n1 a) _; B$ a6 j课时83 CIFAR10自定义网络实战-2/ q, F, x# b* l) f! i6 `% ^0 A
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3/ R1 W: V( S! q5 A7 r5 ]/ X
) J( [; p" |5 X章节9:过拟合
& S1 @/ N. Z" q# o课时85 过拟合与欠拟合
9 W9 R8 y% J, [: e课时86 交叉验证-1+ Z7 a( V- `+ X6 }
课时87 交叉验证-2
, K( e. h' O: p# U* k5 h! Y课时88 Regularization
/ b+ t: c3 ^) d9 u3 c课时89 动量与学习率
) x; o6 Y& Y& Q9 E0 M课时90 Early Stopping和Dropout) H' t# m0 A4 \
9 p$ D) q! A( s q5 d7 [
章节10:卷积神经网络6 A4 B* Y% [4 e. }" ^
课时91 什么是卷积-1
# [! r1 n# m W7 _( P- D7 H课时92 什么是卷积-2
0 O, j; @! | r! @" N课时93 什么是卷积-3
4 o; u8 B* g! `: J# S: W) v1 o课时94 什么是卷积-4
5 H& M" p( r/ G6 H6 |$ y* y课时95 卷积神经网络-1
3 s# D5 p. K5 W1 q& i4 c课时96 卷积神经网络-2" ] h: F, H- `# L
课时97 卷积神经网络-3
}9 q( F0 R! |( P课时98 卷积神经网络-4
' G- u; c/ }. }/ F课时99 池化与采样
) G! \9 y3 }( D8 [9 ~* r课时100 CIFAR100与VGG13实战-14 A+ X+ I! O& L
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2
0 h5 N4 H8 }; G! F. N! P' _课时102 CIFAR100与VGG13实战-3
" ~/ t' d% K9 | q- Z课时103 CIFAR100与VGG13实战-40 S+ m. N1 a, s# p( R
课时104 经典卷积网络VGG, GoogleNet, Inception-1; Z% L1 _: K+ m* H" p; K
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2
/ x# \" \7 h6 X: o6 `课时106 BatchNorm1 x l3 d ]! F" \ R1 u
课时107 BatchNorm-2& f! d- z8 U/ b2 P+ l/ B
课时108 ResNet, DenseNet - 1
. d& k. D) o" H3 e9 U |1 `课时109 ResNet, DenseNet - 20 |7 t! {! ?. y+ Y# ~
课时110 ResNet实战-1; Q! n# |1 S) F& F8 ]% w& s; V6 S
课时111 ResNet实战-2
3 B1 r% @/ t' g1 F! S课时112 ResNet实战-3
9 n" o2 O E8 q& g/ i3 m; y! N( s课时113 ResNet实战-4) P; o. d- m1 v" w
% s$ ^* w) Z! H9 v7 R9 d4 q* Y章节11:循环神经网络RNN; q% `; Y! U3 b, F1 v+ f0 H
课时114 序列表示方法-13 K$ e+ J( ]3 l3 v3 O
课时115 序列表示方法-2) a4 v- F, ?# G2 g4 j
课时116 循环神经网络层-13 ~) j7 X+ Y6 j) f) P2 ?
课时117 循环神经网络层-2
1 R }9 s+ d1 s% K v( P$ W课时118 RNNCell使用-1- w5 _. R9 R7 d- U/ \
课时119 RNNCell使用-28 f, C: S: O9 O: y
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集! g( Z1 K) F) f+ c. \% b" `
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell
3 K: T: J0 a9 e2 {课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练
7 V3 Y1 d* R$ D0 w$ q课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cell* X: B& i9 z* L
课时124 RNN与情感分类问题实战-高层接口
: ^8 L0 o0 P& \课时125 梯度弥散与梯度爆炸* Q/ S6 K/ o+ p! b
课时126 LSTM-1
: ^; S' l o. }. E6 }9 D课时127 LSTM-2, i) z5 c R+ s# c! V4 Q) p: f; g( M
课时128 LSTM实战( G, T9 K! J7 F: F# ^
课时129 GRU原理与实战
* E4 U C7 k9 v. |( K- b' Y7 ]" Y: _" D* a& L2 n6 p
章节12:自编码器Auto-Encoders
& k! _9 Q- F; L课时130 无监督学习
; `, [( b1 L+ ?, \课时131 Auto-Encoders原理1 D! g7 f8 P7 ?+ h0 z0 M
课时132 Auto-Encoders变种
: p$ g. F- z3 @! i1 f课时133 Adversarial Auto-Encoders
; P1 a# e. @; z: i课时134 Variational Auto-Encoders引入
! ^. }: K+ m. G0 @, F) f" Q课时135 Reparameterization Trick( _. h* ]: S, v+ y2 e
课时136 Variational Auto-Encoders原理" o. ? m' }$ i9 ^. A
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器5 e; I# D/ {- c: R) g( q2 G
课时138 Auto-Encoders实战-训练) Y7 }* a: ^" j M+ v+ R! q0 n
课时139 Auto-Encoders实战-测试. @: y( Q; V% A8 Z/ ?
课时140 VAE实战-创建网络
( D8 I1 s# d9 } M/ w课时141 VAE实战-KL Divergence计算1 h: ^' x4 Q, W" k- [3 i
课时142 VAE实战-训练与测试
* j" ?1 v. a$ ^1 ~( Q0 Z9 E7 t" G; l2 @! S, @
章节13:对抗生成网络GAN. _* q' f3 ]& z5 \" R! @
课时143 数据的分布
+ f" c- ]$ Q( T* B课时144 画家的成长历程2 j2 G$ n5 Z* D* D
课时145 GAN原理
: B# ]& b7 h. T! ]2 G课时146 纳什均衡-D( o9 t' s: \ o( W$ Q0 G5 L
课时147 纳什均衡-G
5 Z2 Y6 G( K* h2 }, |4 ~% y课时148 JS散度的缺陷; a# R% g k/ S, J7 i5 d; y
课时149 EM距离
- k' l; R$ ?9 }" }3 c0 A% O: \4 y: n课时150 WGAN-GP原理% v9 X' i/ U( r+ c: a
课时151 GAN实战-1
* } v9 X* ]( _, ^. z8 e课时152 GAN实战-2
: j& E5 z# L3 K }* X课时153 GAN实战-3
5 @8 B: T" ?9 {+ A d% t+ C课时154 GAN实战-40 H4 O' v5 G8 W9 k# d9 R2 \* G
课时155 GAN实战-5, H$ Y1 m9 ]8 ^5 i3 y1 k; \ ^& P# Y+ e
课时156 GAN实战-6# E3 Z+ H0 q; y9 O
课时157 WGAN实战-1% [6 l/ C; T2 V/ \
课时158 WGAN实战-24 X4 S4 o1 n) o# w
3 {* u0 o: q% d" K9 D章节14:选看：人工智能发展简史: l0 S K8 C; M5 G3 O
课时159 生物神经元结构! n2 X, }4 z, t6 R: X& ^
课时160 感知机的提出
0 V0 |5 X- A9 Z3 U课时161 BP神经网络
7 N0 U# [+ ?) D7 c* Q课时162 CNN和LSTM的发明7 k V0 o3 Q* u. N; P
课时163 人工智能低谷
# A9 M# p Q( _' H: n9 f# l课时164 深度学习的诞生
- j& U4 S7 ]6 b! R5 K0 ?9 u课时165 深度学习的爆发2 Y* R8 L5 e* ?( B
. n W# k3 g5 B: c9 V章节15:选看：Numpy实战BP神经网络5 O" [7 @5 Y. A$ K) i9 ~- n4 K
课时166 权值的表示4 S( J& |' g9 R8 l
课时167 多层感知机的实现: F. }' r& t2 G% p3 Z; G! Q
课时168 BP神经网络前向传播$ i( b) L8 a- `+ H6 u3 f
课时169 BP神经网络反向传播-1
. |! t! a7 X3 ~; Z) z. H: n% C* r课时170 BP神经网络反向传播-2& e/ r/ c2 `/ M3 |6 o
课时171 BP神经网络反向传播-3
/ L* J$ k4 t; S8 Z2 B" [课时172 多层感知机的训练
; @7 U: l: L+ ?% K+ {# R课时173 多层感知机的测试# p; c" A5 y2 x7 }
课时174 实战小结
8 J/ s6 L8 q1 r( r! ?
( q, m5 Z6 x3 }' ]; E- F' E6 B0 _! R; A! s, k5 L' e* x
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发表于 2019-8-1 12:57:42
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千斤顶
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