本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:39 编辑 ; @: p9 t/ B4 m
: A3 x' E0 |" I4 g, A
课程目录： 章节1： 什么是人工智能
- g: Z L! Z) h 课时1：人工智能背景介绍& g) c6 U" L4 Z9 h* `
课时2：前期环境准备 ( [# C. D! E8 e, v2 Y
章节2： 深度学习入门基础知识) C5 L X( @( i9 ^
课时3：深度学习环境准备7 V& M5 R* v8 n. e
课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架& b9 `" ^' E$ X G! v/ L, S
课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练( c' |; G) {) r$ C, ?
课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结
: p2 u% O K" _- Q- y* { 课时7：深度学习数学知识一览表2 h2 ?4 d+ x7 M/ W4 t7 S
课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型! v @9 T! k5 q5 C6 a6 M$ [! E
课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集1" ]; ~) S0 G, M
课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2
6 k7 U9 f5 {0 m4 q& G章节3： 传统神经网络与参数理解9 Z4 B, d8 e! F, d5 ^/ I
课时11：什么是多层感知机6 @+ `" P* y" c* Y9 f" v5 [; u
课时12：激活函数的原理、类别与实现14 Y7 q! p% a5 C" A0 o7 S- P% g
课时13：激活函数的原理、类别与实现2
+ F3 z$ S2 l9 I' } 课时14：损失函数的原理、类别与实现上
% ?5 B" w4 x& n! I$ } 课时15：损失函数的原理、类别与实现下$ I0 |; t9 V1 O# z# g$ R' f
课时16：梯度下降算法一; R9 N' @$ O, f- p8 i/ [- R
课时17：梯度下降算法二' u. u$ J3 d6 d5 ?4 d
课时18：学习率的设定% X$ G- d9 S+ @$ r) C3 G
课时19：正则化的方法（一）
" }# s5 E$ z `% P; }) P, P6 f 课时20：正则化的方法(二)
8 O0 Z- x$ A* t* F/ U 课时21：实例：识别花的种类
8 q! S' M F3 s9 Q K+ B# h M 课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
$ y; m3 {% _$ ^$ ?2 h 课时23：作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理
! k& b7 K! W9 M1 b2 T, t* y2 Y章节4： 前向传播与反向传播
& T: t! k) `' a( l1 [: o, E( r 课时24：前向传播的原理
& O4 m5 u( M1 K* B2 A8 c 课时25：前向传播的代码实现. L: ~* n# b# [6 v
课时26：反向传播的原理
4 {4 _$ F" i& l$ k E0 I( \ 课时27：反向传播代码实现
5 n7 v. {7 a8 x6 V$ J1 ? 课时28：实例：自己手写一个完整的BP
. m j) {8 k7 O r% ^- F 课时29：作业：写一个Autoencoder- r( r9 N, L6 H4 v; u6 T
课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder
7 H' O8 y9 R! b c章节5： 自编码Autocoder的原理及应用, C0 U, B9 M4 R/ Y/ }
课时31：什么是Autoencoer
0 U: l- G& `& u6 w( o. g 课时32：Autoencoder的原理与实现
5 ]" Q& B4 ]% }3 C* q/ y) Q# c 课时33：Autoencoder与PCA的区别4 n) d1 b9 S2 U
课时34：Autoencoder的变种（一）1 q5 z7 ~" m& s1 f$ W& R$ `
课时35：Autoencoder的变种（二） 9 q& I* F5 l8 k
课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用
% K, F8 X+ a8 ~: C5 U 课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维5 a# T/ U, f4 c% L( r
课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维
0 O% l' |4 k3 T! M! y
章节6： 经典卷积神经网络及图像分类- `! F {" D2 F( e" X" b" R4 y
课时39：卷积神经网络的背景与原理
/ ]9 X3 p" v/ i& k$ W: j& e, L; S 课时40：卷积神经网络的代码实现（1）
& y( k2 {- H3 ~ 课时41：卷积神经网络的代码实现（2）
" b5 U- D4 p4 T 课时42：Le-Net5的网络结构与实现 0 O3 G" d) n8 i; }( o' X- N
课时43：Alexnet的网络结构和实现 4 d+ d/ m3 c3 b. I. E
课时44：Vgg的网络结构及实现
3 ~1 h5 Q* B# I2 {/ i- f" D& ^ 课时45： GoogleNet的网络结构与实现
* P. ~5 O$ ^) C 课时46：Resnet的网络结构及实现 ! M5 j; l. {3 i& R) b, P
课时47：实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类
9 r# p+ t% k( H: s. T( @( a8 A章节7： 目标检测算法的原理及应用
& S6 Y- e8 w- ~! j" K* [ 课时48：目标检测算法的简介与种类4 P8 m% Y4 N/ S& M* y m; u
课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一）
: w; @0 f9 F9 H! i: w 课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二）
& |% z6 u! ]' }- F 课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一）
% t. i# P; s2 A- j% u# h! p 课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二）
3 R* x5 {5 F# c+ [, d6 F) h5 H) v/ D) Y 课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一）
* g3 L3 w; E* v' D6 q# i7 O 课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二）
* M) q) O7 P1 X) v3 @: N( k/ G章节8： 迁移学习
$ |2 q9 e) p& A. t# H6 x4 m4 R; { 课时55：迁移学习简介
" {: @5 D" p( r 课时56：迁移学习的应用
$ t* s! |' l$ Y [! {6 w 课时57：迁移学习的方法
% v- b! |% |9 A 课时58：迁移学习案例 分享 * U9 \) D0 ~7 w l# c1 h& S
章节9： 循环神经网络RNN
3 P: c2 M1 c. {: ^ 课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解. |' {8 ?( O# I- | C
课时60：循环神经网络RNN的代码实现1 L Z" ]& A/ k4 U
课时61：实例：用RNN来做情感分析
: H* h! r4 B# B章节10： 自然语言处理6 o' n$ k9 Z) L- p7 R: v, g
课时62：LSTM的简介与原理详解5 c6 Q4 B" u; b3 \" p
课时63：LSTM的代码实现! K$ a7 {; o# e$ R% [7 r# l
课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人
) P) U+ M7 k. h
章节11： 无监督学习：对抗网络GAN
3 j& \1 X ]3 j/ q: B ~, [2 r 课时65：GAN的背景与应用
: c, j0 q" f6 \6 o 课时66：GAN的数学推导及代码实现
8 i$ K# n: N& u% ]* Z3 u9 ?4 H 课时67：GAN的变种及应用 , _" D+ Q5 [% X+ P: E# a4 c
课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子
! Z6 L; O% S1 D4 |1 H. c5 L6 ?章节12： 深度学习的高性能计算
* L1 v/ }7 H' d. ?0 A3 Z# |. l3 q 课时69：单机单卡的实现过程* ?2 L6 I, T C& Z! Q& \4 P- e9 l0 j
课时70：单机多卡的实现过程5 y# w" N7 Z6 x! r% k
课时71：多机单卡的实现过程
; M8 z! o1 B' I# `. V# T 课时72：多机多卡的实现过程
2 |, q1 ~2 h3 s) V. @0 } 课时73：实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式训练框架的搭建
! d/ u: e/ J" V3 C7 |1 p! l9 m$ M2 Q# z
章节13： 实战项目演练
0 c" Y9 P7 x! c 课时74：用户分群与偏好预测经典案例; [* U9 j% N- U
课时75：自动创作古诗词
0 y% M5 e' g; V$ ?+ ? 课时76：自动创造音乐 | 
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