本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:39 编辑 2 a4 r- A2 S/ `1 `7 o' B) C
. K! L: O! ~+ X X% W
课程目录： 章节1： 什么是人工智能
4 F+ |, g$ L6 b3 O1 j$ p 课时1：人工智能背景介绍( @3 T! c5 F M- w
课时2：前期环境准备
1 B* N6 O+ P7 l% T2 C章节2： 深度学习入门基础知识; e5 s# i0 |* X* k! `% R
课时3：深度学习环境准备
# l& M& ~4 ?7 G0 S$ a 课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架
- V. h l; X& @8 Z 课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练
- Q1 }- p/ R3 J7 m0 f, `3 _ 课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结
) z& o- X7 ^, I$ g7 d1 h! j f7 f: C 课时7：深度学习数学知识一览表! ~; _' f2 H. v! X9 G
课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型8 q( S: e9 A& z# S9 m
课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集11 v: [/ F9 f/ l8 X8 m' ? {7 L
课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2
% V/ s5 f0 f* @4 A5 Y3 r* d8 N
章节3： 传统神经网络与参数理解6 C- C' F" y+ B, }& z7 Q$ N
课时11：什么是多层感知机5 L: v, D" u$ g# R7 z4 J
课时12：激活函数的原理、类别与实现1
2 W. Q: v$ t1 J5 N# j& `8 [ 课时13：激活函数的原理、类别与实现2
& t, U$ B9 {1 e' W' \ 课时14：损失函数的原理、类别与实现上2 x: p# O% d; E3 G( c/ S0 }# Q0 l/ T' T
课时15：损失函数的原理、类别与实现下
& J- V$ f& T1 ]/ @ 课时16：梯度下降算法一- d( w0 a' d: T% }: r+ R, g
课时17：梯度下降算法二
. f" j( [: L) z3 Q 课时18：学习率的设定5 G7 P" }* m ?
课时19：正则化的方法（一） 1 S4 h8 k' B: @# n6 R
课时20：正则化的方法(二) 6 v8 Z- Z; s) y, E
课时21：实例：识别花的种类
# D$ t9 Q' Z7 f# B' k 课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
2 {+ ]1 ]* t H; p! f5 L1 m 课时23：作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理
! [4 m, a! d, Y" R$ k* K( B章节4： 前向传播与反向传播
0 v8 Q% I/ |" V9 t- r; } 课时24：前向传播的原理/ }" P8 d0 P+ G- y
课时25：前向传播的代码实现
/ q) Q" Y, U" n3 X- @! B 课时26：反向传播的原理
( p8 _# j6 t7 ?$ Y; V! I: ?5 t- b 课时27：反向传播代码实现. V# T) i; G+ l+ l# ]* V, \
课时28：实例：自己手写一个完整的BP
$ n' i9 U$ W4 j- \# q 课时29：作业：写一个Autoencoder1 Q4 t. Z0 j) Q! V
课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder
9 Z9 ^, q1 v' t
章节5： 自编码Autocoder的原理及应用* O) N; a, ?, O$ c5 C
课时31：什么是Autoencoer4 L/ f0 X/ i, M' y5 d- Z+ Z
课时32：Autoencoder的原理与实现% g7 { N1 B6 ?3 x" {0 C' Y
课时33：Autoencoder与PCA的区别
T# z' q) c' _ 课时34：Autoencoder的变种（一）5 Z" p+ ^& j8 S0 A" h7 t( f* L
课时35：Autoencoder的变种（二）
0 o1 r- {8 t9 i* `/ p 课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用
9 r) q% i7 A& N: r- P* N 课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维6 `- [8 L# p3 i2 q# N* O
课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维 / G! n! g; {$ p0 |* y
章节6： 经典卷积神经网络及图像分类1 _: Y% d. k9 Q6 B
课时39：卷积神经网络的背景与原理 . v2 `2 l) X1 x8 T1 C9 A" ^
课时40：卷积神经网络的代码实现（1）
; X/ |" q& ?: }; n7 _# {- D 课时41：卷积神经网络的代码实现（2） ; i) Q' p$ s8 A$ q# z* l8 _
课时42：Le-Net5的网络结构与实现
$ W; v; K: P& k 课时43：Alexnet的网络结构和实现
+ c& k+ C' n* Y6 m/ c: t3 E3 T2 X 课时44：Vgg的网络结构及实现
1 e! D+ z3 W% o 课时45： GoogleNet的网络结构与实现 ; F2 B8 K/ W& y- d% e3 M
课时46：Resnet的网络结构及实现 ) Z Q& H! `" O" X' H% Y1 n- B# Z% o
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
& Y! s% F4 R8 c- R章节7： 目标检测算法的原理及应用. w- J2 h3 K7 v9 e2 N% @- N0 k. N
课时48：目标检测算法的简介与种类
. U* }, V' x7 D( F9 v. D9 j/ g 课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一） & @! y% G2 Y9 i+ Z; @+ ]1 A
课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二） # H1 G8 R+ x( E7 d- H
课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一）
* `( I: t0 z, E2 r1 l 课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二）3 ?1 j* F8 O6 ?8 Y9 m O5 c
课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一） 8 ?% _3 q T: a+ q- M! z
课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二）
& M1 W' s6 @4 C J章节8： 迁移学习. I' c; R. G9 b9 z6 M" h) B
课时55：迁移学习简介 " R/ k- n1 T. n6 ?% x' z' Y1 t
课时56：迁移学习的应用 3 T" t+ ^( q+ I% w. H9 Z3 \
课时57：迁移学习的方法
& Z) n @! Y/ E+ _ 课时58：迁移学习案例 分享
l/ f( T1 q( {3 p章节9： 循环神经网络RNN, G8 I$ i& t( M/ k. m9 i
课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解
, n1 \- U1 T- u& w# _$ w 课时60：循环神经网络RNN的代码实现! p4 }/ }+ Y1 S3 `% T1 z
课时61：实例：用RNN来做情感分析
% B$ s f! ^6 A: Q) d! |0 \- F& Q' Y
章节10： 自然语言处理! V# {3 P( Z5 `4 p! _
课时62：LSTM的简介与原理详解9 q: Y5 \ Z' i* u3 Q& E. i: N
课时63：LSTM的代码实现; w* q# r9 G# F+ z3 R& n
课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人 7 T7 f% ?+ f9 ~5 [/ W: T4 `
章节11： 无监督学习：对抗网络GAN2 m2 h/ o" v/ a
课时65：GAN的背景与应用
5 L* I$ K! _7 V' o% [ 课时66：GAN的数学推导及代码实现7 u5 f, L( ~) m+ h8 r, T; j
课时67：GAN的变种及应用
" Y% U! T2 Y7 h4 w* N% `/ R 课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子
" S" p* f' t. G章节12： 深度学习的高性能计算 c& `1 }; G5 U
课时69：单机单卡的实现过程- `0 w# e+ F0 r8 B: H M
课时70：单机多卡的实现过程( m1 I( u: G0 P. i' R
课时71：多机单卡的实现过程, r# T1 l. z$ f& ~. u8 I! K
课时72：多机多卡的实现过程4 P3 U; U9 N& O0 _( V7 C
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
E& M; z9 H% b; J
章节13： 实战项目演练& k. _* `5 L3 L
课时74：用户分群与偏好预测经典案例
, h1 q- W/ f( e" a2 K 课时75：自动创作古诗词
. o1 d ^9 Y3 L, g 课时76：自动创造音乐 | 
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发表于 2019-7-19 04:57:33