本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:39 编辑 / ^; `7 T: d p& ~! [& U) b4 O
; [# L+ w& E5 ^6 {
课程目录： 章节1： 什么是人工智能
2 z8 @. Q, T! C% j3 V. { 课时1：人工智能背景介绍
2 _. |! ?5 Q/ J' f 课时2：前期环境准备
: ^. L [" ^5 {章节2： 深度学习入门基础知识, f8 Q3 M5 G, {. D5 i" m& u- W
课时3：深度学习环境准备$ c) H" Y" N) a( P# K4 a6 C3 u5 O
课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架3 ~' D2 v% \ L! Y' L$ D9 Z$ T
课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练* \4 b; _) U" K) p- L* o
课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结9 N" U7 s5 l" \1 ~% }
课时7：深度学习数学知识一览表
& \! c7 R8 Z9 v- E$ D: c 课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型, O9 ^: N9 H( C* W8 D- e: c2 f: W# {
课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集11 u+ ?, h$ c0 i$ U: y( H
课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2
3 ?+ _* `4 I" g3 I$ w/ G7 E- s
章节3： 传统神经网络与参数理解! b" `& X0 Q; X9 @; V( H5 V0 ~
课时11：什么是多层感知机
6 w: K8 h2 z- x, x- v 课时12：激活函数的原理、类别与实现1% E# H% Z! [4 N2 y* w
课时13：激活函数的原理、类别与实现2
7 t+ Y4 a2 l j, w: z) L. [ 课时14：损失函数的原理、类别与实现上2 @5 c& K% l7 T' A$ N% T
课时15：损失函数的原理、类别与实现下7 s/ i2 ~. q& ^
课时16：梯度下降算法一
' _, \ E3 N0 Q. f+ A) x 课时17：梯度下降算法二
. N7 p! F: p5 i; ? r4 V8 k 课时18：学习率的设定
! ]4 J8 L& S. J; t( R8 _ 课时19：正则化的方法（一） # ^9 [8 y) ]3 X+ X+ c5 f
课时20：正则化的方法(二) * v) I8 u1 @( g( u
课时21：实例：识别花的种类 9 r2 ^$ J; V; a! H+ d
课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
( U; }, z" B2 S6 w" L 课时23：作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理 " T! i, p4 o l: R m/ Q
章节4： 前向传播与反向传播
3 c0 L4 {, H5 b2 }- A 课时24：前向传播的原理) A" H0 ?: I* h4 I. c+ F0 ~
课时25：前向传播的代码实现' L& e$ ~& M$ @/ k
课时26：反向传播的原理9 r' {! p# Z- M' L' D( [
课时27：反向传播代码实现" k+ w4 w# y" O& S( w# V
课时28：实例：自己手写一个完整的BP) i1 l, E* c7 m: H& q0 N
课时29：作业：写一个Autoencoder+ m* Y k7 {2 Y; y+ D0 Y% i) O' \% D* ~
课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder
x3 I, N$ |+ I$ p4 u x' i章节5： 自编码Autocoder的原理及应用
) m* B% S6 X, [$ ^: l 课时31：什么是Autoencoer
}. d- u3 B) [+ P 课时32：Autoencoder的原理与实现
4 W0 O& c3 q% h0 l# q( X0 A7 N4 l 课时33：Autoencoder与PCA的区别% N C7 t) I2 I ^/ |
课时34：Autoencoder的变种（一）6 R" i" s) u( s; n& B% C
课时35：Autoencoder的变种（二） 8 p$ y1 P6 L9 }, e( h
课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用 ( y( n# G3 C+ Y" P" u$ |
课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维
3 g3 `7 S1 M4 i8 c3 i9 f/ @1 d 课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维
* X" V: B6 A) A4 W; y& z章节6： 经典卷积神经网络及图像分类% V9 \1 j4 M: G9 [- C
课时39：卷积神经网络的背景与原理 9 J0 a. q* z+ Y7 l- u+ t% U
课时40：卷积神经网络的代码实现（1）
7 m* b, N* D* c$ L 课时41：卷积神经网络的代码实现（2）
9 m! I" s" ~/ Z% o% T, g2 X2 O 课时42：Le-Net5的网络结构与实现
0 F- |( I9 V& i6 y9 t# q6 h 课时43：Alexnet的网络结构和实现
9 c" n, g+ Q4 e) G- q0 s- l) [# o 课时44：Vgg的网络结构及实现 : o; v& `1 c8 T. W, A, g! i
课时45： GoogleNet的网络结构与实现
3 ]7 F3 B& `& r J6 B3 h v 课时46：Resnet的网络结构及实现 % n' m) T w+ p- Z
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 5 U- x# k) I6 N$ ~: K( K( C' ~
章节7： 目标检测算法的原理及应用; }5 F" H& S8 j2 R* P- ]. `
课时48：目标检测算法的简介与种类; K+ s: k( y8 ^* x: r" }5 m
课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一）
0 P8 o/ V' u7 d1 R8 s" @% l 课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二） / R( {! i/ C! U' U6 `
课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一）
8 Y& {3 h* e I0 w; M0 z% O) h 课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二）
5 B3 P; [) z3 G' L1 B6 L 课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一）
4 r2 i* a9 I7 Y 课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二）
% w3 d# d* O; k4 k6 Z" N章节8： 迁移学习
3 M4 y; e8 ?- m6 z' p$ k7 _- _ G2 r 课时55：迁移学习简介
& M P# c) B/ \) H2 t4 k 课时56：迁移学习的应用 * K2 T- X( l6 F' l7 Q% r3 A2 B9 B
课时57：迁移学习的方法 6 \5 x r' x( Y0 u
课时58：迁移学习案例 分享 / t5 @- v' }! `' ?: f
章节9： 循环神经网络RNN- e1 Q* I4 s$ Y i* P
课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解' w4 }; q+ w0 }
课时60：循环神经网络RNN的代码实现+ B! E+ X/ N/ L" s
课时61：实例：用RNN来做情感分析 7 v n* V1 \2 L
章节10： 自然语言处理
- Z& {. }* |: s: P9 U% P5 L 课时62：LSTM的简介与原理详解& ?/ g, B1 O" B
课时63：LSTM的代码实现; f b+ d, g6 S; T& \
课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人 - h% s0 C& ~3 M0 h8 T* ~, E
章节11： 无监督学习：对抗网络GAN
) ?# \, T' K% s# Z/ I. d' g8 K 课时65：GAN的背景与应用
( I0 R% @4 r9 Z. l" H+ h. { 课时66：GAN的数学推导及代码实现
# \$ E" w$ w; w3 s g 课时67：GAN的变种及应用
$ k! p n( `* w6 U' p) k1 G 课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子
2 N1 X- B" G; D$ Z6 {章节12： 深度学习的高性能计算" i9 i/ k; \3 o: a: }
课时69：单机单卡的实现过程
( W0 ]) }& l) ~3 w: V5 s0 a1 q 课时70：单机多卡的实现过程8 r! {/ X5 v6 B0 u; L
课时71：多机单卡的实现过程
+ G- c" t$ F. n V+ u* u 课时72：多机多卡的实现过程% Q# x, a1 u- N3 x
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
! h1 g3 w" _+ e* v' ~章节13： 实战项目演练6 s( h% J, K- Z& s( K
课时74：用户分群与偏好预测经典案例
; {4 h4 S0 i$ C 课时75：自动创作古诗词
( G/ w- L/ J r/ _ 课时76：自动创造音乐
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