本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:40 编辑
( d0 F! K" z5 V7 g; X, T1 s& P4 E( ^0 p, K9 h- [
课程目录： 章节1： 什么是人工智能, \( F4 w$ e- g2 D6 `/ i2 B
课时1：人工智能背景介绍- f* f# I7 A4 p @# z( R
课时2：前期环境准备 + o% y/ H( y3 e- G$ p8 l/ r6 v8 K
章节2： 深度学习入门基础知识+ Q0 D3 n9 a. H- e
课时3：深度学习环境准备$ M, R( y( Q ?6 b6 J. q
课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架
; J8 H0 L& l8 J* H, p2 D 课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练
3 h6 S5 x' c" Q" P* Z& {2 | 课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结5 }+ I( b) Y) B: X4 M
课时7：深度学习数学知识一览表. q* _$ k* d" z; u
课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型
8 u* A; n4 l) i4 k: P# p 课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集1
0 U: B6 C2 W- W! D 课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2
# E! p4 T" o8 U, V章节3： 传统神经网络与参数理解
) {3 H* ^7 J. H! l* u5 h/ x; w 课时11：什么是多层感知机
9 Y; Z! G, ^" W& E! D3 H( i$ ` ~ 课时12：激活函数的原理、类别与实现11 n$ S7 y( N% z3 Q
课时13：激活函数的原理、类别与实现2% \0 M% r6 T1 o& K8 [7 o% S) n
课时14：损失函数的原理、类别与实现上
4 G$ [+ n( ?! ~9 |- M" v U% s 课时15：损失函数的原理、类别与实现下
4 G, ~0 B, A+ Q/ J- R f* ? 课时16：梯度下降算法一
/ H5 o7 d, A7 v0 _ 课时17：梯度下降算法二
" R! a: ]# F5 q7 `; o+ z7 d* _" n- F 课时18：学习率的设定
. S6 W) }8 z u 课时19：正则化的方法（一）
( @2 | P7 y7 d [" A 课时20：正则化的方法(二), l1 J3 E3 }0 V+ n7 y; T
课时21：实例：识别花的种类9 r5 U% o9 Q( Y" I- u
课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
p( X1 ~/ n5 z2 x. {. S J* P8 {% X; C) r. u 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' G' W( n* ^
章节4： 前向传播与反向传播, {8 [- e; w# g7 `+ J+ H1 X
课时24：前向传播的原理
/ i/ w4 x6 n E8 i& d. N5 C( A 课时25：前向传播的代码实现
$ M B$ d7 w) P/ y. n) X$ E 课时26：反向传播的原理) d; ^5 @. t( d
课时27：反向传播代码实现9 M$ p/ d3 B0 p: S
课时28：实例：自己手写一个完整的BP
7 [, ?$ [: Z4 |7 d 课时29：作业：写一个Autoencoder: F4 i$ l0 g7 E3 Y' B4 L1 t/ Y; P
课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder . K% ?2 D% T. G. V7 I
章节5： 自编码Autocoder的原理及应用! z' t+ W3 ]# o1 k
课时31：什么是Autoencoer
" j+ _2 I: T7 a 课时32：Autoencoder的原理与实现
0 ]" Q" p3 E) `0 b" L4 w& m 课时33：Autoencoder与PCA的区别
" e: X, Z' h+ P" _/ D+ n$ L1 Y; m 课时34：Autoencoder的变种（一）9 X1 V4 ^, D; ?, t1 O& ?5 c
课时35：Autoencoder的变种（二） A% ~1 ~! ?5 @2 K# Y2 e. F( @" n
课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用
% h- b' C8 W! K. D# ^5 L$ V 课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维* [7 S/ S) _2 u) ]( F
课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维
+ M* _: y- t. l& ~ ]/ ]章节6： 经典卷积神经网络及图像分类
, j3 A/ u" S* ?2 F, L" ]$ e, k- ~ 课时39：卷积神经网络的背景与原理
9 n! A* I+ r! ~' R# ~2 Q6 S @ 课时40：卷积神经网络的代码实现（1）
( u8 J+ _9 s$ c% }3 p% p 课时41：卷积神经网络的代码实现（2）
. A' y3 h E3 [- i2 `5 c& U 课时42：Le-Net5的网络结构与实现
! T, i n# D. w7 X! e) L0 |8 P7 I: A 课时43：Alexnet的网络结构和实现 % {% G: Q j1 Q* ?
课时44：Vgg的网络结构及实现
' K* ~" b# f) q* G 课时45： GoogleNet的网络结构与实现 , X8 r) y' {9 w+ j) K) C
课时46：Resnet的网络结构及实现 0 j& ?9 S3 L# e3 {/ H- C
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 : g+ l( y; p2 T& K% i: H
章节7： 目标检测算法的原理及应用
- \: @+ F# h3 p ~ 课时48：目标检测算法的简介与种类
+ W. i; K4 U2 u9 ^( j; G 课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一）
' @$ @3 l/ B7 w5 o+ L 课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二）
: @# [" m# Z- g6 d 课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一）
; V k) ^, k, o$ H4 } 课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二） ~9 ]) s1 }1 S" ?/ a
课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一）
3 a) n" @ o s. R7 @* F' q 课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二） & a6 ~- @3 X: Y3 M2 X$ U" E
章节8： 迁移学习
; E3 i$ F+ g4 e4 B6 y$ ` 课时55：迁移学习简介
+ P" C( G9 X7 P5 K/ y 课时56：迁移学习的应用
+ J b1 u0 n+ H- j3 Y: d q' _ 课时57：迁移学习的方法 3 p9 D* o! g, ^3 T1 p% V
课时58：迁移学习案例 分享
2 v- C! r# D3 q- Z章节9： 循环神经网络RNN
5 |7 \8 V2 p4 z 课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解8 u/ Y( ?; {, S" P$ G+ `1 K/ d9 E
课时60：循环神经网络RNN的代码实现
. z+ V/ {% e! L2 N( Z4 h+ Y 课时61：实例：用RNN来做情感分析
1 v# D4 E A# s9 {5 {, e章节10： 自然语言处理$ I8 R: Z2 y9 _, ]! C
课时62：LSTM的简介与原理详解; u9 f% ~+ S* g B5 P9 t
课时63：LSTM的代码实现; E! ]" f# b# A, J6 ]; _+ b
课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人
* u! {1 s. ]5 \2 J/ |
章节11： 无监督学习：对抗网络GAN
" I* w& ^( v) `* S8 R. ] 课时65：GAN的背景与应用" T8 ~1 K6 \ d+ L L
课时66：GAN的数学推导及代码实现
. C% ]/ h+ e7 x6 X 课时67：GAN的变种及应用# y- M Z+ z( x* v6 ?
课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子
* Q8 c f3 m3 z+ Z3 g' e2 t章节12： 深度学习的高性能计算
* I$ z9 u; Q/ M/ Y8 C# S 课时69：单机单卡的实现过程
4 h0 `4 t- T S6 L: H 课时70：单机多卡的实现过程
$ n7 V* a$ G4 L2 D 课时71：多机单卡的实现过程1 w2 h7 [: J0 g4 ]
课时72：多机多卡的实现过程6 H0 [' w* [+ W+ [0 d' S
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
( c3 b6 S) o* {- Y8 w+ {! j! X章节13： 实战项目演练
: X" P2 {( ^' T" D2 A" R L, h, Q 课时74：用户分群与偏好预测经典案例# E+ g; K( m- F' G1 ?
课时75：自动创作古诗词
0 u$ ~# x- a2 U% W9 e; f 课时76：自动创造音乐
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发表于 2019-7-19 04:08:51