本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:40 编辑 & w* q3 E7 v9 R1 R/ N
& c& X- [, @" z& ~
课程目录： 章节1： 什么是人工智能
) S3 W# W) y5 C 课时1：人工智能背景介绍& d I% n6 Q1 y8 ^( j* h' n' E
课时2：前期环境准备
% X- u- V* U& v9 U' K- A章节2： 深度学习入门基础知识, |* u; n" Z. s [, x4 o
课时3：深度学习环境准备
0 @% q+ o7 d% D6 y% P) q4 T 课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架
+ M/ Z3 U/ w+ `2 G0 i 课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练- S2 H& E e0 @1 \) t& u; z4 E
课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结
# ~0 H1 V5 C( o2 h! F; W2 Y4 |0 {6 H+ T 课时7：深度学习数学知识一览表
( Z3 Q4 G2 T, E. ^ 课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型. K# l: u- m4 ]8 _! N+ ~
课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集1
) a# f( F9 P1 H 课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2
, L0 M- H- W* R% T2 I: Q+ l; j
章节3： 传统神经网络与参数理解! H) O# P% \( U6 C- @
课时11：什么是多层感知机) B2 U7 S3 }+ O( T
课时12：激活函数的原理、类别与实现1: ]( g7 S7 i- p0 {- T( g
课时13：激活函数的原理、类别与实现28 V, ^, ?! z. \( D A( E
课时14：损失函数的原理、类别与实现上
4 E, J, g2 g$ u* ` 课时15：损失函数的原理、类别与实现下6 x" j# j9 a/ a* O& y
课时16：梯度下降算法一
# Q. L0 X2 K* }* R 课时17：梯度下降算法二
8 E" n: d H# b' B3 A/ w1 n( F 课时18：学习率的设定
# f" N3 G# ?% M* g0 b9 F 课时19：正则化的方法（一）2 k# X1 o+ R# j. g& l
课时20：正则化的方法(二)
" J& O) h: f {) M: z& \& d) f B 课时21：实例：识别花的种类
5 W2 @: T$ y b) c6 \, q 课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
* U1 G, E9 x9 \- S' ~ 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! ?3 l7 `- Q0 b7 Y/ v2 S
章节4： 前向传播与反向传播
0 w1 ^2 _% y% A# y8 L; K 课时24：前向传播的原理
; W2 G `, ^0 M# e$ X2 O2 q5 M! p 课时25：前向传播的代码实现
: H8 e7 L t9 i% J- { 课时26：反向传播的原理
! H, t5 _/ L* Y0 { 课时27：反向传播代码实现) R! _ Y; P4 f1 F! e5 q
课时28：实例：自己手写一个完整的BP
( D3 S5 F% L4 w0 X7 l 课时29：作业：写一个Autoencoder2 A) o* R- N, ]% N
课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder
8 i0 Y. T; D/ `0 a章节5： 自编码Autocoder的原理及应用# K' X8 ~) F$ ~4 s" B' T
课时31：什么是Autoencoer0 Z h4 v, w' I( k8 Y3 H9 O. G8 d
课时32：Autoencoder的原理与实现
7 o. h- b) |+ \$ v6 V 课时33：Autoencoder与PCA的区别
7 ~* K) E: R0 `7 s3 T- l( x \ 课时34：Autoencoder的变种（一）
9 l0 ^+ Y8 |- r" z0 _) v 课时35：Autoencoder的变种（二）; ?( p/ Y5 {- `6 k" ]
课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用
Q; e' E% O6 K7 t; X2 ~+ ` 课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维9 ^: w5 Q X$ V
课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维
% k: g* U; n3 l. F% \章节6： 经典卷积神经网络及图像分类
+ c8 r- E' R1 i% V 课时39：卷积神经网络的背景与原理 , M3 W7 b7 g" u7 X1 E t
课时40：卷积神经网络的代码实现（1） % z, z( B& ~$ V% e
课时41：卷积神经网络的代码实现（2） 4 r% m3 a; @5 W( ?
课时42：Le-Net5的网络结构与实现
0 @0 a+ X9 }4 p7 D5 z1 B$ E 课时43：Alexnet的网络结构和实现
/ S9 ?5 ~& i2 |& u 课时44：Vgg的网络结构及实现
& C: I3 d. H$ _# j) J 课时45： GoogleNet的网络结构与实现 9 L( t+ Y7 U% t4 c/ B* e
课时46：Resnet的网络结构及实现 N* A8 U% n3 r$ y% K8 y
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 3 ?# y& S' Z z8 C5 h4 }
章节7： 目标检测算法的原理及应用. V0 k, b( C& e J& P S9 C
课时48：目标检测算法的简介与种类
7 R) o" e! H$ l+ b1 h) A 课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一）! M: a- U9 }# O
课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二）& ?4 L J3 R: W, Q+ [
课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一）3 | y. Z- D$ j- d9 s) c' K
课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二）) I8 b" v1 c \3 \6 F) N
课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一）
/ M7 T' c% s4 H- y 课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二）
: N3 i3 }9 g5 z章节8： 迁移学习
1 e; N- `1 J" w2 H 课时55：迁移学习简介
3 [2 H( Q) V l0 n$ d( y 课时56：迁移学习的应用
& g" H' G5 P& _+ O/ f7 z4 o' e- I 课时57：迁移学习的方法
( G' z( R' g" N* \/ }* O 课时58：迁移学习案例 分享 2 t* _ p, Y) ]$ r4 l: S# @' I8 }
章节9： 循环神经网络RNN: ~& ^) _' @- x: B: q; Q n2 ^
课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解) G: s6 i1 [' W" `; s5 _
课时60：循环神经网络RNN的代码实现
& y; Y3 e& ^5 M4 e5 U 课时61：实例：用RNN来做情感分析
% O6 H! e& P2 q章节10： 自然语言处理# a& b7 ?0 ]" P
课时62：LSTM的简介与原理详解, P/ K$ ~+ H. D
课时63：LSTM的代码实现' \0 H& S' e) Q9 D. p' i
课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人
* _3 l' v) o. e- W* A9 u章节11： 无监督学习：对抗网络GAN3 j' `& O; b! T8 C" b+ z) M
课时65：GAN的背景与应用0 K' p9 M( Z3 \! M7 X% `
课时66：GAN的数学推导及代码实现
% G$ P0 J" m, X2 d 课时67：GAN的变种及应用, i3 q5 Q: }2 c+ J7 z
课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子
5 K" Z+ ] D4 n) M8 g3 {$ Z$ [
章节12： 深度学习的高性能计算
" h0 A; r: R9 g+ z9 v2 Z0 n 课时69：单机单卡的实现过程4 P2 a: C6 E7 ^7 i, D# H. O; j' z
课时70：单机多卡的实现过程
# Z2 {! e3 A( [0 Q; Z# j 课时71：多机单卡的实现过程: I& Y( `$ k0 U. P* n- Z
课时72：多机多卡的实现过程
3 Y# s8 k& c8 M2 V7 l 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 6 L$ C: B, J; k# u/ f. L
章节13： 实战项目演练% l; f! n M9 b2 X
课时74：用户分群与偏好预测经典案例
; b! @4 V$ H1 t4 S6 ~: E 课时75：自动创作古诗词" z' w4 r; r# M& x u
课时76：自动创造音乐 | 
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