本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:40 编辑
2 O. n5 [, c0 S% U& @2 `
, p q" K9 i" F+ ]8 ^. x+ g5 b课程目录： 章节1： 什么是人工智能8 f5 X9 }& w ?/ [
课时1：人工智能背景介绍& ~0 ^( A) A# g. _9 o a- I
课时2：前期环境准备 8 a4 M( J$ T" e
章节2： 深度学习入门基础知识
% t/ ]4 x9 J4 l4 M/ H 课时3：深度学习环境准备
! `5 n `+ X! @0 a/ i, S 课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架
( L$ {* v) V1 W 课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练0 z8 o; P6 e3 ]/ c! K7 A6 n1 n8 q
课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结
/ Q- [/ w: g# L5 c 课时7：深度学习数学知识一览表
7 V: @! G: y& s- I# Z2 _% Z2 ` 课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型
+ ~" |' I. a0 A5 | \# A 课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集1& W. y$ T6 i1 Y; T. V
课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2 / ^( X6 p( u8 x$ ?; O3 n0 d$ N
章节3： 传统神经网络与参数理解* T! E& P% C/ t! E. J y. X: e
课时11：什么是多层感知机
" P u6 W# Z/ U9 ^ 课时12：激活函数的原理、类别与实现1
. n7 g5 |. E: Y) J 课时13：激活函数的原理、类别与实现2
- U! V2 ], }! Y 课时14：损失函数的原理、类别与实现上
$ ~5 g0 t0 h3 S& w6 w; ^4 ~1 V" o 课时15：损失函数的原理、类别与实现下7 W, R( [6 V' W8 L5 n
课时16：梯度下降算法一( a; S+ F6 P$ |' Y' U4 g
课时17：梯度下降算法二; h* ]; P% d( J
课时18：学习率的设定
3 x3 R2 Z! Q- ?1 P7 { 课时19：正则化的方法（一）+ [( D1 N m( k. p) _
课时20：正则化的方法(二)# s9 l0 Y3 {* e( m
课时21：实例：识别花的种类
4 {, _' J5 C" k& E" [& r7 ~ 课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率1 _8 M% C1 }+ _( p# _% z, ?9 ?
课时23：作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理 ' ]: p# g; S }* m `6 T
章节4： 前向传播与反向传播
! `7 ]" z& X# Y0 Z' a ^ 课时24：前向传播的原理6 R, D4 g+ |9 g7 u
课时25：前向传播的代码实现
. d8 l1 ]( ^4 [& L* o q 课时26：反向传播的原理
7 i: b( U1 g n1 R9 a6 Q 课时27：反向传播代码实现8 _ B: Q% |$ }9 O1 R, \
课时28：实例：自己手写一个完整的BP
3 E6 p7 G8 M( H0 o) j3 h" K4 x& O 课时29：作业：写一个Autoencoder; S3 u0 p! |, n. s. l( W' `4 u, g1 X
课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder / J# q, t- T0 ]; z5 K I% n' a6 c
章节5： 自编码Autocoder的原理及应用 Y( q6 F \/ `$ ~. r6 H% O
课时31：什么是Autoencoer; @" d# B x0 v- a
课时32：Autoencoder的原理与实现
R, O9 N/ O8 i! x 课时33：Autoencoder与PCA的区别5 P/ E4 r) P8 @- d; D! v, Z
课时34：Autoencoder的变种（一）
' g) G3 _: K9 J2 r; j 课时35：Autoencoder的变种（二）
# p% W. }. |* F( F4 n5 v) s 课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用
& I4 x: `& [4 K 课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维
X/ {' w: i; H( i3 I, U1 s4 g$ F 课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维
1 z/ w$ w- f8 q$ i9 q章节6： 经典卷积神经网络及图像分类8 n6 J0 {5 N" a
课时39：卷积神经网络的背景与原理 6 _% p: P" ^4 o. A/ F4 i6 R
课时40：卷积神经网络的代码实现（1）
, Y' t" t) \! _4 Y$ p 课时41：卷积神经网络的代码实现（2） ; Z/ I9 ^* x/ i' j: { Q/ \
课时42：Le-Net5的网络结构与实现 - s W# E. ?5 q, J C& X3 g
课时43：Alexnet的网络结构和实现 8 o" O" z H% D
课时44：Vgg的网络结构及实现
, D' I+ U8 K( B, D8 O5 y+ _7 Y 课时45： GoogleNet的网络结构与实现 * n; ?5 S/ i2 s# p4 L% y/ O1 x9 y* N
课时46：Resnet的网络结构及实现
% i/ X2 ~' S/ V7 ^6 Y. U 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
( Z7 h9 a' N& y `; K章节7： 目标检测算法的原理及应用
/ k N2 W" u+ L 课时48：目标检测算法的简介与种类
7 j* y, Y$ c f2 p$ T1 w. ^ 课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一）
9 a1 K7 B1 a1 [! F 课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二）
5 a) R+ E2 Q; W h 课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一）4 U: w6 L6 r R
课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二）
6 q# ]9 Z ?; i! c8 V 课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一）" |! ]0 c# r) }$ O( t
课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二）
7 A( A! }1 k; z# ]
章节8： 迁移学习 V$ C( I+ u$ H
课时55：迁移学习简介
) h! N0 ^- ]( r2 R, V 课时56：迁移学习的应用 [" B |- L: Q
课时57：迁移学习的方法
; ~: y* r2 k, o! j8 i( z/ s 课时58：迁移学习案例 分享 8 `4 `9 Y+ q$ x4 c& e* h
章节9： 循环神经网络RNN5 w+ B1 F7 q1 L" m- n8 }( c
课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解
7 z0 O: N4 @) \' ? 课时60：循环神经网络RNN的代码实现
/ }9 g4 d6 J* C: u( N 课时61：实例：用RNN来做情感分析
* e* \; l" a) _5 N& g章节10： 自然语言处理- Y& {/ X- ^/ A# M
课时62：LSTM的简介与原理详解5 Z4 |8 O ]/ q9 U5 A; o& G$ ?% d
课时63：LSTM的代码实现9 g% y% U8 { @* _) Q* @! Q
课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人
; N( }* N: G: D( R0 K6 I8 }
章节11： 无监督学习：对抗网络GAN' C% }; J, n3 I6 s# |' D: a
课时65：GAN的背景与应用( A6 V1 }9 C. G
课时66：GAN的数学推导及代码实现. P# ~: B: |9 {6 M
课时67：GAN的变种及应用
9 o* Q1 T4 u+ G, r 课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子
% C0 h: B% U( U) \& F章节12： 深度学习的高性能计算
+ P! c7 E- V- b: Y 课时69：单机单卡的实现过程
7 m% J4 l5 a6 Z7 |; t0 ~6 J 课时70：单机多卡的实现过程
& T. \6 C( V, T) I ]2 F8 X3 T/ [ 课时71：多机单卡的实现过程
: B6 g4 z6 |* m 课时72：多机多卡的实现过程' a* A; A: y6 `' }& C# L: g
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
$ m' a% z1 n7 e( q3 n% ^$ b章节13： 实战项目演练
7 G3 c5 A2 d, P! F$ J 课时74：用户分群与偏好预测经典案例( D6 E* ]2 c( B! c
课时75：自动创作古诗词
" t7 j) F" l! ^ 课时76：自动创造音乐
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