本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:40 编辑
; D; ~- {+ h0 j- K9 ]1 n+ j
/ m+ m+ W& d% u5 X2 C5 D3 R: L1 B3 {课程目录： 章节1： 什么是人工智能
1 d' E1 [$ d+ Q: h, v9 @ 课时1：人工智能背景介绍8 Y$ a6 J5 A- t* w+ V
课时2：前期环境准备
- b4 j: F w/ M0 x3 K. J章节2： 深度学习入门基础知识
6 L s: y$ o3 m- a7 r 课时3：深度学习环境准备
# R, X( `$ K6 P5 x 课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架4 c- v! G# o$ v# x
课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练$ }7 U+ D% I/ o; {$ p% Q
课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结
5 k& T0 m1 b Y( o 课时7：深度学习数学知识一览表5 F0 {3 U! }1 A9 O- j. B; ^
课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型( W- `( p8 E. I0 w3 B
课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集1- a: l0 q; x& N c. W5 v$ c0 N5 I
课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2
- R# ]0 `! g; C
章节3： 传统神经网络与参数理解: z3 I# R8 o" ~& z
课时11：什么是多层感知机
9 [% h& j: ^( Q 课时12：激活函数的原理、类别与实现1
# S' ]5 Z t+ H8 Y3 R7 J4 b 课时13：激活函数的原理、类别与实现2
* w' Z" |0 z9 } 课时14：损失函数的原理、类别与实现上- Z$ {& q0 E0 B( W
课时15：损失函数的原理、类别与实现下' t8 v# v1 Z4 P
课时16：梯度下降算法一
* ~; n' @ O( K/ ?4 v* T% W8 e 课时17：梯度下降算法二
; w, k. S8 a& t& {; W 课时18：学习率的设定
& W3 O2 y- v; t$ K9 ]5 I! b. T' @ 课时19：正则化的方法（一）
% K; ?$ l9 u3 b5 t/ o 课时20：正则化的方法(二)& E; m! a+ c/ p5 O$ z1 r3 d4 I4 F
课时21：实例：识别花的种类; @( A2 B7 O7 w& x4 j. b9 |" ]
课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率/ P0 L6 o2 W- h+ s6 r' d' u- P! V
课时23：作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理
/ b8 n: d3 \/ a" H4 J章节4： 前向传播与反向传播
3 @$ R- P7 r1 v2 ]; S 课时24：前向传播的原理
. k f; z( \$ c) n$ V# a: |1 [ 课时25：前向传播的代码实现4 P! n7 C( M$ C8 p( R0 j
课时26：反向传播的原理
- }: I* ? \$ o/ C# I0 a2 y 课时27：反向传播代码实现
2 M. N& E* B. C 课时28：实例：自己手写一个完整的BP" h2 z$ Q! d( h- W! @% y
课时29：作业：写一个Autoencoder
" ^$ h5 V/ ], f% d% j: }* D$ } 课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder
9 k( r V( B" T章节5： 自编码Autocoder的原理及应用9 H. H0 \" ?7 C. `
课时31：什么是Autoencoer; b3 Y' B% {( F r z* {! q
课时32：Autoencoder的原理与实现8 V! D R0 ]6 N' B, E' E _
课时33：Autoencoder与PCA的区别* ?: u" P5 P; E8 `
课时34：Autoencoder的变种（一）' o. A' L" ~' H7 l. U! z$ `& b
课时35：Autoencoder的变种（二）
& B$ e1 @. Y: z+ N; x$ |4 x, F6 f 课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用8 H; O$ t) U% o2 ^! \2 r
课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维1 |% H; B) w6 K5 O2 ~3 v
课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维
3 O9 d/ P' ?9 y6 o章节6： 经典卷积神经网络及图像分类, p" n' Q0 a7 T9 {: L- c$ R6 m) {
课时39：卷积神经网络的背景与原理
% F9 L3 c) ?* {% d: C4 D 课时40：卷积神经网络的代码实现（1） + N: I% s0 A6 P) i6 {( t
课时41：卷积神经网络的代码实现（2） $ m0 g c" }# J- ?- H1 R& x
课时42：Le-Net5的网络结构与实现 5 M& F" i) `$ K# s& l) o
课时43：Alexnet的网络结构和实现 & T# }) J; Q* E8 D$ ?/ E
课时44：Vgg的网络结构及实现
4 M5 d/ x2 z# _" B 课时45： GoogleNet的网络结构与实现 $ o4 H8 ]' X. z. e+ A
课时46：Resnet的网络结构及实现
( x3 ?6 t [, e. c a# 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
& {* _7 N, e5 P章节7： 目标检测算法的原理及应用: x K1 C# d6 u7 u7 H
课时48：目标检测算法的简介与种类9 N! q& h0 {; p2 F6 J3 K
课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一）) l9 ~( C& ~* `4 y7 H0 m6 H
课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二）: E6 i) L1 V w5 f! O+ a
课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一）' X9 h- U" F. y& @$ n4 b" Y3 z8 J, f/ m
课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二）9 G4 W2 U" l: f. V0 | q5 Q5 Y
课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一）) W; X# T2 s* {$ x8 Y" _+ Z
课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二）
/ S: _2 y" q5 E7 w
章节8： 迁移学习
. r) Y# S5 n) b& i% e2 y X 课时55：迁移学习简介
- [! p) u; s7 O7 T 课时56：迁移学习的应用 3 G# K* ~, I8 E/ Z
课时57：迁移学习的方法 # ~8 B' u/ j; w# j1 a& P( a! G6 ]
课时58：迁移学习案例 分享 : S8 h1 I/ |$ R& k& t# i
章节9： 循环神经网络RNN1 k0 a8 x& m5 E0 a
课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解+ @7 k1 Q8 n# g
课时60：循环神经网络RNN的代码实现1 G9 M/ ~" b: E8 N' h
课时61：实例：用RNN来做情感分析
! K, e4 S! Q9 ]/ ~* S章节10： 自然语言处理% R, G& P! ~( g( R1 w7 n: w8 m
课时62：LSTM的简介与原理详解
" t' |- L9 l0 z, R 课时63：LSTM的代码实现% y1 | U" Q9 a, K: z8 `
课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人
1 b2 i: @( B/ y, P章节11： 无监督学习：对抗网络GAN& l& p E! B4 Z w! I( x
课时65：GAN的背景与应用
" f z" B. @0 ~& k4 z0 [& \ 课时66：GAN的数学推导及代码实现
; O2 L) n8 r; h O+ W, {; @ 课时67：GAN的变种及应用
6 a7 J7 e+ i1 \9 I5 ]" h 课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子
5 K/ D" m* L& E* V章节12： 深度学习的高性能计算
9 L) ]5 n, o+ S+ F& s 课时69：单机单卡的实现过程
2 }: ^) t5 o1 ?+ R 课时70：单机多卡的实现过程
- O& K: V5 f+ V4 X' K 课时71：多机单卡的实现过程
( n( j% v! b. ^' ~% ?, A 课时72：多机多卡的实现过程1 q9 m& X; Q- r' a; q* k
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
. h& g, O) Z# ?; m! V/ b- M; F章节13： 实战项目演练
. L, s9 S; x+ I0 Y$ r1 C5 v 课时74：用户分群与偏好预测经典案例9 [$ d! ^/ ]$ O9 i3 ~5 f4 L. i
课时75：自动创作古诗词6 h' Q4 \) M- w4 H p
课时76：自动创造音乐
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