本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:40 编辑 ( i: q# x1 I( x' p- i7 H
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课程目录： 章节1： 什么是人工智能
. [) B5 D! L3 X' [! g 课时1：人工智能背景介绍
; T4 s" n; |9 ~. l+ f0 I 课时2：前期环境准备
8 B* b. S1 S% e章节2： 深度学习入门基础知识
7 m( g$ ^) D- W# O 课时3：深度学习环境准备/ _+ b7 q/ t, h% [/ O. f+ e- I
课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架; ? p4 O& |; r9 S7 l
课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练
! j* K6 c0 o. `, k 课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结
& F5 }9 k) ^; J7 h" F; A$ V3 `, } 课时7：深度学习数学知识一览表
( n+ N; o/ N' c+ V) M# K, d5 b 课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型* [+ ]/ y2 W+ s! R+ G! H( A
课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集1
z/ I2 i* R! {+ E. ]4 t 课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2
, J# e. [3 c% \0 X3 X7 P: {* S7 n$ i
章节3： 传统神经网络与参数理解% \& T* I) X% p3 @* J" [. P
课时11：什么是多层感知机6 O: h( a6 k, B- @
课时12：激活函数的原理、类别与实现16 c+ s+ D! d: n0 \; G4 H
课时13：激活函数的原理、类别与实现2# l8 h- _- J, e0 P2 O1 [/ [
课时14：损失函数的原理、类别与实现上
. U& z. f$ H% s( j# p) D0 G 课时15：损失函数的原理、类别与实现下
& _, n% k A: `# O. X/ U 课时16：梯度下降算法一
* P3 F% ]' @- s) V" v 课时17：梯度下降算法二
# R. d7 q- a. J5 C, [8 ^- q/ _7 z 课时18：学习率的设定
! H7 T4 P8 s6 Q7 W r1 l' t: [ 课时19：正则化的方法（一）
7 a! `% W* f& W4 E" F6 H( w 课时20：正则化的方法(二)2 V( H; t/ l# Q* Z% {
课时21：实例：识别花的种类8 g" q" K' f* u
课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
9 F" C; u& |& n2 e+ R& \' R 课时23：作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理
?( ~3 k$ [& v$ M* t章节4： 前向传播与反向传播% v6 [+ ~7 j3 \8 V; j4 u1 g
课时24：前向传播的原理
& f" Z& x( ]$ v# b1 P' {; G 课时25：前向传播的代码实现
( ~+ k% L/ E/ u9 e! {1 i6 w2 z 课时26：反向传播的原理
0 S3 y7 W0 P8 U- e+ o9 H5 D 课时27：反向传播代码实现
# s6 g5 p A, h 课时28：实例：自己手写一个完整的BP
1 }0 U. Y$ w2 \4 M8 T0 ?8 u 课时29：作业：写一个Autoencoder
7 C1 W4 b) K4 j6 j0 C 课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder
& f, C, ^+ T8 C {/ I" w& r! j
章节5： 自编码Autocoder的原理及应用% `. y9 ]8 A5 k4 T y, p
课时31：什么是Autoencoer
" u+ x; V/ ] b$ a/ S* y 课时32：Autoencoder的原理与实现7 L8 f! ]% p A
课时33：Autoencoder与PCA的区别! O0 c. P& D- x+ ~
课时34：Autoencoder的变种（一）
; m4 V* _; u5 S$ l7 | 课时35：Autoencoder的变种（二）
* F' ~9 S! K0 g3 r! | 课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用3 K/ [7 M( f& O* Q2 q. G/ c# o
课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维
" V4 J( X& l @3 \# z# ?/ L( q3 g% _ 课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维 9 v3 W; T# M0 v; o" U% ~
章节6： 经典卷积神经网络及图像分类2 l# Y/ I) _) ?$ G+ s! ]( x+ u K
课时39：卷积神经网络的背景与原理
- `9 S" t G% y# Q! E 课时40：卷积神经网络的代码实现（1）
+ `" J! V3 \; X) G" m 课时41：卷积神经网络的代码实现（2）
7 u# y% t( e, t, Z/ E8 a 课时42：Le-Net5的网络结构与实现 7 @# @- B1 a+ I$ ], m0 e
课时43：Alexnet的网络结构和实现 2 v2 O5 _( C5 s3 h
课时44：Vgg的网络结构及实现 1 B/ }8 R; k. E
课时45： GoogleNet的网络结构与实现
# z x8 T, G* i3 j2 _3 G# v7 T. Z 课时46：Resnet的网络结构及实现 i5 t! E: l D, Y9 |
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
0 U2 _ r1 d& \章节7： 目标检测算法的原理及应用
4 h. p$ c- f5 x: I$ U8 } 课时48：目标检测算法的简介与种类; [3 V3 q0 U$ V, S" }/ D
课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一）
( f/ n Z" _: {6 u m: G* u 课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二）
2 \; x1 r9 [; S& t2 a' i7 d5 ]- w 课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一）
# O% ^0 D ?4 f: b7 A) [ 课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二）
# s. Q; B4 ^9 G& {$ r0 ` 课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一）
; T3 o% |* T; X: ?+ [ 课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二）
" x8 }2 J/ S _6 @) ?
章节8： 迁移学习* C) j& v8 H9 g4 s% c' [) K
课时55：迁移学习简介 + x- m! P3 M+ h ~
课时56：迁移学习的应用 8 e% l! o' Q0 R. b
课时57：迁移学习的方法 ) j: W- y8 d8 o( v# j
课时58：迁移学习案例 分享 + i% }5 p5 I( k q& [
章节9： 循环神经网络RNN+ ]8 \$ T% f0 x$ @2 P/ |# P# u
课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解
$ z0 D7 |8 K/ H& O! S }' y w 课时60：循环神经网络RNN的代码实现
' P" T, L% u! }% z 课时61：实例：用RNN来做情感分析
2 u1 X2 W |: y- `4 Y X章节10： 自然语言处理
1 {/ r% u( S" N v- S% b6 J. _ 课时62：LSTM的简介与原理详解
$ T1 A* |, U; P$ l. T. t4 w( b g 课时63：LSTM的代码实现
+ I2 d' \/ I1 \" C) }' f 课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人
6 S! C) a; y+ ?1 N( d) G1 _+ I/ e* r
章节11： 无监督学习：对抗网络GAN. _2 j" D2 o _5 j) s i @ ?8 c
课时65：GAN的背景与应用5 D% ^- u M8 G( Y/ g: ?
课时66：GAN的数学推导及代码实现
. \+ G" j/ Z; K. t 课时67：GAN的变种及应用 i! R5 N+ e% Q9 z/ O
课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子
' E4 N) t/ n( d0 K章节12： 深度学习的高性能计算
# e0 F1 w) s/ R" j) [5 J! R- \ 课时69：单机单卡的实现过程
7 _" h6 p7 u8 J/ [, F 课时70：单机多卡的实现过程
% [! J4 c4 ^3 o: D" ~. n$ p6 @ 课时71：多机单卡的实现过程
( {* @* U+ c4 O3 c 课时72：多机多卡的实现过程
. @9 _) {& U9 n. ?2 m( E6 \ 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
% U$ g" g! ?9 j& ^$ B
章节13： 实战项目演练# Y1 F! n+ y# Z. n
课时74：用户分群与偏好预测经典案例# C5 y" k8 B: \; M% [
课时75：自动创作古诗词3 n% ~& m! p3 o2 F5 T) b' ?
课时76：自动创造音乐 | 
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