人工智能 算法基础 深度学习与PyTorch入门实战教程 视频课程

冰点也疯狂

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8 n; v) u! c% e2 |" A6 p适用人群：
/ I/ n4 P4 {* G5 h' G1 W2 d  \: y本课程适合于深度学习和人工智能方向新手，需要零基础、快速、深入学习人工智能的朋友。

课程特色：
1.通俗易懂，快速入门
对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。
2.实用主导，简单高效
# P1 Y2 n: e" I" \& s使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。
3.案例为师，实战护航
' a; i0 P3 u/ `) U8 p5 G基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。
0 }& i0 ^! Y! W+ c" d/ ]! P3 _4.持续更新，永久有效
一次购买，永久有效。深度学习课程会持续更新下去，内容和学术界最前沿算法保持同步。
. O; I# Y$ @' G5 L( B' F) {& w
课程大纲：
# L1 M. o" \$ I/ ]) d& T01 介绍
02 深度学习初见
03 基础张量操作
04 随机梯度下降
05 神经网络与全连接层
06 过拟合
6 X' x8 k2 I. F6 e4 ^; j3 H  D07 卷积神经网络
08 CIFAR与ResNet卷积神经网络实战
09 循环神经网络
  H# Y# K* }' [' x$ _3 S10 对抗生成网络
2 x  E- Y& I" N; i
+ t0 ]; a, ^" m) W& S, D/ H课程目录：
$ G4 y9 s9 b5 g$ l+ h" A6 r001 深度学习框架介绍.mp4
* T) ?6 \* ?* M* Y2 r002 开发环境安装.mp4
# w& |& c0 t. \; L# `8 z003 线性回归-1.mp4
8 I# d9 I* \6 F1 m, i* j004 线性回归-2.mp4
005 线性回归问题实战.mp4
; L# m, d* b2 x% K* x* f# w, q006 手写数字问题引入-1.mp4
007 手写数字问题引入-2.mp4
, t+ Z. K% d+ R: N; T8 C9 \0 A9 x8 V009 数据类型-2.mp4
010 创建Tensor-1.mp4
011 创建Tensor-2.mp4
012 索引与切片-1.mp4
013 索引与切片-2.mp4
014 维度变换-1.mp4
015 维度变换-2.mp4
016 维度变换-3.mp4
4 o/ d3 ]; c# ]- O  j: ~017 维度变换-4.mp4
& K, u' Q$ }- v3 j- `, ?* q% s018 Broadcasting-1.mp4
019 Broadcasting-2.mp4
020 合并与分割-1.mp4
( Y% D! i/ S1 y021 合并与分割-2.mp4
022 数学运算.mp4
& n3 ?& r$ E* e2 _* T$ l2 B023 属性统计-1.mp4
4 A0 H( W" }2 B, X/ p024 属性统计-2.mp4
025 高阶操作.mp4
026 什么是梯度-1.mp4
$ \: U: |/ A% r6 X  q8 \4 v027 什么是梯度-2.mp4
5 I) G0 ]. \7 M# [8 ?028 常见函数的梯度.mp4
/ u: s4 ^1 l; y029 激活函数与Loss的梯度-1.mp4
030 激活函数与Loss的梯度-2.mp4
031 激活函数与Loss的梯度-3.mp4
+ m0 Z; l/ D9 p5 s032 感知机的梯度推导-1.mp4
033 感知机的梯度推导-2.mp4
034 链式法则.mp4
! o3 j# n8 G  L" e% E; l- g035 MLP反向传播梯度推导.mp4
5 }/ Y* i2 T/ W0 o036 函数极小值优化实战.mp4
! C9 |- T/ ]' x' f! m037 Logistic Regression.mp4
038 交叉熵.mp4
039 多分类问题实战.mp4
040 全连接层.mp4
041 激活函数与GPU加速.mp4
3 \( ]% X8 L5 w1 y042 测试方法.mp4
043 可视化.mp4
2 ?' M- Z, n* p+ h8 k044 过拟合与欠拟合.mp4
045 交叉验证-1.mp4
; o, f0 ]+ _1 ^$ r9 s* G+ Y046 交叉验证-2.mp4
+ I5 k# y- s8 p" u/ c$ V- X" T047 Regularization.mp4
048 动量与学习率.mp4
049 Dropout, early Stopping.mp4
' \$ z2 L9 a; E3 k6 i+ u$ v! Q0 O050 什么是卷积-1.mp4
1 r3 p. Y, A# H$ P* h051 什么是卷积-2.mp4
052 卷积层-1.mp4
053 卷积层-2.mp4
+ d  \8 _$ |! j/ K054 卷积层-3.mp4
055 池化与采样.mp4
056 BatchNorm-1.mp4
057 BatchNorm-2.mp4
% \& w* ]/ @1 ?  z058 经典卷积神经网络-1.mp4
059 经典卷积神经网络-2.mp4
060 ResNet-1.mp4
061 ResNet-2.mp4
062 nn.Module模块-1.mp4
063 nn.Module模块-2.mp4
064 Data Argumentation.mp4
065 CIFAR10数据集介绍.mp4
/ H$ N2 L' c' j+ \* {066 卷积神经网络实现-1.mp4
067 卷积神经网络实现-2.mp4
% L4 X) w9 Q: ]7 c068 网络的训练.mp4
/ j4 R  x! ~# ]0 X  \" Z069 网络的测试.mp4
070 ResNet18网络.mp4
071 ResNet实战.mp4
072 实战小结.mp4
# C/ ^/ A9 H6 d* O0 v7 A073 序列表示方法.mp4
2 B: T/ l/ M5 N* w2 V% Z4 P074 RNN层原理-1.mp4
# }, e$ ?, P0 O; n5 p9 r8 @" N075 RNN层原理-2.mp4
076 RNN层使用方法-1.mp4
# S6 ^) Y, i: ^) n( h8 g077 RNN层使用方法-2.mp4
078 时间序列预测实战.mp4
079 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
& Q! a+ @( I6 _2 y* S080 LSTM原理-1.mp4
9 c) x7 G  L3 _5 I+ g# G$ l8 J081 LSTM原理-2.mp4
082 LSTM层使用方法.mp4
! m3 [( }( e4 |+ n083 情感分类问题实战.mp4
. S7 n- B" [/ M  n+ A$ I' h" m) G! o085 画家的成长历程.mp4
086 对抗生成网络.mp4
" V9 I& \- R, K2 O, u+ F2 ]1 R088 纳什均衡-2.mp4
0 ~9 f/ A3 I# c089 GAN训练难题.mp4
090 引入EM距离.mp4
091 WGAN-GP原理.mp4
3 U8 F2 i+ U$ Y/ C092 GAN实战-1.mp4
093 GAN实战-2.mp4
2 L- F1 M3 J! Y1 a094 WGAN实战-1.mp4

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m9128213

很棒的教程～～