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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:12 编辑
+ v3 i* A& W+ h- x6 v, R: d6 y6 b3 R- M$ ~) d9 T+ r1 q* d" ~
课程大纲：
+ f3 A/ g0 U. l5 d0 m V+ d8 v01.深度学习初见
1 ?9 j& h+ c5 m' t02.【选看】开发环境全程实录
# Q. P# T+ O( G1 \" v+ j03.回归问题
1 f& Y) m' |. b3 ?, @04.Tensorflow 2基础操作& a) @, R$ D m" Q: w
05.tensorflow 2高阶操作
2 y" }: r4 F9 F, b: p& g06 神经网络与全连接层
: l* \* L+ A2 E9 T) ^& n07 随机梯度下降
$ v+ M4 g/ X0 i0 f2 `; ~' y08.Keras高层接口
; G) j7 t; K; r0 g b& t+ c09.过拟合+ F# q' @4 H7 H- e! }- P
10.卷积神经网络
3 T* [2 R, ~9 n5 _3 f& I11.循环神经网络RNN
1 i: k& p; u5 G, N3 a6 B; o8 }12.自编码器Auto-Encoders
2 | n# D$ S j {: { ^( t13.对抗生成网络GAN4 ~- W" o. N. h3 }* x- j% D( C
14.【选看】人工智能发展简史
1 s3 k$ Z0 Y% K5 g* P" U F) U15.【选看】Numpy实战BP神经网络1 J' q7 O: B, }6 n
3 ]' r+ h! e7 ~4 l
8 E3 b8 i% B6 r" N9 A课程目录：
* ]7 Q2 p5 f- q; H0 _3 e# {章节1:深度学习初见! r& |% o; f1 \) [
课时1 深度学习框架介绍-1
1 \% y1 u: K+ \课时2 深度学习框架介绍-2
1 T0 |* @8 f' J' U7 h0 J课时3 开发环境安装-1
5 _* m1 k0 _' a1 @3 c* u( l课时4 开发环境安装-2! R- a W/ z% ?) K5 q
, D. v0 `! D, M章节2:选看：开发环境全程实录
% c: @- V, G( }5 D& T课时5 Win10平台实录-1
- r) l. Q- s. _% e; n课时6 Win10平台实录-2
: I5 l! g0 }/ \; Z l0 z. H- ]0 O+ v课时7 Ubuntu平台实录-CUDA安装2 e. `0 ~8 P9 o9 @0 i" f1 g$ @
课时8 Ubuntu平台实录-Anaconda安装
$ T( I+ g3 e, h0 S: j4 R课时9 Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装
& n) [8 n4 p `% l3 a* X9 a课时10 Ubuntu平台实录-PyCharm安装
' Y c6 X) A; N# D
5 Y5 T5 c E( N- F5 t' t: J章节3:回归问题3 i# g8 i3 h/ `. i. {, Z3 \& I
课时11 线性回归-1
k) y# M" @" [( e5 N: n) V课时12 线性回归-2
1 w7 @5 ~/ G0 V5 D' z; ? g* E课时13 回归问题实战-1
p+ F M+ J$ N/ F9 A* ^ e! R' F2 w课时14 回归问题实战-2
# _# [3 M* T% u1 j$ E课时15 手写数字问题-1# R1 G$ y. o6 ~4 ~
课时16 手写数字问题-2
( n) i d3 R: j/ B5 r3 {& e+ z课时17 手写数字问题-3
3 x- O8 g( q* f& W8 M- F% r课时18 手写数字问题初体验-1
2 k; X# p* `5 \: P* ]/ ]课时19 手写数字问题初体验-2
3 b; o1 c& f) _
" }5 R1 O. C. G ^章节4:TensorFlow 2基础操作
: i( q/ ~4 `8 x4 H" c: V8 d$ }3 C7 {课时20 Tensor数据类型-1
: O* R* T# L8 B$ d; K课时21 Tensor数据类型-2& |$ A/ a( x: H+ u
课时22 创建Tensor-1
/ C+ C$ \! g( Q8 _0 V/ q课时23 创建Tensor-2) b/ T8 W# {: g6 H: t8 Z& V
课时24 创建Tensor-3
3 ?: ?+ q/ R. d4 A- k课时25 索引与切片-1
+ \6 J& r2 i$ A2 b- E) k6 I课时26 索引与切片-21 T4 W- @1 Y& T
课时27 索引与切片-3' k; O* U3 S- @1 \. ^
课时28 索引与切片-4
6 u. l, c" B% C$ \课时29 索引与切片-5
3 D8 T/ b' @0 X) U# o课时30 维度变换-10 |6 L) Q J) z% a1 f
课时31 维度变换-2
( o6 |2 L; J0 u2 \课时32 维度变换-37 d; R: G7 Z/ j j5 S1 |
课时33 Broadcasting-19 u% e0 o2 w% K
课时34 Broadcasting-2 @1 C3 w2 o; n% g1 ]1 r- |
课时35 数学运算- U: W$ `1 P9 w6 L s
课时36 前向传播（张量）-实战-1
1 l% ^) v J5 N! N+ y! k3 c) D课时37 前向传播（张量）-实战-2
. N3 U& `- t! T( `课时38 前向传播（张量）-实战-3
" Q p- ^1 ]* H3 F$ R课时39 前向传播（张量）-实战-4 u7 t: k/ Q) ~; v
$ H5 w0 p, l! k4 u% q
章节5:TensorFlow 2高阶操作; W! k: K6 `" g7 ~8 t( o
课时40 合并与分割
, M6 w+ Y/ c% B0 q8 X课时41 数据统计2 z$ Q* K7 H" {# ]
课时42 张量排序-1
! v8 y" n4 _, C1 s/ O; B" q) c, n课时43 张量排序-2; }' m: Y. Q! ?2 J4 f2 {- Y
课时44 填充与复制
+ W* L+ ]% s# Q/ |* ]+ S课时45 张量限幅-1+ N0 k) |. c2 c. u% w, S- Q g
课时46 张量限幅-2# w: h& |, J' M2 i# W" x
课时47 高阶操作-19 K7 u) Z) W* t0 t/ p* B8 c
课时48 高阶操作-2
; F* J* {0 V8 o/ ^- r* t% z/ s6 z! ]0 I2 a' j
章节6:神经网络与全连接层
`7 u- k# E+ E) g& \0 J课时49 数据加载-1* e1 _7 t+ D$ z: _( t* m5 B
课时50 数据加载-2$ x- x" [8 W: q! ]" R5 y
课时51 数据加载-31 a- d. Z- s" X
课时52 测试（张量）-实战
2 r( v9 q! A. K课时53 全连接层-1
$ H( Y1 W2 z3 Z: _+ Q4 D6 |课时54 全连接层-2
- O- }' E+ M" x7 {课时55 输出方式
k! x* ^2 p# U) v# ?4 T9 X课时56 误差计算-1
& M4 n& a* C& ?5 M* c( H课时57 误差计算-2
: e. T0 g$ T# N5 K课时58 误差计算-34 s- x9 a/ I9 j6 X) C9 F
/ I( ], U0 V$ u2 q4 L. E
章节7:随机梯度下降
( I/ ]1 h" S0 ?7 l2 P2 D- N课时59 梯度下降-简介-1
" X5 U3 X, A$ O# b课时60 梯度下降-简介-2
2 r9 v' D4 C! ^/ l' a6 W课时61 常见函数的梯度, s& [. V( G1 M8 w
课时62 激活函数及其梯度- Q! f% S3 U0 S l9 f9 f- a
课时63 损失函数及其梯度-1
9 `1 V! N1 i( P( B课时64 损失函数及其梯度-2
9 |, m: B; B5 }- U$ k" I& z0 z课时65 单输出感知机梯度
( q3 `2 `- O2 f课时66 多输出感知机梯度8 z0 p7 G; n7 A5 i
课时67 链式法则3 ?3 l/ v0 k5 A: Z! E8 R& ~$ }
课时68 反向传播算法-1
! ]8 ]4 m1 C# X4 L- f& l课时69 反向传播算法-2
. k8 m2 f: f" x: Y7 l课时70 函数优化实战
5 c& v, M3 f: v/ K9 N; g课时71 手写数字问题实战（层）-1
. w: p+ S2 l; P% Y" d课时72 手写数字问题实战（层）-2, Q: Q4 `% l+ v2 Q9 p; M8 @
课时73 手写数字问题实战（层）-38 x9 W8 H. S" e; `' A
课时74 TensorBoard可视化-10 `: O1 H) L3 m1 B; B9 Y% U
课时75 TensorBoard可视化-2( F# k( u# q% D8 P* y$ ~2 z& m
3 _; e* ?, v0 e章节8:Keras高层接口4 Q! H# h; `( p2 m. @
课时76 Keras高层API-1
) Q6 p3 [) S3 _$ P课时77 Keras高层API-2
+ Y0 L( c# ~+ ^: j9 n课时78 Keras高层API-3! i, w$ y, Q4 h; R4 d( J/ V' |
课时79 自定义层/网络-1: Z1 w: Z' V& e0 U# Q
课时80 自定义层/网络-28 B) W) o3 r& U! F
课时81 模型加载与保存1 `3 h+ l) C& R/ |
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1
& j6 u2 a3 Z B$ p, A' K' l" J% y: u课时83 CIFAR10自定义网络实战-2
+ K) l5 G/ i7 @/ [9 [课时84 CIFAR10自定义网络实战-3
" h' {/ i% S: h3 ^% L
% T! z U* x. _/ e& M' ]1 T章节9:过拟合. K- o6 v2 V8 @3 I, K
课时85 过拟合与欠拟合
: j3 f* b% h+ ]- A0 ]# `4 D7 o课时86 交叉验证-1
6 T' o+ J0 t9 `& o5 ` I课时87 交叉验证-2
% z+ W# w5 h+ P( a* k) q+ K: ]课时88 Regularization1 n4 i e& T: m0 ]- N) B
课时89 动量与学习率
, @5 B- @1 h* P# l8 x( a& a- S课时90 Early Stopping和Dropout. h; U8 U: e1 S) \7 ~
) _ @1 ^; G1 X7 h章节10:卷积神经网络4 |- n+ Z2 s9 h( k9 ^0 B
课时91 什么是卷积-1
$ q, Y, I& p9 q5 Y课时92 什么是卷积-2
" q3 H1 F6 Y+ o0 r) W8 F课时93 什么是卷积-3
/ p; h+ M0 n; d课时94 什么是卷积-4
& n- x1 _: o% |! U2 C' j% O1 |- c课时95 卷积神经网络-1; G1 a( n8 Q( l( l, w) d
课时96 卷积神经网络-2
3 X, W( N+ P- y: \4 l/ `课时97 卷积神经网络-33 K& w5 N3 X. r& X) w" r* h8 G
课时98 卷积神经网络-4$ |, K2 {" i9 P/ A- Q. t- W8 k
课时99 池化与采样5 V a1 f; o: u+ G
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1' P i0 |& h9 v' n, r0 e% w# `
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2+ z$ l* ~7 w' ^) j7 H
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3
) ^. h d5 E; i) L& z4 T7 \7 \课时103 CIFAR100与VGG13实战-4
1 m& j* O. j% m. \& J课时104 经典卷积网络VGG, GoogleNet, Inception-1
; B g( m6 Q I9 k课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2+ [# t$ h. [! h, V/ x
课时106 BatchNorm00:07
/ F' \$ |' s! R* y* l2 A课时107 ResNet, DenseNet - 1* O6 a) M0 [# r4 u
课时108 ResNet, DenseNet - 2( m- ^- Z% S. F! p3 Q" p* s0 \
课时109 ResNet实战-1
9 a, M* ]8 `8 e- k& y- E, n& i& L课时110 ResNet实战-2
+ o3 f; O V+ _2 [课时111 ResNet实战-3
- Q# ?( O+ F, U/ a8 X1 T& l课时112 ResNet实战-4; Y. u, {- i- {
$ J' a9 B/ b$ x
章节11:循环神经网络RNN. A$ g, d& J0 `% _3 w
课时113 序列表示方法-1' b2 u( b$ ~& x5 j9 O+ }9 @! ]: R$ Z
课时114 序列表示方法-2
/ P3 I: N* O8 x- B课时115 循环神经网络层-1
% X2 h8 z. O& \9 x课时116 循环神经网络层-28 u. V6 w; W: l
课时117 RNNCell使用-15 b. `' l: y0 n# a& m6 |
课时118 RNNCell使用-2" i# }; y# Y$ r/ \. ?1 P
课时119 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集
( h. S, T D) p3 f, @课时120 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell/ V6 o: y E0 u7 ?' X, [# g
课时121 RNN与情感分类问题实战-网络训练! n" A' b+ S& x/ F% f
课时122 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cell
1 f" T" X: m. y: ]课时123 RNN与情感分类问题实战-高层接口( K% @ n0 U Q
课时124 梯度弥散与梯度爆炸13:34( u- y* d/ {! ^$ w5 |
课时125 LSTM-1( [8 t+ U! j& c. _$ v( x' [; G
课时126 LSTM-26
7 o3 c o, |& c. P9 P
2 p( Z" t7 `7 n: \章节12:自编码器Auto-Encoders( V0 a" v2 V# J/ h
课时127 无监督学习$ V& `7 k, ]% {+ S4 u
课时128 Auto-Encoders原理
( q2 C& P: E$ c. @0 Y课时129 Auto-Encoders变种
* O# p; g: m( b5 m, \6 c" l" m" c课时130 Adversarial Auto-Encoders+ y+ M" k: U8 c+ k% w4 {
课时131 Variational Auto-Encoders引入0 m; v3 @- I# d
课时132 Reparameterization Trick& l; Q$ ]; c( n! C
课时133 Variational Auto-Encoders原理" d- K4 f, c& h$ E k8 l
课时134 Auto-Encoders实战-创建编解码器
& ~. c; O) ?* C课时135 Auto-Encoders实战-训练* A* s6 O! l2 f1 Y l! _
课时136 Auto-Encoders实战-测试( M L- ?8 l x' i0 B/ e# i
课时137 VAE实战-创建网络- h9 e% V/ b1 L- s
课时138 VAE实战-KL Divergence计算
6 z/ g6 m# p: ]3 }% g7 p% C! E$ A# F课时139 VAE实战-训练与测试
7 M, i: J W. o! { q6 b& s- g( }9 [5 O, E
章节13:对抗生成网络GAN
* F6 J) Z2 v3 _/ M课时140 数据的分布" S% O6 A" [8 \) A+ _: V1 U
课时141 画家的成长历程
m: U8 c" ~1 n5 u: N- T课时142 GAN原理
- v' v* h! I& R2 [2 G: {课时143 纳什均衡-D
3 r. H4 U5 T- Q; ]$ h* u8 _课时144 纳什均衡-G
$ e% B1 x2 ^. x+ W; w课时145 JS散度的缺陷9 k1 s! G& Y# P" M
课时146 EM距离: g& S* p+ s( v/ ~3 f$ w! i+ G* y- q
课时147 WGAN-GP原理, N& Z4 t" b( a ^- \5 U. ~& P
课时148 GAN实战-1
4 J) Q1 k4 L% ~课时149 GAN实战-2) {4 {" y) R u! b7 P
课时150 GAN实战-3# Y; d4 J; u* X& h c, ?% W5 |6 o
课时151 GAN实战-4
: \) g7 K0 }4 f. Z4 I1 Y课时152 GAN实战-5( _$ A' `/ k7 t$ v2 T
课时153 GAN实战-6- T+ X2 M3 w0 J% J( ?8 b
课时154 WGAN实战-1 H) c- h" m& Y, {
课时155 WGAN实战-2
. b+ F) f, ]+ q0 Z
0 B6 A, b8 b5 B, P4 E6 X" o章节14:选看：人工智能发展简史. R$ H, i4 P k' I6 X; ~
课时156 生物神经元结构
8 k' ^; ~- G* \9 R8 A课时157 感知机的提出. m- O9 D/ P+ x7 @
课时158 BP神经网络
) W2 C3 H% r; t, g; A2 Y课时159 CNN和LSTM的发明
9 i! _' E2 d$ e& K9 e. a, ~6 {课时160 人工智能低谷
% y' L& ]8 f' u" {; I! h( }1 {课时161 深度学习的诞生1
; K3 N7 U& O+ c) S+ x3 ?课时162 深度学习的爆发
9 g8 q, f7 T+ N- m7 j! ]: u6 L+ W. q4 s- l ^' @
章节15:选看：Numpy实战BP神经网络1 S$ J5 Y6 X. E. a
课时163 权值的表示
; l# \7 D5 v2 l课时164 多层感知机的实现" ?$ X$ D. W" p, D) f
课时165 BP神经网络前向传播/ y' T" o8 z6 Q7 n
课时166 BP神经网络反向传播-1# a3 E3 f! f* c$ f$ L, X
课时167 BP神经网络反向传播-28 o$ p9 S# x/ {. o( _) i- b
课时168 BP神经网络反向传播-3- x. @# P: Z2 R3 J9 u0 m! q, n
课时169 多层感知机的训练
2 |4 F' _; d0 [0 u8 U& k课时170 多层感知机的测试/ X5 D# g" x, I) s
课时171 实战小结
0 j6 O3 F- P0 g# p" B( L
% M3 X- |) [; q: Y& f, A
5 n0 o: c1 M# W& J) P |
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