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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:12 编辑 % H2 B& q" r. o6 b [
+ F% a5 M+ k% x
课程大纲：% U B( }5 S3 G% p1 W
01.深度学习初见0 _0 S+ W7 v/ A# E7 U$ x
02.【选看】开发环境全程实录
# R3 ?/ D' t _& ^) L, y03.回归问题
# |( {8 B% x8 I; a7 I3 h04.Tensorflow 2基础操作8 H5 R" U, Q3 g0 h5 T& Y/ J- P
05.tensorflow 2高阶操作
" g7 o. Z9 R& \' j06 神经网络与全连接层
! @7 L% l5 X1 [' u" G8 G07 随机梯度下降+ Z, O2 W8 R: c0 K. j7 q
08.Keras高层接口
- s( J! T! {' y1 o" X$ X09.过拟合( F: `" F/ R1 d' H" u
10.卷积神经网络- a z" t5 Y6 Y
11.循环神经网络RNN
+ X* M2 J' Q& S, J12.自编码器Auto-Encoders2 F: r ~: B, _! S( b5 E
13.对抗生成网络GAN
- k7 K; j$ F* M/ R: W14.【选看】人工智能发展简史
3 N' i( B5 K7 A! U5 ]8 l, t15.【选看】Numpy实战BP神经网络
W& A3 h; F O9 d3 a$ t! A: E; I+ z) G, F1 T& n1 B5 P7 ~! W, w/ J2 K
) F; u' l& A% X j4 k5 D4 }* c
课程目录：
2 r6 ?# H$ S- J! D章节1:深度学习初见" }: w5 i' N/ v; I
课时1 深度学习框架介绍-11 ?+ P; ^+ D, J5 A( `
课时2 深度学习框架介绍-26 \( v& e& \ b K
课时3 开发环境安装-12 p, w# x( Y: C: N7 t
课时4 开发环境安装-20 I* T6 u) ~0 k' n% J {
: W3 i$ t% l1 `" n, O& ?
章节2:选看：开发环境全程实录
7 e" M) W4 l- h: X) q) u5 j课时5 Win10平台实录-1: c) ^2 ~7 K" j1 u1 p0 {
课时6 Win10平台实录-2! }1 A2 N- t) B! _; T
课时7 Ubuntu平台实录-CUDA安装. t6 h( Z/ N5 m9 @0 ^
课时8 Ubuntu平台实录-Anaconda安装
$ S; {! m8 H/ o) z. S4 ]课时9 Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装
. x% J5 Y V* h+ N% j课时10 Ubuntu平台实录-PyCharm安装" I8 o9 u9 Z3 |# m$ `7 k+ H
- c3 B6 p; H2 h) s+ r8 }- x章节3:回归问题' ~6 U5 ?/ V; a4 e! j6 H
课时11 线性回归-1
2 H; |; h4 ]- e' I% F课时12 线性回归-2
z; l/ ]: O8 Y% }课时13 回归问题实战-1
% m4 K3 R: Q' z课时14 回归问题实战-2
& v5 k4 K7 Y5 X& [0 p$ d, }课时15 手写数字问题-1
6 h7 T! J1 v. W; H- |课时16 手写数字问题-2
0 ~) a0 n( Y9 X$ y/ N课时17 手写数字问题-3; r' ^, n# o- L
课时18 手写数字问题初体验-1% W1 h& U' F9 z* a7 n( W
课时19 手写数字问题初体验-2
9 `2 ?1 ]5 H; N9 G' N( v6 @3 h( Y V( ^! b, `% h; u+ R
章节4:TensorFlow 2基础操作
$ n; w1 ?1 H% P- _课时20 Tensor数据类型-1& W6 e8 l) L! y: D" I K( z8 X
课时21 Tensor数据类型-2, l1 l" N7 F+ d$ d3 h, ]
课时22 创建Tensor-1
$ C' z# t/ v3 L+ F! |' x# ~课时23 创建Tensor-2+ d* s( ^4 Y! E$ r1 D
课时24 创建Tensor-3
a6 E& Y5 E9 b& ]: h) Y课时25 索引与切片-1& T! K# Z8 \( V$ M7 h0 M$ E
课时26 索引与切片-2( ~+ B+ f! ~9 g+ G- o. p% O
课时27 索引与切片-3
; q8 W* k3 \1 x" D5 D* S# C课时28 索引与切片-4* m: q6 l& p j1 ~: `& b
课时29 索引与切片-58 d+ Y4 \9 O: @) F
课时30 维度变换-1
8 V j R" {( p( k) K3 K: [9 [课时31 维度变换-2* R/ G G: ]+ A4 g' q
课时32 维度变换-3# J6 ?8 s1 W! ^: T5 {0 p! }
课时33 Broadcasting-1 [' G5 r/ o9 } ?5 b
课时34 Broadcasting-2
& t% U) A; r% U* j) t课时35 数学运算
' F6 _% y- I3 a% U课时36 前向传播（张量）-实战-1# m, _" d1 U& p$ f) N* ` S
课时37 前向传播（张量）-实战-2, b# d' b& _" Q6 T) z) {& G
课时38 前向传播（张量）-实战-3
) a; F2 I9 o* v5 \2 o) G课时39 前向传播（张量）-实战-4
. \- f/ p( w4 w: t
8 R; n7 x( H( _& r* e章节5:TensorFlow 2高阶操作
# R( q: p+ t) I* ?课时40 合并与分割
) {( f8 }( k- M( J, x3 f1 u9 l8 ^课时41 数据统计
3 V( Q7 o4 v4 R3 b课时42 张量排序-16 r5 i) r$ d0 C: f+ n* ^0 \& v
课时43 张量排序-23 W5 c6 E1 y4 u. Q# K
课时44 填充与复制
# q; k" c4 Q: w课时45 张量限幅-1; P6 Z* t! I9 X' K7 A: U7 z. {
课时46 张量限幅-2
* A) P: p( c* W5 }1 K, X/ B课时47 高阶操作-1
( ^* I1 P/ I( u0 |, r' A课时48 高阶操作-2; }; \, b' s8 n( q# `
& K; u4 d1 `3 X; \章节6:神经网络与全连接层, Z0 J$ r$ b O
课时49 数据加载-1: e% H: { r3 `' q& V, a
课时50 数据加载-2
. U! ]" H9 X& P( U; D( s% a课时51 数据加载-3
K$ S8 j& l" Q0 p课时52 测试（张量）-实战
# J( M6 h5 y- [3 o" b3 W课时53 全连接层-11 A# b; A+ }2 m
课时54 全连接层-2: i, l. x6 G! {% o
课时55 输出方式
; E# B0 }% n7 z课时56 误差计算-16 e1 h; a- f0 `$ \% q6 H2 n
课时57 误差计算-2
+ x# ~; [2 \1 E/ E+ S课时58 误差计算-3; \* H6 A0 r' B: ^- K
" s: @4 W4 p3 P1 W9 ^章节7:随机梯度下降9 o3 H5 X2 m3 X6 J
课时59 梯度下降-简介-18 a' e; D" a+ f, m- j
课时60 梯度下降-简介-2
, t& @6 l/ D4 U* m: ]$ O课时61 常见函数的梯度
& d( h @/ _# M) w% V课时62 激活函数及其梯度1 Q6 Z# U0 p5 `* c3 A+ T6 K& Z
课时63 损失函数及其梯度-1
1 D( O, v- E; ^1 o. Z$ U课时64 损失函数及其梯度-2! Y5 n" P9 l" K9 o- `0 G: Y
课时65 单输出感知机梯度9 X+ ?* j* m; G- A2 }+ ]3 `& q
课时66 多输出感知机梯度
& x8 s8 D0 X/ k) `- Z* E f课时67 链式法则( K5 ? Q: L6 f" g
课时68 反向传播算法-1: \* o4 j' u4 K, a# u
课时69 反向传播算法-2
G7 @ r( O# d) g1 C; t课时70 函数优化实战
4 \/ p4 g' Q* ?7 n( f/ [+ F课时71 手写数字问题实战（层）-1
; F9 x0 L1 J5 M课时72 手写数字问题实战（层）-2
7 g1 y1 V F( W5 ]课时73 手写数字问题实战（层）-3
% C9 ?* B3 Y: J8 I课时74 TensorBoard可视化-1+ @; A. j% s4 i2 W
课时75 TensorBoard可视化-2
& B% y. F- l# z* i( |* w2 _$ E/ |
" w6 c$ L* I' V' u( [2 H9 \章节8:Keras高层接口$ }, O9 Z7 q) R, X+ k
课时76 Keras高层API-1% f* O. `9 U |7 k$ V! h3 b
课时77 Keras高层API-2
$ H n% l% X* [. k. f课时78 Keras高层API-3
9 k% e+ B/ v3 R# J% X! `课时79 自定义层/网络-1: ~. q) d. C4 u3 z( ?
课时80 自定义层/网络-2: ]/ e! @2 ^; K w
课时81 模型加载与保存 `5 k( J6 L. h: k0 l0 j! `7 p7 W
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1: ?6 d, c' {, u6 ^
课时83 CIFAR10自定义网络实战-23 o1 z; _/ D, e8 t" i( A
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3* p: j" j. l1 S/ b. Z3 o! d3 k7 o
% p/ {3 N, T' W& x, t7 O
章节9:过拟合; a) P2 a8 q9 P: m) y7 X$ }
课时85 过拟合与欠拟合
: y6 A) W% F% h课时86 交叉验证-19 w3 S- {$ q( h6 t3 X" }
课时87 交叉验证-2
+ L- c: C& L0 a; Y4 L- Z课时88 Regularization
" v! q ^7 W4 F3 v+ W' v, H& i课时89 动量与学习率3 C0 s2 A( g0 Q- r/ ?
课时90 Early Stopping和Dropout
, _0 f" [6 k8 ]( o, b+ s% A8 ~) n6 X$ a) O& z5 _
章节10:卷积神经网络( ^3 E+ @, |5 x7 D
课时91 什么是卷积-11 D B' c2 |+ W: i7 Z' Q6 c9 [
课时92 什么是卷积-2
& z0 L# ]. W3 I5 j( M$ k课时93 什么是卷积-3: H3 f/ M8 a8 P2 x+ x% o- n! i/ \0 i
课时94 什么是卷积-4
: p8 t( |- |0 B" @) a" k1 p1 w+ I课时95 卷积神经网络-1
* c0 U+ U9 ]6 _! v( m( v$ H课时96 卷积神经网络-2
& P9 b; E g, H5 G- n; V2 {课时97 卷积神经网络-3
( r% N( \. x1 i: w3 @( q# m课时98 卷积神经网络-4$ U; ?: i* x4 _* w( P d
课时99 池化与采样
0 ~1 `# q% j! u* i5 M课时100 CIFAR100与VGG13实战-1% V7 [4 h) \+ S
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2
7 R: u1 c1 {. R% Y课时102 CIFAR100与VGG13实战-3
: V# L4 v% U* \# _+ O z X课时103 CIFAR100与VGG13实战-48 J5 s9 Y/ c$ C$ ?+ G
课时104 经典卷积网络VGG, GoogleNet, Inception-1
' h3 Y w9 ]- k0 N3 j- }2 z. e. c4 U0 c课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2
9 j+ _8 W1 D% `' `7 L' U课时106 BatchNorm00:07
8 L' {7 T, T6 t1 E- `课时107 ResNet, DenseNet - 1
8 H J' N) s$ m5 K, t' U$ z0 r. k4 ?5 y" }课时108 ResNet, DenseNet - 2
% @( s# L; Q, y2 U! O课时109 ResNet实战-1
5 J* c/ y2 D& t. Y+ i课时110 ResNet实战-2
0 J0 a, e2 y o4 y. v2 |% f# A2 {课时111 ResNet实战-3
[! [& [+ x, [' Q& T课时112 ResNet实战-4! m" a3 n( u r1 N! P
1 _( ^1 z2 b. c! U7 _" r$ a3 V
章节11:循环神经网络RNN
+ ?1 ?" M1 l7 C( W% j" e课时113 序列表示方法-1
+ l0 W" B- {% ?5 ^$ ^' [" k课时114 序列表示方法-2* u% M2 s/ F- n9 C9 M) P
课时115 循环神经网络层-1/ N4 g$ q) A8 ]& W$ c) v
课时116 循环神经网络层-28 Q+ J1 r2 F! B% |4 e
课时117 RNNCell使用-17 g9 A, B( Z' o( T" p" d
课时118 RNNCell使用-2
8 J1 E S8 z0 v2 N3 ]* j课时119 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集7 e; i- R; \/ [0 E* o M( N. d
课时120 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell
1 D. w- E3 A% X+ ^/ h1 Z6 D课时121 RNN与情感分类问题实战-网络训练
l ~ s2 @6 o( m课时122 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cell8 s& D- o* R/ Z* c
课时123 RNN与情感分类问题实战-高层接口) n! C/ }6 U7 d; }6 I
课时124 梯度弥散与梯度爆炸13:34
( a8 `/ F" U# s' Z! [* b课时125 LSTM-1
0 D8 Y6 {: X( K课时126 LSTM-26
: p! v" g8 j# A( I) p( ]+ M9 p
% x2 ~+ F) Q* @ Q/ F9 K章节12:自编码器Auto-Encoders+ W# ?" X- |# v! y6 y
课时127 无监督学习+ H( a) n2 u1 Z/ S
课时128 Auto-Encoders原理) p: ~! I$ ~7 ^6 ?0 v) l
课时129 Auto-Encoders变种
) e- `% P* W' W) y! a0 ^课时130 Adversarial Auto-Encoders
9 w8 B/ c3 `3 P" i `! z) h课时131 Variational Auto-Encoders引入
; h" y- X+ s7 I( O2 N6 ]% w: j课时132 Reparameterization Trick
5 Q+ k7 [2 \+ v0 e v课时133 Variational Auto-Encoders原理
$ R: `5 }) Z/ b9 _! K) a5 X; h课时134 Auto-Encoders实战-创建编解码器& i- l2 [# h0 i+ b: N
课时135 Auto-Encoders实战-训练, Y0 [, E# X$ L% t" R
课时136 Auto-Encoders实战-测试
* w. D& ^. i& r# H7 {( S课时137 VAE实战-创建网络
) t8 j r/ M5 Y( M! n. d% t4 {( h( c课时138 VAE实战-KL Divergence计算) a+ J% V8 c" \5 O0 f' ~$ S* e. w
课时139 VAE实战-训练与测试7 m1 `" [) K6 |
* s, H1 K( I& t) L5 I) j$ |: ^章节13:对抗生成网络GAN1 h; P ~4 s \ v" C9 F6 n
课时140 数据的分布
4 D+ X" |+ _5 e, c5 T3 [课时141 画家的成长历程9 L& M0 W5 k, P) M* ~
课时142 GAN原理4 L2 o5 n$ w$ ?) X
课时143 纳什均衡-D
. u ?# j) ~6 E5 p( N课时144 纳什均衡-G) J3 @0 X8 f+ J5 K* q
课时145 JS散度的缺陷
( y. X( P2 g% E, T8 C+ @5 ^课时146 EM距离3 A$ S! G0 R2 y& S. b
课时147 WGAN-GP原理$ G- Q7 c0 S' [, ^( T
课时148 GAN实战-14 H! ^5 I5 a1 D6 W" ?
课时149 GAN实战-2
1 x* z1 }* W4 U+ P w- P2 l. U课时150 GAN实战-3; ]0 _$ {5 u4 V; |
课时151 GAN实战-46 |# l g1 \, F$ Z, T
课时152 GAN实战-5, B) w% w4 Q2 |1 b! G, P9 W' D" a% K! `
课时153 GAN实战-6/ W0 W3 {; n3 I
课时154 WGAN实战-1
8 I r( T1 g4 M& {9 A9 N* Y* g课时155 WGAN实战-2$ {& t) w9 A) H) O6 ~5 H# H, P
( z! B% e# l; w* X m# s) Y
章节14:选看：人工智能发展简史. N8 q3 d1 V6 ^" E3 D
课时156 生物神经元结构
( F/ C3 w; S9 c2 w* d" d课时157 感知机的提出
! l4 T/ H. ], O1 t/ |# t' r课时158 BP神经网络1 i3 `4 e8 W! J- [9 m1 s+ u& u+ W
课时159 CNN和LSTM的发明* s. @4 }: P/ {0 l
课时160 人工智能低谷
7 j) G% e- Q9 P! b课时161 深度学习的诞生1 @& J" m" {( c$ M( _
课时162 深度学习的爆发$ ]) V2 B4 a; l! N' Z$ ?
! r" S# ?5 u( J& b1 X
章节15:选看：Numpy实战BP神经网络+ }& s2 }' `- T# x9 t
课时163 权值的表示$ p2 T2 j& o6 y* }9 }
课时164 多层感知机的实现3 |- T6 |2 L( T6 C
课时165 BP神经网络前向传播) {' t, x2 \( w" W3 ]! m! H2 K
课时166 BP神经网络反向传播-1
/ {% G: Q2 p! M课时167 BP神经网络反向传播-2
6 i& a3 @/ Y6 i* N课时168 BP神经网络反向传播-3
( X. o; [9 L D3 H* \课时169 多层感知机的训练6 ?7 Y4 Z e/ O' o# n$ Y
课时170 多层感知机的测试; I4 ^) n6 o9 r' n: K# F& [3 Y
课时171 实战小结2 u5 U0 r( n, w$ r- f5 p7 Y, t
& [) x& V" p! m9 ?0 j
( D+ p0 b) _- }1 D# ~1 \7 y3 V: k |
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变色卡
千斤顶
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