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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:12 编辑
( W" O1 j! |0 [8 j% ]$ m
% p& r+ ^* I: ]2 j课程大纲：
. M4 G8 E( i' i: L" ~- T01.深度学习初见& @4 W m9 f' g3 E' c
02.【选看】开发环境全程实录, j" [/ L( e% ^9 M2 h1 u* U% Z4 n
03.回归问题
* p* O5 [! i9 A04.Tensorflow 2基础操作
5 h& l) c% q& X I0 \; [05.tensorflow 2高阶操作
+ l5 M0 N" `5 P' _0 a# Q06 神经网络与全连接层
- w; d1 G4 u6 t& W07 随机梯度下降* k5 b* j, M, G4 w% r7 c5 V8 Q |
08.Keras高层接口" e0 n& r4 @ G$ ]+ o+ \! x
09.过拟合
$ S5 I8 A0 z1 C9 B9 ]" Q Y10.卷积神经网络- y+ t3 c F8 W9 d; q* M3 o
11.循环神经网络RNN
1 S. e* t0 o. N" t% h12.自编码器Auto-Encoders
; E0 b7 y- q! A3 I; V" V ~13.对抗生成网络GAN# s+ J( W% D. j% n& {# ]3 r
14.【选看】人工智能发展简史& t* \ x6 {8 q( [3 ~3 e
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
2 e3 \6 t) `( }0 \
) R4 p$ x$ S% [" Q; t3 S& A# v P; K- v4 X+ q' @7 v7 _, k
课程目录：
2 Y0 b& R+ w0 }$ ~5 \% |章节1:深度学习初见
0 p' z) V9 C8 y: q* N3 [& i课时1 深度学习框架介绍-1( ] z+ Z' P1 ?
课时2 深度学习框架介绍-2
5 Q$ o6 t- Y! t9 S课时3 开发环境安装-1# u- z% |: D! L( U' z0 K, L2 `. T
课时4 开发环境安装-29 w) t3 L2 l' {
. x8 y* }0 i t: n2 v- r& S6 u
章节2:选看：开发环境全程实录
; I- N* Z/ T) c: J课时5 Win10平台实录-1) A k2 Q5 E7 B4 P: m) l) X
课时6 Win10平台实录-25 i( t* H6 W4 X1 Q1 C
课时7 Ubuntu平台实录-CUDA安装
# y) B1 X O6 r8 J( T课时8 Ubuntu平台实录-Anaconda安装
, L) s2 ]9 N* k课时9 Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装
' z( W: L% z- d课时10 Ubuntu平台实录-PyCharm安装
' J5 n' }: u6 L3 U ^/ O0 K& r9 b/ b9 P* S! |
章节3:回归问题
/ W% b4 R3 @8 r% n/ R课时11 线性回归-10 ]1 S6 w) [( K2 P/ m( c
课时12 线性回归-27 ^+ N1 S6 A8 w+ J$ m
课时13 回归问题实战-1$ b- @+ _2 r) Z
课时14 回归问题实战-2
! I" I# o9 A, Z1 H9 r1 m0 d" k课时15 手写数字问题-1
, \9 I# _3 A* k% ~* X$ [课时16 手写数字问题-2$ _3 M0 w+ U0 g
课时17 手写数字问题-3
' g- x* {, b/ Q y0 G9 A课时18 手写数字问题初体验-1
6 Q8 x, P- {- J% ]课时19 手写数字问题初体验-29 u5 b) U+ t% o3 i8 i( ?$ y$ I
; r: m" [% X9 D
章节4:TensorFlow 2基础操作
' ]2 j( n% I$ O1 f( g1 G2 E课时20 Tensor数据类型-1+ G! U2 O% F5 d7 L: u( V+ F
课时21 Tensor数据类型-2
2 W% ?# r0 Z) O+ V; h- K0 b0 ~1 r课时22 创建Tensor-18 Y1 R& Q7 i7 V" l) R9 k. O- x
课时23 创建Tensor-2
* h, I* T) m1 t# [7 [; w k) c" C课时24 创建Tensor-3
+ }8 h" B* A1 C- y2 ~- a课时25 索引与切片-1) O$ g2 Q, [6 E S c8 j$ @
课时26 索引与切片-28 P. F( v/ ]" e% H& t) f l! J4 V8 q- d
课时27 索引与切片-38 o) v, [6 \6 e0 k
课时28 索引与切片-4( V2 i' Y3 o9 U5 `+ L6 w
课时29 索引与切片-5
5 m1 N; R* M8 T& \- |; s. ^课时30 维度变换-1* w8 W3 T2 F a1 e" I- u+ N# ~( I; I
课时31 维度变换-2
1 _/ P6 H2 W$ N课时32 维度变换-3( }( a4 h# d6 ~/ h3 i
课时33 Broadcasting-1
' T! _4 R$ O; h* y/ Q课时34 Broadcasting-2 _6 z" x( ^: j
课时35 数学运算
/ d5 S* u# @! k& S8 }% a2 i) S课时36 前向传播（张量）-实战-1
0 H& e/ A$ b" n/ j课时37 前向传播（张量）-实战-2
# E# T& r, d6 C$ \+ K( {( E8 O课时38 前向传播（张量）-实战-3; J, @8 o4 v, a, G$ ^9 @* W
课时39 前向传播（张量）-实战-4
) k8 C/ }' @" K) c2 G+ {) u& W- G4 S: f( ^
章节5:TensorFlow 2高阶操作
7 F7 J& l. Q% S) D) W课时40 合并与分割
3 c0 i+ a; v" T* G L3 b6 w9 @: f" l课时41 数据统计
* n6 n6 m* h4 Y课时42 张量排序-1
: F4 j9 j2 |# q- v课时43 张量排序-2" N* q/ R7 U4 V. w( t
课时44 填充与复制2 c( i- {% O, n( Z- x
课时45 张量限幅-13 c0 [% |$ n+ H1 J9 b/ E
课时46 张量限幅-2, Q7 }! v# a; P- g4 `" r
课时47 高阶操作-1" i4 E& Y9 t: n( \% f
课时48 高阶操作-2
- r ~; |3 p3 W& T
6 m- L$ c5 h2 N) N: c! z章节6:神经网络与全连接层
+ \6 I) I& ^+ _, X课时49 数据加载-1
3 [" Y3 O6 t3 O% F课时50 数据加载-26 f) E. r, A2 g
课时51 数据加载-34 |+ m% E# N# h5 v
课时52 测试（张量）-实战! }) b. x: w: t* F0 l
课时53 全连接层-1
4 k, }- h. @2 q/ e% _- o5 i7 ?课时54 全连接层-2+ y+ N4 y8 y0 d, q' l# _
课时55 输出方式
+ h" |( w8 |" a" Q8 ~; h/ z* z课时56 误差计算-1( b, X7 l: N6 @. I
课时57 误差计算-2! R Y+ _; h! v; s2 s
课时58 误差计算-37 ]' i) X& Z, r2 A" R( N* n' Y7 A
W/ j* x2 `0 \$ i章节7:随机梯度下降2 m" K$ W. Z V6 U
课时59 梯度下降-简介-1& `' F1 Z/ F4 C2 {5 }" E, {
课时60 梯度下降-简介-2
# n: ^: {9 a( Y; G( a3 ^8 P1 z* t1 d课时61 常见函数的梯度- ]1 D+ c9 v# V$ j0 q- i
课时62 激活函数及其梯度
3 a- u+ z* Q& U1 R u5 H9 S+ f1 \课时63 损失函数及其梯度-1
) D+ i! e# l$ z课时64 损失函数及其梯度-2
: ^! ?: m+ t1 J% o9 ^课时65 单输出感知机梯度! [# \+ O. p. r$ }8 K
课时66 多输出感知机梯度/ D5 H' p5 m8 g
课时67 链式法则
. ^2 d. w/ u( z. }2 `课时68 反向传播算法-1
- t* a% a6 P6 E E. s' V课时69 反向传播算法-2
5 j% q5 v' c6 s' E, L5 X课时70 函数优化实战% @% y- B) a2 T% [, l u$ J
课时71 手写数字问题实战（层）-1
3 N& a( o2 h1 W8 R+ F8 r5 P7 K课时72 手写数字问题实战（层）-2
4 O7 C+ x5 M0 m. b课时73 手写数字问题实战（层）-3
) ]* O1 p* B7 c3 d9 |课时74 TensorBoard可视化-1: C$ A8 c- A/ W3 X7 h1 j
课时75 TensorBoard可视化-2
q5 Y0 Y! ~& {% `. V0 H E; w! B; u, n m, E" b% V
章节8:Keras高层接口
, H7 }% a: D6 r/ ]7 ^4 ~课时76 Keras高层API-1$ j+ O2 p! [& Y: ?
课时77 Keras高层API-2 ~( ?: a' m$ i# E8 G
课时78 Keras高层API-3
7 x4 ]7 y/ M# T7 w" v9 K课时79 自定义层/网络-1( n1 Q8 h! h: H
课时80 自定义层/网络-2
- f: C2 q/ J1 `) ?& T2 g7 M- y4 Z( |0 v课时81 模型加载与保存
% Z3 X4 ]' f0 j2 m/ \2 S课时82 CIFAR10自定义网络实战-1' R1 Y# T( g& Z% x5 e O
课时83 CIFAR10自定义网络实战-27 c; e6 D2 Q2 u: D+ k/ j5 i
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3
4 P( y2 {" \) H) Q
* f$ c) D" D0 p8 O! `! j; J章节9:过拟合
) e* i. \% C6 r6 X3 D$ u: y课时85 过拟合与欠拟合5 I% j" `+ ^0 ~) s' C! u
课时86 交叉验证-14 V9 Q. n5 _6 d7 n
课时87 交叉验证-2
/ O5 u6 e) W6 k% [! ~8 f* c3 Z课时88 Regularization8 W4 C+ X/ H3 J* x! t% t+ o
课时89 动量与学习率$ y7 i2 \( i+ A! }7 Q$ S2 ?- s8 h
课时90 Early Stopping和Dropout+ K6 _$ a" g0 c6 x! b
5 V7 L& |8 j6 o, b! Q( f
章节10:卷积神经网络
5 `. s4 m" i& L% b4 `: \( T课时91 什么是卷积-1
- C9 C- J, N2 G$ ^0 R# [: L3 _1 O课时92 什么是卷积-2
u+ y( M7 B8 A& H- A( ^课时93 什么是卷积-3
j8 i- K8 u! I- F I课时94 什么是卷积-4* y6 U% D* a& q' c
课时95 卷积神经网络-19 R8 M1 \) W @& o9 ?
课时96 卷积神经网络-2
) M* ?. I5 p1 ~4 U/ f' V课时97 卷积神经网络-3
1 h% f2 ]( i* Y; m# [$ |2 U. @) h' W8 t课时98 卷积神经网络-4) z; A1 a7 d. S0 `7 B6 I6 e3 w L
课时99 池化与采样% w1 r$ l% m; l* L8 J) Y
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1* B# m3 \8 J9 Z7 V; e. x- T
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2
* f) `+ H6 G* f课时102 CIFAR100与VGG13实战-32 Z3 B& ^5 H( v3 M
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4" o1 V7 k# `# H b
课时104 经典卷积网络VGG, GoogleNet, Inception-15 M( u0 ]8 S! B1 H
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2
7 b5 @# {) ?9 Z$ [课时106 BatchNorm00:07
5 {6 n! V2 N0 }, s0 O2 |课时107 ResNet, DenseNet - 1
& v3 X9 w4 R- H课时108 ResNet, DenseNet - 2
" z' w, Z i+ e. K o1 B; F% ]课时109 ResNet实战-15 h/ _$ T3 i* B k
课时110 ResNet实战-21 F8 t R* z$ ~! p( p
课时111 ResNet实战-36 F& E) D) n; n; {5 h, j# V
课时112 ResNet实战-4
: t, I; J- v8 W- Q$ `+ z7 `( e: i) W2 r+ ]% D% D
章节11:循环神经网络RNN
* r" [. Z4 J! I- M3 p$ Q7 R课时113 序列表示方法-14 J' S8 Q$ t2 P! E! n5 j1 h1 u6 C
课时114 序列表示方法-2# I, X& o& n* R0 y6 v2 t
课时115 循环神经网络层-1* ]3 r# Z; d0 W$ J0 y2 K
课时116 循环神经网络层-2
2 E. p0 J: L9 X/ H课时117 RNNCell使用-1
! ^7 s, N3 h, j9 y$ N& l; f课时118 RNNCell使用-2' e3 X$ Y/ |' O8 i
课时119 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集2 G& p& ~' i" X" Z# o
课时120 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell7 y @; d7 X5 X; G3 `
课时121 RNN与情感分类问题实战-网络训练
; ]9 Z* ^/ z, U2 x% \课时122 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cell
8 l. b( r) {# R+ g; {2 f1 ^课时123 RNN与情感分类问题实战-高层接口+ r& j3 ~9 A. T6 N3 I4 A
课时124 梯度弥散与梯度爆炸13:34
7 W- J2 M/ G5 {5 a" ]+ Q+ R& W课时125 LSTM-1! H" R; b" y. e
课时126 LSTM-26- L# z# x: F& ?6 N4 l
9 j% A0 a7 F2 D' U7 k! p/ A章节12:自编码器Auto-Encoders
# ` T% v( I! U# E8 e9 q- ?课时127 无监督学习
+ ^( r7 R7 s7 P% {! [ h- w* i9 z课时128 Auto-Encoders原理
3 R5 V* r& L& [课时129 Auto-Encoders变种
/ P2 D% \$ n4 @; ]0 T1 k1 J4 G( m5 L课时130 Adversarial Auto-Encoders
7 u5 c# p0 g, z( p3 W) ~/ J0 k课时131 Variational Auto-Encoders引入; |' ]8 }) \6 A4 q7 d" n
课时132 Reparameterization Trick1 h$ }" H9 T% p* G# n
课时133 Variational Auto-Encoders原理
) N- w! C+ |2 L k) E' o课时134 Auto-Encoders实战-创建编解码器
5 V, l. T* Y. O1 B) j课时135 Auto-Encoders实战-训练
5 A/ S0 U4 d) G! _课时136 Auto-Encoders实战-测试3 ~2 D6 @! ?8 u$ V- _2 U/ T
课时137 VAE实战-创建网络 @, }% W" h" K! @* G( ^
课时138 VAE实战-KL Divergence计算4 @) l- y* }1 m/ ^/ o
课时139 VAE实战-训练与测试
0 w) k. h& d9 J* a) \
" n. W; H6 ?9 Z. F6 Z" l( C章节13:对抗生成网络GAN5 f d' F9 E" Q& X7 J- Y6 G
课时140 数据的分布* R; L8 \ b/ K: K; ~/ G$ {7 G
课时141 画家的成长历程. w4 W0 T/ }2 a$ L) S! y
课时142 GAN原理, B5 t; L0 N+ u5 o/ c% n& I
课时143 纳什均衡-D
% D& v$ u6 G" { T/ O课时144 纳什均衡-G* A% Z f- w c
课时145 JS散度的缺陷9 q/ I, b; ], V' `2 p
课时146 EM距离
! h# m6 m+ @& q6 E' e# p' z7 K) `课时147 WGAN-GP原理
: D" ~- n# ], Y& L课时148 GAN实战-15 y% `. @5 P( \/ U) b4 N6 V {
课时149 GAN实战-2
, q7 q! z) p$ i. L8 F$ V6 P课时150 GAN实战-3
! A9 u" g! f+ r+ b1 F" d$ Q课时151 GAN实战-4
8 |7 E+ g0 q3 O$ Z9 s课时152 GAN实战-5
; _2 i! D& F5 u5 |0 |- N" n$ c3 [7 \9 j课时153 GAN实战-6
- a7 X4 E' w7 v1 _* n: y: n- K课时154 WGAN实战-16 D O6 V& M7 T& ?" V, \' a# H
课时155 WGAN实战-2
9 M) A$ s4 U5 K1 A) b- b
! j- S1 M" F, v3 P4 D6 ]) _章节14:选看：人工智能发展简史9 L1 E: X9 _" f1 V# X
课时156 生物神经元结构8 s X- X5 U! ]: C* i/ L) z! |: J
课时157 感知机的提出
1 H: f( y4 V) `+ D ^课时158 BP神经网络
3 n" E' j$ Q9 y% v6 _- V& f课时159 CNN和LSTM的发明 ?( x4 @# L5 k2 ]2 e9 j: m
课时160 人工智能低谷
8 q1 @7 Q( K2 q3 q0 ?课时161 深度学习的诞生1
; m- k& I. r! y) T8 ?" e) w课时162 深度学习的爆发
7 }# X" F7 S, B, V! e# c4 W8 ]4 I% M" u/ W6 B$ Q" A
章节15:选看：Numpy实战BP神经网络
" z6 ~& T0 s7 H课时163 权值的表示
+ g, j% d s& y* L6 t4 w! h3 C8 p课时164 多层感知机的实现
3 x- i, X0 n; |9 \7 _6 ^课时165 BP神经网络前向传播
8 ^; ?& d$ |& b2 x- N课时166 BP神经网络反向传播-1
/ d/ Y0 p Q: v# ?+ E课时167 BP神经网络反向传播-2
6 y: ~9 y$ m( Y9 ]7 f* t& ?5 ~8 _课时168 BP神经网络反向传播-3
c+ x, C7 z6 c9 J4 A. Y, U0 q7 W课时169 多层感知机的训练
1 ]6 m x# b: d$ ~课时170 多层感知机的测试0 w5 t, ~/ ]( S7 }
课时171 实战小结
' H. `/ d+ T! y8 E d7 w6 ?5 b4 j
5 Z" r6 s0 H' N( t3 F# y# V |
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