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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:13 编辑 4 o: A. c' k# H# e! p+ Y4 Y
" ?3 P# `/ \; m4 G L2 C2 ?4 i
适用人群：9 D/ d+ J1 [: u) ?* i5 [
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。" r! B3 a- F3 _
, {! u2 W. B- V! ^. G i- @" ^
课程概述：4 P$ Z, {' l) ?- o+ ]( A0 C
本课程由前新加坡国立大学(亚洲排名第1)的助理研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。
! w1 n2 h" X4 {3 f4 G
; j$ I' Q( F* O$ z课程大纲：5 C; ^% ?9 M" q6 G
01.深度学习初见
% I" c4 Y! E1 @' A+ h02.【选看】开发环境全程实录
3 h4 h j, {- q% T0 |/ h1 D03.回归问题
E1 f9 U: s7 J4 f04.Tensorflow 2基础操作
) {, Z. D& j5 D- H9 }05.tensorflow 2高阶操作* k i' Z- H6 s: _0 q
06 神经网络与全连接层
: ~$ T1 }. F' v. R8 g07 随机梯度下降
* }- `! y0 r9 s! K) [0 J08.Keras高层接口
$ l1 y* ~) Q4 C3 G# A- s' B+ A09.过拟合
5 F0 U5 Q: @( u: Z2 m10.卷积神经网络
0 t8 q" R+ x; F4 [1 X11.循环神经网络RNN
8 D$ W8 J o9 q- p12.自编码器Auto-Encoders
3 f8 K0 k6 I2 Q13.对抗生成网络GAN( {% T+ Z, S; x) Z4 {4 C$ e
14.【选看】人工智能发展简史' E# c. o. C) w; W: z: K
15.【选看】Numpy实战BP神经网络+ W) L1 _& n4 p# {
电子书# h& Z) R$ O$ {3 q4 c- H
课程安装软件-Ubuntu 18.04. R' I/ t' _: I U) q9 I' b; |
课程安装软件-Win10( E, m: q5 X6 G( Z) X: S
深度学习与TF-PPT和代码.zip
) E) A( @3 D( v% C' M3 c: h, ?. C/ p, N$ @
课程目录：% Q2 I0 P8 V; ?% J! b9 V
章节1:深度学习初见
! f8 ~9 u3 q: F( {6 ~课时1 深度学习框架介绍-19 r) Z( [* K' Y1 N
课时2 深度学习框架介绍-2
) z% k1 o) G. f- w3 x: L* e! X& s课时3 开发环境安装-1
6 y$ e U: K$ {' u3 T* J/ `课时4 开发环境安装-2$ t0 G$ V$ O4 w) V! w8 [+ A3 N7 p
. m7 v8 L' ?( m2 [章节2:选看：开发环境全程实录) q" U6 {! B9 G; D
课时5 Win10平台实录-1
# [( U2 B) ~3 I) v+ n* Z课时6 Win10平台实录-2
0 x( T+ w. F4 N课时7 Ubuntu平台实录-CUDA安装
# Y* I2 r& B/ |! C( P' ~8 }课时8 Ubuntu平台实录-Anaconda安装
+ W8 ]( b3 G; k ~: l课时9 Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装# @" G+ k* i0 }! s
课时10 Ubuntu平台实录-PyCharm安装
+ E- N2 F! T( G4 z6 \9 a! ^ f( U6 l: A5 l5 u% e. A
章节3:回归问题
1 D# p' I* c" ^( I. @! b课时11 线性回归-1& V. G r$ F$ v. `; s J3 P1 C9 N
课时12 线性回归-20 ]! }+ I. ?- V; x- Y6 [
课时13 回归问题实战-1/ l, P! w9 ~! z: S3 B6 ~/ P
课时14 回归问题实战-2
2 @/ n" s7 Z3 `4 Q- R, ]. J g- Z课时15 手写数字问题-11 I5 U# A' M) ]3 j
课时16 手写数字问题-2
" t6 B l; | W: t+ H8 {8 E课时17 手写数字问题-3
, k) K9 c' u! n% j ~课时18 手写数字问题初体验-1: E% Y6 @. k x" s; j9 r
课时19 手写数字问题初体验-2
3 h: j8 W* K! |1 w+ S0 {" k7 P0 `3 [' w6 O7 `
章节4:TensorFlow 2基础操作, q/ d6 @$ s# r j( W
课时20 Tensor数据类型-18 T0 Q. T2 Z$ ]8 ^' y
课时21 Tensor数据类型-2
( [9 I. M$ k& W# r课时22 创建Tensor-1
$ h) |* R5 [. O& |2 o课时23 创建Tensor-2
0 A# w8 w0 Q/ l& o8 d& h课时24 创建Tensor-3
, @& y; a) t, W+ H0 W课时25 索引与切片-1
9 M& S: x4 w2 P6 N5 F( v A课时26 索引与切片-29 T- c) p. J. Z8 A# R
课时27 索引与切片-30 B$ i3 {4 i4 a' H6 ]
课时28 索引与切片-4
0 D8 i9 ~0 V5 N* I L. e课时29 索引与切片-5: _9 K) q( ]$ G g$ C
课时30 维度变换-13 j& m/ u# {0 i' k8 Q
课时31 维度变换-2! R1 t7 s, L$ v3 l( A5 s/ s. P
课时32 维度变换-3. l5 K. t: u/ D- V! n
课时33 Broadcasting-1
' }6 P- q8 @. J( e8 l5 V1 Z! @课时34 Broadcasting-2
$ l2 j j5 I8 O: X$ v课时35 数学运算# B0 _4 F0 V2 s. J
课时36 前向传播（张量）-实战-1
: v( C9 i/ g& q( Q# p) i课时37 前向传播（张量）-实战-2
8 w/ F# M( U: X( J2 S( C, U课时38 前向传播（张量）-实战-3
t1 L# e x& N% X课时39 前向传播（张量）-实战-4& M0 o- q3 Q( V/ W6 V- c6 j- Y
w6 D% W% g+ g1 u+ H% k章节5:TensorFlow 2高阶操作6 W v+ I+ v( ]
课时40 合并与分割
2 ~9 u* w! N& J: h% A课时41 数据统计
/ Q, t& R5 M+ S! H( K& r: `课时42 张量排序-1
8 K' n/ ?; y! b% h, n课时43 张量排序-2% I6 S- h3 |$ f' b+ W5 x- Y
课时44 填充与复制
s$ q0 R# j- X" x O# a5 ~课时45 张量限幅-15 C& i# G4 x+ N) g4 W
课时46 张量限幅-2
% Q9 b: m2 d5 y# V, N5 [课时47 高阶操作-1
9 R, }. b3 x/ f y! Z课时48 高阶操作-26 a. _: E* o8 F; a7 L
A$ ^( W0 t% i
章节6:神经网络与全连接层
3 N# X, B5 Q1 g9 E- r& o7 Q+ ]课时49 数据加载-11 A+ a" Y1 T3 P" G0 D" H3 @, I$ |
课时50 数据加载-2$ j, d1 I, [9 @
课时51 数据加载-3" F4 u: U' Y/ O( E
课时52 测试（张量）-实战
; w: l4 k* \2 V! Y) I b- c课时53 全连接层-1. O- f4 w& f# @3 _
课时54 全连接层-2
( f+ t3 o* H8 v1 O/ J课时55 输出方式! Q: J* ~, q6 h0 `. \) s$ t
课时56 误差计算-12 Z+ a, z+ W7 Y3 J" b* s
课时57 误差计算-2
3 m3 }% @" I3 p% S8 t, o课时58 误差计算-3
6 h( r$ ]3 g2 j- I) }- ~! w1 Z. }3 o
章节7:随机梯度下降2 w* f: r; ]1 }! [6 |4 d$ o
课时59 梯度下降-简介-1
3 x* o7 D# S* S0 @/ l% w" c) T课时60 梯度下降-简介-2
& t! q9 g0 ^- u课时61 常见函数的梯度1 j. W5 u2 E1 [2 `1 f, m/ t
课时62 激活函数及其梯度8 K4 y, w* f) C& R0 X# H
课时63 损失函数及其梯度-1
* W9 |/ [, c& p& V: m课时64 损失函数及其梯度-2( v8 F( m0 N# B
课时65 单输出感知机梯度
$ D3 t* Y4 J( A( R j* D" l6 l课时66 多输出感知机梯度5 Y/ Z& J6 z5 a3 h. C
课时67 链式法则
% \* F" v' l& r% Y* ?课时68 反向传播算法-1
/ D; G- q3 M i6 G3 F课时69 反向传播算法-2
# d& H: l9 Y4 @5 V课时70 函数优化实战2 J7 [) Y* e2 t- l7 @/ a2 `
课时71 手写数字问题实战（层）-1
3 _; {/ {! r. Q课时72 手写数字问题实战（层）-2
' u) H: N6 F3 l7 Y; V课时73 手写数字问题实战（层）-3
% \/ r- s& g- `: ]课时74 TensorBoard可视化-1% ]; `' i6 ?* R; ~! l. I [
课时75 TensorBoard可视化-2
9 |7 w1 g' o8 i( `
0 \; G6 M) \0 c7 X6 k章节8:Keras高层接口
6 I! Y: Q* J0 ~+ A课时76 Keras高层API-1+ q( z8 z! E/ b2 ]1 q+ c9 `
课时77 Keras高层API-2
, L- c3 k6 x1 f* U课时78 Keras高层API-31 m) T: C+ |9 E/ T' V# V, {0 ]
课时79 自定义层/网络-1
) a% \. ?/ d& [# O" i+ q @课时80 自定义层/网络-2
4 {3 p' x; q/ Z课时81 模型加载与保存3 [+ t4 |; k& O5 f/ Y
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1
: H& k5 @( U$ J- J( T课时83 CIFAR10自定义网络实战-2# x" F# ^+ c0 ]+ e: J/ Q5 X' Q
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3* }3 e0 G% Y6 J2 k
) D& c' I4 R: @+ [- t
章节9:过拟合
k# z, y5 D; ?$ X课时85 过拟合与欠拟合
9 g. |9 H) [+ @课时86 交叉验证-1, R; F0 X4 K' l5 m7 Y
课时87 交叉验证-2
0 t1 L# m6 h. I1 E课时88 Regularization
' g$ y- g* F/ H, }1 @8 {8 s) @课时89 动量与学习率
* n( _( D5 E2 F6 _% e$ T课时90 Early Stopping和Dropout1 N5 U/ k v0 \2 I+ T" w( U1 s4 z$ ]
' Q. U, ~7 M! j章节10:卷积神经网络# v; _1 P6 i) Y: R$ I" W
课时91 什么是卷积-1
% ^* c& U. n* n2 `% v5 | p课时92 什么是卷积-21 V; B$ {( P0 d: i: Y
课时93 什么是卷积-3% J0 [! w% B. W6 B7 D( s( d
课时94 什么是卷积-4
5 C5 X1 |9 g- ^( B课时95 卷积神经网络-1
4 n! x, I; o( ]7 P$ s/ Q. \, s. J课时96 卷积神经网络-2+ ~' [+ G7 m3 |9 }- A; m" A! E
课时97 卷积神经网络-3
) m% f" _% Q' f4 H9 B% ^课时98 卷积神经网络-4( i( I& k- s: M, X& @0 }! m- p( j, D; ~
课时99 池化与采样
6 I3 h- g1 u% L- m p1 ~: g# P课时100 CIFAR100与VGG13实战-10 Q" G: R. q! w, K) D
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2# y- e: @) p) x7 ^) M9 D0 D, a' G
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3! X( T% U d% y5 A+ c9 u
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4
* y. c1 t" K: m; b, H课时104 经典卷积网络VGG, GoogleNet, Inception-1
1 Z4 N7 Y5 i: c7 z; I7 \课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2( W( X c1 E+ G, f% C
课时106 BatchNorm- q9 ^ J0 x3 r- B
课时107 BatchNorm-2
. I: _) }# J* V5 b6 e* s9 G课时108 ResNet, DenseNet - 18 ?4 _8 l$ A9 p
课时109 ResNet, DenseNet - 2/ O0 Y' p. r! T) Y
课时110 ResNet实战-1( i. C4 P# e/ p0 `! Y& Q
课时111 ResNet实战-2/ u" B3 X3 ?8 g8 g2 g$ I& {, b8 I8 ^
课时112 ResNet实战-3
& k5 Y4 A& L; A3 |0 ~- K$ x课时113 ResNet实战-4* e. \. w) O' O- h$ W2 I
9 Y6 ]" P2 V# a8 W章节11:循环神经网络RNN
J W9 ~4 h- M课时114 序列表示方法-1+ F* c5 r7 @( P$ F
课时115 序列表示方法-2
7 y* {! C O1 F) I课时116 循环神经网络层-13 I! _, V' G' L( @& U
课时117 循环神经网络层-2
) f$ f0 P4 n/ ~* `7 e课时118 RNNCell使用-1
" H) \% i7 L6 a. G课时119 RNNCell使用-2
9 D5 W2 O& [8 W课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集6 x b4 l) Q1 O5 Z
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell
* N3 L8 }+ a/ z* F' ^+ V课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练
. V; j2 D$ B' I ~课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cell- i" A% i# Z2 J" T; Y
课时124 RNN与情感分类问题实战-高层接口- q; _9 Z/ v! q$ Z$ J3 y
课时125 梯度弥散与梯度爆炸
6 ^) Y: m- n3 f: g2 ]( \+ M课时126 LSTM-19 p7 w" O. b( }" a7 S# r+ O
课时127 LSTM-2
4 P- _0 i9 t$ W课时128 LSTM实战' M1 H; c: L, T2 T2 p! H
课时129 GRU原理与实战
|8 Z W" v- R8 ~3 ^5 Z4 Z% C% P$ m ]( H/ f
章节12:自编码器Auto-Encoders
' f' C& K! y. A, Q. g e课时130 无监督学习' e% k3 y8 V( B6 V
课时131 Auto-Encoders原理
) P$ m: q2 r* `" Y2 C2 j* ?4 @: T课时132 Auto-Encoders变种8 P. Y- _ H. |" t A; K
课时133 Adversarial Auto-Encoders
E4 k4 F* I2 R课时134 Variational Auto-Encoders引入
, V& [; c: @: N: H. h, h% J课时135 Reparameterization Trick( J0 J) ^& ^, u, M% f
课时136 Variational Auto-Encoders原理
% j6 m+ b) F; q/ L7 \& \$ _课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器, U+ q/ s2 f t4 F- Z3 U. e
课时138 Auto-Encoders实战-训练
; e) {$ h3 w8 \课时139 Auto-Encoders实战-测试
5 X# u. `6 L i5 }2 X& U( [课时140 VAE实战-创建网络
# r0 l) U% @( d, P6 ]* W2 I6 |) q S课时141 VAE实战-KL Divergence计算
; S; G9 N2 q. x课时142 VAE实战-训练与测试* k9 d) \# E1 S
! T/ ]1 F/ U# y! f, f* S
章节13:对抗生成网络GAN
/ u$ a/ D9 j: X( k# O( W2 K课时143 数据的分布/ w5 M! j- }* c; h0 n2 E
课时144 画家的成长历程: u4 f1 `3 }! P
课时145 GAN原理
0 B, T" D! Z$ I6 p课时146 纳什均衡-D# u3 e: m$ Y1 k1 b6 m) A
课时147 纳什均衡-G
0 t7 h+ z. t% T课时148 JS散度的缺陷: n4 C7 j3 j7 H; U3 e/ k
课时149 EM距离
+ T- _4 S; v- D- d课时150 WGAN-GP原理! _- |1 D, s& r
课时151 GAN实战-1" [3 ^9 g5 x9 Y0 h5 ~+ o3 l/ l
课时152 GAN实战-2
' e/ k" z6 H& N6 A% H7 v+ N5 k+ R课时153 GAN实战-30 _9 d( X8 |: I" a
课时154 GAN实战-4$ [+ i0 V% B2 Q% \ M5 R
课时155 GAN实战-5' I$ _ A, d: j7 g: P! A$ `* @) G
课时156 GAN实战-6, b f2 k! _2 J- S
课时157 WGAN实战-1' f) [7 e+ f( B0 K
课时158 WGAN实战-2
3 R {$ K0 g! \! W- _, k- R: ] W+ j% ?
章节14:选看：人工智能发展简史
$ ?. d* q* L2 c4 f8 A& Z$ a课时159 生物神经元结构
; V6 v! v; _; n; n课时160 感知机的提出
( d, }7 S/ W- y& r2 N课时161 BP神经网络# j' v2 k! ?: b @% q
课时162 CNN和LSTM的发明
, T* v* F* d# `* c0 f& K5 q课时163 人工智能低谷
: M2 B2 I2 u$ d7 j: h课时164 深度学习的诞生
7 m* ~6 V o6 U! N# c. @/ I' e课时165 深度学习的爆发
- j4 \/ m# A0 Y) |, z+ q
3 T- t: D8 V1 G7 p章节15:选看：Numpy实战BP神经网络
# y+ F: }) R8 S! l. T课时166 权值的表示6 z, S9 q, B. J* f. ?5 r; m1 m
课时167 多层感知机的实现: S) |$ Y: M8 V- k
课时168 BP神经网络前向传播+ {: Q8 ?& p5 q& d
课时169 BP神经网络反向传播-1
) [. F1 O1 J. @* D课时170 BP神经网络反向传播-2
8 r" v4 S) v8 j课时171 BP神经网络反向传播-3* N6 v; v+ t8 }, G4 w2 D# S5 b( `* z
课时172 多层感知机的训练: R5 o M( F1 z8 }$ \
课时173 多层感知机的测试" @8 A) b( S( R6 k5 E, }$ K
课时174 实战小结9 s$ H! T* z K( Z' o# X
# K* G( D% L' n
' Z; m; P. g1 b# y0 A |
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发表于 2019-8-1 12:57:42
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沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
显身卡