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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:13 编辑 6 n9 f9 ]; V9 E7 Y5 `
5 p/ K) i& L/ V0 i$ B适用人群： m1 J/ r2 b7 ~% j) V7 f% F% k
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。. K! h6 W1 v* B4 z( x
6 O# m3 O0 T, _/ P# a, o课程概述：% i' ]7 w+ M( n( s
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。8 E/ V0 m" a5 y& p* G( k7 _
5 K- j4 `* A) B; m- _& z# ]课程大纲：
+ N& ~/ Q7 O5 }" z5 Z# X01.深度学习初见
; q/ r* r; I' \- E X) [% N02.【选看】开发环境全程实录8 T$ Y ^. l) u5 e2 G
03.回归问题% h& k* I4 f; @ z
04.Tensorflow 2基础操作
9 I( S6 i9 H* S- M05.tensorflow 2高阶操作
, G1 c7 F2 ]! b7 G" A06 神经网络与全连接层
/ T6 {# X" }1 J07 随机梯度下降
9 y- U0 V' o& \08.Keras高层接口" |4 V# V+ x; z9 i2 S, {# p
09.过拟合
) o) Z3 t3 H6 q/ }1 R10.卷积神经网络, o- m/ _$ ^) z% y2 r9 e) S
11.循环神经网络RNN
# q' D' u# f$ V12.自编码器Auto-Encoders
- {: y4 A1 u' I! C; e! {7 Q7 x13.对抗生成网络GAN
E. R' }; e h, q; j3 I14.【选看】人工智能发展简史
2 d$ q( f8 ^) O15.【选看】Numpy实战BP神经网络' _! X7 P9 X) Y9 I2 n' z6 V0 _7 `
电子书
' S9 S( s) W# b4 o: D3 h' I课程安装软件-Ubuntu 18.04; I. R) o4 T$ [( l. @
课程安装软件-Win10
6 L- h4 B! p; P9 r深度学习与TF-PPT和代码.zip
: W8 r4 L# w1 ^: b/ R: Q T4 c0 C* d; K: S- v$ S0 ?
课程目录：
: f/ R# W% E$ `3 [" K4 g4 t2 i5 ?章节1:深度学习初见% r) o" b3 S' b$ G! j
课时1 深度学习框架介绍-11 }4 G% E0 C! c: j+ C( Y3 w
课时2 深度学习框架介绍-2# Y5 S! ]) L0 @! n
课时3 开发环境安装-1
$ M, c& L; s O; K. b" G课时4 开发环境安装-2' G* C8 V1 h: Z; o1 d
: ^8 f- m' r$ y, d6 g- j章节2:选看：开发环境全程实录
& p! M: e6 n5 A$ l( K课时5 Win10平台实录-1
4 Y( z" q' g: X课时6 Win10平台实录-2" {( B/ X: D: C: j" @
课时7 Ubuntu平台实录-CUDA安装
3 Y& W. @6 J/ u% {5 a3 A课时8 Ubuntu平台实录-Anaconda安装
9 A4 ?) m9 H P5 S$ j9 U课时9 Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装
7 |! l- g6 B* K2 T. D课时10 Ubuntu平台实录-PyCharm安装
2 P1 f( W5 j+ a2 c5 A; A& y
8 h; x6 u. ?" ~* ]: `6 g章节3:回归问题
5 K0 T, F% e4 q' ]( \课时11 线性回归-1: d9 f" Y+ b$ |$ `8 `' y9 @9 K+ \
课时12 线性回归-2& B0 C/ j9 n( ^# `* C0 d6 I; L) b$ N1 Q
课时13 回归问题实战-1
* H$ O3 U1 R8 P1 Z1 ]课时14 回归问题实战-2' A6 B2 n( v9 v: X, K7 g
课时15 手写数字问题-1' h+ h/ q3 P) D8 z3 }" q& z0 Y
课时16 手写数字问题-2" w% n, K8 ]6 f2 V4 m, c
课时17 手写数字问题-3( u1 v2 v) u. e) T
课时18 手写数字问题初体验-1
$ ~2 ~9 n6 C9 A' W6 B课时19 手写数字问题初体验-2
& V U2 r' |. N- g. B# R; u
! |" q3 i" a" f. p: G% v& h2 q章节4:TensorFlow 2基础操作/ X( W9 h; C& v# |9 k
课时20 Tensor数据类型-1
9 R) `( Q& ~5 F! ~( I! L课时21 Tensor数据类型-2
6 G6 C2 I9 M. |$ p8 a6 e7 l课时22 创建Tensor-10 k% i5 [# i. j
课时23 创建Tensor-2
! w- a: }! ~4 p; e1 R# B课时24 创建Tensor-3
1 b l; D- q" j) I5 O5 N课时25 索引与切片-1' G& r" F+ c3 L0 I" Q
课时26 索引与切片-22 s( h. I! s# ~! T5 m7 d; |
课时27 索引与切片-3
, y( ]! F Q% ]) A; |# _, H- U5 y课时28 索引与切片-4
2 r: D/ ~( f) Q$ g5 y+ I. S, @2 H课时29 索引与切片-58 }7 U4 G9 S5 X+ q; ~9 }4 q' i
课时30 维度变换-1/ U& Z& k9 W9 [& v' z6 ^: G4 J
课时31 维度变换-2
* b: k" \+ q0 H7 h( o" i课时32 维度变换-3' d- w8 T# x' A2 ^, K" `
课时33 Broadcasting-1
; l6 J' a6 j+ {+ s课时34 Broadcasting-2
) T& k* Q8 W# {课时35 数学运算
' t; I, L4 a5 d课时36 前向传播（张量）-实战-1% {6 N; J+ u2 z7 t9 S9 @
课时37 前向传播（张量）-实战-24 j& d1 Q. ?7 r8 Q: {$ f [
课时38 前向传播（张量）-实战-35 y% }# v& D* q! o' K8 A7 t
课时39 前向传播（张量）-实战-4
3 f4 O% G5 N- g& N: h
, A; N/ w) ^5 L. ]0 \章节5:TensorFlow 2高阶操作
; A5 i- X- X# W) F8 }3 E% f. L课时40 合并与分割
- k% |! h& E7 `; I/ i课时41 数据统计
+ X+ [# r/ @$ G9 A+ M- A课时42 张量排序-1
9 ^5 E* c( ^9 p8 z. a1 M& A课时43 张量排序-2
3 y2 ?; u( m. m0 s课时44 填充与复制! X4 h, \; _; j0 t Z, |
课时45 张量限幅-1$ @' Q- v% N5 B; ?
课时46 张量限幅-2
! B8 r& S* L* p" G8 D课时47 高阶操作-1
- I2 |% [# Z; L7 L9 E( T7 ^, S课时48 高阶操作-2/ }. [- l" \' f; S& t
2 Q" {( F! l2 E. `% ]* p
章节6:神经网络与全连接层+ i9 v) T+ U& A6 D7 k' l8 ?
课时49 数据加载-1
; A3 r8 M3 v. Z( Z课时50 数据加载-25 p' f: L" b, V# X6 O. l5 V4 n
课时51 数据加载-33 l. Z/ U% V7 |, `1 s' s- ^8 r3 y
课时52 测试（张量）-实战
7 M+ R) V# r) | l课时53 全连接层-1
: c" B, P% h3 F课时54 全连接层-21 I* n) E2 A1 r3 M0 [
课时55 输出方式
# [+ w# |# m" I8 T课时56 误差计算-19 X5 j% y- H" q5 W
课时57 误差计算-2# ^4 q- f$ r5 R9 R- p2 F9 ~+ ?; P
课时58 误差计算-3
7 x/ V! @( ^: n, }5 _1 n1 W8 @% E; x8 v# J6 _, B
章节7:随机梯度下降
! K V. u& t$ [. ?- a2 N课时59 梯度下降-简介-1
+ i% r0 s9 h$ O" I2 D: ]课时60 梯度下降-简介-2
% H3 T1 K/ T4 A' F课时61 常见函数的梯度
/ S- t& o+ V C- j4 A课时62 激活函数及其梯度
8 O5 Y# X( y$ T/ V" g* B9 \课时63 损失函数及其梯度-1
- ~8 i' n2 v$ a" m$ M8 W) {5 u; n课时64 损失函数及其梯度-2
& Q7 I7 D3 m* j' R& T课时65 单输出感知机梯度
; _ A: s9 C. ]$ g$ P) ^$ @课时66 多输出感知机梯度
4 `8 o1 Q" p1 u( h: ?; ^6 ?课时67 链式法则
; a I8 i5 S! h+ ^* _! g课时68 反向传播算法-1
8 T+ S5 t$ `# Z- P7 A课时69 反向传播算法-2& F7 y2 s9 C; P+ v" ^/ u8 B# p4 q
课时70 函数优化实战) o6 i( c; ?* L, h7 B
课时71 手写数字问题实战（层）-1
J8 T6 u* r! R3 C+ ^8 R5 ]课时72 手写数字问题实战（层）-2
$ m' j( b& t, R, T. \6 Y) p课时73 手写数字问题实战（层）-36 T) L3 O: N+ {. E1 p) j
课时74 TensorBoard可视化-1: g, h! p) z9 r" c) c" h6 O
课时75 TensorBoard可视化-2% L% b4 ]' L0 k/ O8 n! ]7 C; r
- W3 t; ?7 j1 A6 s' x9 N
章节8:Keras高层接口
# ~& ]3 h" y1 Q1 P! |课时76 Keras高层API-1 w4 o& f# D- E- k$ ^) s
课时77 Keras高层API-26 p# c5 \/ j6 {. g8 y U
课时78 Keras高层API-3, N1 a. H) }6 j! Q k7 i
课时79 自定义层/网络-1
S& E ^: X ^2 ~( a# s7 X课时80 自定义层/网络-2
+ {. X0 P; ~' o8 E+ V; F课时81 模型加载与保存
: I2 ^) \9 q9 D* R* F课时82 CIFAR10自定义网络实战-1& u7 ]/ N- H% A G; J
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2$ u8 f6 f+ z6 I( R, N6 z3 j
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3
8 E# B7 k3 @" E' M1 X& \& e- K0 s7 Z" f7 M6 T% ^' z
章节9:过拟合3 I7 n" n/ z) ?/ i5 S
课时85 过拟合与欠拟合0 g( D# b6 \7 u9 F
课时86 交叉验证-1
2 u7 y2 a' r8 ?: W3 ^0 w课时87 交叉验证-2
: E7 |) T( D( v- l/ F6 ]8 U3 V课时88 Regularization
/ h5 F/ v/ W8 \5 S3 N2 n+ w课时89 动量与学习率
' J6 N7 w7 j" ~6 y! `课时90 Early Stopping和Dropout
) ?3 `3 t! ]4 V! c' e# o: {4 s3 A
8 `" B8 d5 P& D/ M章节10:卷积神经网络, J6 ~) V7 v( Y4 e6 L% x
课时91 什么是卷积-1
% X3 @/ x" D0 s g5 l课时92 什么是卷积-2
! N9 }. g: p) O课时93 什么是卷积-35 c% b: I/ a# N, ^
课时94 什么是卷积-4
* ]6 O" b2 b6 w$ L) P" X课时95 卷积神经网络-1% E/ d4 G! d9 N! m n
课时96 卷积神经网络-2
" B4 k. N; O7 I6 E课时97 卷积神经网络-3' W6 ^+ f J3 e0 @
课时98 卷积神经网络-4
: S0 E1 }2 @% \/ b- U课时99 池化与采样
- \9 W( D) A& h# H, M课时100 CIFAR100与VGG13实战-14 y' {( j h. C
课时101 CIFAR100与VGG13实战-25 i6 W! j- O; j9 R- Y. w
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3' i- n7 N* y9 i, F7 R% n5 m
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4, q+ v. h/ C# m+ I5 [9 `6 c) l2 F
课时104 经典卷积网络VGG, GoogleNet, Inception-1
: _% X* X5 b% X课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2
- I' b0 f5 I( E课时106 BatchNorm
) ]+ c" z- e. w' K$ |2 |9 u' u; F6 f课时107 BatchNorm-2* A8 H1 W$ r1 l. x$ f3 N1 w$ X
课时108 ResNet, DenseNet - 1
, C" L& g) O7 y+ x4 @1 z6 L% ~课时109 ResNet, DenseNet - 2
/ {, {1 l! J0 c5 F( c课时110 ResNet实战-1
/ H: I* ^- Z3 @: I/ q, k课时111 ResNet实战-2/ _4 V6 [+ P* V+ `
课时112 ResNet实战-3
0 c/ q" i, Z4 C" r课时113 ResNet实战-4; D2 E, t6 i4 B( X( u4 H
M/ {6 V! m$ V/ f* O章节11:循环神经网络RNN( ^% ^1 q' V& D' A( O
课时114 序列表示方法-1& }" x4 X2 r" h
课时115 序列表示方法-22 V( m, I* y, u" w
课时116 循环神经网络层-1
# A: Z: `0 k/ f% g课时117 循环神经网络层-27 p& f$ G. `' u) Z! v
课时118 RNNCell使用-1
$ N9 F) O: y' ~) v! O! Z课时119 RNNCell使用-22 g8 J! @) V5 m7 L% p+ m3 K1 K
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集3 B7 _4 g5 L- _
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell& x3 I& K1 Z+ r! s' }0 `) M5 |3 O, W
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练9 ^9 M# ^0 e, M6 C
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cell/ C# d7 J) }+ C, j7 U) H. z5 F
课时124 RNN与情感分类问题实战-高层接口6 v+ a) P" \* l! C" b
课时125 梯度弥散与梯度爆炸
2 w8 P1 [, T% @/ T0 s课时126 LSTM-1' @0 p/ m! ? V
课时127 LSTM-26 n1 w. Z- H# y$ t T* u0 W, r# z" M
课时128 LSTM实战: e+ _* f5 ]: ^; G5 r
课时129 GRU原理与实战
8 Q8 ]% s4 T* M5 C+ S: G, h8 Z! X' J* p: ] M8 k- `# V
章节12:自编码器Auto-Encoders
3 X% j2 F: ~+ [/ j( d9 j- \课时130 无监督学习
" f& M- t3 f; A( P2 q, ^# X课时131 Auto-Encoders原理' x; P1 z2 {. N# Y1 N, j
课时132 Auto-Encoders变种4 r- R; X' l/ |
课时133 Adversarial Auto-Encoders
( G0 j7 H$ \8 e, Z9 b课时134 Variational Auto-Encoders引入
& q0 z. U0 ?1 K5 D" l1 s课时135 Reparameterization Trick, R: ]* N% a M2 [1 i
课时136 Variational Auto-Encoders原理
# x: u" V3 G; @) v5 z1 r5 o课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器+ ~. M. o; T2 n% P9 H; \
课时138 Auto-Encoders实战-训练" p7 E8 M1 P5 O% R, f# i, H- G* H
课时139 Auto-Encoders实战-测试( o1 J4 g. j5 q+ |" I
课时140 VAE实战-创建网络" I- \; I7 A+ o8 @7 r6 E
课时141 VAE实战-KL Divergence计算: @# W7 x" t+ _2 K
课时142 VAE实战-训练与测试0 o& l8 A* E: g+ O# k: P
% w$ m: |/ V. T( q% |( j5 x章节13:对抗生成网络GAN
; n5 a2 D6 k' o3 R1 j8 p课时143 数据的分布
" y% e' E7 l& ]) n课时144 画家的成长历程
- p3 {( F+ n8 M R) v8 ?" d9 v课时145 GAN原理! p, B6 ^" {7 d8 Z
课时146 纳什均衡-D
) D1 r% w* v% V- D课时147 纳什均衡-G
% M+ Z8 O# W) |课时148 JS散度的缺陷
& h3 P/ U* v# c课时149 EM距离
* b- u' A% u5 k2 b; H# \5 Q课时150 WGAN-GP原理5 B1 A0 }1 J" g5 K z! G: ^, i, s
课时151 GAN实战-1
! I6 R9 d3 U Q( B$ t/ i/ ^课时152 GAN实战-2, }5 m; J: Z( s) A
课时153 GAN实战-3
! T& Z( ~ p. e4 ^. `: m课时154 GAN实战-4
8 ]2 u; @ c1 P5 B课时155 GAN实战-5
7 l. p1 P3 m3 Q5 p3 |: p/ v课时156 GAN实战-6; {% A9 ]7 d0 u( U3 I; m3 F( }
课时157 WGAN实战-1
# @* a) T8 V, c课时158 WGAN实战-2& }9 U7 [, e! B( g& w9 K# g5 s
1 s9 p* Z% u5 W
章节14:选看：人工智能发展简史
5 v5 u; J- {+ e% l$ x; a6 j1 E8 g9 s课时159 生物神经元结构
; ]5 `* S' v `课时160 感知机的提出
9 C6 O. G% H; n R! o课时161 BP神经网络" o7 r0 k, d; }3 C. z# u3 o( j0 C
课时162 CNN和LSTM的发明
! i! t2 Y% N+ r* B% W1 E, O: }0 V课时163 人工智能低谷2 O, n, ^; U( P8 Z) c& r+ R
课时164 深度学习的诞生4 E2 ^2 F) C3 A
课时165 深度学习的爆发
% F `$ G# l X9 L3 S& x1 `% w. D# `% Q5 G
章节15:选看：Numpy实战BP神经网络
$ v' u+ d0 V; {. H' c9 q课时166 权值的表示2 i& P+ g( p* Q0 O0 r$ ?' S
课时167 多层感知机的实现
2 D0 }: l4 H4 m% K8 M/ @8 S# `课时168 BP神经网络前向传播4 s) {% b8 A- |: }4 ?7 r. a8 m
课时169 BP神经网络反向传播-1( }/ U" j+ Q) \
课时170 BP神经网络反向传播-2; B! J8 x9 T7 \5 o: x4 n* s
课时171 BP神经网络反向传播-3
1 ]4 C7 C9 o6 S& P* ~课时172 多层感知机的训练, f" k$ K, ]) I4 x
课时173 多层感知机的测试
) p8 y: J; j9 B( c" u% u课时174 实战小结7 n4 J$ H- @, B
, H4 {! `+ j; C. q- y& E9 R& F
8 g# h m. {( l. }% p |
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发表于 2019-8-1 12:57:42
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