人工智能深度学习应用实践

冰点也疯狂

课程目录：
01 理解神经网络
1.1-1.4 神经网络概念与演示.mp4
7 ?+ R& B% u) m1.5 开发环境的安装.mp4
1.6 初探keras神经网络与加深.mp4
1.7 初探tensorflow神经网络与加深.mp4
4 f/ i1 u* s( l: E+ C( Y1.8 使用云端GPU环境.mp4

. x6 A7 o7 @: m: V1 M6 }02 深度卷积神经网络CNN
8 Z7 e) o+ d! T! H2.1 卷积网络基本原理.mp4
. s' e! [: ~* r( i4 u: ^& j) E2.2 普通神经网络和卷积神经网络对比.mp4
2.3 卷积神经网络可视化 - part1.mp4
  @( }% z: N$ q* A% v, k2.3 卷积神经网络可视化 - part2.mp4
5 M6 x, }; S" ^. T! j2.4 深度学习基本框架与常见深度网络.mp4

03 快速使用Keras展开深度学习的应用
3.1 kreas-顺序模型与评估.mp4
% w7 }% f8 i- x( ~- U3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-1.mp4
) g8 I3 k1 e' q! @$ z3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-2.mp4
3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-3.mp4
; @% B$ P6 D3 \, n3 [3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-4.mp4
% L" S: R: a& l) I- n8 i3.3 keras_scikit_learn的keras封装.mp4
3.4_keras-数据保存-1.mp4
3.4_keras-数据保存-2.mp4
3.5_keras-优化器.mp4
# X3 G& D' X1 r4 l7 P6 K3.6_keras-数据增强-1.mp4
3.6_keras-数据增强-2.mp4
5 ]4 @* `" d  G4 N, |3.6_keras-数据增强-3.mp4
- O6 _1 Z; v5 n) B* `/ F# k& _3.7_keras-已训练模型与迁移学习-1.mp4
3.7_keras-已训练模型与迁移学习-2.mp4
& h* z: ]" a* L( E9 ?( a+ v+ n3.8_keras-常用层使用-1.mp4
3.8_keras-常用层使用-2.mp4
; O0 ~, D- `1 F' L3 K5 o0 S1 `; v3.8_keras-常用层使用-3.mp4
6 Y1 p! t0 S9 B7 S4 b! {) Y* s9 y# F3.8_keras-常用层使用-4.mp4
. x$ w* L. M$ J" Q3.8_keras-常用层使用-5.mp4
3.9_keras-综合-resnet实现-1.mp4
3.9_keras-综合-resnet实现-2.mp4
3.9_keras-综合-推荐系统-1.mp4
3.9_keras-综合-推荐系统-2.mp4
3.9_keras-综合-推荐系统-3.mp4
: ^( R: B/ C6 ]  j1 v1 e- V3.9_keras-综合-推荐系统-4.mp4

+ ]/ Q" f6 l- g+ @7 ?1 u& {& P04 快速使用tensorflow展开深度学习的应用
1.TensorFlow-基本知识-1.mp4
; l7 \/ w2 r; g- @9 u' e- F1.TensorFlow-基本知识-2.mp4
1.TensorFlow-基本知识-3.mp4
1 d, d- ]3 {( w9 K6 k1.TensorFlow-基本知识-4.mp4
5 f" z. g3 R. ?1 }1 j8 G; F+ h2 I+ l1.TensorFlow-基本知识-5.mp4
1.TensorFlow-基本知识-6.mp4
2 F' c* p- j; B8 D3 V! \2.多层感知器与CNN-1.mp4
2.多层感知器与CNN-2.mp4
3.tensorflow最新应用与keras-1.mp4
( S" o% }) b/ Z  A3.tensorflow最新应用与keras-2.mp4
# ?: ?+ Q# U2 L, r3.tensorflow最新应用与keras-3.mp4
& a) @/ K5 _' v3.tensorflow最新应用与keras-4.mp4
# o  Q, @5 Q  s5 w3.tensorflow最新应用与keras-5.mp4
3.tensorflow最新应用与keras-6.mp4
) B- Z4 m9 R- B: e& B) Z9 k' `+ U3.tensorflow最新应用与keras-7.mp4
- a6 I, e$ U& u- j1 A" I

05 分类
文本分类1.mp4
文本分类2.mp4
4 e( b' d- V* p4 H. A; f& a' g招牌分类1.mp4
招牌分类2.mp4
招牌分类3.mp4
招牌分类4.mp4
6 b8 h' p  Q8 K! p招牌分类5.mp4
招牌分类6.mp4

06 目标检测
retinanet进行目标检测-1.mp4
' }. B6 X1 }# @- l  I9 pretinanet进行目标检测-2.mp4
retinanet进行目标检测-3.mp4
retinanet进行目标检测-4.mp4
1 {+ y: ?2 C5 _retinanet进行目标检测-5.mp4
( y) B, f0 @! o5 P. O2 cretinanet进行目标检测-6.mp4
3 ^" ~1 [/ V  c+ v. Gretinanet进行目标检测-7.mp4
- e! J# g: R7 W; r$ _' b7 v8 K目标检测关键技术介绍-1.mp4
# i5 m6 V( V4 ~8 S1 l  C目标检测关键技术介绍-2.mp4
目标检测关键技术介绍-3.mp4

! ~  t8 w: u1 l9 }" }- F4 L07 分割
Mask-RCNN分割例子-1.mp4
Mask-RCNN分割例子-2.mp4
Mask-RCNN分割例子-3.mp4
  Q$ M7 X& `+ h2 b: w5 m$ ?Mask-RCNN分割例子-4.mp4
7 e' I& `1 W# _! E* R: R! x+ su-net1.mp4
6 x7 O( O. f$ E, j  a$ X/ p# cu-net2-1.mp4
8 J, b+ {" h& t/ `% a. a3 Hu-net2-2.mp4
& B& _: ~3 y; {5 K( }u-net2-3.mp4
+ e! ?3 S, r' a" v! ~- }+ h图像分割关键技术-1.mp4
图像分割关键技术-2.mp4
3 H1 R+ {, j0 J+ u/ ^' N/ B图像分割关键技术-3.mp4
) f0 G6 t1 Q0 |5 Q" Y
08 循环神经网络
, p3 J$ i" d' s6 }1-循环神经网络基本理论.mp4
" L$ u5 o( t* `+ Q, W9 o' \# B2-字母预测1.mp4
2-字母预测2.mp4
2-字母预测3.mp4
2-字母预测4.mp4
3-股票预测1.mp4
+ ]4 U6 T& N# ]9 K3-股票预测2.mp4
& g  |" k  b5 W* C3-股票预测3.mp4
% Y4 @# y; T) S% e6 V4-诗词自动生成.mp4
' M' \6 `* `8 [* ]5.莎士比亚诗句自动生成.mp4
6 ^) o& g6 R( `0 [7 ]' u) A, a% s: d

09 生成式对抗网络
5 ?5 i6 N7 x  A1-gan.mp4
2-cyclegan.mp4
3-srgan.mp4
4-gan例子-1.mp4
* S9 G# ?9 G4 ?. g3 b5 y. [4-gan例子-2.mp4
5-cyclegan例子-1.mp4
5-cyclegan例子-2.mp4
' P% T8 I( a, ?. q* }; u6-srgan-1.mp4
" y3 k! B  C& C1 H0 i: h6-srgan-2.mp4
  s) D" Q5 e+ k& r4 j& ?
10 深度强化学习
深度强化学习1.mp4
深度强化学习2.mp4
深度强化学习3.mp4
4 v# v& r8 |" Y- E1 D深度强化学习4.mp4
9 U) p+ C$ `9 q2 {8 ~- `  ^1 ]深度强化学习5.mp4
1 b" I% P7 r8 f- [深度强化学习6.mp4
深度强化学习7.mp4
6 H+ h" U6 f( V! F+ n8 t4 Y
* D' G7 K, n3 N11 图像风格转换
7 k; I3 u+ h) L- ^# Q' N1-deepdream1.mp4
2-deepdream2.mp4
3-deepdream3.mp4
; B, }$ w3 O- f( C) W! V4-deepdream4.mp4
5-deepdream5.mp4
6-styletransfer1.mp4
, E3 D8 G0 J/ \8 E8 @- x6-styletransfer2.mp4
% x; R5 L/ O5 R: z6-styletransfer3.mp4
$ C0 G* E$ y: G) a8 R

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& Q- X; I3 d, g9 o2 e# R

leecdleecd

thanks for sharing.
) f6 P- j3 t2 r+ T0 h: W  I

杨文帅

hanks for sharing.5 I. O.