人工智能深度学习应用实践

冰点也疯狂

课程目录：
/ H" X' c- |: b8 z8 X3 v01 理解神经网络
1.1-1.4 神经网络概念与演示.mp4
1.5 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
1.8 使用云端GPU环境.mp4

& O8 x' k( K4 v1 f' j5 ~02 深度卷积神经网络CNN
2.1 卷积网络基本原理.mp4
8 \+ a( C5 O+ F6 A2 Q2.2 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
7 C, n  \% I1 k7 t& c/ \2.3 卷积神经网络可视化 - part2.mp4
9 l  t; T/ ?5 c2.4 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
, a( p* A  `- X0 ^' P3.1 kreas-顺序模型与评估.mp4
3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-1.mp4
9 p0 k- Q/ B8 h% t2 |6 ?# V3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-2.mp4
0 c3 C, N5 m2 e; j/ I8 C$ E3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-3.mp4
3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-4.mp4
3.3 keras_scikit_learn的keras封装.mp4
9 p4 Z; _  c4 ^3 |) {! K3.4_keras-数据保存-1.mp4
' V; r6 U0 @2 r: n, o: q8 m3.4_keras-数据保存-2.mp4
* F# S) ^- a/ `! q2 I" o3.5_keras-优化器.mp4
9 o2 l# ^( K  X' Q3.6_keras-数据增强-1.mp4
3.6_keras-数据增强-2.mp4
3.6_keras-数据增强-3.mp4
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
4 |; ^3 e* b2 S+ x3.8_keras-常用层使用-1.mp4
% H6 S, b5 Q$ m3 a+ w* l8 o) q3.8_keras-常用层使用-2.mp4
  d$ u! Y  j0 k5 Q3.8_keras-常用层使用-3.mp4
3.8_keras-常用层使用-4.mp4
# C9 }9 H" r+ j3.8_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
5 {6 E# d) W% T( a, B' }3.9_keras-综合-推荐系统-1.mp4
2 ~* n: y- a# E" B! L3.9_keras-综合-推荐系统-2.mp4
3.9_keras-综合-推荐系统-3.mp4
" g/ t! F& e1 B4 |4 i3 z3.9_keras-综合-推荐系统-4.mp4
9 Q! f' g0 s$ y0 Z: q2 T
04 快速使用tensorflow展开深度学习的应用
) H+ @8 Y7 Y' Z# v3 {0 d1.TensorFlow-基本知识-1.mp4
9 m$ X& u) F; m: [9 F1.TensorFlow-基本知识-2.mp4
& P# G6 i0 C* Q1.TensorFlow-基本知识-3.mp4
- v8 y1 v- a% X1.TensorFlow-基本知识-4.mp4
1.TensorFlow-基本知识-5.mp4
1.TensorFlow-基本知识-6.mp4
% F  o0 c; E4 M* v. u2.多层感知器与CNN-1.mp4
: w" D4 o+ c2 V( i2.多层感知器与CNN-2.mp4
3.tensorflow最新应用与keras-1.mp4
3.tensorflow最新应用与keras-2.mp4
3.tensorflow最新应用与keras-3.mp4
* _. ?4 f1 I$ y3.tensorflow最新应用与keras-4.mp4
0 y3 P9 Q6 ?! P. L; k8 K% _3.tensorflow最新应用与keras-5.mp4
3.tensorflow最新应用与keras-6.mp4
( b# C  m9 H6 P; z7 W7 R3.tensorflow最新应用与keras-7.mp4
  S: G. T1 C/ B9 S* a* D; z8 |" C
8 S  V# _( R% [2 o7 C% D& \- ]
05 分类
+ e3 D5 H2 W$ q" Y; O/ H) U文本分类1.mp4
文本分类2.mp4
6 @1 \: o& J- l) D" @# w招牌分类1.mp4
0 E6 s( D% Q! U6 E; K8 [' U4 d- k招牌分类2.mp4
招牌分类3.mp4
. [3 r% t/ }7 I& c% O招牌分类4.mp4
( }- T/ h3 P" ?5 G/ M招牌分类5.mp4
! }, e- R: y5 N& T  V招牌分类6.mp4
  s* j2 D8 j  s9 X2 [
06 目标检测
retinanet进行目标检测-1.mp4
& N( g+ D1 F" e2 m- S& \+ bretinanet进行目标检测-2.mp4
3 v$ \4 U3 Z* x- Sretinanet进行目标检测-3.mp4
retinanet进行目标检测-4.mp4
retinanet进行目标检测-5.mp4
2 T7 R3 k7 a3 G+ C3 fretinanet进行目标检测-6.mp4
retinanet进行目标检测-7.mp4
, }0 B7 S/ u6 j) @1 T! ]4 Z目标检测关键技术介绍-1.mp4
/ X6 `3 P' A; _4 ~$ j. P6 K目标检测关键技术介绍-2.mp4
目标检测关键技术介绍-3.mp4
0 U: v3 Z9 a  w+ \
07 分割
0 a. y+ `/ R- ?3 m5 [; lMask-RCNN分割例子-1.mp4
! ?: O# y  T" F- n: WMask-RCNN分割例子-2.mp4
Mask-RCNN分割例子-3.mp4
6 J. ]$ ]% ]$ d% h, x; d3 C3 YMask-RCNN分割例子-4.mp4
u-net1.mp4
u-net2-1.mp4
u-net2-2.mp4
; G8 c2 v9 m: @, w7 g- Du-net2-3.mp4
1 ~, T2 Q5 q8 }9 L' o图像分割关键技术-1.mp4
$ T+ [* c) i2 _0 Z. s9 ^图像分割关键技术-2.mp4
& k4 d% l( S7 {, N图像分割关键技术-3.mp4
# m) W( Q% I/ L
( [! O; E9 V# a# A/ x7 V- |08 循环神经网络
: }( ^2 ^8 E& o( s9 Y1-循环神经网络基本理论.mp4
2-字母预测1.mp4
& U/ B& i! P7 x% r2-字母预测2.mp4
- H5 W. W1 K" B6 f4 e1 [! V2-字母预测3.mp4
2-字母预测4.mp4
3-股票预测1.mp4
( F& M( q' E5 R9 @3-股票预测2.mp4
3-股票预测3.mp4
  B. a7 k: g! `. o/ h% I1 v4-诗词自动生成.mp4
5.莎士比亚诗句自动生成.mp4


09 生成式对抗网络
1-gan.mp4
2-cyclegan.mp4
; y9 O- z) t, V3-srgan.mp4
4-gan例子-1.mp4
4-gan例子-2.mp4
5-cyclegan例子-1.mp4
/ M( L" W1 b( p; x6 D$ i- h4 k5-cyclegan例子-2.mp4
6-srgan-1.mp4
# ^2 s8 G+ C; y' M6-srgan-2.mp4
- F0 S8 J) [, M) H- c; Y
- W" x$ b/ }& a4 T" j2 F, l+ t10 深度强化学习
深度强化学习1.mp4
深度强化学习2.mp4
2 a/ F+ f; b. J. D: U+ C+ W深度强化学习3.mp4
深度强化学习4.mp4
深度强化学习5.mp4
深度强化学习6.mp4
$ `3 w, k2 R; s3 c( Y4 L( W深度强化学习7.mp4

( H: f; J# k$ ?. q6 P11 图像风格转换
8 w+ z" p# [/ v+ N" n  l: X1-deepdream1.mp4
2-deepdream2.mp4
+ s% _; I% }9 m' m9 ^( y* C3-deepdream3.mp4
- l7 {1 B5 Y9 ]+ ]/ S4-deepdream4.mp4
5-deepdream5.mp4
6-styletransfer1.mp4
% Q2 c( ^( e. ^4 K1 p) c, o6-styletransfer2.mp4
+ m3 a! z1 b. Y( A6-styletransfer3.mp4
9 V' q6 G# [5 H# w

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杨文帅

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