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三个月教你从零入门人工智能！！ 深度学习精华实践课程 [1.8G]
〖课程目录〗:
天善学院三个月教你从零入门人工智能！！ 深度学习精华实践课程 [1.8G]
┣━━三个月入门人工智能-配套课件 [65.3M]
┃ ┣━━learningdl-master [0B]
┃ ┃ ┗━━learningdl-master
┃ ┣━━2.jpg [217.4K]
┃ ┣━━3.jpg [303.6K]
┃ ┗━━三个月入门深度学习课件-胡晓曼.pdf [64.8M]
┣━━章节01： 什么是人工智能 [35.6M]
┃ ┣━━1. 人工智能背景介绍.mp4 [15M]
┃ ┗━━2. 前期环境准备.mp4 [20.6M]
┣━━章节02： 深度学习入门基础知识 [242.9M]
┃ ┣━━03. 深度学习环境准备.mp4 [6.4M]
┃ ┣━━04. TensorFlow快速入门（一）--基本概年和框架.mp4 [49.8M]
┃ ┣━━05. Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练.mp4 [47.1M]
┃ ┣━━06. Tensorflow快速入门（三）--技巧总结.mp4 [29.9M]
┃ ┣━━07. 深度学习数学知识一览表.mp4 [25.5M]
┃ ┣━━08. 作业：实例：用自己的数据集训练模型.mp4 [2.6M]
┃ ┣━━09. 作业讲解—如何制作自己的数据集1.mp4 [42.9M]
┃ ┗━━10. 作业讲解—如何制作自己的数据集2.mp4 [38.6M]
┣━━章节03： 传统神经网络与参数理解 [268M]
┃ ┣━━11. 什么是多层感知机.mp4 [5.6M]
┃ ┣━━12. 激活函数的原理、类别与实现1.mp4 [26.4M]
┃ ┣━━13. 激活函数的原理、类别与实现2.mp4 [13.7M]
┃ ┣━━14. 损失函数的原理、类别与实现上.mp4 [25.2M]
┃ ┣━━15. 损失函数的原理、类别与实现下.mp4 [14.3M]
┃ ┣━━16. 梯度下降算法一.mp4 [34.2M]
┃ ┣━━17. 梯度下降算法二.mp4 [47.2M]
┃ ┣━━18. 学习率的设定.mp4 [8.3M]
┃ ┣━━19. 正则化的方法（一.mp4 [38.8M]
┃ ┣━━20. 正则化的方法(二.mp4 [10.4M]
┃ ┣━━21. 实例：识别花的种类.mp4 [15.4M]
┃ ┣━━22. 作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率.mp4 [3.4M]
┃ ┗━━23. 作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理.mp4 [25M]
┣━━章节04： 前向传播与反向传播 [65.3M]
┃ ┣━━24. 前向传播的原理.mp4 [5.2M]
┃ ┣━━25. 前向传播的代码实现.mp4 [3.7M]
┃ ┣━━26. 反向传播的原理.mp4 [17.7M]
┃ ┣━━27. 反向传播代码实现.mp4 [4.7M]
┃ ┣━━28. 实例：自己手写一个完整的BP.mp4 [15.3M]
┃ ┣━━29. 作业：写一个Autoencoder.mp4 [2M]
┃ ┗━━30. 作业讲解：如何写一个Autoencoder.mp4 [16.7M]
┣━━章节05： 自编码Autocoder的原理及应用 [73.8M]
┃ ┣━━31. 什么是Autoencoer.mp4 [7.9M]
┃ ┣━━32. Autoencoder的原理与实现.mp4 [10.6M]
┃ ┣━━33. Autoencoder与PCA的区别.mp4 [4.8M]
┃ ┣━━34. Autoencoder的变种（一.mp4 [9.3M]
┃ ┣━━35. Autoencoder的变种（二.mp4 [10.5M]
┃ ┣━━36. 实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用.mp4 [19.7M]
┃ ┣━━37. 作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维.mp4 [4M]
┃ ┗━━38. 作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维.mp4 [6.9M]
┣━━章节06： 经典卷积神经网络及图像分类 [311.6M]
┃ ┣━━39. 卷积神经网络的背景与原理.mp4 [24.3M]
┃ ┣━━40. 卷积神经网络的代码实现（1.mp4 [42M]
┃ ┣━━41. 卷积神经网络的代码实现（2.mp4 [62M]
┃ ┣━━42. Le-Net5的网络结构与实现.mp4 [28.3M]
┃ ┣━━43. Alexnet的网络结构和实现.mp4 [14.7M]
┃ ┣━━44. Vgg的网络结构及实现.mp4 [11.7M]
┃ ┣━━45. GoogleNet的网络结构与实现(1.mp4 [38.3M]
┃ ┣━━45. GoogleNet的网络结构与实现.mp4 [38.2M]
┃ ┣━━46. Resnet的网络结构及实现.mp4 [9.1M]
┃ ┗━━47. 实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类.mp4 [43M]
┣━━章节07： 目标检测算法的原理及应用 [223.7M]
┃ ┣━━48. 目标检测算法的简介与种类.mp4 [19M]
┃ ┣━━49. R-CNN相关算法的原理及实现（一.mp4 [51.7M]
┃ ┣━━50. R-CNN相关算法的原理及实现（二.mp4 [23M]
┃ ┣━━51. YOLO相关算法的原理及实现（一.mp4 [26.4M]
┃ ┣━━52. YOLO相关算法的原理及实现（二.mp4 [48.6M]
┃ ┣━━53. SSD相关算法的原理及实现 （一.mp4 [33M]
┃ ┗━━54. SSD相关算法的原理及实现 （二.mp4 [22M]
┣━━章节08： 迁移学习 [40.1M]
┃ ┣━━55. 迁移学习简介.mp4 [8.3M]
┃ ┣━━56. 迁移学习的应用.mp4 [9.7M]
┃ ┣━━57. 迁移学习的方法.mp4 [11.1M]
┃ ┗━━58. 迁移学习案例分享.mp4 [11.1M]
┣━━章节09： 循环神经网络RNN [62M]
┃ ┣━━59. 循环神经网络RNN的简介与原理详解.mp4 [24.2M]
┃ ┣━━60. 循环神经网络RNN的代码实现.mp4 [11.5M]
┃ ┗━━61. 实例：用RNN来做情感分析.mp4 [26.2M]
┣━━章节10： 自然语言处理 [89.5M]
┃ ┣━━62. LSTM的简介与原理详解.mp4 [8.6M]
┃ ┣━━63. LSTM的代码实现.mp4 [14.8M]
┃ ┗━━64. 实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人.mp4 [66.1M]
┣━━章节11： 无监督学习：对抗网络GAN [116.9M]
┃ ┣━━65. GAN的背景与应用.mp4 [9.3M]
┃ ┣━━66. GAN的数学推导及代码实现.mp4 [41.5M]
┃ ┣━━67. GAN的变种及应用.mp4 [40.2M]
┃ ┗━━68. 实例：用GAN生成二次元萌妹子.mp4 [25.9M]
┣━━章节12： 深度学习的高性能计算 [125.1M]
┃ ┣━━69. 单机单卡的实现过程.mp4 [8.4M]
┃ ┣━━70. 单机多卡的实现过程.mp4 [27.9M]
┃ ┣━━71. 多机单卡的实现过程.mp4 [8.9M]
┃ ┣━━72. 多机多卡的实现过程.mp4 [41.1M]
┃ ┗━━73. 实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式.mp4 [38.8M]
┣━━章节13： 实战项目演练 [106.3M]
┃ ┣━━74. 用户分群与偏好预测经典案例.mp4 [39.3M]
┃ ┣━━75. 自动创作古诗词.mp4 [24.5M]
┃ ┗━━76. 自动创造音乐.mp4 [42.5M]
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发表于 2021-1-4 23:35:36
发表于 2021-1-7 00:42:31
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