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课程概述5 X; K' I. W9 R
前新加坡国立大学(亚洲排名第一)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 F% s, Q7 C( O4 k) T4 X
( z$ N/ Z1 ^: v ]' J+ ~/ _' _
【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。
& T, Z; m3 b3 k【PyTorch中文网】：讲解简单易懂、由浅入深，是一门值得推荐的课程。0 e- X* C) H4 R/ g' V5 Q
# L# t; o) d& ]$ a课程特色：7 q5 E2 e' H) \6 s/ V- h3 [3 F
1. 通俗易懂，快速入门
) A7 {$ o8 n! }5 y对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。+ b4 U8 J6 u5 N% O. X% l( A
2. 实用主导，简单高效. [8 i/ C: d. X3 U& W* V6 F
使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。. M5 \! k( N) N) Y
3. 案例为师，实战护航& ]* d$ y$ Z* l8 r& R' z2 w+ K# `+ K
基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。# L( O1 X" O# D' g
, _) `! j: J E
课程目录：. Z+ {7 H D$ Q) n' ?* O: b5 U
├──课时1 深度学习框架简介.mp4 13.97M
' y6 b% @, o& E: Q├──课时2 PyTorch功能演示.mp4 17.98M
8 n6 {- {# C7 X0 @% F; {* R├──课时3 开发环境安装（简介）.mp4 25.07M
/ ]# c) a6 T, l5 O6 { p: N1 h├──课时4 简单回归问题-1.mp4 18.28M$ t# b8 d4 y- h
├──课时5 简单回归问题-2.mp4 25.74M
1 r! A( _. J; a/ ?- T├──课时6 回归问题实战.mp4 15.84M4 R S5 e& G3 q4 q, b
├──课时7 分类问题引入-1.mp4 12.28M: Q" z) d/ m5 R! H: C. V
├──课时8 分类问题引入-2.mp4 14.34M
" R! T: ~8 A) i t$ X+ S7 N( `├──课时9 手写数字识别初体验-1.mp4 9.59M6 X8 e: h y' K% ^
├──课时10 手写数字识别初体验-2.mp4 11.01M
' |& g# D# ]6 |& x7 Q g! p├──课时11 手写数字识别初体验-3.mp4 9.77M
) A6 k L; P8 h) b, T; ]" l9 p├──课时12 手写数字识别初体验-4.mp4 12.31M; _+ s8 e; x. s D/ M$ e/ k% w
├──课时13 手写数字识别初体验-5.mp4 11.12M' P3 d2 j) K% _/ k
├──课时14 张量数据类型-1.mp4 15.74M
3 h% B0 b& L# I. `, f" Q├──课时15 张量数据类型-2.mp4 25.47M" l7 R8 {$ X; ?2 q% S2 Q% g
├──课时16 创建Tensor-1.mp4 19.23M$ E' W' Y6 t# z6 S1 M
├──课时17 创建Tensor-2.mp4 25.06M5 F: e' m3 L Q7 c8 `6 c- t& v9 C' ]
├──课时18 索引与切片-1.mp4 22.57M% S4 k. q8 X3 v* y# V3 [" Y
├──课时19 索引与切片-2.mp4 20.81M/ R$ H$ l1 r& j5 O
├──课时20 维度变换-1.mp4 13.78M
3 _0 Z2 R' K7 |9 C5 l├──课时21 维度变换-2.mp4 17.65M* x( X! n4 X9 W1 K
├──课时22 维度变换-3.mp4 13.52M
m2 v8 b* q% b T" @├──课时23 维度变换-4.mp4 19.99M
e8 y: L7 Q' R1 W6 }% h5 u4 m% x├──课时24 Broadcasting-1.mp4 14.52M
% M4 p2 h f# e├──课时25 Broadcasting-2.mp4 22.25M! [8 z9 f9 I- m' K$ Y8 {/ }$ c
├──课时26 Broadcasting-3.mp4 9.43M
8 r9 _6 m0 _( A6 A) B3 X) y├──课时27 合并与分割-1.mp4 20.61M8 V# {) E( Q' p& P* h9 T( M
├──课时28 合并与分割-2.mp4 12.73M. }4 U" C$ B; g6 w7 I
├──课时29 数学运算-1.mp4 13.36M; c8 @6 S( x9 y9 L% c' i
├──课时30 数学运算-2.mp4 15.93M
) y& W: G$ w; `' Z! {( j9 X# P├──课时31 属性统计-1.mp4 20.56M5 y$ x. m3 z7 J: A, N+ C; X5 `
├──课时32 属性统计-2.mp4 22.27M
8 n4 u6 X* M! \8 f├──课时33 高阶操作.mp4 28.88M0 J. Y! w, Y- A+ F/ {+ M! _0 P
├──课时34 什么是梯度-1.mp4 19.12M
* l- ~, f0 [& k# P) y' z( A├──课时35 什么是梯度-2.mp4 27.13M
# [% `5 S$ v3 }) J U├──课时36 常见函数的梯度.mp4 10.25M
7 K1 W- W0 ]1 A├──课时37 激活函数与Loss的梯度-1.mp4 21.11M
, @# M; M$ ~5 q0 [, R8 H├──课时38 激活函数与Loss的梯度-2.mp4 14.74M( m0 V8 G' ~, @# l
├──课时39 激活函数与Loss的梯度-3.mp4 11.11M& R/ `& r5 }: B N7 B3 Q3 x0 Q& \
├──课时40 激活函数与Loss的梯度-4.mp4 23.14M- `) f, O, G' M9 q5 b. ?0 D5 F
├──课时41 感知机的梯度推导-1.mp4 21.70M
0 b+ N: h8 ?6 Q- m├──课时42 感知机的梯度推导-2.mp4 22.59M
% d; z1 [3 f( R: \├──课时43 链式法则.mp4 18.30M
# U1 B5 k" ^8 _: G├──课时44 反向传播算法-1.mp4 23.48M I. V6 b" D; ^4 r0 Q* L* U
├──课时45 反向传播算法-2.mp4 11.58M }8 ~2 x% [4 E% B7 P I" ]! C0 V
├──课时46 优化问题实战.mp4 16.81M r3 q' V0 Y9 k! I' v8 M
├──课时47 Logistic Regression.mp4 22.65M6 Z' i3 a4 R: `
├──课时48 交叉熵-1.mp4 15.92M1 Q* o1 s0 v7 Z2 j3 W
├──课时49 交叉熵-2.mp4 16.47M
/ O0 ?* C9 `6 y+ s├──课时50 多分类问题实战.mp4 16.24M
- m5 ?5 H/ L) b! @├──课时52 激活函数与GPU加速.mp4 20.14M
3 I0 p3 a, P9 @( @# w2 V├──课时53 MNIST测试实战.mp4 23.52M
/ o! `& d( h, Z' o& H3 G- K+ d1 F/ k├──课时54 Visdom可视化.mp4 25.30M
4 K( J7 B7 ]8 J├──课时55 过拟合与欠拟合.mp4 22.88M6 n" P! @6 A0 j; ]0 n2 }
├──课时56 交叉验证-1.mp4 23.20M8 X" _8 P, D# U+ m( d" s/ d8 u
├──课时57 交叉验证-2.mp4 14.71M* X. i) ^$ e: ]
├──课时58 Regularization.mp4 18.55M) P! s: h x; V2 S, ~2 W
├──课时59 动量与学习率衰减.mp4 27.08M
0 g" p: v- |. j' O" ?& r7 s├──课时60 Early stopping, dropout等.mp4 25.78M) J f1 U- e2 M- |
├──课时61 什么是卷积-1.mp4 25.52M1 ]3 _4 m4 J% z* J+ e' ?# f
├──课时62 什么是卷积-2.mp4 17.55M+ ~2 ~, f6 `$ [5 \
├──课时63 卷积神经网络-1.mp4 19.71M2 S! m O1 W) d3 K3 e; m7 h' r# k
├──课时64 卷积神经网络-2.mp4 21.89M: B% J7 Z2 T* D& X+ Z
├──课时65 卷积神经网络-3.mp4 15.42M
2 n' ?8 f3 p$ ^5 z- d, ~ N/ w├──课时66 池化层与采样.mp4 16.74M
5 r5 [' S' b; {├──课时67 BatchNorm-1.mp4 16.55M
3 r; e8 G5 L& z8 a$ J! l3 K├──课时68 BatchNorm-2.mp4 24.62M
& q2 W8 d) r# d6 v% l- L, k3 _├──课时69 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1.mp4 18.65M- R5 x) A0 v) D2 _6 T4 n- L
├──课时70 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2.mp4 19.54M6 _8 l! a @/ }# s9 q- }( G$ V
├──课时71 ResNet与DenseNet-1.mp4 23.41M1 c0 s: T( Z# {" x& g5 M4 V
├──课时72 ResNet与DenseNet-2.mp4 20.12M
( l) M2 s4 |4 K/ X├──课时73 nn.Module模块-1.mp4 20.60M
4 @$ ~% _7 m1 g( _4 ~4 f& j) v├──课时74 nn.Module模块-2.mp4 14.98M
# |/ J4 r. e5 n& \7 {- w2 k├──课时75 数据增强.mp4 22.80M4 c+ M. f7 {5 n% E
├──课时76 CIFAR10数据集介绍.mp4 19.82M
% K0 E% z) S; o5 ^' H├──课时77 卷积神经网络实战-1.mp4 19.84M5 ]; R& v" X$ M5 J( Z" a2 \. {
├──课时78 卷积神经网络实战-2.mp4 19.74M
- E* x c# B9 i- ~' e9 y2 [" ]├──课时79 卷积神经网络训练.mp4 19.65M4 h G' S! Z: G5 g0 N3 W" `0 l& J
├──课时80 ResNet实战-1.mp4 19.85M# c! h# w/ @! }4 ]4 E1 V- t& m
├──课时81 ResNet实战-2.mp4 19.83M+ L9 U+ b2 y% x, Q9 j, k
├──课时82 ResNet实战-3.mp4 14.59M) Y7 k8 [8 d' u
├──课时83 ResNet实战-4.mp4 19.36M
% z) @& w/ g( l5 ?├──课时84 实战小结.mp4 23.93M
' C5 a r* [; u4 O* I3 P! E├──课时85 时间序列表示方法.mp4 27.35M+ V& c' P7 O% c' e* L& J( t6 D! c
├──课时86 RNN原理-1.mp4 15.03M6 Y. y* W2 V; q5 ~5 I8 \( c8 Q( N+ z
├──课时87 RNN原理-2.mp4 17.01M
, K2 ~- r: e$ y+ X! D├──课时88 RNN Layer使用-1.mp4 17.50M& r& Z8 y' }" l3 o. ?
├──课时89 RNN Layer使用-2.mp4 14.77M
) I! ?( x Y" A- Z, p, S/ q: S) a# a├──课时90 时间序列预测实战.mp4 25.23M/ c$ D7 ]4 O9 {1 l+ ]
├──课时91 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 24.19M
' `1 V! {& X% S3 j$ J( R o├──课时92 LSTM原理-1.mp4 14.96M( h) H& o6 G' n1 _; _; A- ~: l0 ]
├──课时93 LSTM原理-2.mp4 21.07M# r! W4 W# E" ]6 c' y. l- }2 X
├──课时94 LSTM Layer使用.mp4 14.13M. p( g2 Q0 P0 ~* E2 f% V
├──课时95 情感分类问题实战.mp4 28.36M
4 `2 ^* N+ y8 \- J( W├──课时96 Pokemon数据集.mp4 20.54M* B; a2 L; P$ a; {2 I, @3 _
├──课时97 数据预处理.mp4 19.12M* L: u. V R# k) i; s
├──课时98 自定义数据集实战-1.mp4 10.28M1 Q- Q' u2 X7 C: q! y" S( g- k2 P
├──课时99 自定义数据集实战-2.mp4 12.68M
9 _5 O$ [0 e4 c# O3 _├──课时100 自定义数据集实战-3.mp4 16.91M6 `. b& n, S; }9 B4 H
├──课时101 自定义数据集实战-4.mp4 16.12M
) ^! n7 C R$ J├──课时102 自定义数据集实战-5.mp4 17.76M- E6 F; f: `6 Y6 J0 }3 Z
├──课时103 自定义网络.mp4 16.02M
" Q: u% f1 E5 F d- a7 [├──课时104 自定义网络训练与测试.mp4 11.94M
: O/ O! y5 G) z1 |├──课时105 自定义网络实战.mp4 14.13M
) O5 v3 T8 m4 c' F4 s3 b* d$ w├──课时106 迁移学习.mp4 9.05M K' U7 H( \% ~( H3 [5 N% D' {
├──课时107 迁移学习实战.mp4 15.85M
' a, ~) p$ j2 ^: y1 F& P4 D# x├──课时108 无监督学习.mp4 15.32M
, h. h: w3 G0 l2 z├──课时109 Auto-Encoder原理.mp4 17.10M& O, p& b f9 E- k
├──课时110 Auto-Encoder变种.mp4 16.98M7 ?/ g! P5 n# H5 e- H7 H4 J9 g7 H
├──课时111 Adversarial Auto-Encoder.mp4 16.59M
. L7 v0 e4 _! b/ e1 s9 |├──课时112 变分Auto-Encoder引入.mp4 14.76M
7 n4 ?) k$ f: |7 [- a$ {. [├──课时113 Reparameterization trick.mp4 14.64M
+ ?* l9 a7 R! Q0 o! d├──课时114 变分自编码器VAE.mp4 18.88M
- e' k8 G/ E; r( l2 a- A" u6 t├──课时115 Auto-Encoder实战-1.mp4 19.92M6 L% b0 p" h0 [/ u9 q M! H
├──课时116 Auto-Encoder实战-2.mp4 21.15M
; \7 k) ^6 f a├──课时117 变分Auto-Encoder实战-1.mp4 11.09M
Z4 J: l% ?- j) {, P5 |1 d( L├──课时118 变分Auto-Encoder实战-2.mp4 14.59M! D& a6 v* J& J
├──课时119 数据的分布.mp4 14.20M
- ?0 s: @' |+ A/ i├──课时120 画家的成长历程.mp4 21.66M
% a' F/ P/ O1 V5 `├──课时121 GAN原理.mp4 16.98M4 g& k2 h, E" K0 Z
├──课时122 纳什均衡-D.mp4 16.35M
: q' m9 {; ]4 ^1 _- c, l! F% ]( D├──课时123 纳什均衡-G.mp4 27.10M- z' s$ X0 A3 O3 R$ W
├──课时124 JS散度的缺陷.mp4 27.06M
- T$ B( i2 ^6 Z- L├──课时125 EM距离.mp4 14.19M; j* p3 S ^- v: p
├──课时126 WGAN与WGAN-GP.mp4 25.72M! [8 G X5 b& ], d5 g
├──课时127 GAN实战-GD实现.mp4 16.04M# A! \/ a2 h6 L) s4 e; _
├──课时128 GAN实战-网络训练.mp4 31.56M) t! T( ]7 X& [6 @% m
├──课时129 GAN实战-网络训练鲁棒性.mp4 18.78M7 G( N* \* \9 b" X
├──课时130 WGAN-GP实战.mp4 31.32M4 a1 Q5 z u9 O5 i5 E; S' @3 O2 E
├──课时131 Ubuntu系统安装.mp4 19.74M
" Z* w9 j6 Z' R& i3 g" Q/ T& r├──课时132 Anaconda安装.mp4 19.54M' R) }8 k5 v6 W( {1 K
├──课时133 CUDA 10安装.mp4 19.78M
, S9 J9 ]/ E% x& W- \! C├──课时134 环境变量配置.mp4 19.56M
6 W* |- H0 `. z+ ^* B- T- v g├──课时135 cudnn安装.mp4 19.52M# w I0 [) O V( l
├──课时136 PyCharm安装与配置.mp4 20.94M
' o1 e% Q# z- |9 I├──课时137 人工智能发展简史-生物神经元结构.mp4 6.76M1 w0 o; O) ?" c$ j. E
├──课时138 感知机的提出.mp4 16.01M
- o/ Y8 x4 b+ C├──课时139 BP神经网络.mp4 16.81M
) r+ l) `7 @$ E) n+ K├──课时140 CNN和LSTM的发明.mp4 16.95M
# V! B) r' ?3 u- u8 w6 ]├──课时141 人工智能的低潮.mp4 17.56M8 J. P3 A1 p5 h
├──课时142 深度学习的诞生.mp4 16.53M
: r+ A" H% _1 k* D├──课时143 深度学习的繁荣.mp4 23.33M2 z9 P* a* w+ B# T" ^
├──课时144 numpy实战BP网络-权值的表示.mp4 17.36M
: L. J, m3 |4 J+ T: p- i0 i├──课时145 多层感知机的实现.mp4 16.86M5 P$ R$ [+ ]4 O8 E ]1 O8 w" `
├──课时146 多层感知机前向传播.mp4 17.57M0 h4 G6 O$ J, f- ?5 }) B/ T" ]* G
├──课时147 多层感知机反向传播.mp4 18.29M7 u$ J7 i- I. y
├──课时148 多层感知机反向传播-2.mp4 17.49M
- m3 z$ q+ _ A9 g. o& o├──课时149 多层感知机反向传播-3.mp4 17.37M
b+ @9 J1 f: U" a├──课时150 多层感知机的训练.mp4 20.41M
0 i5 d+ ?4 M2 y3 U, i" a├──课时151 多层感知机的测试.mp4 23.67M1 r3 a9 d' t; a8 I
├──tensorflow课件资料 0 s5 r& {5 f' c1 F' M! |1 _
└──深度学习与PyTorch入门实战教程_源码+课件
8 H0 ^/ O8 f+ H# _- R: R& w2 B$ H2 ?2 w
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见' k6 n4 k4 G8 |
% K$ z3 \5 l; B: U3 _
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发表于 2022-6-8 04:03:01
