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课程概述
8 L! }/ h' X/ ^3 a7 i; U2 q3 Z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。9 V- h* m, j& D+ Z6 C
4 v8 j% u7 v. |, O【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。
$ P% v* p& Q9 L0 I* x- 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。5 O, E) O* D I
4 ^# O8 d7 ^" X9 h& g; Z
课程特色：
# l( m8 x( d/ [. ?1. 通俗易懂，快速入门/ E* T( G: c0 N! s( }
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。
: H* v. [* K' c2. 实用主导，简单高效* q+ `0 G% G2 x7 V, t* |
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。, s7 e9 n3 g6 D8 f3 z1 t0 N4 k
3. 案例为师，实战护航
* b3 u$ @8 j! w: j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。
% u2 g5 J" z5 a) f q( c3 \
! P' A. a( [) f/ F# d课程目录：
1 `9 x# x# ]& q├──课时1 深度学习框架简介.mp4 13.97M. l4 `7 X6 o5 t0 ^
├──课时2 PyTorch功能演示.mp4 17.98M4 S, w& Y N6 w: Z& Y( E3 A! g7 p
├──课时3 开发环境安装（简介）.mp4 25.07M
2 T" X& n+ h" X2 s" {% M- R ~' \├──课时4 简单回归问题-1.mp4 18.28M
8 x/ u2 [7 o" r1 |├──课时5 简单回归问题-2.mp4 25.74M
8 H& L8 E- A% S" A9 \: A8 p4 d├──课时6 回归问题实战.mp4 15.84M
1 q) N/ z+ n6 `5 U9 t* E├──课时7 分类问题引入-1.mp4 12.28M
& b7 {4 z+ L& w6 V z& {$ _: n├──课时8 分类问题引入-2.mp4 14.34M! ]3 o/ ] V' z6 E" G, ]6 l- }; ^
├──课时9 手写数字识别初体验-1.mp4 9.59M
, _, {2 E O/ h% l+ i* F- C) m├──课时10 手写数字识别初体验-2.mp4 11.01M
, `$ m! k$ p% D5 F6 E├──课时11 手写数字识别初体验-3.mp4 9.77M u* g, L1 g' Q; S! W+ R% e
├──课时12 手写数字识别初体验-4.mp4 12.31M
5 ]9 j& @/ {, Z├──课时13 手写数字识别初体验-5.mp4 11.12M
2 J2 a' x, [* @0 i# e3 `├──课时14 张量数据类型-1.mp4 15.74M1 v( k0 T- K0 u! t1 J7 q
├──课时15 张量数据类型-2.mp4 25.47M; h7 P! H/ z9 [4 a0 v5 `
├──课时16 创建Tensor-1.mp4 19.23M u1 q1 k, C4 z2 T- x! ]
├──课时17 创建Tensor-2.mp4 25.06M3 u# m6 [# T/ z5 G$ u! }
├──课时18 索引与切片-1.mp4 22.57M
9 ]( m0 l, t2 F/ ]& x# N, x├──课时19 索引与切片-2.mp4 20.81M
4 S/ g: J9 P+ t6 ^6 j! y├──课时20 维度变换-1.mp4 13.78M8 W3 n7 ~+ `1 V4 u. B
├──课时21 维度变换-2.mp4 17.65M
* e3 N, S. b* V+ e6 @( ^# S+ n├──课时22 维度变换-3.mp4 13.52M
7 a* j8 z( Y# \, p├──课时23 维度变换-4.mp4 19.99M3 V9 ]0 ?8 j/ t* l8 `7 I2 Q
├──课时24 Broadcasting-1.mp4 14.52M
7 n. a1 }) y/ C1 P; G/ ^" f├──课时25 Broadcasting-2.mp4 22.25M+ l% t$ O8 X: z: y
├──课时26 Broadcasting-3.mp4 9.43M
$ a: _8 {# \4 X( B0 ~├──课时27 合并与分割-1.mp4 20.61M
3 }' I2 u3 I2 V( r' s+ \├──课时28 合并与分割-2.mp4 12.73M& ?8 | j( J1 ~, S7 ?% h% E5 D
├──课时29 数学运算-1.mp4 13.36M9 j4 X$ {0 `8 ^7 Y1 p
├──课时30 数学运算-2.mp4 15.93M
& k/ A5 _2 Q# [$ R├──课时31 属性统计-1.mp4 20.56M' o* ^7 T# Y+ N4 F% W& l0 J% u
├──课时32 属性统计-2.mp4 22.27M
c; q7 Y# v; A7 }& \7 q# e├──课时33 高阶操作.mp4 28.88M9 o- W* h7 G. X7 [7 {7 [& j2 N
├──课时34 什么是梯度-1.mp4 19.12M0 }- S, l G( q$ C$ j/ C7 ]8 I' L
├──课时35 什么是梯度-2.mp4 27.13M- c, t. c5 F; q4 `, P# D
├──课时36 常见函数的梯度.mp4 10.25M
! Y9 l7 H' s, v: c2 h( E! m7 b$ j, l├──课时37 激活函数与Loss的梯度-1.mp4 21.11M
$ _* J" p) }( h. [8 i9 C2 q, W├──课时38 激活函数与Loss的梯度-2.mp4 14.74M$ T8 R( V D& m* j& R
├──课时39 激活函数与Loss的梯度-3.mp4 11.11M# W6 A2 }2 {; C( t* _+ M
├──课时40 激活函数与Loss的梯度-4.mp4 23.14M
3 ^$ e/ O: W+ Y. B1 z2 k! F├──课时41 感知机的梯度推导-1.mp4 21.70M
! j/ S4 K* R# U: W├──课时42 感知机的梯度推导-2.mp4 22.59M
$ d2 y. X; k& w6 |1 t5 h├──课时43 链式法则.mp4 18.30M
, f, R' d, }; s6 v) o├──课时44 反向传播算法-1.mp4 23.48M: A: d% J7 [1 r7 P
├──课时45 反向传播算法-2.mp4 11.58M7 H0 v% B' o: c! x7 ^
├──课时46 优化问题实战.mp4 16.81M6 S/ q/ o) h/ x4 b+ \: P
├──课时47 Logistic Regression.mp4 22.65M& |3 L \% B; B( {; t' H
├──课时48 交叉熵-1.mp4 15.92M7 ]. S& \8 K$ e! E- U( v
├──课时49 交叉熵-2.mp4 16.47M
/ E" q& z6 J! l2 W6 U& T├──课时50 多分类问题实战.mp4 16.24M/ v, u0 p: u; q) \
├──课时52 激活函数与GPU加速.mp4 20.14M
, N4 O* V- D9 X' u6 n8 K% o├──课时53 MNIST测试实战.mp4 23.52M
- Y6 i& w9 g8 p. M1 o├──课时54 Visdom可视化.mp4 25.30M7 s4 `% T" e1 y3 A; q. S, v
├──课时55 过拟合与欠拟合.mp4 22.88M- d4 @+ D: l% g7 s, q
├──课时56 交叉验证-1.mp4 23.20M
' j4 x9 `' L# k, p$ `: C/ ~* q├──课时57 交叉验证-2.mp4 14.71M
8 T0 e5 j& Q$ v+ y$ p. E$ F2 \├──课时58 Regularization.mp4 18.55M' G9 s# J8 C7 U2 I. u
├──课时59 动量与学习率衰减.mp4 27.08M& D9 Q- e& }4 w( }
├──课时60 Early stopping, dropout等.mp4 25.78M3 s7 I9 x. g% ~ e* E" c
├──课时61 什么是卷积-1.mp4 25.52M
# y" j% `) _: }+ W/ l7 {! p├──课时62 什么是卷积-2.mp4 17.55M+ b8 e& ^7 l$ V X6 ^
├──课时63 卷积神经网络-1.mp4 19.71M
! \ `4 V, @9 ]├──课时64 卷积神经网络-2.mp4 21.89M
! n$ n0 U* B5 g- G├──课时65 卷积神经网络-3.mp4 15.42M9 R Y' v& `4 t3 B* [) s
├──课时66 池化层与采样.mp4 16.74M! x: p# K8 W4 W: W* ?% a' c
├──课时67 BatchNorm-1.mp4 16.55M
0 b+ h, }* a4 o7 a├──课时68 BatchNorm-2.mp4 24.62M
" L: G& _) r g& j9 N B4 \# `├──课时69 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1.mp4 18.65M% V! c$ T: |7 K* _
├──课时70 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2.mp4 19.54M
" ]7 i- H! G+ I# `# h( }├──课时71 ResNet与DenseNet-1.mp4 23.41M
: k1 L$ f& z0 ?/ c; o1 K7 }├──课时72 ResNet与DenseNet-2.mp4 20.12M$ B" F0 ~) m, t5 D, E
├──课时73 nn.Module模块-1.mp4 20.60M5 Y7 k8 f5 h2 i1 U
├──课时74 nn.Module模块-2.mp4 14.98M( h2 ^3 [2 }% N7 Z
├──课时75 数据增强.mp4 22.80M- ~9 O( {1 I: l5 h
├──课时76 CIFAR10数据集介绍.mp4 19.82M
, n/ l4 s& n, N' d├──课时77 卷积神经网络实战-1.mp4 19.84M% M+ R3 G) h( ?' w
├──课时78 卷积神经网络实战-2.mp4 19.74M- t% r$ k; [7 w; A9 [' C0 h: y0 `
├──课时79 卷积神经网络训练.mp4 19.65M, v+ Q# T: C6 }3 k
├──课时80 ResNet实战-1.mp4 19.85M
" _0 {. e2 I/ m├──课时81 ResNet实战-2.mp4 19.83M2 |1 r5 C6 d d- q2 j& S& i" r
├──课时82 ResNet实战-3.mp4 14.59M1 b0 z( F7 `' B/ g2 M
├──课时83 ResNet实战-4.mp4 19.36M) e6 V0 W- ~, F# n) d& Q& ^ n
├──课时84 实战小结.mp4 23.93M9 x, E) O5 e; `3 ]9 ]
├──课时85 时间序列表示方法.mp4 27.35M6 ~( Y. u/ [) E$ [8 {4 j/ D8 O) x
├──课时86 RNN原理-1.mp4 15.03M
) P, H6 R) {- F1 b4 `; x├──课时87 RNN原理-2.mp4 17.01M
4 K' y/ u# T% Z" r j: `3 d7 G0 M├──课时88 RNN Layer使用-1.mp4 17.50M0 m% J& [' H9 Q% [& M) W1 E2 P, m
├──课时89 RNN Layer使用-2.mp4 14.77M
1 F9 A) o# K- W, g' W, V& C4 E├──课时90 时间序列预测实战.mp4 25.23M- ~* D5 O3 F9 J1 d8 y. r
├──课时91 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 24.19M
8 ]) u; m. A4 P3 B% v/ N X├──课时92 LSTM原理-1.mp4 14.96M$ ^6 n; h2 {' M$ I* N! E( a
├──课时93 LSTM原理-2.mp4 21.07M9 x$ @$ q/ M8 x2 O
├──课时94 LSTM Layer使用.mp4 14.13M% Q0 x, X0 Y) J# G1 ~
├──课时95 情感分类问题实战.mp4 28.36M
}, q' x3 L2 p( v8 s- L" O├──课时96 Pokemon数据集.mp4 20.54M9 \3 j$ f M2 c$ ~& e. s( @
├──课时97 数据预处理.mp4 19.12M. j* h( ]8 H8 o0 e5 E; X# t% U+ F
├──课时98 自定义数据集实战-1.mp4 10.28M
" K% F# R7 T0 d* ?/ _: u/ G# ?5 i├──课时99 自定义数据集实战-2.mp4 12.68M
5 b# d; H7 a( v, f├──课时100 自定义数据集实战-3.mp4 16.91M { s' J% P/ J, l4 x
├──课时101 自定义数据集实战-4.mp4 16.12M
. W: e( n4 c8 }, {8 m2 g2 ?├──课时102 自定义数据集实战-5.mp4 17.76M
! [8 H& z% C; b% H, v├──课时103 自定义网络.mp4 16.02M
4 j Y& M! K+ c8 `% L. J" R├──课时104 自定义网络训练与测试.mp4 11.94M
4 }, ]# G) Z8 L5 ?6 V6 k2 Y" M├──课时105 自定义网络实战.mp4 14.13M3 u* r1 i8 W) o$ O E D! |! L/ }
├──课时106 迁移学习.mp4 9.05M
2 c, H4 G9 j- j├──课时107 迁移学习实战.mp4 15.85M
' p+ Z9 I" `4 C5 v├──课时108 无监督学习.mp4 15.32M
8 L$ ~1 p! v" Z8 A├──课时109 Auto-Encoder原理.mp4 17.10M
6 O! G1 U1 B# h* W├──课时110 Auto-Encoder变种.mp4 16.98M
, h/ x( |7 E0 A @7 @+ p├──课时111 Adversarial Auto-Encoder.mp4 16.59M
% X3 Z$ g8 |9 S5 |7 {+ W├──课时112 变分Auto-Encoder引入.mp4 14.76M
6 N: i& a& }, l, R4 }+ D├──课时113 Reparameterization trick.mp4 14.64M
_8 }7 P# S, O├──课时114 变分自编码器VAE.mp4 18.88M
8 Y3 i- o7 D' r3 E├──课时115 Auto-Encoder实战-1.mp4 19.92M
, d/ `6 x4 N' I' C n9 Q7 f├──课时116 Auto-Encoder实战-2.mp4 21.15M' p( v2 b2 C( i0 U
├──课时117 变分Auto-Encoder实战-1.mp4 11.09M* ^( S2 o1 h! S+ e; H* l) R- T& I. i
├──课时118 变分Auto-Encoder实战-2.mp4 14.59M
1 @6 L3 W3 m x$ o. ]( C- \( Z├──课时119 数据的分布.mp4 14.20M
* R/ F; [( w7 |1 Z; Z4 a M3 {├──课时120 画家的成长历程.mp4 21.66M: J. q* w' `8 Z/ j* |
├──课时121 GAN原理.mp4 16.98M! w! r R0 E3 j- R/ ~* X, A+ I
├──课时122 纳什均衡-D.mp4 16.35M1 {4 x6 o4 n- ]# E l0 r, B/ g; H
├──课时123 纳什均衡-G.mp4 27.10M
' h* p- Q3 G* J6 a4 q├──课时124 JS散度的缺陷.mp4 27.06M, k0 \$ w) C+ U# X. ^
├──课时125 EM距离.mp4 14.19M) d( C% @; k u. L3 ?
├──课时126 WGAN与WGAN-GP.mp4 25.72M
3 d: k0 R% Y! f6 j }& a├──课时127 GAN实战-GD实现.mp4 16.04M
0 T6 l% L9 V; A: R6 n- a├──课时128 GAN实战-网络训练.mp4 31.56M& C! S+ i/ S& P
├──课时129 GAN实战-网络训练鲁棒性.mp4 18.78M
7 Q/ h2 O! i- d2 n├──课时130 WGAN-GP实战.mp4 31.32M* T+ c9 q# m$ m, f- @& a u
├──课时131 Ubuntu系统安装.mp4 19.74M% R) |$ h5 r4 k9 |+ J! I( i
├──课时132 Anaconda安装.mp4 19.54M
* I, h( n) r/ e* j& w├──课时133 CUDA 10安装.mp4 19.78M
- M" b$ {/ O. R) D4 { a% E├──课时134 环境变量配置.mp4 19.56M; |1 z. ~1 P" \3 v2 d. k$ i
├──课时135 cudnn安装.mp4 19.52M
; s+ i' @8 {) M/ f├──课时136 PyCharm安装与配置.mp4 20.94M
, ~/ t2 e; \$ \- W/ p) j├──课时137 人工智能发展简史-生物神经元结构.mp4 6.76M
* ^* ^9 y, u2 e; ]4 s, \( }, ^7 |├──课时138 感知机的提出.mp4 16.01M
: m) y# l+ c9 w8 v! X3 ]6 H J├──课时139 BP神经网络.mp4 16.81M- J0 A& C# F# x* v+ G! s: n2 ~3 O
├──课时140 CNN和LSTM的发明.mp4 16.95M
3 s7 k W6 w+ {- ]& V- F8 x% R+ q├──课时141 人工智能的低潮.mp4 17.56M
+ E: N6 V* {0 V/ f+ `/ u├──课时142 深度学习的诞生.mp4 16.53M: W/ K& O0 z0 O: ]
├──课时143 深度学习的繁荣.mp4 23.33M; P8 d+ _+ r7 t0 {0 L- G' N
├──课时144 numpy实战BP网络-权值的表示.mp4 17.36M" q8 L7 E! O) I, O' h4 F6 o
├──课时145 多层感知机的实现.mp4 16.86M2 k6 {; F1 I% a, W7 k
├──课时146 多层感知机前向传播.mp4 17.57M
' y6 [3 J2 O* L! N5 {1 Q├──课时147 多层感知机反向传播.mp4 18.29M3 q1 u" f N+ w v
├──课时148 多层感知机反向传播-2.mp4 17.49M
7 M( @. x( j3 s! ~5 ^├──课时149 多层感知机反向传播-3.mp4 17.37M
4 T% d: g1 `# f; P- a& h6 [4 `0 k├──课时150 多层感知机的训练.mp4 20.41M' M! ]9 }: T9 Y5 K
├──课时151 多层感知机的测试.mp4 23.67M
% H4 \0 U/ ?( |9 Y/ A2 b/ y, b├──tensorflow课件资料 & ]/ g% l/ h) F: m0 e
└──深度学习与PyTorch入门实战教程_源码+课件
% c0 A0 w0 n% {" p& S$ m5 y" {; Y, ^& a" d. V
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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9 v% h# T; h4 B* p. ^7 j8 ?# ]2 `5 Y7 }9 `: H
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发表于 2022-6-8 04:03:01
