深度学习理论与实战PyTorch实现

谁拔塞子了

〖课程介绍〗:
        适用人群：
9 q& |1 X+ t7 a                入门人工智能，基础比较薄弱、缺乏系统学习+项目实战经验的学员
9 ~% ]7 @6 p8 O$ M! v) g4 |% T& [
2 c% t+ C4 ], c        课程概述：' N& b# Z& d1 K# ]( C
, H$ f) |, Y' p( h  b5 n2 }9 y                感受爽到爆的课程，试听3个课时，你会爱不释手9 @' e% S& O2 V6 c3 |
! w. V4 B6 q7 ]6 Q) |& l                专为小白用户设计的学习梯度，科学合理！
6 F. v) W& p- M3 `& y5 y                视频重点讲解+图文补充阅读+配套项目+助教服务！
0 q4 A( }. Q( f! h. g! O                系统代码实现+详细逐行代码注释！
                掌握深度学习核心知识和实践技能！$ z7 [% X$ V% u& z" f
4 @2 B0 i: m$ F: g' @' u5 X- M
〖课程目录〗:
7 @- x0 i$ ~( W) t2 s  h$ N        章节1:预备内容（入门）
        课时1【免费视频】你的入门学习指南07:31
        课时2【免费图文】入行AI为什么系统学习数学知识的最终放弃—7个建议
, j# C2 C& k: B! }, r; G        课时3【免费图文】入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识3 l! _% F2 s! z7 h
        课时4【免费图文】为什么从深度学习入行人工智能最快
        课时5【免费视频】深度学习概论14:53* B1 l+ o& p+ P7 M5 u
2 `1 q. u* K( `7 Z* G        课时6【免费视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介04:18
        课时7【免费图文】深度学习环境安装和配置, Z$ [5 B  q/ A& a! h8 w2 R
        章节2ython基础（入门）- ~7 t" T- N- A) _
# }1 y9 {2 u6 b3 ]9 w        课时8【免费图文】Python环境安装+ c, a6 E6 W9 L! _$ {' z5 k
/ l; _& N% `0 T        课时9【免费视频】Python基础12:30- o0 C: n0 N8 k8 {7 m; B7 D
        课时10【代码】详解Python及代码下载（见附件）! g4 A, J% u1 N0 ?* D+ N7 X
        章节3yTorch基础（入门）
        课时11【图文】PyTorch简介5 y( m. Q: S' X3 V9 g6 Q7 r3 d
/ ?, ~, {4 r; Z4 Q) G9 {& h& D        课时12【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor14:04% f2 k" `! Y6 }+ H! l
$ O% o  m3 T/ y5 |6 M7 K* f        课时13【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导07:40+ j$ R4 M( @# B( z
        课时14【代码】Tensor和Variable代码详解及下载（见附件）2 h% r. e% Z! \3 b
) z5 w3 w# k7 i7 U3 I3 W2 E        课时15【代码】自动求导代码详解及下载（见附件）
. b$ ^8 }0 B9 o) f  k        课时16【代码】动态图代码详解及下载（见附件）
        章节4:神经网络（进阶）
9 \7 O. m$ H0 X- y  T4 m, f        课时17【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现12:43& j2 s- d4 {3 l7 w# M) _; r
        课时18【图文】线性模型和梯度下降! Q+ E% i$ X0 ]1 l# o3 X. L
        课时19【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载（见附件）6 N: p8 U' ?2 {' Z8 v* {5 W
        课时20【视频】神经网络2-Logistic回归11:43
        课时21【图文】Logistic回归
        课时22【代码】logistic回归代码详解及下载（见附件）5 K1 q6 Y# K% K, i' L8 n/ b
! B2 o. {9 B8 g" ~0 R        课时23【视频】神经网络3-多层神经网络11:30; x$ H1 x* p) M' K
        课时24【图文】多层神经网络
        课时25【代码】多层神经网络代码详解及下载（见附件）; j- ]4 t/ }' R
        课时26【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络09:06
        课时27【图文】多分类问题及深层神经网络
        课时28【代码】深层神经网络代码详解及下载（见资料）
+ V6 Z0 ]( ]; }6 G8 w/ |; @% `( }        课时29【视频】神经网络5-反向传播算法09:45
        课时30【图文】反向传播算法; s9 I: ~1 q4 b: N
$ X3 j  @2 _7 H5 i, j        课时31【图文】优化算法介绍
- y3 Y% t. u9 M  Y! q        课时32【图文】优化算法变式" J% A. b) F+ ~9 ~1 C& |7 L$ f
        课时33【代码】参数初始化代码详解及下载（见附件）
7 Z, G1 ~$ B2 r9 I3 d; d/ m3 F0 E        课时34【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解（下载见附件）3 r/ m7 |- j/ t' L. r; L$ A
' Y: G  ~, i3 X. t" A* P        课时35【代码】优化算法2-动量法代码详解（下载见附件）6 @; Z" |9 E! i0 j7 R
+ u- j$ r5 |+ _; c1 y        课时36【代码】优化算法3-Adagrad代码详解（下载见附件）+ N+ w9 p$ }9 }+ @4 r5 q- D$ y8 S
7 r  Q9 ^, Q. E) |8 q        课时37【代码】优化算法4-RMSProp代码详解（下载见附件）5 J# X7 `8 h0 i
        课时38【代码】优化算法5-Adadelta代码详解（下载见附件）
        课时39【代码】优化算法6-Adam代码详解（下载见附件）' q; R, A& t+ r5 N
6 d% P- Q6 }/ B* G        课时40【实战项目1】使用神经网络预测房价（数据集附件下载）
        章节5:卷积神经网络（进阶）% ^3 P$ }0 k+ r/ P$ }6 b
        课时41【视频】卷积神经网络1-背景及应用04:16
) P! G6 c1 o* ?* p" _; `        课时42【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础14:54
        课时43【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现05:181 `6 y1 x0 b$ k1 \) s, E
2 j, A$ P8 ]! \3 ~/ s        课时44【图文】卷积神经网络
        课时45【代码】卷积和池化的框架实现代码详解（下载见附件）3 s2 {  s) I4 ^4 S, |
        课时46【图文】数据预处理与批标准化5 R! B6 w/ I# e" ~
        课时47【图文】经典卷积神经网络% Z3 w5 X+ Q, |3 n
3 w- U' T) b( k4 p# _1 i7 K: R        课时48【视频】经典卷积神经网络-AlexNet07:36+ [0 e5 ^$ P7 u) B$ h! L
3 R- f7 F- n* v, A$ N1 G' n        课时49【代码】AlexNet代码详解（下载见附件）
        课时50【视频】经典卷积神经网络-VGG05:07
        课时51【代码】VGG代码详解（下载见附件）
* M9 c7 W  _  S3 \" h0 Y        课时52【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet07:24
8 q1 {5 w5 U8 N" u" r: ^        课时53【代码】GoogLeNet代码详解（下载见附件）
  v# u0 j9 u. r/ {' M% Y        课时54【视频】经典卷积神经网络-ResNet09:06
        课时55【代码】ResNet代码详解（下载见附件）/ k/ m) i8 ]6 V# q, T" t
% ~+ F) M2 Y5 V1 R! Z# C        课时56【视频】经典卷积神经网络-DenseNet06:26& W: K9 p7 {8 w& e1 N" L$ C
& F# V4 d3 b( {$ i) Y6 E        课时57【代码】DenseNet代码详解（下载见附件）6 B& L  m: G: `* ~' h6 k
7 a3 n  P! N) J6 w9 J. @        课时58【视频】卷积神经网络-训练技巧15:20
2 w# Y2 h& n# a; b        课时59【图文】训练卷积神经网络% A8 ]* a  U# x/ l" N
( Z9 y2 ~* S- j9 W% N        课时60【代码】数据增强代码详解（下载见附件）
1 V4 X1 z! W$ m7 q# y        课时61【代码】数据读取代码详解（下载见附件）- F* s4 g1 ]0 c4 K2 Z  Y
        课时62【代码】微调进行迁移学习代码详解（下载见附件）
) U8 o- u! n; @' C  _        课时63【代码】学习率下降代码详解（下载见附件）
        课时64【代码】批标准化代码详解（下载见附件）
        课时65【代码】正则化代码详解（下载见附件）
        课时66【代码】Tensorboard代码详解（下载见附件）
$ _, T7 U/ h0 Q7 R3 }: `: v! B% v        课时67【实战项目2】驾驶员状态监测（数据集见附件）
        章节6:循环神经网络（进阶）$ a; H) c$ S2 E# `7 \0 h) M1 u
/ U6 }5 S* I  y) z        课时68【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础09:38& r) N  n/ ^, F2 A- Z* @3 d
0 D6 H$ z4 t5 E  ]! v+ P- E; Q        课时69【图文/代码】循环神经网络基础（代码详解及下载见附件）
        课时70【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用10:10
        课时71【图文/代码】循环神经网络应用（代码详解及下载见附件）
% q/ M) T1 M1 ]. f' N2 j        课时72【代码】RNN PyTorch实现代码详解（下载见附件）
        课时73【代码】RNN图像分类的应用代码详解（下载见附件）
5 ?! x$ N- A# t' X9 k. |        课时74【代码】RNN时间序列应用代码详解（下载见附件）
        课时75【代码】RNN词嵌入代码详解（下载见附件）
1 H0 ~0 x# U$ t, C        课时76【代码】RNN N-Gram代码详解（下载见附件）
$ \/ I2 ^/ B- P( D        课时77【代码】RNN LSTM代码详解（下载见附件）
        课时78【实战项目3】通过RNN创作古诗（数据集见附件）+ ^1 z* H' }- ]% [
$ _" Z3 c/ j" x; a  N" {        章节7:生成对抗网络GAN（进阶）9 ~6 H+ }; ?% j: y0 B, f/ M2 I0 j
        课时79【视频】生成对抗网络1-自动编码器07:49
        课时80【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器05:553 P' ~9 g1 G  `& u
. B- S0 y, ]7 u! v% W7 t        课时81【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络08:43
% [2 i% G  x4 J        课时82【图文】生成对抗网络
        课时83【代码】自动编码器代码详解（下载见附件）; m+ s6 i' n( E( e) P
        课时84【代码】变分自动编码器代码详解（下载见附件）
0 ?' E! l) ~$ ~        课时85【代码】生成对抗网络代码详解（下载见附件）! k, X( o* N+ `
2 h' X3 |4 n8 ?- S! ]! m5 b        课时86【实战项目4】生成对抗网络生成人脸（数据集见附件）
        章节8:强化学习（进阶）
        课时87【视频】强化学习12:125 b! j! p. ~. Q8 ~/ O1 p) p
: a' x9 e: `  _4 P% J  O        课时88【图文】强化学习
        课时89【代码】q Learning代码详解及下载（附件）9 }  e" s* j! u9 @1 A
' ?) K# a; j# _! i' c2 G- x        课时90【代码】深度Q网络代码详解及下载（附件）
2 B; C. g4 a7 V. t! w3 E        章节9:毕业项目" D3 \! l# P; J$ p. J5 U% ~
& j, x! n5 b$ Y" H        课时91【实战项目5】毕业项目

资源下载地址和密码（百度云盘）：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

[/hide] 百度网盘信息回帖可见

! v$ ]6 n3 X  I( K# \) y
) c: r3 w! x/ q2 r- F
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】

玫瑰泪

123123123123

淡淡世界

感谢分享！

幽兰静香

11111000000000

沈家公子

习理论与实战PyTorch实现 [修改

啊菇茹

66666666666666666666666666666666666666666666666666666

锤爆倭寇后代

学习一下 感觉有用

为人民服务

666666666666666666666666666

幽谷草

感谢分享！

一个人的球场

感谢大佬分享aefawfwafqwef