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〖课程介绍〗:
0 B0 D$ N' k% b% K6 j) W9 u6 H 适用人群：
5 l* Y5 V. g; s8 a7 m 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 n6 r# Y& W1 Y N- [& h; Q
: M* r. ? A3 ]: I) n# e 课程概述：' N& b# Z& d1 K# ]( C
6 c: y: r/ i! X% ?& b 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 |
3 m% Z8 N9 W c) ^8 O' I# P# x 专为小白用户设计的学习梯度，科学合理！. R' q2 x; V/ o7 \7 W
视频重点讲解+图文补充阅读+配套项目+助教服务！
" N0 L' p0 D: A7 `9 R: A& h 系统代码实现+详细逐行代码注释！& r/ l! h" W) h, \$ r
掌握深度学习核心知识和实践技能！$ z7 [% X$ V% u& z" f8 u/ J& Z$ l3 b5 ]2 B7 {/ N* B5 N$ Y
4 @2 B0 i: m$ F: g' @' u5 X- M; K8 @+ o3 S; D2 Z# U# e
〖课程目录〗:
$ [$ w* I" w0 ?, W: ~ 章节1:预备内容（入门）* O, l0 B' ~9 T9 a4 Q: _
课时1【免费视频】你的入门学习指南07:316 A4 M# G/ ]1 B7 {
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( |7 ~5 V3 U5 l6 ^7 o8 s* ^
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
! H4 K: e* V/ k: T! D& ]/ b 课时4【免费图文】为什么从深度学习入行人工智能最快, U/ j3 `) }/ K
课时5【免费视频】深度学习概论14:53* B1 l+ o& p+ P7 M5 u
: P+ }- W/ ?1 W7 z( X) O 课时6【免费视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介04:18
- T" ]1 P8 I! Y( G' I, q 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
3 h. j, Q0 V: D' F D/ |9 _4 v2 w 章节2ython基础（入门）- ~7 t" T- N- A) _
# H: \1 v+ p- E0 u/ J 课时8【免费图文】Python环境安装+ c, a6 E6 W9 L! _$ {' z5 k
7 I/ J6 G; j+ J. l t% g4 q 课时9【免费视频】Python基础12:30- o0 C: n0 N8 k8 {7 m; B7 D4 p5 K: J0 l- X# Q- c+ `
课时10【代码】详解Python及代码下载（见附件）! g4 A, J% u1 N0 ?* D+ N7 X
4 H5 v, K$ ^7 z. E0 S' b' p6 C 章节3yTorch基础（入门）2 i& h1 n4 P' Y' @1 O; V6 U0 G6 [
课时11【图文】PyTorch简介5 y( m. Q: S' X3 V9 g6 Q7 r3 d
6 b$ |4 K9 a$ ^4 a" n 课时12【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor14:04% f2 k" `! Y6 }+ H! l
3 u* Z1 r) F4 c' i0 P2 Q ~ 课时13【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导07:40+ j$ R4 M( @# B( z/ t" A4 L; c1 r+ W4 O# _# n" |
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 F* X* O7 b- y0 [5 j4 p
课时15【代码】自动求导代码详解及下载（见附件）
' p- R) u5 E% G" v; K# X 课时16【代码】动态图代码详解及下载（见附件）# E; s4 b) Y! D& E
章节4:神经网络（进阶）
) ? N6 M. C8 B3 v 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
X* F: U( T( ]5 \ 课时18【图文】线性模型和梯度下降! Q+ E% i$ X0 ]1 l# o3 X. L1 w$ k5 D9 x w$ r
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
, L2 g* G7 B# V. N 课时20【视频】神经网络2-Logistic回归11:43
$ n! o' g, h+ N 课时21【图文】Logistic回归- ]- \3 K) w+ Q4 Y. M; }" m1 x0 [
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
4 ?; L- V8 u" g9 c' M# w- Y 课时23【视频】神经网络3-多层神经网络11:30; x$ H1 x* p) M' K
+ l8 @1 K& J& g0 Y 课时24【图文】多层神经网络# ?, r$ r- Z) S
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
- F4 j" S; Q1 G 课时26【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络09:06
9 O! `0 {! u( ^8 N( h 课时27【图文】多分类问题及深层神经网络9 C# @6 j; L. B$ E& U$ ?
课时28【代码】深层神经网络代码详解及下载（见资料）9 a( ]; f# W; _7 T/ Q3 ?
课时29【视频】神经网络5-反向传播算法09:45
7 m) h$ n0 a: g1 O# U$ l H2 G# J" K 课时30【图文】反向传播算法; s9 I: ~1 q4 b: N
' u; e7 a+ H- e4 L/ ~; W2 n T 课时31【图文】优化算法介绍
J) j1 b+ V. \) f7 F 课时32【图文】优化算法变式" J% A. b) F+ ~9 ~1 C& |7 L$ f
( H# G( K [3 N, P 课时33【代码】参数初始化代码详解及下载（见附件）8 _$ e$ c! Q% i7 F! Y! Z2 D# O
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
8 _: f" {3 |) U! }; \3 z 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 R8 C. C# }( G& e) T2 w
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
, F4 E; q$ A, Y: s 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
- D& d7 ^; M8 L- ` 课时38【代码】优化算法5-Adadelta代码详解（下载见附件）/ ?) n0 \, d( F% W. i2 B+ N
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- u, k1 S" H/ t: z
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）, s V* ^7 X1 |
章节5:卷积神经网络（进阶）% ^3 P$ }0 k+ r/ P$ }6 b
; J2 d- }) S% S; G, x* H: U 课时41【视频】卷积神经网络1-背景及应用04:16
8 v }2 _) C9 X R 课时42【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础14:54
' \0 i3 s) T) W) w7 l" T 课时43【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现05:181 `6 y1 x0 b$ k1 \) s, E" q% y9 Q8 l: L! K
课时44【图文】卷积神经网络
, k8 r( O3 D( D" P9 `' ]' T 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, |
5 T9 o" Y0 H0 p' R 课时46【图文】数据预处理与批标准化5 R! B6 w/ I# e" ~
9 P3 X9 c% ~% O2 j3 o; V 课时47【图文】经典卷积神经网络% Z3 w5 X+ Q, |3 n' x& J; @' s7 I& d
课时48【视频】经典卷积神经网络-AlexNet07:36+ [0 e5 ^$ P7 u) B$ h! L% a; ]6 `. B+ p1 g8 S: [6 ^
课时49【代码】AlexNet代码详解（下载见附件）
0 U' L% Q P8 h0 \) \ 课时50【视频】经典卷积神经网络-VGG05:07
, H5 g4 _6 C; U$ M 课时51【代码】VGG代码详解（下载见附件）+ `& Y+ v7 |! B+ a. `
课时52【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet07:24
3 v* R; R& \( \! x# ]' r 课时53【代码】GoogLeNet代码详解（下载见附件）% Y8 b' n8 Y5 E$ i" g
课时54【视频】经典卷积神经网络-ResNet09:06
" W# ~* p; m3 b 课时55【代码】ResNet代码详解（下载见附件）/ k/ m) i8 ]6 V# q, T" t
5 X( V5 g U! G- O% ?6 R Y) ~( R 课时56【视频】经典卷积神经网络-DenseNet06:26& W: K9 p7 {8 w& e1 N" L$ C& n0 n2 \0 s! z+ B. O
课时57【代码】DenseNet代码详解（下载见附件）6 B& L m: G: `* ~' h6 k2 p3 g4 b/ O6 g+ i' w9 z" U, t
课时58【视频】卷积神经网络-训练技巧15:20
. h( s( |- ^- ]9 r& a! u4 M3 H Q 课时59【图文】训练卷积神经网络% A8 ]* a U# x/ l" N+ t" N% ]. K8 l. x
课时60【代码】数据增强代码详解（下载见附件）# p5 R( q! W7 ]. B, b. t f
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# M5 f$ f8 C3 C Z0 u6 y
课时62【代码】微调进行迁移学习代码详解（下载见附件）# l$ G1 Y- w. U+ L- ~+ s" [9 T
课时63【代码】学习率下降代码详解（下载见附件）
9 x. Q/ w+ m) T1 b( a5 Q! @ 课时64【代码】批标准化代码详解（下载见附件）/ m) _ } j6 A& a) J0 d
课时65【代码】正则化代码详解（下载见附件）* }. o4 _; f# a Z- T! V. P4 g( X
课时66【代码】Tensorboard代码详解（下载见附件）
: b( `7 E: x+ a4 @' @- ^1 d 课时67【实战项目2】驾驶员状态监测（数据集见附件）* ?2 ^* Y2 N4 W) V- y: \+ ]
章节6:循环神经网络（进阶）$ a; H) c$ S2 E# `7 \0 h) M1 u4 E2 i, [7 s# K1 ?3 y& g9 c2 L
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% I1 c }$ z+ P( m
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）
9 E% @0 b1 W6 b# ~* p: j+ g% E5 K 课时70【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用10:10
0 R, `4 R/ f3 x! ] 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）8 H7 n( y/ L' w
课时72【代码】RNN PyTorch实现代码详解（下载见附件）
7 v9 V: i F, j! m& T, z 课时73【代码】RNN图像分类的应用代码详解（下载见附件）
4 D/ \" K7 d& X2 o" Q 课时74【代码】RNN时间序列应用代码详解（下载见附件）" F1 o! C) P" l% G
课时75【代码】RNN词嵌入代码详解（下载见附件）
6 \8 D' s2 `7 A 课时76【代码】RNN N-Gram代码详解（下载见附件）
( D5 Z& Y' M+ j8 u 课时77【代码】RNN LSTM代码详解（下载见附件）- q7 b: i# H2 L! H5 ]
课时78【实战项目3】通过RNN创作古诗（数据集见附件）+ ^1 z* H' }- ]% [
; Q, @5 B# J9 r4 _8 | 章节7:生成对抗网络GAN（进阶）9 ~6 H+ }; ?% j: y0 B, f/ M2 I0 j5 \# I+ m2 z* |' i* f
课时79【视频】生成对抗网络1-自动编码器07:49' ]/ e! L( H y3 l0 M7 N7 b
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
9 @/ V6 A ~& t& v6 Y, Z 课时81【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络08:430 ~& b" ~" [4 ~2 u+ U& k
课时82【图文】生成对抗网络
' v5 Q4 b p6 i- }' e 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) P9 [5 D3 ]$ I' r8 t, J
课时84【代码】变分自动编码器代码详解（下载见附件）
1 a6 N; x5 ]- i8 _ T2 B( t m 课时85【代码】生成对抗网络代码详解（下载见附件）! k, X( o* N+ `+ ]6 Y e0 h ]( b, ~ u
课时86【实战项目4】生成对抗网络生成人脸（数据集见附件）
# Y2 K4 Y8 k1 W 章节8:强化学习（进阶）( u# h6 g% i- q2 v, q
课时87【视频】强化学习12:125 b! j! p. ~. Q8 ~/ O1 p) p
' z' a/ c- _1 [( | 课时88【图文】强化学习
& a. E! l; X* O 课时89【代码】q Learning代码详解及下载（附件）9 } e" s* j! u9 @1 A
5 T5 S- G( X3 ^7 G5 K 课时90【代码】深度Q网络代码详解及下载（附件）
& Q+ X) X x7 a6 Y+ X" m; Z6 r$ | j9 b6 w 章节9:毕业项目" D3 \! l# P; J$ p. J5 U% ~
7 d) k5 H; n% |2 c 课时91【实战项目5】毕业项目3 E, T- j$ k1 A, z8 D
- l* f# z2 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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5 S; M& ]9 p; j4 N' R6 ^0 S9 r% L9 j5 z3 S* u
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发表于 2022-6-8 22:06:01
