快速从入门到实战学习人工智能视频教程

老大一男孩儿

章节01： 什么是人工智能
  V; w$ j3 w# t6 c+ Z3 z     1. 人工智能背景介绍.mp4
% _8 D  I, C, j0 j     2. 前期环境准备.mp4

/ }; |. f( j; i( I7 z# @; d& d章节02： 深度学习入门基础知识
' r8 e; Q: Q) H' ]8 h     03. 深度学习环境准备.mp4
     04. TensorFlow快速入门（一）--基本概年和框架.mp4
     05. Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练.mp4
5 K! ~2 T5 s1 C8 O) L9 T, g7 _     06. Tensorflow快速入门（三）--技巧总结.mp4
     07. 深度学习数学知识一览表.mp4
9 N9 M- x( {& ]4 ~" Z7 B8 E     08. 作业：实例：用自己的数据集训练模型.mp4
     09. 作业讲解—如何制作自己的数据集1.mp4
     10. 作业讲解—如何制作自己的数据集2.mp4
4 u% v  r0 T7 E3 u
5 h& Q# M* U& q/ c% \3 t: k7 O0 {章节03： 传统神经网络与参数理解
     11. 什么是多层感知机.mp4
     12. 激活函数的原理、类别与实现1.mp4
     13. 激活函数的原理、类别与实现2.mp4
     14. 损失函数的原理、类别与实现上(1).mp4
4 r! `8 F! \. A  H# e4 P     14. 损失函数的原理、类别与实现上.mp4
     15. 损失函数的原理、类别与实现下.mp4
- D9 _# @  |) s/ T8 G     16. 梯度下降算法一.mp4
     17. 梯度下降算法二.mp4
: E1 C, O# G' T" x; p/ H     18. 学习率的设定.mp4
6 M9 S0 k# S, g: b. E5 n     19. 正则化的方法（一）.mp4
     20. 正则化的方法(二).mp4
% u4 r9 W+ N0 ], s8 C6 F3 _$ b3 x     21. 实例：识别花的种类.mp4
     22. 作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率.mp4
     23. 作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理.mp4
* |7 V/ }, P& Q) D# h9 S
章节04： 前向传播与反向传播
     24. 前向传播的原理.mp4
     25. 前向传播的代码实现.mp4
4 v# f" N1 r% C3 u     26. 反向传播的原理.mp4
" Y( F( V5 S0 d# S$ m$ f3 {     27. 反向传播代码实现.mp4
     28. 实例：自己手写一个完整的BP.mp4
     29. 作业：写一个Autoencoder.mp4
$ }9 c$ h" y1 N/ x7 D" z1 d     30. 作业讲解：如何写一个Autoencoder.mp4

9 E$ I/ P, _0 _6 K  Q% f2 |章节05： 自编码Autocoder的原理及应用
: X- I+ D4 U. Q; S. m. n5 C     31. 什么是Autoencoer.mp4
. ?+ U! Q0 Z  y) l' K5 g) Q     32. Autoencoder的原理与实现.mp4
     33. Autoencoder与PCA的区别.mp4
     34. Autoencoder的变种（一）.mp4
     35. Autoencoder的变种（二）.mp4
  D/ R; i* h5 }     36. 实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用.mp4
     37. 作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维.mp4
# b2 B0 U( ?3 Z* w     38. 作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维.mp4

/ w) ?% U0 V: P5 r9 X章节06： 经典卷积神经网络及图像分类
$ [1 N* o, u/ a9 ~  p     39. 卷积神经网络的背景与原理.mp4
" `4 J0 t) O+ C8 G     40. 卷积神经网络的代码实现（1）.mp4
     41. 卷积神经网络的代码实现（2）.mp4
     42. Le-Net5的网络结构与实现.mp4
     43. Alexnet的网络结构和实现.mp4
     44. Vgg的网络结构及实现.mp4
     45. GoogleNet的网络结构与实现.mp4
7 A9 q8 ~' c" h  i, y     46. Resnet的网络结构及实现.mp4
     47. 实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类.mp4
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章节07： 目标检测算法的原理及应用
4 O% y, x5 z8 y9 X2 Z     48. 目标检测算法的简介与种类.mp4
+ x1 @  r6 O( d/ a. n. \- r     49. R-CNN相关算法的原理及实现（一）.mp4
     50. R-CNN相关算法的原理及实现（二）.mp4
     51. YOLO相关算法的原理及实现（一）.mp4
2 B* C, g7 G6 @1 J# p5 s; s/ d     52. YOLO相关算法的原理及实现（二）.mp4
% s' n: R$ b/ q1 o4 q: F2 D     53. SSD相关算法的原理及实现 （一）.mp4
     54. SSD相关算法的原理及实现 （二）.mp4

: ]# S3 C9 Q! E5 b章节08： 迁移学习
* H! E. e  f# a. K1 q& q     55. 迁移学习简介.mp4
     56. 迁移学习的应用.mp4
  }9 @% t6 x; Y, Q$ t     57. 迁移学习的方法.mp4
; e$ c2 x& m& K* o* [- x     58. 迁移学习案例分享.mp4

0 A7 x: A+ g( ^8 b2 ]章节09： 循环神经网络RNN
     59. 循环神经网络RNN的简介与原理详解.mp4
     60. 循环神经网络RNN的代码实现.mp4
1 f( S  a2 Q$ ]5 G     61. 实例：用RNN来做情感分析.mp4

  }6 y4 J. y0 o3 f章节10： 自然语言处理
     62. LSTM的简介与原理详解.mp4
: L; Q4 @4 t  {# k     63. LSTM的代码实现.mp4
2 Y* \. i$ c3 c2 R     64. 实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人.mp4
' t8 J% ^4 C% p4 G- e- g
章节11： 无监督学习：对抗网络GAN
     65. GAN的背景与应用.mp4
     66. GAN的数学推导及代码实现.mp4
     67. GAN的变种及应用.mp4
, u6 V( g8 X/ B2 a     68. 实例：用GAN生成二次元萌妹子.mp4

章节12： 深度学习的高性能计算
     69. 单机单卡的实现过程.mp4
     70. 单机多卡的实现过程.mp4
; e; k5 J" T6 ~# [9 u2 X     71. 多机单卡的实现过程.mp4
     72. 多机多卡的实现过程.mp4
     73. 实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式.mp4

章节13： 实战项目演练
     74. 用户分群与偏好预测经典案例.mp4
6 }% h* C. z+ z; S9 M     75. 自动创作古诗词.mp4
( Z" v# p/ \$ s% [0 v" d     76. 自动创造音乐.mp4
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配套课件
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敢喷我的有种不要拉黑

感谢楼主分享谢谢了看看这个

波罗密

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五花唐僧肉

我只是路过打酱油的。

天氣丶晴

感恩无私的分享与奉献

转身已是路人过往已是云烟

激动人心，无法言表！

小破车

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不会才要学

太生气了，无法HOLD啦 >_

陈建辉

楼主加油，我们都看好你哦。

姜池

看到这帖子真是高兴！