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
     1. 人工智能背景介绍.mp4
4 J$ `8 g- [* L' P6 C: s     2. 前期环境准备.mp4

2 m/ N  ^# A5 |( ^# f章节02： 深度学习入门基础知识
& x/ L) t; @3 o* w2 K4 }     03. 深度学习环境准备.mp4
/ s& ~: W+ p5 j: `1 t( i: {     04. TensorFlow快速入门（一）--基本概年和框架.mp4
- F8 W# q" q+ K9 J$ [) v$ `0 x     05. Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练.mp4
     06. Tensorflow快速入门（三）--技巧总结.mp4
# U% T" V4 r  v0 E4 j8 ]     07. 深度学习数学知识一览表.mp4
9 p* h/ W: f& ^& t     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
  s5 i% U' S4 G7 A
. q, [9 b8 R9 a( i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
     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
     16. 梯度下降算法一.mp4
     17. 梯度下降算法二.mp4
     18. 学习率的设定.mp4
6 [( y9 w  N- s! B4 \7 E8 Q     19. 正则化的方法（一）.mp4
     20. 正则化的方法(二).mp4
9 W' t& m0 |! N: q% a     21. 实例：识别花的种类.mp4
& h# ^6 X; m0 v$ Y4 H     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

2 B# ]1 ^+ m$ u4 C1 _, |7 t) c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
     26. 反向传播的原理.mp4
     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
0 V) \# z7 \6 h" V6 G     30. 作业讲解：如何写一个Autoencoder.mp4
* R6 R3 j' o5 ^& l8 P
8 y" A. N( V& j& p章节05： 自编码Autocoder的原理及应用
     31. 什么是Autoencoer.mp4
     32. Autoencoder的原理与实现.mp4
5 N6 ~' Y% g8 `# U; v     33. Autoencoder与PCA的区别.mp4
     34. Autoencoder的变种（一）.mp4
     35. Autoencoder的变种（二）.mp4
     36. 实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用.mp4
8 }+ d, g) a: W5 Z) Y     37. 作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维.mp4
  l0 z4 r8 v+ q; q$ Z     38. 作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维.mp4
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章节06： 经典卷积神经网络及图像分类
. ~5 Z+ J* y! m     39. 卷积神经网络的背景与原理.mp4
- o4 n  Q' j" P     40. 卷积神经网络的代码实现（1）.mp4
$ D* x4 c0 D- u7 c- d8 j! Y     41. 卷积神经网络的代码实现（2）.mp4
! d4 H" \3 e, u' o     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
/ }( o3 N4 f$ l* }; D     45. GoogleNet的网络结构与实现.mp4
     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
     48. 目标检测算法的简介与种类.mp4
     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
4 s5 a5 W7 v0 g0 F. v7 u     52. YOLO相关算法的原理及实现（二）.mp4
     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
: d! _% g' U9 m# a4 y. F
9 X, }1 N: J" Q; }; @, p章节08： 迁移学习
9 w- a- K$ a: d4 J* _     55. 迁移学习简介.mp4
     56. 迁移学习的应用.mp4
5 |/ \7 a; |* b+ v/ z( E  \3 U! L     57. 迁移学习的方法.mp4
     58. 迁移学习案例分享.mp4
( y# P5 @9 W+ ~, z9 ?1 J
% m% W- v& k3 _9 I0 `3 E/ m) L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
     61. 实例：用RNN来做情感分析.mp4

2 F* I4 m' [& d7 v( _4 n6 Y. s章节10： 自然语言处理
     62. LSTM的简介与原理详解.mp4
+ c: l/ R2 F" h% L7 S& e, X1 F; I7 S     63. LSTM的代码实现.mp4
1 r4 a; C" S1 w: r, x1 a2 H     64. 实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人.mp4

章节11： 无监督学习：对抗网络GAN
# d5 n" |8 B% L, @' B% ~+ y5 G     65. GAN的背景与应用.mp4
2 ^* U5 L' G; S2 B  ]" T     66. GAN的数学推导及代码实现.mp4
2 M$ E7 {5 m( Y9 v; z1 `4 R     67. GAN的变种及应用.mp4
     68. 实例：用GAN生成二次元萌妹子.mp4
- ?3 L# n$ d3 R* M+ F
8 d7 _) Z' w! k- d$ X9 U& [" S2 D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
     71. 多机单卡的实现过程.mp4
, p3 J/ w; ~! e, ~3 a' i( L- i' Q     72. 多机多卡的实现过程.mp4
6 ^* n+ N1 f6 \& x* A( z9 V5 L     73. 实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式.mp4

6 k2 Z% C; e6 H: d章节13： 实战项目演练
+ ^; {0 y* X5 E     74. 用户分群与偏好预测经典案例.mp4
8 t8 I5 X# V* v6 Y     75. 自动创作古诗词.mp4
     76. 自动创造音乐.mp4
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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！