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
* p/ h, q; W; r3 v3 w- p  T& Y     2. 前期环境准备.mp4
1 z2 L0 r7 p2 e0 ^, W" ~
9 I( @+ d/ ]' q; B9 D; s章节02： 深度学习入门基础知识
     03. 深度学习环境准备.mp4
' Q: b! s' d4 [  N& Z6 N, {     04. TensorFlow快速入门（一）--基本概年和框架.mp4
9 j* J- I2 y& j% I8 _, D     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
     07. 深度学习数学知识一览表.mp4
     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

章节03： 传统神经网络与参数理解
     11. 什么是多层感知机.mp4
* V. o4 j$ x" R! e0 l) _) a     12. 激活函数的原理、类别与实现1.mp4
& M9 K0 ?# I) ~8 y% g! S8 e; `     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
/ @1 F+ n/ t6 x% ]! ]! I! K$ }     15. 损失函数的原理、类别与实现下.mp4
# U  J0 T$ e7 ?: V: |3 Z. p     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
/ G  K4 ~) K. A( z     19. 正则化的方法（一）.mp4
     20. 正则化的方法(二).mp4
     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
9 x. y$ b" Z( I3 v
  H$ d: E( W( h3 ?章节04： 前向传播与反向传播
     24. 前向传播的原理.mp4
9 z7 ?7 ?4 l8 P     25. 前向传播的代码实现.mp4
     26. 反向传播的原理.mp4
4 [* \1 |3 |  C     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
     30. 作业讲解：如何写一个Autoencoder.mp4

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
! b% p# ]& W2 X( D% N     33. Autoencoder与PCA的区别.mp4
     34. Autoencoder的变种（一）.mp4
     35. Autoencoder的变种（二）.mp4
. L, x8 L( n! F+ j# F2 y2 ~( z     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
     38. 作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维.mp4
* ^9 r6 K) w" w6 |' a' E
+ d& ~4 p5 [! j! q! R7 [7 V# Q9 _8 y章节06： 经典卷积神经网络及图像分类
     39. 卷积神经网络的背景与原理.mp4
     40. 卷积神经网络的代码实现（1）.mp4
3 O7 q* P  k; `4 Y' y, g& w% A0 T     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
! {, q" }8 `) X5 ^     43. Alexnet的网络结构和实现.mp4
     44. Vgg的网络结构及实现.mp4
+ M. U* X( \: Y, N     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

, l% z9 G2 b' m; }* B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
7 b( L/ O: H) Y& d7 h     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
5 Y# c4 I# D& e6 g* I     52. YOLO相关算法的原理及实现（二）.mp4
+ X" a$ L/ J4 H( Q5 E7 Y4 |7 |     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

# H3 a6 }5 k4 S, U" B章节08： 迁移学习
     55. 迁移学习简介.mp4
     56. 迁移学习的应用.mp4
# Z/ C8 ?, H6 S! h" v. x4 X     57. 迁移学习的方法.mp4
9 G# h/ T* l9 j5 ^- e     58. 迁移学习案例分享.mp4

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
7 X7 y6 \/ C4 L- @7 c. e( @     61. 实例：用RNN来做情感分析.mp4

章节10： 自然语言处理
2 O0 w, o! T. I$ |- h/ M     62. LSTM的简介与原理详解.mp4
$ A- N- @% e+ W% {0 g     63. LSTM的代码实现.mp4
     64. 实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人.mp4
6 @1 ?7 P  m- U# K; R7 z
9 x7 D  j- E1 Q' r# 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
& f2 E$ p6 ~5 V4 Q3 c& I8 F1 M( ~     67. GAN的变种及应用.mp4
6 Y+ [+ X; p, }( c7 p0 \1 |' u0 I     68. 实例：用GAN生成二次元萌妹子.mp4
* _6 @  M; z) q/ E& u) m
4 t* K' k3 X+ S8 Y: Y章节12： 深度学习的高性能计算
8 a+ q! @' a- C; ~7 O# K     69. 单机单卡的实现过程.mp4
! h3 @3 V6 L( P: E) P8 h( w1 g  g     70. 单机多卡的实现过程.mp4
     71. 多机单卡的实现过程.mp4
4 q: ?: D4 R( x     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
# Y* p. `6 K, y1 N; T# y
章节13： 实战项目演练
) t! y. N. s! U9 v0 x     74. 用户分群与偏好预测经典案例.mp4
     75. 自动创作古诗词.mp4
; ~0 X# a' r) y- {7 o1 e* \7 j     76. 自动创造音乐.mp4

7 u0 C9 b% w! A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

收藏一份，留待备用

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！