5套深度学习课程

摄影

├──2017中文版斯坦福视觉课CS231n  
6 F* Y1 F* e2 ~|   ├──课件  
|   ├──1.1 计算机视觉概述.mp4  107.06M
; I5 h6 s  {$ y  y. d) G2 c& ]7 F. S|   ├──1.2 计算机视觉历史背景.mp4  421.88M
|   ├──1.3 课程后勤.mp4  320.05M
|   ├──10.1 RNN, LSTM, GRU.mp4  304.24M
1 N& U# f& H: h9 k9 g* w- Q|   ├──10.2 Language modeling.mp4  312.30M
  H4 s( B3 w0 S0 s' f& G$ d1 P7 W/ c|   ├──10.3Image captioning, visual question .mp4  478.46M
+ Z8 p: X$ j1 Q* M5 I|   ├──11.1 图像分割.mp4  475.61M
|   ├──11.2 图像定位.mp4  147.38M
4 P+ `& z: B- A|   ├──11.3 图像识别.mp4  466.05M
. o8 I1 V& V. E3 ]|   ├──12.1 格式工厂.mp4  722.05M
1 p1 a2 X. A- {2 X6 L|   ├──12.2 DeepDream and style transfer.mp4  351.40M
& L" {( a; t2 X+ `, v' V& w1 p7 B|   ├──13.1 PixelRNN CNN.mp4  286.75M
|   ├──13.2 Variational Autoencoders.mp4  478.82M
|   ├──13.3 Generative Adversarial Networks.mp4  432.61M
' i1 O( U8 \: G3 M$ Y; `|   ├──14.1 Policy gradients, hard attention.mp4  228.17M
% U/ r% {5 a7 l7 G! I|   ├──14.2 Q-Learning, Actor-Critic.mp4  700.37M
|   ├──15.深度学习的硬件和方法.mp4  936.19M
|   ├──16.对抗样本和对抗训练.mp4  1.11G
|   ├──2.1数据驱动.mp4  342.01M
|   ├──2.2 K最近邻算法.mp4  331.50M
|   ├──2.3线性分类.mp4  199.15M
|   ├──3.1 损失函数.mp4  716.63M
|   ├──3.2 优化.mp4  364.61M
. I; O4 h3 ~6 [3 i& a' W* j|   ├──4.1反向传播.mp4  765.22M
4 L' {  D8 F% `5 w" B9 N; i|   ├──4.2神经网络.mp4  273.64M
|   ├──5.1 卷积神经网络 - 历史.mp4  204.14M
) ?) x5 S8 Y% N* ^|   ├──5.2 卷积神经网络 - 卷积和池化.mp4  525.75M
|   ├──5.3 卷积神经网络 - 视觉之外的卷积神经网.mp4  271.07M
9 o8 t$ o  H5 T& U|   ├──6.1激活函数.mp4  701.74M
|   ├──6.2批量归一化.mp4  454.25M
|   ├──7.1 更好的优化.mp4  789.89M
: `( e3 D& V" q+ R7 h1 x|   ├──7.2 正则化.mp4  216.88M
|   ├──7.3 迁移学习.mp4  91.49M
. F- E- X  U( w. f$ E2 E4 n|   ├──8.深度学习软件.mp4  1.07G
# i1 |: u' Q' ?8 ]|   ├──9.CNN.mp4  1.05G
|   └──作业、笔记和代码.txt  0.06kb
├──【CMU大学】2019 神经网络与自然语言处理NLP课程  
1 l5 K4 a  I' C3 v8 f! Y& N/ M|   ├──1.第一讲：课程介绍以及使用神经网络做自然语言处理的原因(P1).mp4  386.26M
( e4 E" c! O" R2 x. Z9 {|   ├──2.第二讲：预测句子中的下一个单词(P2).mp4  460.09M
# q! ?* o& m% Z4 r4 r4 @+ z! Q5 l|   ├──3.第三讲：词向量和词模型(P3).mp4  413.58M
. p$ n' L" |5 {|   ├──4.第四讲：针对文本的卷积神经网络(P4).mp4  431.07M
|   ├──5.第五讲：语句或语言建模的循环神经网络(P5).mp4  498.07M
5 N1 @% K/ |* h4 `|   ├──6.第六讲：条件生成(P6).mp4  334.18M
( f4 n0 L' g* C1 a8 E' ~|   ├──7.第七讲：注意力机制(P7).mp4  320.85M
|   ├──8.第八讲：语句和上下文词语的表示(P8).mp4  379.99M
|   ├──9.第九讲：调试用于自然语言处理的神经网络(P9).mp4  252.92M
- T" f2 F" `" |$ `9 X|   └──CMU课件.rar  40.40M
7 L: R$ V; v# c8 t2 `├──【Google工程师】 Tensorflow2.0入门到进阶  
; H" j* ^) J9 ?% ]" I, v|   ├──第10章 机器翻译  
  g5 l4 k/ I* u1 u( o' W. p|   |   ├──10-1 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts  62.51M
+ q. O# c: v0 D* b$ F  d|   |   ├──10-10 样例例分析与总结.ts  50.00M
|   |   ├──10-11 Transformer模型总体架构.ts  70.66M
, ~7 q& O' K+ ~  Z|   |   ├──10-12 Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts  52.89M
  k& F) T/ c9 ~7 W2 W# O|   |   ├──10-13 多头注意力与位置编码.ts  50.91M
|   |   ├──10-14 Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts  44.86M
! |/ a+ v! @% v. a! s+ [|   |   ├──10-15 数据预处理与dataset生成.ts  111.60M
|   |   ├──10-16 位置编码.ts  59.61M
5 \  j) t" o' u. Q|   |   ├──10-17 mask构建.ts  44.22M
; Z5 X/ E# J( R$ `! J6 p$ R) g& a|   |   ├──10-18 缩放点积注意力机制实现(1).ts  58.70M
1 `6 X- |4 s4 Z" D|   |   ├──10-19 缩放点积注意力机制实现(2).ts  45.66M
' e7 B4 S7 q6 I|   |   ├──10-2 数据预处理理与读取.ts  90.96M
|   |   ├──10-20 多头注意力机制实现.ts  89.68M
|   |   ├──10-21 feedforward层次实现.ts  13.25M
|   |   ├──10-22 EncoderLayer实现.ts  64.35M
|   |   ├──10-23 DecoderLayer实现.ts  74.93M
|   |   ├──10-24 EncoderModel实现.ts  62.66M
|   |   ├──10-25 DecoderModel实现.ts  66.22M
+ E; t9 {/ x; z' [* i4 v7 Z|   |   ├──10-26 Transformer实现.ts  74.77M
4 _7 t7 J5 L: K! @|   |   ├──10-27 自定义学习率.ts  61.26M
|   |   ├──10-28 Mask创建与使用.ts  102.40M
|   |   ├──10-29 模型训练.ts  85.22M
|   |   ├──10-3 数据id化与dataset生成.ts  73.61M
|   |   ├──10-30 模型预测实现.ts  84.43M
) v; M2 L7 Z1 p4 C4 ^3 p|   |   ├──10-31 attention可视化.ts  69.75M
|   |   ├──10-32 示例展示与实战总结 (1135) 正在学习.mp4  168.91M
|   |   ├──10-33 GPT与Bert与课程总结 (0813).mp4  45.90M
|   |   ├──10-4 Encoder构建.ts  47.69M
0 G4 t( B, b% J+ P|   |   ├──10-5 attention构建.ts  46.26M
" E' s. K4 T) M, h- F! i0 E% x|   |   ├──10-6 Decoder构建.ts  59.45M
|   |   ├──10-7 损失函数与单步训练函数.ts  57.31M
|   |   ├──10-8 模型训练.ts  38.45M
$ L; I5 O4 i) `|   |   └──10-9 模型预测实现.ts  89.93M
/ g* j+ w" `6 P% D) Z6 q, p|   ├──第1章 Tensorflow简介与环境搭建  
|   |   ├──1-10_Google_cloud_gpu_tensorflow镜像配置__(.mp4  40.71M
|   |   ├──1-11_AWS云平台环境配置.mp4  29.75M
|   |   ├──1-1_课程导学.mp4  17.83M
|   |   ├──1-2_Tensorflow是什么.mp4  10.81M
|   |   ├──1-3_Tensorflow版本变迁与tf1.0架构.mp4  9.24M
% v( U- ~+ j5 u- n|   |   ├──1-4_Tensorflow2.0架构.mp4  10.04M
- @$ u" H. u, b|   |   ├──1-5_Tensorflow&pytorch比较.mp4  23.53M
|   |   ├──1-6_Tensorflow环境配置(新补).mp4  4.90M
|   |   ├──1-6_Tensorflow环境配置.mp4  4.90M
5 V. I; B3 m2 h4 l5 O* {|   |   ├──1-7_Google_cloud无GPU环境搭建.mp4  32.44M
|   |   ├──1-8_Google_cloud_远程jupyter_notebook配置.mp4  41.50M
' F- T5 w3 H9 F; w: f4 h* @|   |   └──1-9_Google_cloud_gpu_tensorflow配置.mp4  51.19M
|   ├──第2章 Tensorflow keras实战  
: P. |0 u' x% w6 w) q7 x/ m|   |   ├──2-10_实战批归一化、激活函数、dropout.mp4  29.93M
6 @+ m' _, ?( i|   |   ├──2-11_wide_deep模型.mp4  15.28M
) R5 D( v& y0 c( ^8 y" n|   |   ├──2-12_函数API实现wide&deep模型.mp4  14.73M
+ A5 y/ T" g' W3 d. H4 P. a|   |   ├──2-13_子类API实现wide&deep模型.mp4  13.84M
$ a" z: F3 H# H7 Y( t6 J) U|   |   ├──2-14_wide&deep模型的多输入与多输出实战.mp4  28.38M
7 h) d" \. C3 d; ^! G|   |   ├──2-15_超参数搜索.mp4  12.76M
! Y7 u( ?9 S" D& F; X|   |   ├──2-16_手动实现超参数搜索实战.mp4  16.75M
7 \+ Y. ?- y- O3 d|   |   ├──2-17_实战sklearn封装keras模型.mp4  17.94M
|   |   ├──2-18_实战sklearn超参数搜索.mp4  16.25M
6 r! ~. a9 I; _: C- l* X|   |   ├──2-1_tfkeras简介__(.mp4  10.48M
$ c' X/ g. |+ c7 ]9 o5 D' ]|   |   ├──2-2_分类回归与目标函数.mp4  9.22M
|   |   ├──2-3_实战分类模型之数据读取与展示.mp4  15.99M
- r% w+ Y* O# G/ U: v8 W|   |   ├──2-4_实战分类模型之模型构建.mp4  34.13M
' B3 X# a* W' q|   |   ├──2-5_实战分类模型之数据归一化.mp4  20.22M
, G$ @, I/ R) x& N|   |   ├──2-6_实战回调函数.mp4  93.40M
|   |   ├──2-8_神经网络讲解.mp4  13.23M
|   |   └──2-9_实战深度神经网络.mp4  17.56M
|   ├──第3章 Tensorflow基础API使用  
% [& ^. O* N+ J|   |   ├──3-10_近似求导.mp4  11.23M
7 d/ c' L9 H, C4 y# W! N7 B% s5 r6 w& X|   |   ├──3-11_tf.GradientTape基本使用方法.mp4  21.20M
|   |   ├──3-12_tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4  30.75M
4 [$ k2 h5 L6 V5 E& _8 _/ U- P4 _3 x|   |   ├──3-13_章节总结.mp4  1.76M
$ u! r" A5 o0 |' T- J7 ~/ s6 V|   |   ├──3-1_tf基础API引入.mp4  5.56M
9 B6 y$ A6 y& q|   |   ├──3-2_实战tf.constant.mp4  9.56M
|   |   ├──3-3_实战tf.strings与ragged_tensor.mp4  11.11M
; u" U4 w8 h2 [7 |7 D|   |   ├──3-4_实战sparse_tensor与tf.Variable.mp4  17.10M
& `6 @2 d) Z4 i8 z  k8 [3 e|   |   ├──3-5_实战自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4  22.36M
|   |   ├──3-6_使子类与lambda分别实战自定义层次.mp4  27.55M
|   |   ├──3-7_tf.function函数转换.mp4  12.02M
# W' }5 a: E8 j3 c" _' N2 M|   |   ├──3-8_@tf.function函数转换.mp4  19.88M
|   |   └──3-9_函数签名与图结构.mp4  19.92M
|   ├──第4章 Tensorflow dataset使用  
; Z5 g5 p) J, ?4 T1 O|   |   ├──4-1_data_API引入.mp4  4.05M
|   |   ├──4-2_tf_data基础API使用.mp4  23.29M
|   |   ├──4-3_生成csv文件.mp4  27.29M
|   |   ├──4-4_tf.io.decode_csv使用.mp4  29.17M
|   |   ├──4-5_tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用.mp4  32.98M
0 s- A# ^1 H1 S& S) O, L|   |   ├──4-6_tfrecord基础API使用.mp4  34.86M
|   |   ├──4-7_生成tfrecords文件.mp4  43.55M
|   |   ├──4-8_tf.data读取tfrecord文件并与tf.keras结合使用.mp4  20.65M
7 ~: k6 R$ @4 n$ j6 ^& ^|   |   └──4-9_章节总结.mp4  1.04M
|   ├──第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0  
1 J* E4 A- j* _|   |   ├──5-10_TF1_dataset使用.mp4  34.93M
|   |   ├──5-11_TF1_自定义estimator.mp4  34.97M
* K! ~5 b4 N5 `& u) L: g# q" A7 g|   |   ├──5-12_API改动升级与课程总结.mp4  18.41M
! H* u) {$ u  }. X* \: B; Q2 [|   |   ├──5-1_课程引入.mp4  3.04M
|   |   ├──5-2_泰坦尼克问题引入分析.mp4  19.08M
|   |   ├──5-3_feature_column使用.mp4  19.44M
|   |   ├──5-4_keras_to_estimator.mp4  18.83M
|   |   ├──5-5_预定义estimator使用.mp4  26.30M
0 V; y. `$ [: c$ k) s|   |   ├──5-6_交叉特征实战.mp4  22.48M
|   |   ├──5-7_TF1.0引入.mp4  3.66M
* t" z! H0 S7 B4 w, c|   |   ├──5-8_TF1.0计算图构建.mp4  18.82M
. ]% `% [4 @5 Z' y/ x: k|   |   └──5-9_TF1.0模型训练.mp4  21.70M
1 m$ |& S* A3 I|   ├──第6章 卷积神经网络  
9 ]! j1 m. X' @, w|   |   ├──6-10_10monkeys基础模型搭建与训练.mp4  36.16M
. M; h+ c$ P# m# K1 ^|   |   ├──6-11_10monkeys模型微调.mp4  29.54M
$ u' I6 b: ^. G: X7 c1 I) l|   |   ├──6-12_keras_generator读取cifar10数据集.mp4  32.09M
|   |   ├──6-13_模型训练与预测.mp4  22.80M
4 ]- f7 e# G  s3 X# ?4 Y4 `|   |   ├──6-1_卷积神经网络引入与总体结构.mp4  8.05M
|   |   ├──6-2_卷积解决的问题.mp4  10.00M
|   |   ├──6-3_卷积的计算.mp4  9.72M
|   |   ├──6-4_池化操作.mp4  3.83M
|   |   ├──6-5_卷积神经网络实战.mp4  26.75M
0 G( ?7 B' z. c|   |   ├──6-6_深度可分离卷积网络.mp4  11.76M
( c. \; B+ l8 ?|   |   ├──6-7_深度可分离卷积网络实战.mp4  16.99M
) M, D' c" x0 M5 @|   |   ├──6-8_Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4  12.65M
! m1 ?9 Z9 C) P. \8 {: g5 D|   |   └──6-9_Keras_generator读取数据.mp4  24.80M
|   ├──第7章 循环神经网络  
  o% Y2 K5 ]1 ^' d' b: ~4 L5 h" X|   |   ├──7-10_LSTM文本分类与文本生成实战.mp4  29.11M
|   |   ├──7-1_循环神经网络引入与embedding.mp4  8.48M
|   |   ├──7-2_数据集载入与构建词表索引.mp4  19.25M
; v6 c# o; l) `+ P) f. {|   |   ├──7-3_数据padding、模型构建与训练.mp4  23.55M
|   |   ├──7-4_序列式问题与循环神经网络.mp4  13.31M
6 ]  P1 ^2 b! V+ b7 V) F- q|   |   ├──7-5_循环神经网络实战文本分类.mp4  35.24M
) Q" o' D) |8 A* R8 B8 E: w|   |   ├──7-6_文本生成之数据处理.mp4  24.09M
3 e' ~" b( P# |4 ]: L" I2 K|   |   ├──7-7_文本生成实战之构建模型.mp4  28.71M
|   |   ├──7-8_文本生成实战之采样生成文本.mp4  28.03M
- n. e' w" P5 U0 }+ d|   |   └──7-9_LSTM长短期记忆网络.mp4  8.79M
|   ├──第8章 Tensorflow分布式  
|   |   ├──8-1_课程引入与GPU设置.mp4  6.26M
|   |   ├──8-2_GPU默认设置.mp4  16.90M
3 b* ]( f3 B; t' Q|   |   ├──8-3_内存增长和虚拟设备实战.mp4  26.03M
& N7 d0 i1 Q5 I7 F|   |   ├──8-4_GPU手动设置实战.mp4  20.35M
|   |   ├──8-5_分布式策略.mp4  13.27M
' j4 I4 x! w- a5 T: f0 ||   |   ├──8-6_keras分布式实战.mp4  27.13M
|   |   ├──8-7_estimator分布式实战.mp4  24.64M
|   |   ├──8-8_自定义流程实战.mp4  34.68M
|   |   └──8-9_分布式自定义流程实战.mp4  35.00M
|   ├──第9章 Tensorflow模型保存与部署  
|   |   ├──9-1_课程引入与TFLite.mp4  12.15M
8 W* n6 p) _. R- ?|   |   ├──9-2_保存模型结构加参数与保存参数实战.mp4  20.65M
) z# i) f) F- ]! \  a+ \|   |   ├──9-3_Keras模型转化为SavedModel.mp4  23.79M
|   |   ├──9-4_签名函数转化为SavedModel.mp4  12.76M
/ I; T% X/ R* A5 H+ }  y. ]/ I& @|   |   └──9-5_签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.mp4  11.19M
7 [* g+ T$ x3 y- O2 w; G|   └──资料  
|   |   ├──tensorflow2.0_course-master.tar.gz  467.31kb
( c4 H' P. f+ d% R, N8 a* y|   |   └──tensorflow2.0_course-master.zip  482.88kb
├──【斯坦福大学】2019中文版CS224n NLP自然语言处理课程  
# n1 c3 H0 \9 t|   ├──1.第一讲 - NLP和深度学习入门【中英字幕】CS224n 斯坦福深度自然语言.mp4  370.73M
5 p9 B9 P: a, B5 N/ Y|   ├──10.第十讲 - 神经机器翻译和注意力模型 - 【中英字幕】CS224n 斯坦福.mp4  439.25M
|   ├──11.第十一讲 - GRU 及 NMT 的其他议题 - 【中英字幕】CS224n.mp4  476.74M
8 Y/ s! p# i9 X! {|   ├──12.第十二讲 - 语音处理的端对端模型 - 【中英字幕】CS224n 斯坦福深.mp4  292.63M
- M4 L. d/ V2 g0 ~$ ^* ]|   ├──13.第十三讲 - 卷积神经网络 - 【中英字幕】CS224n 斯坦福深度自然语.mp4  447.12M
|   ├──14.第十四讲 - 树 RNN 和短语句法分析.mp4  511.51M
|   ├──15.第十五讲 - 共指解析.mp4  580.21M
" b' z" r( x5 D& x4 |! K2 h|   ├──16.第十六讲 - 用于回答问题的动态神经网络.mp4  467.63M
# D. K4 s- i( O4 c) i( E* M|   ├──17.第十七讲 - NLP 的问题和可能性架构(Av41393758,P17).mp4  501.12M
|   ├──18.第十八讲 - 应对深度 NLP 的局限性 - 【中英字幕】CS224n 斯(Av41393758,P18).mp4  411.89M
|   ├──2.第二讲-词向量表示： word2vec【中英字幕】CS224n 斯坦福深度自.mp4  526.41M
7 t" E  ^2 u9 b9 b+ E|   ├──2019 最新斯坦福CS224n课件.rar  287.68M
0 l: F# j* Y8 e+ ^8 r* t  _|   ├──3.第三讲 - 高级词向量表示 - 【中英字幕】CS224n 斯坦福深度自然语言.mp4  382.88M
|   ├──4.第四讲 - Word Window 分类与神经网络 - 【中英字幕】CS22.mp4  343.61M
|   ├──5.第五讲 - 反向传播和项目建议 - 【中英字幕】CS224n 斯坦福深度自然.mp4  387.99M
|   ├──6.第六讲 - 依存分析 - 【中英字幕】CS224n 斯坦福深度自然语言处理课.mp4  386.54M
|   ├──7.第七讲 - TensorFlow入门【中英字幕】CS224n 斯坦福深度自然.mp4  506.50M
' P# O4 ~0 Y" u& o3 }" T+ t|   ├──8.第八讲 - RNN和语言模式 - 【中英字幕】CS224n 斯坦福深度自然语.mp4  446.16M
7 A" {) f4 o6 Z, m0 I6 l, L$ y% v|   └──9.第九讲 - 机器翻译和高级循环神经网络 LSTMs 和 GRUs - 【中英.mp4  412.93M
└──【台湾大学】李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018)  
4 V* F) E, E8 X' d|   ├──1.Policy Gradient (Review).mp4  56.67M
4 T7 T) T& `2 q' s% I|   ├──2.Proximal Policy Optimization (PPO).mp4  50.85M
  G! W( l5 r4 N, N4 Z5 z% v|   ├──3.Q-learning (Basic Idea).mp4  57.76M
2 `) O; l2 x, q. Z3 C/ D* L; C& ||   ├──4.Q-learning (Advanced Tips).mp4  48.31M
|   ├──5.Q-learning (Continuous Action).mp4  19.25M
% T) @+ J! N$ p; I|   ├──6.Actor-Critic.mp4  42.96M
; R/ P3 e7 Z* a* C) a|   ├──7.Sparce Reward.mp4  33.89M
|   └──8.Imitation Learning.mp4  35.59M


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