2019深度学习与Pytorch入门实战视频教程配套资料齐全 17章

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    课程展示
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    适合人群
    本课程适合于深度学习和人工智能方向新手,需要零基础、快速、深入学习人工智能的朋友。

    课程介绍新加坡的研究员龙龙老师主讲,基于PyTorch框架实战,帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实现。
    在教学中,龙龙老师以简短高效的方式,从深度学习的多个角度向我们展开了论述,非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。
    讲解简单易懂、由浅入深,是一门值得推荐的课程。

    课程特色
    1.        通俗易懂,快速入门
    对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解,学员不需要任何机器学习基础,只需要写过代码即可轻松上手。
    2.        实用主导,简单高效
    使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战,比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%,而且PyTorch是业界最灵活,最受好评的框架。
    3.        案例为师,实战护航
    基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集,从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。

    课程目录
    章节1:深度学习初见
    1深度学习框架简介09:07
    2PyTorch功能演示11:09
    章节2:开发环境安装
    3开发环境安装(简介)12:40
    章节3:回归问题
    4简单回归问题-109:09
    5简单回归问题-214:44
    6回归问题实战08:43
    7分类问题引入-107:16
    8分类问题引入-209:19
    9手写数字识别初体验-106:09
    10手写数字识别初体验-206:35
    11手写数字识别初体验-307:02
    12手写数字识别初体验-408:05
    13手写数字识别初体验-508:16
    章节4yTorch基础教程
    14张量数据类型-109:56
    15张量数据类型-214:07
    16创建Tensor-110:46
    17创建Tensor-212:59
    18索引与切片-112:10
    19索引与切片-211:30
    20维度变换-107:37
    21维度变换-210:01
    22维度变换-307:52
    23维度变换-410:23
    章节5yTorch进阶教程
    24Broadcasting-108:46
    25Broadcasting-211:35
    26Broadcasting-306:11
    27合并与分割-110:43
    28合并与分割-206:36
    29数学运算-107:39
    30数学运算-208:54
    31属性统计-110:41
    32属性统计-211:34
    33高阶操作16:05
    章节6:随机梯度下降
    34什么是梯度-110:19
    35什么是梯度-214:16
    36常见函数的梯度07:18
    37激活函数与Loss的梯度-113:52
    38激活函数与Loss的梯度-208:52
    39激活函数与Loss的梯度-306:46
    40激活函数与Loss的梯度-411:57
    41感知机的梯度推导-113:35
    42感知机的梯度推导-213:16
    43链式法则11:31
    44反向传播算法-112:44
    45反向传播算法-207:01
    46优化问题实战08:54
    章节7:神经网络与全连接层
    47Logistic Regression14:12
    48交叉熵-106:42
    49交叉熵-209:08
    50交叉熵-304:51
    51多分类问题实战08:26
    52全连接层13:59
    53激活函数与GPU加速11:37
    54MNIST测试实战12:01
    55Visdom可视化13:08
    章节8:过拟合
    56过拟合与欠拟合14:24
    57交叉验证-111:46
    58交叉验证-207:38
    59Regularization11:21
    60动量与学习率衰减13:57
    61Early stopping, dropout等14:20
    章节9:卷积神经网络CNN
    62什么是卷积-112:58
    63什么是卷积-208:47
    64卷积神经网络-111:19
    65卷积神经网络-211:11
    66卷积神经网络-308:43
    67池化层与采样10:53
    68BatchNorm-105:40
    69BatchNorm-212:32
    70BatchNorm-307:33
    71经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-109:18
    72经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-209:43
    73ResNet与DenseNet-112:03
    74ResNet与DenseNet-210:21
    75nn.Module模块-110:17
    76nn.Module模块-208:56
    77数据增强12:53
    章节10:CIFAR10与ResNet实战
    78CIFAR10数据集介绍10:07
    79卷积神经网络实战-110:07
    80卷积神经网络实战-210:04
    81卷积神经网络训练10:04
    82ResNet实战-110:11
    83ResNet实战-210:11
    84ResNet实战-307:31
    85ResNet实战-410:07
    86实战小结12:49
    章节11:循环神经网络RNN&LSTM
    87时间序列表示方法14:57
    88RNN原理-109:55
    89RNN原理-209:39
    90RNN Layer使用-109:42
    91RNN Layer使用-209:01
    92时间序列预测实战13:27
    93梯度弥散与梯度爆炸12:50
    94LSTM原理-109:01
    95LSTM原理-210:53
    96LSTM Layer使用08:44
    97情感分类问题实战15:15
    章节12:迁移学习-实战宝可梦精灵
    98Pokemon数据集12:30
    99数据预处理12:20
    100自定义数据集实战-106:49
    101自定义数据集实战-208:42
    102自定义数据集实战-311:04
    103自定义数据集实战-409:58
    104自定义数据集实战-511:28
    105自定义网络09:45
    106自定义网络训练与测试07:37
    107自定义网络实战07:39
    108迁移学习05:35
    109迁移学习实战10:09
    章节13:自编码器Auto-Encoders
    110无监督学习10:02
    111Auto-Encoder原理10:12
    112Auto-Encoder变种09:59
    113Adversarial Auto-Encoder10:08
    114变分Auto-Encoder引入10:12
    115Reparameterization trick10:05
    116变分自编码器VAE11:03
    117Auto-Encoder实战-110:01
    118Auto-Encoder实战-210:10
    119变分Auto-Encoder实战-105:55
    120变分Auto-Encoder实战-206:37
    章节14:对抗生成网络GAN
    121数据的分布09:11
    122画家的成长历程13:04
    123GAN原理10:01
    124纳什均衡-D09:57
    125纳什均衡-G13:42
    126JS散度的缺陷16:36
    127EM距离09:57
    128WGAN与WGAN-GP15:43
    129GAN实战-GD实现09:58
    130GAN实战-网络训练17:24
    131GAN实战-网络训练鲁棒性09:46
    132WGAN-GP实战16:17
    章节15:选看:Ubuntu开发环境安装
    133Ubuntu系统安装10:01
    134Anaconda安装10:10
    135CUDA 10安装10:10
    136环境变量配置10:05
    137cudnn安装10:14
    138PyCharm安装与配置10:59
    章节16:选看:人工智能发展简史
    139生物神经元结构04:06
    140感知机的提出10:07
    141BP神经网络10:07
    142CNN和LSTM的发明10:19
    143人工智能的低潮10:07
    144深度学习的诞生10:13
    145深度学习的繁荣12:13
    章节17:选看:Numpy实战BP神经网络
    146权值的表示10:05
    147多层感知机的实现10:18
    148多层感知机前向传播10:06
    149多层感知机反向传播10:10
    150多层感知机反向传播-210:06
    151多层感知机反向传播-310:18
    152多层感知机的训练10:24
    153多层感知机的测试12:06
    154实战小结07:13

    课程大小
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    学习是一群志同道合的人在一起碰撞的过程。
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    发表于 2019-9-6 23:46:15 | 显示全部楼层
    怀疑自己并不可怕,可怕的是一再怀疑自己——沃.兹基硕德
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    发表于 2019-9-7 16:42:31 | 显示全部楼层
    有的人你看不见,因为他远远走在前面....
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    发表于 2019-9-8 17:10:47 | 显示全部楼层
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    发表于 2019-9-9 13:26:18 | 显示全部楼层
    课程太棒了,还有可以加入技术交流群,大牛指导学习。
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    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    发表于 2019-9-14 14:48:24 | 显示全部楼层
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