本套课程来自人工智能101学院：深度学习与PyTorch入门实战 视频教程，课程官方售价：299元。 本套课程适用人群：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。
课程概述
本课程由前新加坡国立大学(亚洲排名第1)的助理研究员龙龙老师主讲，基于PyTorch框架最新版实战，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。
课程文件目录：
1、深度学习框架简介.mp4
2、PyTorch功能演示.mp4
3、Anaconda-CUDA安装.mp4
4、PyTorch-PyCharm安装.mp4
5、简单回归问题-1.mp4
6、简单回归问题-2.mp4
7、回归问题实战.mp4
8、分类问题引入-1.mp4
9、分类问题引入-2.mp4
10、手写数字识别初体验-1.mp4
11、手写数字识别初体验-2.mp4
12、手写数字识别初体验-3.mp4
13、手写数字识别初体验-4.mp4
14、手写数字识别初体验-5.mp4
15、张量数据类型-1.mp4
16、张量数据类型-2.mp4
17、创建Tensor-1.mp4
18、创建Tensor-2.mp4
19、索引与切片-1.mp4
20、索引与切片-2.mp4
21、维度变换-1.mp4
22、维度变换-2.mp4
23、维度变换-3.mp4
24、维度变换-4.mp4
25、Broadcasting-1.mp4
26、Broadcasting-2.mp4
27、Broadcasting-3.mp4
28、合并与分割-1.mp4
29、合并与分割-2.mp4
30、数学运算-1.mp4
31、数学运算-2.mp4
32、属性统计-1.mp4
33、属性统计-2.mp4
34、高阶操作.mp4
35、什么是梯度-1.mp4
36、什么是梯度-2.mp4
37、常见函数的梯度.mp4
38、激活函数与Loss的梯度-1.mp4
39、激活函数与Loss的梯度-2.mp4
40、激活函数与Loss的梯度-3.mp4
41、激活函数与Loss的梯度-4.mp4
42、感知机的梯度推导-1.mp4
43、感知机的梯度推导-2.mp4
44、链式法则.mp4
45、反向传播算法-1.mp4
46、反向传播算法-2.mp4
47、优化问题实战.mp4
48、LogisticRegression.mp4
49、交叉熵-1.mp4
50、交叉熵-2.mp4
51、交叉熵-3.mp4
52、多分类问题实战.mp4
53、全连接层.mp4
54、激活函数与GPU加速.mp4
55、MNIST测试实战.mp4
56、Visdom可视化.mp4
57、过拟合与欠拟合.mp4
58、交叉验证-1.mp4
59、交叉验证-2.mp4
60、Regularization.mp4
61、动量与学习率衰减.mp4
62、Earlystopping,dropout等.mp4
63、什么是卷积-1.mp4
64、什么是卷积-2.mp4
65、卷积神经网络-1.mp4
66、卷积神经网络-2.mp4
67、卷积神经网络-3.mp4
68、池化层与采样.mp4
69、BatchNorm-1.mp4
70、BatchNorm-2.mp4
71、BatchNorm-3.mp4
72、经典卷积网络LeNet5,AlexNet,VGG,GoogLeNet-1.mp4
73、经典卷积网络LeNet5,AlexNet,VGG,GoogLeNet-2.mp4
74、ResNet与DenseNet-1.mp4
75、ResNet与DenseNet-2.mp4
76、nn.Module模块-1.mp4
77、nn.Module模块-2.mp4
78、数据增强.mp4
79、CIFAR10数据集介绍.mp4
80、卷积神经网络实战-1.mp4
81、卷积神经网络实战-2.mp4
82、卷积神经网络训练.mp4
83、ResNet实战-1.mp4
84、ResNet实战-2.mp4
85、ResNet实战-3.mp4
86、ResNet实战-4.mp4
87、实战小结.mp4
88、时间序列表示方法.mp4
89、RNN原理-1.mp4
90、RNN原理-2.mp4
91、RNNLayer使用-1.mp4
92、RNNLayer使用-2.mp4
93、时间序列预测实战.mp4
94、梯度弥散与梯度爆炸.mp4
95、LSTM原理-1.mp4
96、LSTM原理-2.mp4
97、LSTMLayer使用.mp4
98、情感分类问题实战.mp4
99、Pokemon数据集.mp4
100、数据预处理.mp4
101、自定义数据集实战-1.mp4
102、自定义数据集实战-2.mp4
103、自定义数据集实战-3.mp4
104、自定义数据集实战-4.mp4
105、自定义数据集实战-5.mp4
106、自定义网络.mp4
107、自定义网络训练与测试.mp4
108、自定义网络实战.mp4
109、迁移学习.mp4
110、迁移学习实战.mp4
111、无监督学习.mp4
112、Auto-Encoder原理.mp4
113、Auto-Encoder变种.mp4
114、AdversarialAuto-Encoder.mp4
115、变分Auto-Encoder引入.mp4
116、Reparameterizationtrick.mp4
117、变分自编码器VAE.mp4
118、Auto-Encoder实战-1.mp4
119、Auto-Encoder实战-2.mp4
120、变分Auto-Encoder实战-1.mp4
121、变分Auto-Encoder实战-2.mp4
122、数据的分布.mp4
123、画家的成长历程.mp4
124、GAN原理.mp4
125、纳什均衡-D.mp4
126、纳什均衡-G.mp4
127、JS散度的缺陷.mp4
128、EM距离.mp4
129、WGAN与WGAN-GP.mp4
130、GAN实战-GD实现.mp4
131、GAN实战-网络训练.mp4
132、GAN实战-网络训练鲁棒性.mp4
133、WGAN-GP实战.mp4
134、Ubuntu系统安装.mp4
135、Anaconda安装.mp4
136、CUDA10安装.mp4
137、环境变量配置.mp4
138、cudnn安装.mp4
139、PyCharm安装与配置.mp4
140、生物神经元结构.mp4
141、感知机的提出.mp4
142、BP神经网络.mp4
143、CNN和LSTM的发明.mp4
144、人工智能的低潮.mp4
145、深度学习的诞生.mp4
146、深度学习的繁荣.mp4
147、权值的表示.mp4
148、多层感知机的实现.mp4
149、多层感知机前向传播.mp4
150、多层感知机反向传播.mp4
151、多层感知机反向传播-2.mp4
152、多层感知机反向传播-3.mp4
153、多层感知机的训练.mp4
154、多层感知机的测试.mp4
155、实战小结.mp4
课程资料
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