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课程名称
《深度学习实战班》全套视频培训课程(144集含代码)
课程价格

本《深度学习实战班》视频培训课程全套内容目录如下:


章节1:第1章 第1-2讲 深度学习实战培训课
课时1:第01讲-深度学习系统讲解视频:多层感知机DNN.1、浅层网络的问题.mp4
课时2:第01讲-深度学习系统讲解视频:多层感知机DNN.2、涌现现象与深度网络为何高效.mp4
课时3:第01讲-深度学习系统讲解视频:多层感知机DNN.3、计算图.mp4
课时4:第01讲-深度学习系统讲解视频:多层感知机DNN.4、导数的反向传播.mp4
课时5:第02讲-深度学习系统讲解视频:梯度下降法.1、梯度下降的直观例子(一).mp4
课时6:第02讲-深度学习系统讲解视频:梯度下降法.2、梯度下降的直观例子(二).mp4
课时7:第02讲-深度学习系统讲解视频:梯度下降法.3、梯度下降的代码实现.mp4
课时8:第02讲-深度学习系统讲解视频:梯度下降法.4、梯度实现的数学证明.mp4
课时9:第02讲-深度学习系统讲解视频:梯度下降法.5、从优化的层次到机器学习.mp4
课时10:第02讲-深度学习系统讲解视频:梯度下降法.6、梯度下降的变体—动量梯度下降法及代码实现.mp4
章节2:第2章 第3-5讲 深度学习实战培训课
课时11:第03讲-深度学习系统讲解视频:BP算法.1、反向传播算法的数学推导.mp4
课时12:第03讲-深度学习系统讲解视频:BP算法.2、反向传播算法的代码实现.mp4
课时13:第03讲-深度学习系统讲解视频:BP算法.3、链式法则.mp4
课时14:第03讲-深度学习系统讲解视频:BP算法.4、反向传播算法在神经网络中的应用代码展示(一).mp4
课时15:第03讲-深度学习系统讲解视频:BP算法.5、反向传播算法在神经网络中的应用代码展示(二).mp4
课时16:第04讲-深度学习系统讲解视频:卷积神经网络.1、卷积神经网络的历史.mp4
课时17:第04讲-深度学习系统讲解视频:卷积神经网络.2、图像识别中的滤镜与卷积.mp4
课时18:第04讲-深度学习系统讲解视频:卷积神经网络.3、卷积操作的代码展示.mp4
课时19:第04讲-深度学习系统讲解视频:卷积神经网络.4、图像识别的传统方法及其问题(一).mp4
课时20:第04讲-深度学习系统讲解视频:卷积神经网络.5、图像识别的传统方法及其问题(二).mp4
课时21:第04讲-深度学习系统讲解视频:卷积神经网络.6、卷积是如何提取特征的、卷积网络的生物学机理.mp4
课时22:第04讲-深度学习系统讲解视频:卷积神经网络.7、引入激活函数以提取非线性特征.mp4
课时23:第04讲-深度学习系统讲解视频:卷积神经网络.8、池化操作与层层抽象.mp4
课时24:第04讲-深度学习系统讲解视频:卷积神经网络.9、卷积神经网络的训练方法.mp4
课时25:第05讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(上).1、PyTorch中的基本概念—变量.mp4
课时26:第05讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(上).2、PyTorch中的反向求导.mp4
课时27:第05讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(上).3、网络视角下的线性模型、PyTorch对神经网络的支持包.mp4
课时28:第05讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(上).4、PyTorch中的优化器和损失函数.mp4
课时29:第05讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(上).5、逻辑回归的问题介绍.mp4
课时30:第05讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(上).6、用类的方法实现逻辑斯蒂回归.mp4
课时31:第05讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(上).7、多层网络的模型构建流程、神经网络的参数初始化.mp4
课时32:第05讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(上).8、Drop out在神经网络中的应用和实现.mp4
章节3:第3章 第6-8讲 深度学习实战培训课
课时33:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).10、构建卷积网络的代码讲解.mp4
课时34:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).11、卷积网络中的全连接层.mp4
课时35:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).12、神经网络的训练与测试及训练的效果展示.mp4
课时36:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).1、梯度下降法在PyTorch中的实现.mp4
课时37:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).2、动量化梯度下降的原理和实现.mp4
课时38:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).3、两个参数问题下的优化面临的问题.mp4
课时39:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).4、自适应的梯度下降及流平均改进法.mp4
课时40:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).5、Adam算法.mp4
课时41:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).6、PyTorch中的优化器选择.mp4
课时42:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).7、PyTorch里的图像预处理与可视化.mp4
课时43:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).8、CNN要调节的主要参数(一).mp4
课时44:第06讲-深度学习系统讲解视频:PyTorch(下).9、CNN要调节的主要参数(二).mp4
课时45:第07讲-深度学习系统讲解视频:CNN进化.1、AlexNet的技术细节.mp4
课时46:第07讲-深度学习系统讲解视频:CNN进化.2、VGG19.mp4
课时47:第07讲-深度学习系统讲解视频:CNN进化.3、深度网络中的梯度消失问题.mp4
课时48:第07讲-深度学习系统讲解视频:CNN进化.4、残差网络的定义.mp4
课时49:第07讲-深度学习系统讲解视频:CNN进化.5、残差网络的数学原理.mp4
课时50:第08讲-深度学习系统讲解视频:BatchNormalization.1、批量正则化怎么做.mp4
课时51:第08讲-深度学习系统讲解视频:BatchNormalization.2、为什么批量标准化比标准化好.mp4
课时52:第08讲-深度学习系统讲解视频:BatchNormalization.3、阈值变换如何应对过拟合.mp4
课时53:第08讲-深度学习系统讲解视频:BatchNormalization.4、批量标准化的操作是怎么进行的.mp4
章节4:第4章 第9-13讲 深度学习实战培训课
课时54:第09讲-深度学习系统讲解视频:Resnet残差网络.1、如何提取中间变量.mp4
课时55:第09讲-深度学习系统讲解视频:Resnet残差网络.2、在pytorch中引入批量正则化.mp4
课时56:第09讲-深度学习系统讲解视频:Resnet残差网络.3、批标准化的效果展示.mp4
课时57:第09讲-深度学习系统讲解视频:Resnet残差网络.4、1-1卷积的含义和效果(一).mp4
课时58:第09讲-深度学习系统讲解视频:Resnet残差网络.5、1-1卷积的含义和效果(二).mp4
课时59:第09讲-深度学习系统讲解视频:Resnet残差网络.6、构建残差网络的每个子模块.mp4
课时60:第09讲-深度学习系统讲解视频:Resnet残差网络.7、在网络中引入残差层.mp4
课时61:第09讲-深度学习系统讲解视频:Resnet残差网络.8、残差网络的维度变换.mp4
课时62:第09讲-深度学习系统讲解视频:Resnet残差网络.9、如何实例化深度残差网络.mp4
课时63:第10讲-深度学习系统讲解视频:图像识别综述.1、图像标记.mp4
课时64:第10讲-深度学习系统讲解视频:图像识别综述.2、目标检测.mp4
课时65:第10讲-深度学习系统讲解视频:图像识别综述.3、图像切割.mp4
课时66:第10讲-深度学习系统讲解视频:图像识别综述.4、图像变换.mp4
课时67:第10讲-深度学习系统讲解视频:图像识别综述.5、图像降噪和恢复.mp4
课时68:第10讲-深度学习系统讲解视频:图像识别综述.6、图像聚类与生成.mp4
课时69:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.10、神经风格迁移(二).mp4
课时70:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.11、神经风格迁移(三).mp4
课时71:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.12、神经风格迁移(四).mp4
课时72:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.1、迁移学习的用途.mp4
课时73:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.2、迁移学习的种类.mp4
课时74:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.3、猫狗大战实例之数据读取和预处理.mp4
课时75:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.4、对比展示迁移学习的效果.mp4
课时76:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.5、如何导入之前的模型.mp4
课时77:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.6、连接特征网络和分类网络.mp4
课时78:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.7、如何逐层训练.mp4
课时79:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.8、使用detach分开训练网络.mp4
课时80:第11讲-深度学习系统讲解视频:迁移学习.9、神经风格迁移(一).mp4
课时81:第12讲-深度学习系统讲解视频:对抗网络.1、生成式模型.mp4
课时82:第12讲-深度学习系统讲解视频:对抗网络.2、自编码器.mp4
课时83:第12讲-深度学习系统讲解视频:对抗网络.3、对抗学习引入.mp4
课时84:第12讲-深度学习系统讲解视频:对抗网络.4、对抗学习的损失函数.mp4
课时85:第12讲-深度学习系统讲解视频:对抗网络.5、卷机对抗网络.mp4
课时86:第12讲-深度学习系统讲解视频:对抗网络.6、对抗训练的难点及应用(一).mp4
课时87:第12讲-深度学习系统讲解视频:对抗网络.7、对抗训练的难点及应用(二).mp4
课时88:第13讲-深度学习系统讲解视频:时间序列分析.10、使用LSTM进行时间序列预测.mp4
课时89:第13讲-深度学习系统讲解视频:时间序列分析.1、时间序列是什么.mp4
课时90:第13讲-深度学习系统讲解视频:时间序列分析.2、时间序列的预处理.mp4
课时91:第13讲-深度学习系统讲解视频:时间序列分析.3、时间序列的预测方法.mp4
课时92:第13讲-深度学习系统讲解视频:时间序列分析.4、一阶平滑法.mp4
课时93:第13讲-深度学习系统讲解视频:时间序列分析.5、二次指数平滑法.mp4
课时94:第13讲-深度学习系统讲解视频:时间序列分析.6、Python代码展示.mp4
课时95:第13讲-深度学习系统讲解视频:时间序列分析.7、数据导入和平稳性检测.mp4
课时96:第13讲-深度学习系统讲解视频:时间序列分析.8、平稳性处理于模型构建.mp4
课时97:第13讲-深度学习系统讲解视频:时间序列分析.9、模型的其他构建法.mp4
章节5:第5章 第14-18讲 深度学习实战培训课
课时98:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.10、RNN损失函数.mp4
课时99:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.11、RNN中的求导推理.mp4
课时100:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.12、RNN的求导公式推导.mp4
课时101:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.13、随时间产生的梯度消失问题.mp4
课时102:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.14、梯度消失的反面—梯度爆炸.mp4
课时103:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.1、时间序列数据的特点和历史(一).mp4
课时104:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.2、时间序列数据的特点和历史(二).mp4
课时105:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.3、RNN的网络结构(一).mp4
课时106:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.4、RNN的网络结构(二).mp4
课时107:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.5、RNN中的时间不变性.mp4
课时108:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.6、RNN的代码实现.mp4
课时109:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.7、RNN下的语言模型(一).mp4
课时110:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.8、RNN下的语言模型(二).mp4
课时111:第14讲-深度学习系统讲解视频:RNN.9、RNN的前向传播.mp4
课时112:第15讲-深度学习系统讲解视频:RNN实战.1、自然语言的编码.mp4
课时113:第15讲-深度学习系统讲解视频:RNN实战.2、RNN代码展示—前向传递.mp4
课时114:第15讲-深度学习系统讲解视频:RNN实战.3、RNN代码展示—反向传播.mp4
课时115:第15讲-深度学习系统讲解视频:RNN实战.4、RNN中的梯度更新.mp4
课时116:第15讲-深度学习系统讲解视频:RNN实战.5、模型的训练.mp4
课时117:第15讲-深度学习系统讲解视频:RNN实战.6、PyTorch下的RNN之前向传播.mp4
课时118:第15讲-深度学习系统讲解视频:RNN实战.7、模型的构建代码.mp4
课时119:第15讲-深度学习系统讲解视频:RNN实战.8、模型的训练代码.mp4
课时120:第15讲-深度学习系统讲解视频:RNN实战.9、将模型改为生成模型.mp4
课时121:第16讲-深度学习系统讲解视频:RNN时间序列预测.1、数据准备和导入.mp4
课时122:第16讲-深度学习系统讲解视频:RNN时间序列预测.2、使用线性模型进行预测.mp4
课时123:第16讲-深度学习系统讲解视频:RNN时间序列预测.3、使用神经网络进行预测.mp4
课时124:第16讲-深度学习系统讲解视频:RNN时间序列预测.4、预测结果展示与分析.mp4
课时125:第16讲-深度学习系统讲解视频:RNN时间序列预测.5、从前馈网络到RNN.mp4
课时126:第16讲-深度学习系统讲解视频:RNN时间序列预测.6、应对梯度爆炸.mp4
课时127:第16讲-深度学习系统讲解视频:RNN时间序列预测.7、加速模型的训练方法(一).mp4
课时128:第16讲-深度学习系统讲解视频:RNN时间序列预测.8、加速模型的训练方法(二).mp4
课时129:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.10、GRU的优势.mp4
课时130:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.11、Attention机制.mp4
课时131:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.1、RNN和动力学系统.mp4
课时132:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.2、高维动力系统.mp4
课时133:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.3、RNN的图灵完备性.mp4
课时134:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.4、RNN与脑科学的联系.mp4
课时135:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.5、如何解决梯度消失的问题.mp4
课时136:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.6、LSTM的原理.mp4
课时137:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.7、LSTM的优势.mp4
课时138:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.8、LSTM的方程.mp4
课时139:第17讲-深度学习系统讲解视频:RNN深度理解.9、GRU原理.mp4
课时140:第18讲-深度学习系统讲解视频:课程总结.1、机器学习的问题.mp4
课时141:第18讲-深度学习系统讲解视频:课程总结.2、机器学习的核心概念.mp4
课时142:第18讲-深度学习系统讲解视频:课程总结.3、机器学习常见模型.mp4
课时143:第18讲-深度学习系统讲解视频:课程总结.4、CNN常见技巧.mp4
课时144:第18讲-深度学习系统讲解视频:课程总结.5、RNN和迁移学习.mp4
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