三个月教你从零入门人工智能 ,深度学习精华实践课程

三个月教你从零入门人工智能,深度学习精华实践课程

├── 章节01： 什么是人工智能
│   ├── 1. 人工智能背景介绍-.mp4
│   └── 2. 前期环境准备-.mp4
├── 章节02： 深度学习入门基础知识
│   ├── 03. 深度学习环境准备-.mp4
│   ├── 04. TensorFlow快速入门（一）--基本概年和框架-.mp4
│   ├── 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
│   ├── 12. 激活函数的原理、类别与实现1-.mp4
│   ├── 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-.mp4
│   ├── 15. 损失函数的原理、类别与实现下-.mp4
│   ├── 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
│   ├── 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
├── 章节04： 前向传播与反向传播
│   ├── 24. 前向传播的原理-.mp4
│   ├── 25. 前向传播的代码实现-.mp4
│   ├── 26. 反向传播的原理-.mp4
│   ├── 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
│   ├── 33. Autoencoder与PCA的区别-.mp4
│   ├── 34. Autoencoder的变种（一）-.mp4
│   ├── 35. Autoencoder的变种（二）-.mp4
│   ├── 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
├── 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
│   ├── 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
│   ├── 43. Alexnet的网络结构和实现-.mp4
│   ├── 44. Vgg的网络结构及实现-.mp4
│   ├── 45. GoogleNet的网络结构与实现(1)-.mp4
│   ├── 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
├── 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
│   ├── 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
│   ├── 52. YOLO相关算法的原理及实现（二）-.mp4
│   ├── 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
├── 章节08： 迁移学习
│   ├── 55. 迁移学习简介-.mp4
│   ├── 56. 迁移学习的应用-.mp4
│   ├── 57. 迁移学习的方法-.mp4
│   └── 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
│   └── 61. 实例：用RNN来做情感分析-.mp4
├── 章节10： 自然语言处理
│   ├── 62. LSTM的简介与原理详解-.mp4
│   ├── 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
├── 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
│   ├── 67. GAN的变种及应用-.mp4
│   └── 68. 实例：用GAN生成二次元萌妹子-.mp4
├── 章节12： 深度学习的高性能计算
│   ├── 69. 单机单卡的实现过程-.mp4
│   ├── 70. 单机多卡的实现过程-.mp4
│   ├── 71. 多机单卡的实现过程-.mp4
│   ├── 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
└── 章节13： 实战项目演练
    ├── 74. 用户分群与偏好预测经典案例-.mp4
    ├── 75. 自动创作古诗词-.mp4
    └── 76. 自动创造音乐-.mp4

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