系统入门深度学习，直击算法工程师|完结无秘课程资源下载

系统入门深度学习，直击算法工程师|完结无秘课程资源下载点击快速获取相关资源

系统入门深度学习，直击算法工程师|完结无秘课程介绍(A000900)：

想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易，一看V W ; G G . r d就会，一用就废，已然成为很多人进军AI 领域的心魔，自以为理解了框架、算法，但遇到实e O N i际n ! | #问题却仍不知道该怎么解决。本门课程将结合核心基础、算法模型设计和实用案例，由浅至深、由理论到实操，带你紧跟行业热点，系统, + } r入门深度学习，掌握解决实际问题的能力，轻松畅游AI时代！

文件目录：

系统入门深度学习，直击算法工程师完结无K U l C秘

│ ├─{1}–第1章初识深度– 1 s ? C 3 4 : A学习

│ │ [1.3]–1-3神经网络&深度学习.mp4

│ │ [1.4]–1-4深度学习路线图1.mp4

│ │ [1.5]–1-5深度学习# + B x \ L { I应用1.mp4

│ │ [1.6]–1-c VA / u – D x E u b G 7 @6本章总结1.mp4

│ │

│ ├─R o B q + = l{2}–第2章入门必修：单、多层感知机

│ │ [2.12]–2-12项目构建和模型训练8 F .（3）.mp4

│ │ [2.13]–2-0 Y n 113A x ; o $ P项目构建和模型训练（4）1.mp4

│ │ [2.14]–2-14模型评估和选择1.mp4

│S ^ Z │ [2.15]–2-15本章总结1.mp4

│ │ [2.1]–2-1本章内容介绍1.mp4

│ │ [2.2]–2-2深度学习实施的一般过程1.mp4z & # g

│ │ [2.3]–2-3逻辑回归1.mp4

│ │ [2.4]–! . 1 [ B2-4逻辑回归? , d j 2 R B损失函数1.mp4

│ │ [2.5]–2-5逻辑回归示例1.mp4

│ │ [2.6]–2-6单{ 7 ^层、多层感知机1.mp4

│ │ [2.7]–2-7pytorch构建单多层感知机1.mp4

│ │ [2.8]–2-8基于多层DNN假钞识别16 M O 8 . B A 8 \.mp4

│ │ [2.9]–2-9数据集及特征分析1.mp4

│ │

│ ├U p B 9 – / \ S─{3}–第3章深度学习基础组件精讲

│ │ [3.3]–3-3正确的初始化模型参数.mp4

│ │ [3.4]–3-4激活函数选择1.: ~ = b \ M x fmp4

│ │ [3.5]–3-5优Z . * Q P ~ % X –化器选择1.mp4

│ │ [3.6]–3-6Noru [ l P /mR v ( P / ;aliza% B Ation增强模型训练（上）1_ e ~j e # ~ + e ~ ) G 2 n = A.mp4

│ │ [3.7]–3-7Normalizati$ [ & L 8on增强/ U d S k模型训练（下）1.mp4

│ │ [3.8]–3-8使用正则提升模型表现1.mp4

│ │ [3.9]–3-9本章总结1.mp4

│ │

│ ├─{M V d j 5 f4}–第4章图像处理利器：卷积神经网络

│ │ [4.10]–4-10Vgg介绍及实现1.mp4

│ │ [4.11]–4-11图片N ) * ~ D * I ^ 7的数据增广1.mp4

│ │ [4.12]–4-12手势识别应用来源S o P x和项目_ ] 2 G I s l & v分析1.mp4

│ │ [4.13]–4-13模型设计1.mpS – O4

│ │O _ Z E x _ # [4.14]–4-14MoocTrialN_ u ; U m | Vet2 $ G O模型搭建（1）1.mp4

│ │ [4.15]–4-15MoocTriZ E \ ? & GalNet模型搭建（2）1.mp4

│ │ [4.16]–4-16MoocTrialNet模_ / \ P v g W型搭建（3）1.mp4

│ │ [4.17]–4-17MoocTrialNet` & 1 ; B j模型搭建（4）1.mp4

│ │ [4.18]–4-18MoocTrialNet模型搭建（5）1.mp4

│ │ [4.19]–4-19模型! ^ 6 \ . ^ Z R 9评估和选择1.mp4* _ #

│ │ [4.20]–4-20本章总结1.mp4

│ │ [4.2]–4-2人类视觉和d 9 g 3 s 6 {卷积神经网络关系1.mp4

│ │ [4.3]–4-3卷积神经网络的应用1.mp4

│ │ [4.4]–4-4卷积运算是怎样的过程（上）1.mp4

│ │ [4.5]–4-5卷积运算是怎样的过程（下）1.mp4

│ │ [4.6]–4-6用池化进行下采样1.mp4

│ │ [4.7]–4-7几种卷积的变体（上）1.mp4

│ │ [4.8]–4-8` = p几种卷积的变体（下; $ k \）1.mp4

│ │ [4.9]–4-9利用残差搭v p 3 _ y + M建) e I L c =更深的网络1.mp4

│ │

│ ├─{5}–第5章2 2 l为序列数据而k $ d t f D %生：RNN系列

│ │ [5.10]–5-10GRU实现唤M M G – \醒词识别1.mp4

│ │ [5.11]–5-11基于0 t ] U双层、双7 + u $ y ` ? Q向GRU的命令词识别模型搭建（1）1.mp4

│ │ [5.12]–5-123 ` z # c q W ?基于l 5 R y t t双层、双向GRU的命令词识别模x _ [ B型搭建（2）1.# ; L . / n x ump4

│ │ [5.13]–5-13基E G ~ k 4 J Q a于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（3）1.mpY V 0 ( r4

│ │ [5.14]–5-14基于双层、双向GRf l o ! * ;U的命令词识别模型搭建（4）1Z 1 g : ~ L i.mp4

│ │ [5.15]–5-15基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（5）1.mp4; J , B x h E ;

│ │ [5.16]–5-16模型评估和选择1.mp4

│ │ [5.17]–5-17本章总结1.mp4

│ │ [5.1]–5-u x ] 6 | 91本章内容介绍1.mp4

│ │X ` J g z + i [5.2]–5-2什么是序列模型1.mp4

│ │ [5.3]–5-3不同的RNN应用类型：OvM,MvM1.mp4

│ │ [5.4]–5-4循环神经网络原理1.mp4

│ │ [5.5]–5-5用BD ! x cPTT训练R^ n f [ h m QNm * #N1.mp4

│U ) [ 3 – Z z 2 w │ [5.6]–5-6两个重z E $ f I 6F e B p O =要的变体：LSTMGz K 8 O yRU（上）1.mp4

│ │ [5.7]–5-7两个重要的变体：LSTMGRU（下）1.mp4

│ │ [5.8]–5-8利用双向、多层RNN增强模型1.mp4

│ │ [5.9]–5-9典型应用范式：Encoder-Decoder1.mp4

│ │

│ ├─源R W G C w X H码

│( f f – │ └─547

│ │ │ README1+11e q p ~.md

│ │U L Y + │

│ │ ├─02-05

│ │ │ 0205LogistiF 8 Q hcRegression1+11.X \ z R Q dpy

│ │ │_ n 0 ` d +

│ │ ├─02-07B M w Oq { U Q Z ( _ 7 b3 / j j q \ 7 M 1

│ │ │ 02{ v B f Z , w T Y07PerceptronTorch1+11.py

│ │ │

│ │ ├─02-08

│ │ │ config1+11.py

│ │ │H v 3 _ + O 6 ; da\ b s P \ 8tasetbanknote1+11.py

│ │ │ inference1+11.py3 q 2 N ! + r Z n

│ │ │ loss1+11.0 4 L K ) k *py

│ │ │ mY ` * – m 0 Y Gode] $ e }z b W i V Q 1l1+11.py

│ │ │ preproc; @ & ^ = $ess1+11.py

│ │ │ README1+11s F ^ N @.md

│ │ │ trainer, 0 i F = F1G # | 2 y ?+11.py

│ │ │ utils1+11.py

│ │ │

│ │ ├─03-03

│ │ │ modelwei{ w I d n Q N f ightsinit1+11.py

│ │ │

│ │ ├─03-04

│ │ │ activateff F L l 2 ] !unction1+11.py

│ │ │

│ │ ├U S } l Q – 8 \─03-06

│ │ │n ) 9 Y ( + – normalization1+11.py

│ │ │

│ │ ├─03-q / L $ T p07

│ │ │ regularizationdropout1+1: t L h1.py

│ │ │ regularim 9 u g 1 ( p ?zati0 P Q , 5 * G o conL1andL21+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-04

│ │ │ conv1+11.p7 a O | dy` M l G

│ │ │ lena1+11.jpg

│ │ │

│ │ ├─04-05

│ │ │ lena1+11.jpg

│6 H C │ │ pooling1+11: ( w R.py

│ │ │

│ │ ├─04-] m Y % ] z Q06

│ │ │ parameternumber1+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-07

│ │ │ rec h &P g \ B 1 t 7 Z |ay Z d [ r T Ump; L w L Z Z KsidQ y q Iual1+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-8 E | d t ~ J08

│ │ │ vgg111+11.py

│C 0 { ! { A E 0 │ │

│ │ ├p t D 3─04-09

│ │ │ lena1+11.jpg

│ │ │ transform1+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-10

│ │– j W { t D Q = O} @ Q C Z 5 v V │ co5 Z U C P , ;nfig1+11.py

│ │ │ datasethg1+11.p/ Q n U 3 wy

│ │ │ inference1+11.py

│ │ │ loss1+11.py

│ │ │ mo# } ^ M * f idel1+11.py

│ │ │ prep, M O Irocess1+11.py

│ │ │ trainer1+11.py

│ │ │ utils1+11.py

│ │ │

│ │ ├─05-04

│ │ │ rnnbase1+11.py

│ │ │

│ │ ├─059 ; c z-06

│ │ │ lstmgr/ ^ Q Ku1+11.py

│ │ │

│ │ ├─05-07

│ │ │ biRNNmultiRNN1+Q _ 1 0 y 5 4 b11.py

│ │ │

│ │ └─m ! E p U05-09

│ │\ ? ) coa $ N \ h 6 c [ ]nfig1+11.py

│ │ datasetkws1e R ! j ( ++11.py

│w [ / O Y T $ * l │ infe% ( B + 0renc~ o :e1+11.py

│ │ loss1+11.pm U [ p 7 L 4 `y

│ │ model1+11., x y & lpF @ w m D P Ky

│ │ preprocess1+, Z A B Y v \ )11.py

│ │ trainer1+11.py

│ │ utils1+11.py

│ │

│ ├─第6章 深度学习新思路： GAN网络

│ │ 6-1 本章内容介绍.mp4

│ │ 6-10 用DCGAN生成人6 w { K = = x k }脸照片.mp4

│ │ 6-6 S 0 D P ~ x q ,11 超参和dataset编写.mp4

│ │ 6-12 generator编写.mp4

│ │ 6-13 discriminator编写& 2 c B Z.T F U i hmp4{ ) n . M X n

│ │ 6-14 trainer 编写（1）.mp4

│ │ 6-15 trainer 编写（2）.mp4

│ │ 6-16 trainer 编写（3）.mp4

│ │ 6-17 trainer 编写（4）.mp4

│ │ 6-18 怎Y J 1么检查GAN的训练过程？.mp4

│ │ 6-19 本章总结.mp4

│ │ 6-f \ 2 / n2 什么是生成式模型？.mpP * # A 1 ^ O4

│ │ 6-3 GAN的原理（上）.mp4

│ │ 6-4 GAN的原理（下）.mp4

│ │ 6-5 GAN的一些变体之：CycleGAN.mp4

│ │ 6-6 GAN的一些变体之9 z i V u t r：StyleGAN（上）.mp4

│{ p 5 | X Q │ 6-7 GAN的一些变体之$ 3 # $ O R：StyleGAN（下）.m[ k 3 & N np4

│ │ 6-8 GAN的一些变体之：DCGAN.mp4

│ │ 6g F ` C G – A 5-9 GAN的一些变6 K d e o J N ? e体之：te1 N 3 ( # . Pxt-to-imageD P s X ] F / m.mp4

│ │M 8 * 2 h

│ ├─第7章 赋予模型认知能力：注意力机制

│R D @ * j J / │= o j Y E t i o 7) 8 D R 8 i-1 本章内容介绍.mp4

│ │ 7-10 model结构和位置编码.mp4

│ │ 7-11 encoder.mp4

│ │ 7-1L P k / [ s2 Multi-head attentiong h ^ + . v O ~ *（上）% B \ = , %.mp4

│ │ 7-13 Mul3 i = ) Kti-head attention（下）.mp4

│ │ 7-14 Pointwise FeedForward.mp4

│ │ 7-15 decoder.mp4

│& x O L \ ^ \ │ 7-16 transformer（上）.mp4

│ │A 3 $ 1 I f 7-17 transform8 B 1er（下）.mp4

│ │ 7-18 trainer脚本编写.mp4

│ │ 7-19 iT D _ G 5 Qnfer推理函数2 R p $ f { X 0编写.mp4

│ │ 7Q f : z W ] C ~-2 什么是注意力机制？.mp4

│ │ 7-20 inference和attention map展示（上\ – I } h [ 1 j）.mp4

│ │ 7-21 inference和attention map展示（下）.mp4

│ │ 7-22 本章总结.mp4x R | I I j E

│ │ 7-F yW y y \ 9 U F q , zR w p ] 7 V m | h B R3 注意力机制的一般性原理_ 1 L ].mp4

│ │ 7-4 几种典型的注意^ e g / ,力机制 hard@ t , s h、) X Y = g , l y xsoft、local attention.mpI b 5/ h D . G i |4

│ │ 7-5 自注意力机制：self-J \ 6 A R 0 %attentionL f M.mp4

│ │? S ) _ q r f 7-6 Transformer.mp4

│ │ 7-71 + % 用Transformer实现G2P（上）.mp4

│ │= k / d 7-8 用TransfB u N 7 s 6 7ormer实现G2P（下）.mp4

│ │p x | ^ 2 7-9&& , n H O j i G h g? x 7 m i X X2p dataset 编写.mp4

│ │

│ ├─第8章 数9 + 0 t C $ o据不够怎么办？迁移学习来帮{ d a ~ I F 4 ] H忙

│ │ 8-1 本章内容介绍.m* | D [ # x [ e ]p4

│ │ 8-2 什o G I么是迁移学习.mp4

│ │ 8-3 迁移学习分类.mp4

│ │ 8-4 怎么实施迁移学习？.mp4

│ │ 8z # 1 X-5 基于ResNet迁移学习的姿势识别.mp4

│ │ 8-6 工程代码（上）.mp4

│ │ 8-7 工程代码（下）.mp4c ( 6 O

│ │ 8-= L f c8 inference.mpG E x j A4

│ │ 8-9 本d [ Y章总结.m+ q _p4

│ │

│ └─第9章 深度学习r o ^新范式：半监督学习

│ 9-1 本章内容介绍.mp4

│ 9-10 utils编写（3）.mp4

│ 9-11 utils编写（4G \ _）T 6 + 2.mp4

│ 9-12 model编写.mp4

│ 9-13 loss 编写.mp4

│ 9-14 trainer 编写（1）.mp4

│ 9-15 trainer 编写（2）.mp4

│ 9-16 trainer 编写（3）.mp4

│ 9-17 trainer 编写（4）% B f B # a.mp4

│ 9-18 本章总结.mp4

│ 9-2 半监W h e督学习是什么？.mp4

│ 9-3 半监督J r z d + z学习能解决什么问题？.mp4

│ 9-4 几C y ) d O种典型的半监督学习方法（上）.mp4

│ 9-5 几种典型的半监督学习方法（下）.mp4

│ 9-6~ p N 3 . + 在Cifar10上实现MixMatch半监督学V A 3 –习-论文拆解.mp4C D I

│ 9-7 超参和dataset.mp4

│ 9-8 utils编写（1）.mp4! ; D ] a 7 +

│ 9-9 utils编写（2）.mp4

点击获取课程资源：系统入门深度学习，直击算法工程师|完结无秘课程资源下载

https://zy.98ke.com/zyjn/57294.html?ref=9398