深度學(xué)習(xí)與PyTorch入門實(shí)戰(zhàn)教程

show0p · 發(fā)表于 2019-7-28 08:56:43

深度學(xué)習(xí)與PyTorch入門實(shí)戰(zhàn)教程

完整版價(jià)值 399
本課程適合于深度學(xué)習(xí)和人工智能方向新手，需要零基礎(chǔ)、快速、深入學(xué)習(xí)人工智能的朋友。

課程概述
前新加坡國(guó)立大學(xué)(亞洲排名第一)的助理研究員龍龍老師主講，幫助人工智能、深度學(xué)習(xí)初學(xué)者快速、深刻理解深度學(xué)習(xí)算法原理與實(shí)踐。

【莫煩老師】權(quán)威推薦：在教學(xué)中，龍龍老師以簡(jiǎn)短高效的方式，從深度學(xué)習(xí)的多個(gè)角度向我們展開了論述，非常適合想對(duì)深度學(xué)習(xí)有全方位了解的朋友。
【PyTorch中文網(wǎng)】：講解簡(jiǎn)單易懂、由淺入深，是一門值得推薦的課程。

課程特色：
1.       通俗易懂，快速入門
對(duì)深度學(xué)習(xí)算法追本溯源、循序漸進(jìn)式講解，學(xué)員不需要任何機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，只需要寫過代碼即可輕松上手。
2.       實(shí)用主導(dǎo)，簡(jiǎn)單高效
使用新手最容易掌握的深度學(xué)習(xí)框架PyTorch實(shí)戰(zhàn)，比起使用TensorFlow的課程難度降低了約50%，而且PyTorch是業(yè)界最靈活，最受好評(píng)的框架。
3.       案例為師，實(shí)戰(zhàn)護(hù)航
基于計(jì)算機(jī)視覺和NLP領(lǐng)域的經(jīng)典數(shù)據(jù)集，從零開始結(jié)合PyTorch與深度學(xué)習(xí)算法完成多個(gè)案例實(shí)戰(zhàn)。

目錄
章節(jié)1:深度學(xué)習(xí)初見
課時(shí)1深度學(xué)習(xí)框架簡(jiǎn)介09:07
課時(shí)2PyTorch功能演示11:09
章節(jié)2:開發(fā)環(huán)境安裝
課時(shí)3開發(fā)環(huán)境安裝（簡(jiǎn)介）12:40
章節(jié)3:回歸問題
課時(shí)4簡(jiǎn)單回歸問題-109:09
課時(shí)5簡(jiǎn)單回歸問題-214:44
課時(shí)6回歸問題實(shí)戰(zhàn)08:43
課時(shí)7分類問題引入-107:16
課時(shí)8分類問題引入-209:19
課時(shí)9手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn)-106:09
課時(shí)10手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn)-206:35
課時(shí)11手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn)-307:02
課時(shí)12手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn)-408:05
課時(shí)13手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn)-508:16
章節(jié)4

yTorch基礎(chǔ)教程
課時(shí)14張量數(shù)據(jù)類型-109:56
課時(shí)15張量數(shù)據(jù)類型-214:07
課時(shí)16創(chuàng)建Tensor-110:46
課時(shí)17創(chuàng)建Tensor-212:59
課時(shí)18索引與切片-112:10
課時(shí)19索引與切片-211:30
課時(shí)20維度變換-107:37
課時(shí)21維度變換-210:01
課時(shí)22維度變換-307:52
課時(shí)23維度變換-410:23
章節(jié)5

yTorch進(jìn)階教程
課時(shí)24Broadcasting-108:46
課時(shí)25Broadcasting-211:35
課時(shí)26Broadcasting-306:11
課時(shí)27合并與分割-110:43
課時(shí)28合并與分割-206:36
課時(shí)29數(shù)學(xué)運(yùn)算-107:39
課時(shí)30數(shù)學(xué)運(yùn)算-208:54
課時(shí)31屬性統(tǒng)計(jì)-110:41
課時(shí)32屬性統(tǒng)計(jì)-211:34
課時(shí)33高階操作16:05
章節(jié)6:隨機(jī)梯度下降
課時(shí)34什么是梯度-110:19
課時(shí)35什么是梯度-214:16
課時(shí)36常見函數(shù)的梯度07:18
課時(shí)37激活函數(shù)與Loss的梯度-113:52
課時(shí)38激活函數(shù)與Loss的梯度-208:52
課時(shí)39激活函數(shù)與Loss的梯度-306:46
課時(shí)40激活函數(shù)與Loss的梯度-411:57
課時(shí)41感知機(jī)的梯度推導(dǎo)-113:35
課時(shí)42感知機(jī)的梯度推導(dǎo)-213:16
課時(shí)43鏈?zhǔn)椒▌t11:31
課時(shí)44反向傳播算法-112:44
課時(shí)45反向傳播算法-207:01
課時(shí)46優(yōu)化問題實(shí)戰(zhàn)08:54
章節(jié)7:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與全連接層
課時(shí)47Logistic Regression14:12
課時(shí)48交叉熵-106:42
課時(shí)49交叉熵-209:08
課時(shí)50交叉熵-304:51
課時(shí)51多分類問題實(shí)戰(zhàn)08:26
課時(shí)52全連接層13:59
課時(shí)53激活函數(shù)與GPU加速11:37
課時(shí)54MNIST測(cè)試實(shí)戰(zhàn)12:01
課時(shí)55Visdom可視化13:08
章節(jié)8:過擬合
課時(shí)56過擬合與欠擬合14:24
課時(shí)57交叉驗(yàn)證-111:46
課時(shí)58交叉驗(yàn)證-207:38
課時(shí)59Regularization11:21
課時(shí)60動(dòng)量與學(xué)習(xí)率衰減13:57
課時(shí)61Early stopping, dropout等14:20
章節(jié)9:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
課時(shí)62什么是卷積-112:58
課時(shí)63什么是卷積-208:47
課時(shí)64卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-111:19
課時(shí)65卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-211:11
課時(shí)66卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-308:43
課時(shí)67池化層與采樣10:53
課時(shí)68BatchNorm-105:40
課時(shí)69BatchNorm-212:32
課時(shí)70BatchNorm-307:33
課時(shí)71經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò) LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-109:18
課時(shí)72經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò) LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-209:43
課時(shí)73ResNet與DenseNet-112:03
課時(shí)74ResNet與DenseNet-210:21
課時(shí)75nn.Module模塊-110:17
課時(shí)76nn.Module模塊-208:56
課時(shí)77數(shù)據(jù)增強(qiáng)12:53
章節(jié)10:CIFAR10與ResNet實(shí)戰(zhàn)
課時(shí)78CIFAR10數(shù)據(jù)集介紹10:07
課時(shí)79卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)-110:07
課時(shí)80卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)-210:04
課時(shí)81卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練10:04
課時(shí)82ResNet實(shí)戰(zhàn)-110:11
課時(shí)83ResNet實(shí)戰(zhàn)-210:11
課時(shí)84ResNet實(shí)戰(zhàn)-307:31
課時(shí)85ResNet實(shí)戰(zhàn)-410:07
課時(shí)86實(shí)戰(zhàn)小結(jié)12:49
章節(jié)11:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN&LSTM
課時(shí)87時(shí)間序列表示方法14:57
課時(shí)88RNN原理-109:55
課時(shí)89RNN原理-209:39
課時(shí)90RNN Layer使用-109:42
課時(shí)91RNN Layer使用-209:01
課時(shí)92時(shí)間序列預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)13:27
課時(shí)93梯度彌散與梯度爆炸12:50
課時(shí)94LSTM原理-109:01
課時(shí)95LSTM原理-210:53
課時(shí)96LSTM Layer使用08:44
課時(shí)97情感分類問題實(shí)戰(zhàn)15:15
章節(jié)12:遷移學(xué)習(xí)-實(shí)戰(zhàn)寶可夢(mèng)精靈
課時(shí)98Pokemon數(shù)據(jù)集12:30
課時(shí)99數(shù)據(jù)預(yù)處理12:20
課時(shí)100自定義數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)-106:49
課時(shí)101自定義數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)-208:42
課時(shí)102自定義數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)-311:04
課時(shí)103自定義數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)-409:58
課時(shí)104自定義數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)-511:28
課時(shí)105自定義網(wǎng)絡(luò)09:45
課時(shí)106自定義網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測(cè)試07:37
課時(shí)107自定義網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)07:39
課時(shí)108遷移學(xué)習(xí)05:35
課時(shí)109遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)10:09
章節(jié)13:自編碼器Auto-Encoders
課時(shí)110無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)10:02
課時(shí)111Auto-Encoder原理10:12
課時(shí)112Auto-Encoder變種09:59
課時(shí)113Adversarial Auto-Encoder10:08
課時(shí)114變分Auto-Encoder引入10:12
課時(shí)115Reparameterization trick10:05
課時(shí)116變分自編碼器VAE11:03
課時(shí)117Auto-Encoder實(shí)戰(zhàn)-110:01
課時(shí)118Auto-Encoder實(shí)戰(zhàn)-210:10
課時(shí)119變分Auto-Encoder實(shí)戰(zhàn)-105:55
課時(shí)120變分Auto-Encoder實(shí)戰(zhàn)-206:37
章節(jié)14:對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)GAN
課時(shí)121數(shù)據(jù)的分布09:11
課時(shí)122畫家的成長(zhǎng)歷程13:04
課時(shí)123GAN原理10:01
課時(shí)124納什均衡-D09:57
課時(shí)125納什均衡-G13:42
課時(shí)126JS散度的缺陷16:36
課時(shí)127EM距離09:57
課時(shí)128WGAN與WGAN-GP15:43
課時(shí)129GAN實(shí)戰(zhàn)-GD實(shí)現(xiàn)09:58
課時(shí)130GAN實(shí)戰(zhàn)-網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練17:24
課時(shí)131GAN實(shí)戰(zhàn)-網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練魯棒性09:46
課時(shí)132WGAN-GP實(shí)戰(zhàn)16:17
章節(jié)15:選看：Ubuntu開發(fā)環(huán)境安裝
課時(shí)133Ubuntu系統(tǒng)安裝10:01
課時(shí)134Anaconda安裝10:10
課時(shí)135CUDA 10安裝10:10
課時(shí)136環(huán)境變量配置10:05
課時(shí)137cudnn安裝10:14
課時(shí)138PyCharm安裝與配置10:59
章節(jié)16:選看：人工智能發(fā)展簡(jiǎn)史
課時(shí)139生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)04:06
課時(shí)140感知機(jī)的提出10:07
課時(shí)141BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10:07
課時(shí)142CNN和LSTM的發(fā)明10:19
課時(shí)143人工智能的低潮10:07
課時(shí)144深度學(xué)習(xí)的誕生10:13
課時(shí)145深度學(xué)習(xí)的繁榮12:13
章節(jié)17:選看：Numpy實(shí)戰(zhàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
課時(shí)146權(quán)值的表示10:05
課時(shí)147多層感知機(jī)的實(shí)現(xiàn)10:18
課時(shí)148多層感知機(jī)前向傳播10:06
課時(shí)149多層感知機(jī)反向傳播10:10
課時(shí)150多層感知機(jī)反向傳播-210:06
課時(shí)151多層感知機(jī)反向傳播-310:18
課時(shí)152多層感知機(jī)的訓(xùn)練10:24
課時(shí)153多層感知機(jī)的測(cè)試12:06
課時(shí)154實(shí)戰(zhàn)小結(jié)

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jyjy · 發(fā)表于 2019-7-28 09:56:00

祝資源共享吧越來(lái)越火！

jyjy · 發(fā)表于 2019-7-31 15:08:15

啥時(shí)候可以上傳完

zero0 · 發(fā)表于 2019-8-4 11:30:55

wangbw2011 · 發(fā)表于 2019-8-6 08:56:33

這個(gè)好象是挺難的，不知道能不能學(xué)習(xí)

ldlres · 發(fā)表于 2019-8-6 09:01:46

666666666666

babypig521 · 發(fā)表于 2019-8-6 16:43:23

嘻嘻謝謝風(fēng)嘻嘻謝謝風(fēng)嘻嘻謝謝風(fēng)

jessony · 發(fā)表于 2019-8-27 22:52:54

謝謝分享�。�！

南風(fēng) · 發(fā)表于 2019-9-7 04:11:37

資源共享吧真是一個(gè)好地方！

sss2008 · 發(fā)表于 2019-10-13 18:34:26

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