深度學習與PyTorch入門實戰(zhàn)教程

show0p · 發(fā)表于 2019-7-28 08:56:43

深度學習與PyTorch入門實戰(zhàn)教程

完整版價值 399
本課程適合于深度學習和人工智能方向新手，需要零基礎、快速、深入學習人工智能的朋友。

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

【莫煩老師】權威推薦：在教學中，龍龍老師以簡短高效的方式，從深度學習的多個角度向我們展開了論述，非常適合想對深度學習有全方位了解的朋友。
【PyTorch中文網(wǎng)】：講解簡單易懂、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
對深度學習算法追本溯源、循序漸進式講解，學員不需要任何機器學習基礎，只需要寫過代碼即可輕松上手。
2.       實用主導，簡單高效
使用新手最容易掌握的深度學習框架PyTorch實戰(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，最受好評的框架。
3.       案例為師，實戰(zhàn)護航
基于計算機視覺和NLP領域的經(jīng)典數(shù)據(jù)集，從零開始結合PyTorch與深度學習算法完成多個案例實戰(zhàn)。

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

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

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

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jyjy · 發(fā)表于 2019-7-28 09:56:00

祝資源共享吧越來越火！

jyjy · 發(fā)表于 2019-7-31 15:08:15

啥時候可以上傳完

zero0 · 發(fā)表于 2019-8-4 11:30:55

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

這個好象是挺難的，不知道能不能學習

ldlres · 發(fā)表于 2019-8-6 09:01:46

666666666666

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

嘻嘻謝謝風嘻嘻謝謝風嘻嘻謝謝風

jessony · 發(fā)表于 2019-8-27 22:52:54

謝謝分享�。�！

南風 · 發(fā)表于 2019-9-7 04:11:37

資源共享吧真是一個好地方！

sss2008 · 發(fā)表于 2019-10-13 18:34:26

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