三个月教你从零入门人工智能！深度学习精华实践课程

课程介绍：

规划全面：涵盖目前主流的深度学习领域，包括图像识别，图像检测，自然语言处理，GAN，分布式训练框架等等。掌握每一项技能都能在从事该领域迈进一步。

重点突出：摒弃繁冗的数学证明，一切从实际出发，突出重点，短时间内掌握重点知识。

实战演练：课程包含多个实际案例，并结合实际项目经验教你如何在企业中做深度学习的项目

课程截图：

〖课程目录〗:

• | └──9 三个月教你从零入门人工智能！！ 深度学习精华实践课程
• | | ├──三个月入门人工智能-配套课件
• | | | ├──learningdl-master
• | | | ├──2.jpg 217.40kb
• | | | ├──3.jpg 303.60kb
• | | | └──三个月入门深度学习课件-胡晓曼.pdf 64.80M
• | | ├──章节01： 什么是人工智能
• | | | ├──1. 人工智能背景介绍（www.ko996.com）.mp4 14.98M
• | | | └──2. 前期环境准备（www.ko996.com）.mp4 20.63M
• | | ├──章节02： 深度学习入门基础知识
• | | | ├──03. 深度学习环境准备（www.ko996.com）.mp4 6.41M
• | | | ├──04. TensorFlow快速入门（一）–基本概年和框架（www.ko996.com）.mp4 49.83M
• | | | ├──05. Tensorflow快速入门（二）–实战演练和模型训练（www.ko996.com）.mp4 47.13M
• | | | ├──06. Tensorflow快速入门（三）–技巧总结（www.ko996.com）.mp4 29.91M
• | | | ├──07. 深度学习数学知识一览表（www.ko996.com）.mp4 25.48M
• | | | ├──08. 作业：实例：用自己的数据集训练模型（www.ko996.com）.mp4 2.62M
• | | | ├──09. 作业讲解—如何制作自己的数据集1（www.ko996.com）.mp4 42.86M
• | | | └──10. 作业讲解—如何制作自己的数据集2（www.ko996.com）.mp4 38.62M
• | | ├──章节03： 传统神经网络与参数理解
• | | | ├──11. 什么是多层感知机（www.ko996.com）.mp4 5.62M
• | | | ├──12. 激活函数的原理、类别与实现1（www.ko996.com）.mp4 26.35M
• | | | ├──13. 激活函数的原理、类别与实现2（www.ko996.com）.mp4 13.74M
• | | | ├──14. 损失函数的原理、类别与实现上（www.ko996.com）.mp4 25.23M
• | | | ├──15. 损失函数的原理、类别与实现下（www.ko996.com）.mp4 14.34M
• | | | ├──16. 梯度下降算法一（www.ko996.com）.mp4 34.17M
• | | | ├──17. 梯度下降算法二（www.ko996.com）.mp4 47.24M
• | | | ├──18. 学习率的设定（www.ko996.com）.mp4 8.35M
• | | | ├──19. 正则化的方法（一）（www.ko996.com）.mp4 38.75M
• | | | ├──20. 正则化的方法(二)（www.ko996.com）.mp4 10.38M
• | | | ├──21. 实例：识别花的种类（www.ko996.com）.mp4 15.45M
• | | | ├──22. 作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率（www.ko996.com）.mp4 3.35M
• | | | └──23. 作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理（www.ko996.com）.mp4 24.99M
• | | ├──章节04： 前向传播与反向传播
• | | | ├──24. 前向传播的原理（www.ko996.com）.mp4 5.16M
• | | | ├──25. 前向传播的代码实现（www.ko996.com）.mp4 3.67M
• | | | ├──26. 反向传播的原理（www.ko996.com）.mp4 17.74M
• | | | ├──27. 反向传播代码实现（www.ko996.com）.mp4 4.71M
• | | | ├──28. 实例：自己手写一个完整的BP（www.ko996.com）.mp4 15.32M
• | | | ├──29. 作业：写一个Autoencoder（www.ko996.com）.mp4 1.96M
• | | | └──30. 作业讲解：如何写一个Autoencoder（www.ko996.com）.mp4 16.72M
• | | ├──章节05： 自编码Autocoder的原理及应用
• | | | ├──31. 什么是Autoencoer（www.ko996.com）.mp4 7.92M
• | | | ├──32. Autoencoder的原理与实现（www.ko996.com）.mp4 10.63M
• | | | ├──33. Autoencoder与PCA的区别（www.ko996.com）.mp4 4.82M
• | | | ├──34. Autoencoder的变种（一）（www.ko996.com）.mp4 9.33M
• | | | ├──35. Autoencoder的变种（二）（www.ko996.com）.mp4 10.50M
• | | | ├──36. 实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用（www.ko996.com）.mp4 19.67M
• | | | ├──37. 作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维（www.ko996.com）.mp4 4.04M
• | | | └──38. 作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维（拼www.ko996.com）.mp4 6.93M
• | | ├──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（www.ko996.com）.mp4 24.33M
• | | | ├──40. 卷积神经网络的代码实现（1）（www.ko996.com）.mp4 42.02M
• | | | ├──41. 卷积神经网络的代码实现（2）（www.ko996.com）.mp4 61.97M
• | | | ├──42. Le-Net5的网络结构与实现（www.ko996.com）.mp4 28.29M
• | | | ├──43. Alexnet的网络结构和实现（www.ko996.com）.mp4 14.71M
• | | | ├──44. Vgg的网络结构及实现（www.ko996.com）.mp4 11.66M
• | | | ├──45. GoogleNet的网络结构与实现(1)（www.ko996.com）.mp4 38.27M
• | | | ├──45. GoogleNet的网络结构与实现（www.ko996.com）.mp4 38.20M
• | | | ├──46. Resnet的网络结构及实现（www.ko996.com）.mp4 9.12M
• | | | └──47. 实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类（www.ko996.com）.mp4 43.04M
• | | ├──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（www.ko996.com）.mp4 19.00M
• | | | ├──49. R-CNN相关算法的原理及实现（一）（拼www.ko996.com）.mp4 51.68M
• | | | ├──50. R-CNN相关算法的原理及实现（二）（www.ko996.com）.mp4 23.04M
• | | | ├──51. YOLO相关算法的原理及实现（一）（www.ko996.com）.mp4 26.42M
• | | | ├──52. YOLO相关算法的原理及实现（二）（www.ko996.com）.mp4 48.56M
• | | | ├──53. SSD相关算法的原理及实现 （一）（www.ko996.com）.mp4 33.04M
• | | | └──54. SSD相关算法的原理及实现 （二）（www.ko996.com）.mp4 21.96M
• | | ├──章节08： 迁移学习
• | | | ├──55. 迁移学习简介（www.ko996.com）.mp4 8.29M
• | | | ├──56. 迁移学习的应用（www.ko996.com）.mp4 9.70M
• | | | ├──57. 迁移学习的方法（www.ko996.com）.mp4 11.08M
• | | | └──58. 迁移学习案例分享（www.ko996.com）.mp4 11.08M
• | | ├──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（www.ko996.com）.mp4 24.24M
• | | | ├──60. 循环神经网络RNN的代码实现（www.ko996.com）.mp4 11.54M
• | | | └──61. 实例：用RNN来做情感分析（www.ko996.com）.mp4 26.19M
• | | ├──章节10： 自然语言处理
• | | | ├──62. LSTM的简介与原理详解（www.ko996.com）.mp4 8.63M
• | | | ├──63. LSTM的代码实现（www.ko996.com）.mp4 14.80M
• | | | └──64. 实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人（www.ko996.com）.mp4 66.07M
• | | ├──章节11： 无监督学习：对抗网络GAN
• | | | ├──65. GAN的背景与应用（www.ko996.com）.mp4 9.33M
• | | | ├──66. GAN的数学推导及代码实现（www.ko996.com）.mp4 41.50M
• | | | ├──67. GAN的变种及应用（www.ko996.com）.mp4 40.19M
• | | | └──68. 实例：用GAN生成二次元萌妹子（www.ko996.com）.mp4 25.92M
• | | ├──章节12： 深度学习的高性能计算
• | | | ├──69. 单机单卡的实现过程（www.ko996.com）.mp4 8.44M
• | | | ├──70. 单机多卡的实现过程（www.ko996.com）.mp4 27.89M
• | | | ├──71. 多机单卡的实现过程（www.ko996.com）.mp4 8.93M
• | | | ├──72. 多机多卡的实现过程（拼www.ko996.com）.mp4 41.07M
• | | | └──73. 实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式（www.ko996.com）.mp4 38.81M
• | | └──章节13： 实战项目演练
• | | | ├──74. 用户分群与偏好预测经典案例（www.ko996.com）.mp4 39.27M
• | | | ├──75. 自动创作古诗词（www.ko996.com）.mp4 24.48M
• | | | └──76. 自动创造音乐（www.ko996.com）.mp4 42.51M

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