课程介绍:
设计了梯度式的教学计划,以理论+实战为主,包含三个部分,第1部分学习基本的数学工具和机器学习的概念,作为深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解“花书”中涉及现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分带打全球顶级Kaggle比赛,增强实战能力和对书本的理解。
课程截图:
〖课程目录〗:
- | └──2、《深度学习》花书训练营【第二期】
- | | ├──00【学前准备】开营仪式,认识群内的小伙伴
- | | | ├──看开营仪式,了解学习模式.docx 14.88kb
- | | | └──深度输出活动.docx 57.24kb
- | | ├──01 第一周线性代数
- | | | ├──PCA.mp4 42.45M
- | | | ├──点击获取更多资源.html 0.35kb
- | | | ├──矩阵对角化以及SVD分解.mp4 90.32M
- | | | ├──伪逆矩阵最小二乘.mp4 38.72M
- | | | └──资料下载.doc 31.50kb
- | | ├──02 第一周:概率与信息伦,数值计算
- | | | ├──点击获取更多资源.html 0.35kb
- | | | ├──极大似然估计.mp4 36.02M
- | | | ├──无约束最优化.mp4 146.44M
- | | | └──有约束最优化.mp4 79.89M
- | | ├──03 第一周:本周学习任务简单总结
- | | | └──03 第一周:本周学习任务简单总结.doc 100.50kb
- | | ├──04 第二周 机器学习算法基本概念
- | | | ├──估计、偏差和方差.mp4 23.01M
- | | | ├──过拟合欠拟合超参数验证集.mp4 55.62M
- | | | ├──机器学习算法基本概念.doc 51.50kb
- | | | └──机器学习算法基本概念.mp4 46.14M
- | | ├──05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归
- | | | ├──贝叶斯统计.mp4 24.18M
- | | | ├──点击获取更多资源.html 0.35kb
- | | | └──逻辑回归.mp4 65.23M
- | | ├──06 第二周:本周学习任务简单总结
- | | | └──第二周:本周学习任务简单总结.docx 13.67kb
- | | ├──07 第三周:LDA与SVM算法
- | | | ├──LDA.mp4 82.50M
- | | | └──SVM.mp4 125.88M
- | | ├──08 第三周:随机梯度下降
- | | | └──决策树.mp4 80.40M
- | | ├──09 第三周:本周学习任务简单总结
- | | | └──08 第三周:本周学习任务简单总结.doc 455.50kb
- | | ├──10 第四周:前馈神经网络损失函数
- | | | ├──激活函数损失函数.mp4 114.76M
- | | | └──前馈神经网络结构表达能力.mp4 82.63M
- | | ├──11 第四周:前馈神经网络架构设计 反向传播、
- | | | └──前向后向算法、.mp4 95.55M
- | | ├──12 第四周:直播答疑日
- | | | └──第四周:直播答疑日.mp4 918.60M
- | | ├──13 第四周:本周学习任务简单总结
- | | | └──第四周:本周学习任务简单总结.docx 14.77kb
- | | ├──14 第五周:范数惩罚正则化
- | | | ├──范数惩罚正则化.mp4 92.40M
- | | | └──数据增强bagging dropout.mp4 110.71M
- | | ├──15 第五周:深度模型中的优化
- | | | └──第五周:深度模型中的优化.mp4 294.89M
- | | ├──16 第五周:本周学习任务简单总结
- | | | └──总结.docx 73.47kb
- | | ├──17 第五周:直播答疑
- | | | └──直播答疑.mp4 521.05M
- | | ├──18 第六周:卷积神经网络基础
- | | | ├──cnn前向后向.mp4 124.14M
- | | | └──局部感知权值共享.mp4 143.35M
- | | ├──19 第六周:卷积函数变体
- | | | ├──lenet alexnet.mp4 134.67M
- | | | └──vggnet googlenet.mp4 173.98M
- | | ├──20 第六周:本周任务简单总结+直播答疑日
- | | | ├──答疑.mp4 776.48M
- | | | └──第六周:本周学习任务简单总结.docx 15.27kb
- | | ├──21 第七周:RNN概念&前向传播
- | | | └──RNN概念&前向传播.mp4 96.43M
- | | ├──22 第七周:RNN反向传播与并行计算
- | | | └──RNN反向传播与并行计算.mp4 68.88M
- | | ├──23 第七周:本周学习任务简单总结
- | | | └──第七周:本周学习任务简单总结.docx 15.20kb
- | | ├──24 第八周:lstm
- | | | └──lstm.mp4 92.52M
- | | ├──25 第八周:gru
- | | | └──gru.mp4 75.39M
- | | ├──26 第八周:本周任务简单总结+直播答疑日
- | | | ├──任务总结.docx 196.04kb
- | | | └──直播答疑.mp4 84.03M
- | | ├──27 第九周:推理加速、训练加速
- | | | ├──推理加速.mp4 156.39M
- | | | └──训练加速.mp4 46.82M
- | | ├──28 第九周:自适应和gan
- | | | └──28 第九周:自适应和gan.mp4 38.72M
- | | ├──29 第九周:本周学习任务简单总结
- | | | └──第九周:本周学习任务简单总结.docx 13.58kb
- | | └──花书第二期视频课PPT(完结)
- | | | ├──第二周和第三周:机器学习基础.pdf 4.58M
- | | | ├──第九周:实际工作中的一些高级技术2.0.pdf 1.52M
- | | | ├──第六周:第九章卷积网络2.0.pdf 3.08M
- | | | ├──第七、八周:第十章循环神经网络.pdf 3.05M
- | | | ├──第四周:深度前馈网络.pdf 2.88M
- | | | ├──第五周:深度学习中的正则化.pdf 2.97M
- | | | ├──第五周深度模型的优化.pdf 5.16M
- | | | └──第一周:数学基础(修正版).pdf 1.56M
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