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深度学习必修课：进击算法工程师
〖课程目录〗:
深度学习必修课：进击算法工程师
├──第10章 复杂循环神经网络：让记忆长上翅膀
| ├──10-1 深度循环神经网络.mp4 24.18M
| ├──10-2 双向循环神经网络.mp4 25.84M
| ├──10-3 门控循环单元.mp4 28.59M
| ├──10-4 长短期记忆网络.mp4 43.06M
| ├──10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4 35.82M
| ├──10-6 编码器-解码器网络.mp4 41.10M
| ├──10-7 序列到序列模型代码实现.mp4 32.96M
| ├──10-8 束搜索算法.mp4 25.71M
| └──10-9 机器翻译简单代码实现.mp4 39.34M
├──第11章 注意力机制网络：赋予模型认知能力
| ├──11-1 什么是注意力机制.mp4 43.37M
| ├──11-2 注意力的计算.mp4 57.52M
| ├──11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4 24.14M
| ├──11-4 自注意力机制.mp4 30.16M
| ├──11-5 注意力池化及代码实现.mp4 29.63M
| ├──11-6 Transformer模型.mp4 43.91M
| └──11-7 Transformer代码实现.mp4 38.00M
├──第12章 复杂注意力神经网络：大模型的力量
| ├──12-1BERT模型.mp4 50.18M
| ├──12-2 GPT系列模型.mp4 79.60M
| ├──12-3 T5模型.mp4 37.76M
| ├──12-4 ViT模型.mp4 31.02M
| ├──12-5 Swin Transformer模型.mp4 54.91M
| └──12-6 GPT模型代码实现.mp4 37.95M
├──第13章 深度生成模型：不确定性的妙用
| ├──13-1 蒙特卡洛方法.mp4 28.52M
| ├──13-2 变分推断.mp4 40.75M
| ├──13-3 变分自编码器.mp4 56.20M
| ├──13-4 生成对抗网络.mp4 39.85M
| ├──13-5 Diffusion扩散模型.mp4 77.56M
| └──13-6 图像生成.mp4 56.13M
├──第14章 计算机视觉：让智慧看得见
| ├──14-1 自定义数据加载.mp4 48.72M
| ├──14-2 图像数据增强.mp4 33.44M
| ├──14-3 迁移学习.mp4 31.80M
| ├──14-4 经典视觉数据集.mp4 37.27M
| └──14-5 项目实战：猫狗大战.mp4 64.10M
├──第15章 自然语言处理：人机交互懂你所说
| ├──15-1 词嵌入和word2vec.mp4 33.25M
| ├──15-2 词义搜索和句意表示.mp4 44.83M
| ├──15-3 预训练模型.mp4 55.01M
| ├──15-4 Hugging Face库介绍.mp4 36.40M
| ├──15-5 经典NLP数据集.mp4 36.42M
| └──15-6 项目实战：电影评情感分析.mp4 35.74M
├──第16章 多模态AI及内容生成：引领智能新时代
| ├──16-1 InstructGPT模型.mp4 76.99M
| ├──16-2 CLIP模型.mp4 37.65M
| ├──16-3 DALL-E模型.mp4 54.33M
| ├──16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4 37.03M
| └──16-5 下一步学习的建议.mp4 18.52M
├──第1章 欢迎来到深度学习的世界
| ├──1-1 课程内容和理念.mp4 52.23M
| ├──1-2 初识深度学习.mp4 52.86M
| └──1-3 课程使用的技术栈.mp4 12.65M
├──第2章 数学知识回顾
| ├──2-1 线性代数.mp4 56.44M
| ├──2-2 微积分.mp4 49.04M
| └──2-3 概率.mp4 59.21M
├──第3章 环境安装和工具使用
| ├──3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 20.94M
| ├──3-2 conda实用命令.mp4 13.03M
| ├──3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 15.54M
| └──3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 9.01M
├──第4章 深度神经网络：误差倒查分解
| ├──4-1 神经网络原理.mp4 44.83M
| ├──4-2 多层感知机.mp4 47.25M
| ├──4-3 前向传播和反向传播.mp4 39.52M
| ├──4-4 多层感知机代码实现.mp4 29.34M
| ├──4-5 回归问题.mp4 35.59M
| ├──4-6 线性回归代码实现.mp4 23.14M
| ├──4-7 分类问题.mp4 23.05M
| └──4-8 多分类问题代码实现.mp4 42.84M
├──第5章 常见问题及对策：一切为了泛化能力
| ├──5-1 训练的常见问题.mp4 33.80M
| ├──5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 41.17M
| ├──5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 22.37M
| ├──5-4 正则化.mp4 42.24M
| ├──5-5 Dropout.mp4 32.08M
| ├──5-6 Dropout代码实现.mp4 17.32M
| ├──5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 47.20M
| └──5-8 模型文件的读写.mp4 16.50M
├──第6章 梯度下降算法及变体
| ├──6-1 最优化与深度学习.mp4 48.05M
| ├──6-10 Adam算法.mp4 47.07M
| ├──6-11 梯度下降代码实现.mp4 30.92M
| ├──6-12 学习率调节器.mp4 27.91M
| ├──6-2 损失函数.mp4 42.80M
| ├──6-3 损失函数性质.mp4 29.22M
| ├──6-4 梯度下降.mp4 31.56M
| ├──6-5 随机梯度下降法.mp4 20.63M
| ├──6-6 小批量梯度下降法.mp4 32.04M
| ├──6-7 动量法.mp4 25.04M
| ├──6-8 AdaGrad算法.mp4 24.77M
| └──6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4 15.89M
├──第7章 基础卷积神经网络：图像处理利器
| ├──7-1 全连接层问题.mp4 38.55M
| ├──7-2 图像卷积.mp4 34.77M
| ├──7-3 卷积层.mp4 44.83M
| ├──7-4 卷积层常见操作.mp4 35.21M
| ├──7-5 池化层Pooling.mp4 33.64M
| └──7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4 27.22M
├──第8章 复杂卷积神经网络：精细特征捕捉
| ├──8-1 AlexNet.mp4 49.57M
| ├──8-2 VGGNet.mp4 47.71M
| ├──8-3 批量规范化.mp4 23.62M
| ├──8-4 GoogLeNet.mp4 40.98M
| ├──8-5 ResNet.mp4 65.01M
| └──8-6 DenseNet.mp4 58.47M
├──第9章 基础循环神经网络：为序列数据而生
| ├──9-1 序列建模.mp4 30.32M
| ├──9-2 文本数据预处理.mp4 60.04M
| ├──9-3 循环神经网络.mp4 48.25M
| ├──9-4 随时间反向传播算法.mp4 43.86M
| ├──9-5 循环神经网络代码实现.mp4 27.84M
| └──9-6 RNN的长期依赖问题.mp4 37.66M
└──文档
| └──Deep-Learning-Code-main.zip 11.22M
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发表于 2024-1-30 22:42:10
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