【S0148】深度学习必修课：进击算法工程师视频教程

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Java吧 视频教程： 深度学习必修课：进击算法工程师视频教程
Java教程编号：【S0148】-166
8 S! H& |; y) p9 s% t
. l. i5 A/ A& e/ n/ O
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# _, e+ ^. T0 `〖课程目录〗：
8 V% u. P. J0 K8 V2 g001.1-1 课程内容和理念.mp46 j% U4 A$ l. u6 r5 E- _
002.1-2 初识深度学习.mp4
003.1-3 课程使用的技术栈.mp4* o! }$ h" q% z* Y
004.2-1 线性代数.mp45 O1 b  _; ~9 K/ I
005.2-2 微积分.mp4
4 I5 Q( _! _3 o+ n2 m5 J006.2-3 概率.mp4: L' p  O4 K, P1 v$ J! {) L$ `
007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4$ W) B5 h, I" s9 z- ]2 G
008.3-2 conda实用命令.mp4% d: Y: g+ y4 a  A/ l" \" w
) ^/ r5 }, z- `, ]- \: ]7 I7 X" k009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4: M% w7 v* K; K( ^
1 F! O3 Y- Y3 m) k; _* ?010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
* B) f$ G" K/ v0 h7 ~+ w& T- n011.4-1 神经网络原理.mp4
012.4-2 多层感知机.mp4$ a& S0 H) f6 D+ C
013.4-3 前向传播和反向传播.mp41 P1 t: S0 G$ X8 E, X
014.4-4 多层感知机代码实现.mp42 J/ r9 v/ ?5 J6 c8 Q6 T
015.4-5 回归问题.mp43 u. h, P# n0 [# t$ x
# X; T1 t, f: F! D016.4-6 线性回归代码实现.mp4
017.4-7 分类问题.mp4$ l$ r0 b9 ~2 x3 B: g
" G' _8 A7 {8 i* ~( g. U( M018.4-8 多分类问题代码实现.mp4' o( T& h4 e% j9 v0 g$ t
019.5-1 训练的常见问题.mp4
1 Q. X- L: g8 k) P! Q; N8 G020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
9 M% O! u: L& x1 V021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp48 H/ O' y/ }, {4 G* E2 |2 D  J2 k
" H% n  i8 ~- o022.5-4 正则化.mp4
3 Y, q. f8 p0 K2 G. r6 W; L023.5-5 Dropout.mp4. w6 T! r0 Y, e* O  e: W
024.5-6 Dropout代码实现.mp4
: ]8 F# p& B( V025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp48 a' r' ~0 Q, t1 v! i0 O
9 l6 e8 L- F/ v/ f" r' A& s: M026.5-8 模型文件的读写.mp47 L7 ~( g8 }& Q3 V- u) ~
7 B' @1 n. J/ m# E( v027.6-1 最优化与深度学习.mp4
7 X# C7 L. M0 X) @" s0 a028.6-2 损失函数.mp4: _' I# M+ y! S" g9 F) t
029.6-3 损失函数性质.mp41 a3 J4 q$ }/ r% @$ j
7 Y, y- R% ?2 p, V4 K+ F030.6-4 梯度下降.mp4  _2 P/ {: Q4 [' o% F
031.6-5 随机梯度下降法.mp4
4 g9 ^( ?" @* a( j6 S032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
! D/ V7 V: V. V1 D5 [7 @; C033.6-7 动量法.mp4
5 W# z. X2 j" @+ v5 H! P* I5 n034.6-8 AdaGrad算法.mp42 h; J3 q5 W. h8 P
: W* U$ ]% y9 y8 D+ J. t035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
3 d' r/ u* L" r4 B% ^036.6-10 Adam算法.mp4
, }1 @3 L2 M: V3 F" ?( p  J, t/ Z037.6-11 梯度下降代码实现.mp4* _9 {: W6 T" _
( E' n+ y" W( \& F- N6 E& {038.6-12 学习率调节器.mp4/ g8 H  t* I+ d0 ?/ M; h; b* q
039.7-1 全连接层问题.mp44 u2 I. S9 E% N( l# \, g5 ~8 p
5 X' B4 p1 u1 j, T( N+ D040.7-2 图像卷积.mp44 r' y4 m! i$ F+ \1 m# r
8 x6 g$ J: C9 T$ j/ T041.7-3 卷积层.mp4+ r0 ?- E+ W  L) _. ~' w. ?
) H6 c: S8 \+ m042.7-4 卷积层常见操作.mp4+ x+ }$ @0 e$ c. Y5 W
043.7-5 池化层Pooling.mp4
; ~$ @. ]6 D5 x' A044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4" B8 F' i# d; r+ Q# z5 }" r- c1 n
. @* r- d5 ?* r: `045.8-1 AlexNet.mp4$ z: z7 K6 C! S7 b" |  v
046.8-2 VGGNet.mp4
047.8-3 批量规范化.mp43 |9 ], E: C3 ?+ `! e
) O1 n2 E! q1 a0 D048.8-4 GoogLeNet.mp40 ~& c# n* b$ j/ T5 D0 ^8 r& U& Z; Z
049.8-5 ResNet.mp4
% e0 ]: L, n. x. {" }& G' D; [050.8-6 DenseNet.mp4. f$ Y4 {2 w# l6 m# P5 G, C( g
5 M8 u  m: p; ?& Y  K051.9-1 序列建模.mp4
) E' k4 J" t" L/ j' E4 ]0 P052.9-2 文本数据预处理.mp4  Z) n, t- H- X) K/ ?
053.9-3 循环神经网络.mp43 j# l6 R: e1 ]2 c
054.9-4 随时间反向传播算法.mp4
! `% t% b; I6 h! e4 M8 J055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4
. u' ?& ]2 Y. T; L( a056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp46 Y" \" n# y2 z3 u- d
057.10-1 深度循环神经网络.mp4$ X- s' H5 n" R; F* \0 h
. _* ~$ g# e  K( l( S058.10-2 双向循环神经网络.mp4/ E" z6 B& A% }6 G' x5 j
, s. h: _8 s1 O0 _& }- x059.10-3 门控循环单元.mp4
060.10-4 长短期记忆网络.mp43 i- O' R6 T. c+ m8 ?& X* u: d
/ |! Q; |2 x( M' V061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4
062.10-6 编码器-解码器网络.mp47 s& K3 j8 F. h3 Y5 c$ V2 T
063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp49 ~) _) _. ^" N3 B7 @1 V3 o- z
064.10-8 束搜索算法.mp4' W* p# m4 ~9 F% d
- Q! C2 \6 b$ w6 `065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp45 {$ o1 F, r$ J! X
066.11-1 什么是注意力机制.mp4+ J* x+ ]' Y! a  ]1 W2 U' E0 k! h
6 ]4 Q8 A' ?& O! i- x067.11-2 注意力的计算.mp4- m5 b- y' r7 q' [
068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4
069.11-4 自注意力机制.mp4( I+ Z0 ]2 |: R: Y
070.11-5 注意力池化及代码实现.mp41 N( q8 Y4 a& X* m6 c
071.11-6 Transformer模型.mp4* f6 {6 H/ t# v" w
' K) A  ^# O  i  r: E072.11-7 Transformer代码实现.mp4. N- F' m3 V) o& B
7 z' `  e/ t8 u- @073.12-1BERT模型.mp4
074.12-2 GPT系列模型.mp4
( b# X0 \9 r/ s, D& z$ p075.12-3 T5模型.mp4
076.12-4 ViT模型.mp4
) m. K6 }, m2 @5 t# Z1 N077.12-5 Swin Transformer模型.mp4( @+ J* H! x+ b
078.12-6 GPT模型代码实现.mp43 p' I5 @5 b/ H3 g
$ a5 n( G2 j* [9 a4 H- ~079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4
$ ~( m3 s* U$ p; _$ c5 N/ C" l080.13-2 变分推断.mp4
; ?0 I4 g( q9 S: C( T081.13-3 变分自编码器.mp4% I% k3 j" c: a& R
082.13-4 生成对抗网络.mp48 B  K) i) l5 {- w
& N. F2 u0 g$ \083.13-5 Diffusion扩散模型.mp44 b5 I% y7 @$ t9 r6 O. W! i
084.13-6 图像生成.mp40 R5 I  e5 a& l" R  @8 l* k; m
$ k$ d9 w) G: M3 ]085.14-1 自定义数据加载.mp4
+ I$ F/ U: s/ E* W; ~/ t086.14-2 图像数据增强.mp4/ }2 r5 l- }* d
5 H9 x  T3 u0 T2 m* Y087.14-3 迁移学习.mp4 java8.com
/ f0 `( R# u  f8 }# L4 p% t088.14-4 经典视觉数据集.mp4
089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4- B2 n' b' T0 g- O0 {
090.15-1 词嵌入和word2vec.mp40 n0 J) V+ t: [  o' T
0 f/ D" O8 I/ o  n( r7 W6 k091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4
7 _# ~$ {! u( Q& I2 X3 k* N' K092.15-3 预训练模型.mp4
093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4
' @* k" D4 p/ Z# c094.15-5 经典NLP数据集.mp4
095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp40 Y  c+ e) p, n
096.16-1 InstructGPT模型.mp4
- S6 I. A* P+ U( Q+ g097.16-2 CLIP模型.mp4& `5 y) @4 a1 h& c# s* g& s( a! r
098.16-3 DALL-E模型.mp4; G* o- G6 d4 T+ N
099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4
$ }$ u- |* \! p100.16-5 下一步学习的建议.mp4

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雨叶漫步

路过，收下了，不错的论坛

刘加杰

太爽了  干货很多！！！

杲秋

我来白漂了 多谢

小鱼姐姐

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