【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

* |7 `, h/ ?! O0 o: D' L
$ z$ d2 `( j0 {6 ~3 P! D6 q, H
7 R# ?9 s! Z1 @/ |. w8 \% w9 q〖课程目录〗：
001.1-1 课程内容和理念.mp46 j% U4 A$ l. u6 r5 E- _
8 w# T$ \  V  N6 x# B, F002.1-2 初识深度学习.mp4
003.1-3 课程使用的技术栈.mp4* o! }$ h" q% z* Y
/ G  E7 T0 F' X) S7 a. [' M  W004.2-1 线性代数.mp45 O1 b  _; ~9 K/ I
005.2-2 微积分.mp4
4 V4 u/ ^* O, z; d* T6 o6 h006.2-3 概率.mp4: L' p  O4 K, P1 v$ J! {) L$ `
" r5 [/ Z* ?" J( Y$ P: F- A( f, E007.3-1 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
/ d% k- i, ?: N/ S6 }. y009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4: M% w7 v* K; K( ^
010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
011.4-1 神经网络原理.mp4
012.4-2 多层感知机.mp4$ a& S0 H) f6 D+ C
- n4 o/ D$ p5 y% v, t013.4-3 前向传播和反向传播.mp41 P1 t: S0 G$ X8 E, X
: R! t* n/ O5 H- e; I# F7 ?014.4-4 多层感知机代码实现.mp42 J/ r9 v/ ?5 J6 c8 Q6 T
/ D, u3 X. T) g" C; Z015.4-5 回归问题.mp43 u. h, P# n0 [# t$ x
; P" q" S3 r6 A5 T# J016.4-6 线性回归代码实现.mp4
1 Z. C& F! E2 y2 p) c- E9 c! S017.4-7 分类问题.mp4$ l$ r0 b9 ~2 x3 B: g
018.4-8 多分类问题代码实现.mp4' o( T& h4 e% j9 v0 g$ t
- J. X; E! A/ \$ |019.5-1 训练的常见问题.mp4
020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp48 H/ O' y/ }, {4 G* E2 |2 D  J2 k
022.5-4 正则化.mp4
023.5-5 Dropout.mp4. w6 T! r0 Y, e* O  e: W
024.5-6 Dropout代码实现.mp4
( P6 Z- T! B* p: O* g+ W) u5 d025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp48 a' r' ~0 Q, t1 v! i0 O
026.5-8 模型文件的读写.mp47 L7 ~( g8 }& Q3 V- u) ~
027.6-1 最优化与深度学习.mp4
6 _% W- S: @7 e7 d& o/ O" V028.6-2 损失函数.mp4: _' I# M+ y! S" g9 F) t
/ J& x, j5 z6 Z" ^" W" m* ~029.6-3 损失函数性质.mp41 a3 J4 q$ }/ r% @$ j
030.6-4 梯度下降.mp4  _2 P/ {: Q4 [' o% F
5 _, S8 C5 V' I, o9 ]. D% S% P& l031.6-5 随机梯度下降法.mp4
' w2 [+ G. Z; Q7 k9 |. e4 O032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
033.6-7 动量法.mp4
/ j# J: Q  l  _$ {034.6-8 AdaGrad算法.mp42 h; J3 q5 W. h8 P
035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
* X7 Q1 \0 L: L3 ^/ j; K5 [036.6-10 Adam算法.mp4
037.6-11 梯度下降代码实现.mp4* _9 {: W6 T" _
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
1 z$ h4 h6 d- z: C  ^7 ^+ }: x- _040.7-2 图像卷积.mp44 r' y4 m! i$ F+ \1 m# r
041.7-3 卷积层.mp4+ r0 ?- E+ W  L) _. ~' w. ?
' X8 L, D  V/ C/ Q042.7-4 卷积层常见操作.mp4+ x+ }$ @0 e$ c. Y5 W
043.7-5 池化层Pooling.mp4
6 s7 w( O& [/ f5 C9 J044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4" B8 F' i# d; r+ Q# z5 }" r- c1 n
045.8-1 AlexNet.mp4$ z: z7 K6 C! S7 b" |  v
046.8-2 VGGNet.mp4
9 |0 f9 U# u/ e047.8-3 批量规范化.mp43 |9 ], E: C3 ?+ `! e
/ B8 \% I2 |' b6 q8 m048.8-4 GoogLeNet.mp40 ~& c# n* b$ j/ T5 D0 ^8 r& U& Z; Z
1 u+ h/ u" ]- q# v, U) k049.8-5 ResNet.mp4
050.8-6 DenseNet.mp4. f$ Y4 {2 w# l6 m# P5 G, C( g
051.9-1 序列建模.mp4
052.9-2 文本数据预处理.mp4  Z) n, t- H- X) K/ ?
! I* r. ?; v  n' d  }2 s% M053.9-3 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
" s1 d9 P; ?" B8 M# H% r9 W+ M055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4
3 V' g# n5 v$ e) i056.9-6 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
- \1 `( S7 D/ ^058.10-2 双向循环神经网络.mp4/ E" z6 B& A% }6 G' x5 j
059.10-3 门控循环单元.mp4
' M/ G& q" @+ B' c. r/ g+ h060.10-4 长短期记忆网络.mp43 i- O' R6 T. c+ m8 ?& X* u: d
, j0 F! E+ u0 ~" b( l061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4
: m" z& r8 u, e062.10-6 编码器-解码器网络.mp47 s& K3 j8 F. h3 Y5 c$ V2 T
% z, d( v: B0 g063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp49 ~) _) _. ^" N3 B7 @1 V3 o- z
6 ]' f6 s% V) i. N4 C, j$ p064.10-8 束搜索算法.mp4' W* p# m4 ~9 F% d
065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp45 {$ o1 F, r$ J! X
6 `" y0 Y9 {' ^8 j8 R& F! `066.11-1 什么是注意力机制.mp4+ J* x+ ]' Y! a  ]1 W2 U' E0 k! h
+ b# V) L: g4 y( ~3 B. Q2 w067.11-2 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
4 V7 ?3 n( u0 ^7 v# }/ B8 h071.11-6 Transformer模型.mp4* f6 {6 H/ t# v" w
4 t! C4 O8 k3 G072.11-7 Transformer代码实现.mp4. N- F' m3 V) o& B
073.12-1BERT模型.mp4
074.12-2 GPT系列模型.mp4
075.12-3 T5模型.mp4
. t; t  \; F" D# @: N076.12-4 ViT模型.mp4
077.12-5 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
079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4
080.13-2 变分推断.mp4
; o4 Z: U! K7 k; }081.13-3 变分自编码器.mp4% I% k3 j" c: a& R
) m3 A& z3 N- W# p! S, L9 F082.13-4 生成对抗网络.mp48 B  K) i) l5 {- w
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
085.14-1 自定义数据加载.mp4
086.14-2 图像数据增强.mp4/ }2 r5 l- }* d
, I( \2 z$ ?7 L087.14-3 迁移学习.mp4 java8.com
: Z: L! V/ C4 a) n, o% {+ \088.14-4 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 {
, t# c' l& q. V090.15-1 词嵌入和word2vec.mp40 n0 J) V+ t: [  o' T
8 R9 h9 \- ^; p: M1 D091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4
% T  u5 b/ q$ n6 Q7 L# |5 U092.15-3 预训练模型.mp4
, I9 ]6 b* w# x! _8 @: R# |5 n, r093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4
$ C1 l7 S. w/ I094.15-5 经典NLP数据集.mp4
3 D* n. l$ C; ]' y* v) e  S095.15-6 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
097.16-2 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
3 V4 B$ k  _3 G4 q: S099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4
# i2 `7 u. C8 Q) K* y1 z100.16-5 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

免费资源 真的无套路

放弃我谁疼你

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good 白漂啦

彼岸烟柔

白漂来了

放弃我谁疼你

真心不错 收下下