【S0260】深度学习算法与训练模型 Ai与GPT深度学习核心课程视频教程

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Java吧 视频教程： 深度学习算法与训练模型 Ai与GPT深度学习核心课程视频教程
5 [- w9 b6 c5 z4 [+ v: GJava教程编号：【S0260】-166

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0 E# |9 R1 X! H( c6 l% f
. V; M* W& z. C$ P% S〖课程目录〗：
% K) W1 O) y2 b1 k: C# g3 P├─001.1-1 课程内容和理念.mp4
* @* Q, p* O% y5 V├─002.1-2 初识深度学习.mp4
. k% Z6 }2 _6 D. B' s7 ^3 _* B├─003.1-3 课程使用的技术栈.mp4
├─004.2-1 线性代数.mp4
$ M7 y: S% f1 p9 W0 y) L: f) i( _├─005.2-2 微积分.mp4
# M% V$ a/ V( Z! f# O2 M" I├─006.2-3 概率.mp4
├─007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4
├─008.3-2 conda实用命令.mp4
├─009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4
; S! C0 v2 U7 g! q6 Q" H6 z├─010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
├─011.4-1 神经网络原理.mp4
7 Q  [4 ]5 m  X├─012.4-2 多层感知机.mp4
* i3 ?; Q; d* w$ c8 q/ R, b8 i├─013.4-3 前向传播和反向传播.mp4
& f! }8 ^9 d, M3 O9 i' g+ r├─014.4-4 多层感知机代码实现.mp4
. V! Y; U' Z6 x8 @6 J├─015.4-5 回归问题.mp4
5 U4 q& A% V: i├─016.4-6 线性回归代码实现.mp4
) C; B* Q+ o, M9 P' @├─017.4-7 分类问题.mp4
├─018.4-8 多分类问题代码实现.mp4
' B: n; z! X* c* ~" u├─019.5-1 训练的常见问题.mp4
$ V/ Q/ }4 B* X" w├─020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
8 Y: k: O4 ]9 P. T- [6 q├─021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4
├─022.5-4 正则化.mp4
├─023.5-5 Dropout.mp4
├─024.5-6 Dropout代码实现.mp4
3 Y4 s, }6 y+ _9 }1 w* X  y├─025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
5 K$ E" Z- H; B( @1 O├─026.5-8 模型文件的读写.mp4
├─027.6-1 最优化与深度学习.mp4
├─028.6-2 损失函数.mp4
├─029.6-3 损失函数性质.mp4
, h; X' A5 H" |0 B4 i. X1 `" m" s2 `├─030.6-4 梯度下降.mp4
├─031.6-5 随机梯度下降法.mp4
2 @( c" ^) F! M+ I2 \% J├─032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
├─033.6-7 动量法.mp4
├─034.6-8 AdaGrad算法.mp4
├─035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
├─036.6-10 Adam算法.mp4
& x  v, E$ e& B' z4 P% y├─037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
) G* w# t8 F" d├─038.6-12 学习率调节器.mp4
├─039.7-1 全连接层问题.mp4
├─040.7-2 图像卷积.mp4
├─041.7-3 卷积层.mp4
! Q; B" }0 d* U' H├─042.7-4 卷积层常见操作.mp4
├─043.7-5 池化层Pooling.mp4
├─044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4
6 f3 u% n1 w2 c; [0 o1 K, r; t├─045.8-1 AlexNet.mp4
% A% ]& U0 c- b' S  n├─046.8-2 VGGNet.mp4
├─047.8-3 批量规范化.mp4
├─048.8-4 GoogLeNet.mp4
├─049.8-5 ResNet.mp4
├─050.8-6 DenseNet.mp4
" w3 r& o: R( v9 b├─051.9-1 序列建模.mp4
├─052.9-2 文本数据预处理.mp4
* Z- @# j$ t& g) x; R├─053.9-3 循环神经网络.mp4
├─054.9-4 随时间反向传播算法.mp4
: S4 K6 o2 X; i4 H7 P├─055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4
├─056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4
6 X. b" L1 |( D  S/ L* A7 y# L├─057.10-1 深度循环神经网络.mp4
├─058.10-2 双向循环神经网络.mp4
% I3 V0 ^1 V2 f# r; g9 K6 B6 F) q$ `├─059.10-3 门控循环单元.mp4
& a+ s6 c2 o; u* h- g* \├─060.10-4 长短期记忆网络.mp4
├─061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4
+ T6 c, ~! E6 P1 O├─062.10-6 编码器-解码器网络.mp4
├─063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4
8 e7 e3 G& x, [: B, P) Y├─064.10-8 束搜索算法.mp4
├─065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4
├─066.11-1 什么是注意力机制.mp4
1 y: z7 k2 D7 [  g3 X$ t/ V├─067.11-2 注意力的计算.mp4
├─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
4 v+ u# n2 X8 x/ Q├─070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4
├─071.11-6 Transformer模型.mp4
" o1 \! m7 \, F$ y& i9 T├─072.11-7 Transformer代码实现.mp4
├─073.12-1BERT模型.mp4
$ n# i! t) M0 a" \/ }8 h├─074.12-2 GPT系列模型.mp4
1 j( S- J  s2 k- x& L+ T├─075.12-3 T5模型.mp4
├─076.12-4 ViT模型.mp4
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├─078.12-6 GPT模型代码实现.mp4
: x4 U# I& \9 X: K├─079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4
  K9 U- m2 }8 i: B& N├─080.13-2 变分推断.mp4
9 a; ?+ t/ r9 B( u1 y5 y├─081.13-3 变分自编码器.mp4
6 h9 h1 Q# I/ s├─082.13-4 生成对抗网络.mp4
├─083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4
: f# h' Z0 M% B( I├─084.13-6 图像生成.mp4
├─085.14-1 自定义数据加载.mp4
├─086.14-2 图像数据增强.mp4
├─087.14-3 迁移学习.mp4
: V0 e( k( z9 O# r) V├─088.14-4 经典视觉数据集.mp4
; {3 x  K* p( H8 e+ r3 t/ n9 D. h├─089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4
" L4 L$ v9 ]$ Z/ a1 s$ W1 d- J: ~├─090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4
4 }! ?( l# c7 G7 k( f# [├─091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4
├─092.15-3 预训练模型.mp4 java8.com
├─093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4
7 K9 \9 \  Y1 B├─094.15-5 经典NLP数据集.mp4
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$ _- W; p/ S% V5 o4 u├─096.16-1 InstructGPT模型.mp4
/ O% Q: m& r  k' b/ z├─097.16-2 CLIP模型.mp4
3 X3 I$ f) i8 M* o7 y( S├─098.16-3 DALL-E模型.mp4
' o& Z9 E/ m* J. A2 E6 ^├─099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4
├─100.16-5 下一步学习的建议.mp4
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