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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
2 U s, L$ @" d. iJava教程编号：【S0260】-166
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+ A; _7 i: L7 L# f3 W9 a- z0 Y0 x, n
: _' P9 u3 s. L' Q. s% a7 \
〖课程目录〗：, Y( F7 k5 s0 O* m, W8 w' D4 j8 V
├─001.1-1 课程内容和理念.mp4
( b8 j! O, R0 A, p4 w├─002.1-2 初识深度学习.mp4
; w8 r6 G8 n- {0 Q" u├─003.1-3 课程使用的技术栈.mp4# z. S0 ?1 W0 C& j! x
├─004.2-1 线性代数.mp4
5 Z& U% D( g0 Z├─005.2-2 微积分.mp4
0 \1 \: J' Y# L* B6 T8 Y├─006.2-3 概率.mp46 {! B1 c/ L4 |+ s& Z4 I
├─007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp44 A' S' C: v' b( A# y
├─008.3-2 conda实用命令.mp4
& ^* s( q8 l( h" h- v( F$ `├─009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp41 O7 H% h+ a" f4 q0 [
├─010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
+ L5 T" \: P/ W% X- W$ c├─011.4-1 神经网络原理.mp4
1 Z1 X h- U5 X- g" X├─012.4-2 多层感知机.mp4
7 S: N" o6 l0 K( A- A1 P3 X* I├─013.4-3 前向传播和反向传播.mp4) o/ K5 E2 t6 |! F" K B
├─014.4-4 多层感知机代码实现.mp4
0 L! H& J" O2 S* `2 ~- ~├─015.4-5 回归问题.mp4* l1 ^& b! q7 P V7 p1 X& v* \
├─016.4-6 线性回归代码实现.mp4
6 e8 b) Q# v" @+ X0 ]4 q├─017.4-7 分类问题.mp4
* x6 F$ H# a6 [) I2 G* g' \├─018.4-8 多分类问题代码实现.mp4: b- f3 T; d4 g( B& d
├─019.5-1 训练的常见问题.mp42 |; k) x3 T M+ c2 Q& U z
├─020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp46 y2 R3 u ~& i5 O2 J
├─021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4
0 V2 ]4 a$ b: V' T├─022.5-4 正则化.mp4) ` D4 X: V& ?0 J
├─023.5-5 Dropout.mp4
4 D* s2 ?: l7 T: x├─024.5-6 Dropout代码实现.mp4
' ]9 O& S4 }* }7 x' k├─025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
X- J2 r$ X5 J& l8 h├─026.5-8 模型文件的读写.mp4
[+ z3 e7 h8 z" \* E9 L% r├─027.6-1 最优化与深度学习.mp4! K" ^' j: e( i
├─028.6-2 损失函数.mp47 I: D7 c/ F8 z' v& Y: L/ |
├─029.6-3 损失函数性质.mp4
, b; j4 `( w- [1 _3 d├─030.6-4 梯度下降.mp44 q$ c2 r7 d' B% R
├─031.6-5 随机梯度下降法.mp4
9 O9 i0 R, a4 z9 \* @" V% E├─032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
/ N2 L" l$ A0 Z$ U- k# V% c├─033.6-7 动量法.mp4
6 R/ M1 K5 d( b1 e" q( n( {, k├─034.6-8 AdaGrad算法.mp4# A4 a6 @6 {. n- e3 W6 A4 n" ?8 K* `8 z
├─035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4# m# j6 F* x h8 l4 W$ J: z) m
├─036.6-10 Adam算法.mp4
9 Y- v* P) m$ W; O! ?" y% `7 o& u├─037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
3 l2 _. i' g; S3 G7 N├─038.6-12 学习率调节器.mp4, g: D0 T9 s0 f* S* A/ ]
├─039.7-1 全连接层问题.mp4
8 _8 g7 V# Z1 o. ^* t├─040.7-2 图像卷积.mp45 n0 {; l) ]! h' q) l# l3 e
├─041.7-3 卷积层.mp4
$ b1 c1 |' `/ _' J+ N├─042.7-4 卷积层常见操作.mp4
1 w7 a h$ P& _; S+ n/ v `6 v├─043.7-5 池化层Pooling.mp4
6 ]: m4 J2 a. D1 \+ y2 F& v├─044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4
- M9 M( x. l- o/ s, Q├─045.8-1 AlexNet.mp4
1 F+ Z. @. o7 a( v" F+ a. _├─046.8-2 VGGNet.mp4
+ M# @) C' H8 ^/ v$ p8 B) L├─047.8-3 批量规范化.mp4
. J0 [* }# F2 o, _3 W7 ?6 ^├─048.8-4 GoogLeNet.mp4
7 _# ?% \2 I' Z5 B* i├─049.8-5 ResNet.mp4- i+ b5 x5 T4 g# i D& \3 |! x
├─050.8-6 DenseNet.mp45 H- A: Q6 T# I8 X9 R; I, \, G
├─051.9-1 序列建模.mp4
7 K& ]" _: ]* l# `' o# M. t├─052.9-2 文本数据预处理.mp4
3 z. }6 D- l7 s7 F├─053.9-3 循环神经网络.mp4
$ x7 ^1 _. t( f/ `├─054.9-4 随时间反向传播算法.mp4+ ^' d& Y$ L0 D% |
├─055.9-5 循环神经网络代码实现.mp41 ^; o* @0 j" f' p$ S. h: ?6 q. V0 s
├─056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4( L7 c8 @% \; K [
├─057.10-1 深度循环神经网络.mp4
" M) }# ^% @5 g( K- }; F; c├─058.10-2 双向循环神经网络.mp4
, a$ K1 A' m/ X8 a* n: W. Z├─059.10-3 门控循环单元.mp4& S" C' ~" I3 e1 i- |( X
├─060.10-4 长短期记忆网络.mp4
7 P% R9 e9 q2 R# G }. S3 e├─061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4$ S/ x: i8 L; W* k! z
├─062.10-6 编码器-解码器网络.mp4* \9 U: _& L% n: K
├─063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp40 f1 c5 r$ b3 s4 U) L
├─064.10-8 束搜索算法.mp4
. I4 o) k4 `9 N$ M y+ h9 C├─065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4/ n1 V9 f3 {2 Y, A
├─066.11-1 什么是注意力机制.mp47 {* r+ _: ^6 u# n9 w
├─067.11-2 注意力的计算.mp4
* ` ^4 s& _8 k* m5 a# j├─068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4
) @2 z* O/ l% u7 f: y- B% ?; j0 y1 ]6 z├─069.11-4 自注意力机制.mp4
( p6 o& n2 G' N4 q0 h+ d2 l! F% k├─070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4
, ~( G" G" o, c2 E+ C├─071.11-6 Transformer模型.mp4
/ B2 ]0 m4 o. o; K' e├─072.11-7 Transformer代码实现.mp4
" o% @6 q1 K" Z! d& w├─073.12-1BERT模型.mp4, \ J+ l; D% B. m, Q1 D7 C4 D
├─074.12-2 GPT系列模型.mp4
. Z$ V1 {9 s( s# @( |: {├─075.12-3 T5模型.mp4
: U8 }# W( t$ l' A; b+ \├─076.12-4 ViT模型.mp4, X: ~5 h7 S* ]
├─077.12-5 Swin Transformer模型.mp4
$ P5 t1 H3 N) P! _- s0 V$ J├─078.12-6 GPT模型代码实现.mp4
6 N6 p4 f) M; s5 K9 u; b3 M├─079.13-1 蒙特卡洛方法.mp40 t+ C# [# H' _/ p6 w8 h0 X$ L- x" M: ?
├─080.13-2 变分推断.mp4
z5 x* |# _# p% \! O: v9 Q├─081.13-3 变分自编码器.mp4
! P, H' K S" D6 q' f2 E" o. v├─082.13-4 生成对抗网络.mp4/ t- A4 ^0 r% e7 I- K# Z5 d7 k
├─083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4% O8 O1 |3 S% y$ a/ v: J* G+ q, }. X
├─084.13-6 图像生成.mp41 {- G5 u. Q( ^" v* D
├─085.14-1 自定义数据加载.mp4( B( W! R% B M& n4 S1 J* o
├─086.14-2 图像数据增强.mp4$ f7 Q/ q7 F* O! X
├─087.14-3 迁移学习.mp47 c1 x+ F0 y6 L* f
├─088.14-4 经典视觉数据集.mp4 U% h( S9 d2 L3 b1 R- _6 p B" B
├─089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4; \1 @; ~5 r; d: i
├─090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4
$ I! S' a S% C" i3 W% D. H├─091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4# N# ^8 L5 A2 O+ R
├─092.15-3 预训练模型.mp4 java8.com
3 v) x7 m4 b0 [$ a+ I├─093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4" x, F- L0 [2 `) v
├─094.15-5 经典NLP数据集.mp4, w* A: F8 D$ C8 i3 s+ l
├─095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4
( _* P! u4 s. Z) C├─096.16-1 InstructGPT模型.mp4# i5 T6 _) O2 S j% D* g8 v0 ]
├─097.16-2 CLIP模型.mp4
n; \# W0 l' ~: G├─098.16-3 DALL-E模型.mp4
' w c# H, W; W8 r! b├─099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4
7 `% v, E) c/ [/ g├─100.16-5 下一步学习的建议.mp4- J6 `( B% g; y& P( i0 W2 }2 y2 T
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2024-06-08
