【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
: ^9 d' }( H% S. s6 dJava教程编号：【S0260】-166

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〖课程目录〗：
! w9 y+ m& l& l) I4 T# [├─001.1-1 课程内容和理念.mp4
├─002.1-2 初识深度学习.mp4
├─003.1-3 课程使用的技术栈.mp4
% F5 I  O! n, b( {3 V├─004.2-1 线性代数.mp4
├─005.2-2 微积分.mp4
├─006.2-3 概率.mp4
& S7 k  Q, D$ ~' n; W( n├─007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4
2 {4 k4 ?) n; d! H2 }8 |1 T├─008.3-2 conda实用命令.mp4
├─009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4
1 {4 S: S  X0 \├─010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
├─011.4-1 神经网络原理.mp4
( ~+ ?3 o$ }, H" V' u( D, O$ F├─012.4-2 多层感知机.mp4
0 R; D+ o  y+ O4 |├─013.4-3 前向传播和反向传播.mp4
3 R3 V: S. H, ~6 q0 ?* q├─014.4-4 多层感知机代码实现.mp4
├─015.4-5 回归问题.mp4
├─016.4-6 线性回归代码实现.mp4
├─017.4-7 分类问题.mp4
- u/ j! G  ^5 R& b  c. s  W├─018.4-8 多分类问题代码实现.mp4
├─019.5-1 训练的常见问题.mp4
$ u9 W" K3 j% h' W# X) g$ a7 f- x├─020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
0 i* h+ G) Y" H0 o+ b  d4 g├─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
% C: d6 b! T' H, b8 @# g$ f# k+ q├─024.5-6 Dropout代码实现.mp4
0 i- P; o" K7 q! C7 w/ l├─025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
" S% J& g9 E/ c& S* @# ~├─026.5-8 模型文件的读写.mp4
4 G/ Z# W$ K0 v6 C7 {" B├─027.6-1 最优化与深度学习.mp4
0 M7 O2 P7 w) [3 V! B8 z- ^; d" }├─028.6-2 损失函数.mp4
├─029.6-3 损失函数性质.mp4
1 [5 ?# h7 j  u9 L3 t7 A: ~├─030.6-4 梯度下降.mp4
├─031.6-5 随机梯度下降法.mp4
0 l# P4 s% e5 ?2 ]3 S* u├─032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
9 O: e  n- t9 Z$ G├─033.6-7 动量法.mp4
5 A- j9 s/ A: F5 s& @/ z+ O0 |$ u6 A├─034.6-8 AdaGrad算法.mp4
/ o3 p6 ]+ Y+ C$ a/ U! h- o├─035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
1 h8 j7 q( _; `├─036.6-10 Adam算法.mp4
& `3 l# w3 [; e, E& a  S! v8 l6 u* ^├─037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
├─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
2 ^( D  c) B+ U' z├─041.7-3 卷积层.mp4
; K; u6 W8 d% K' k├─042.7-4 卷积层常见操作.mp4
├─043.7-5 池化层Pooling.mp4
5 q( p( J8 s$ x7 B- d0 e) m├─044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4
3 f+ f. P2 X2 }" b" j& ^, }├─045.8-1 AlexNet.mp4
├─046.8-2 VGGNet.mp4
├─047.8-3 批量规范化.mp4
├─048.8-4 GoogLeNet.mp4
. U% Q. `" B  d+ w├─049.8-5 ResNet.mp4
├─050.8-6 DenseNet.mp4
1 g+ Q& V& h8 [4 |' Z7 P3 T; ~1 x├─051.9-1 序列建模.mp4
+ l1 c' U) v/ Q. D# ]' O├─052.9-2 文本数据预处理.mp4
├─053.9-3 循环神经网络.mp4
├─054.9-4 随时间反向传播算法.mp4
├─055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4
* k* ]2 k/ A8 i5 I) k/ Q( d├─056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4
├─057.10-1 深度循环神经网络.mp4
6 t; S5 P6 @4 g( ?├─058.10-2 双向循环神经网络.mp4
├─059.10-3 门控循环单元.mp4
9 q5 ^2 B: d1 ]1 L% ?6 j" Q: j├─060.10-4 长短期记忆网络.mp4
& h) T" V; g' u, _1 g3 X├─061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4
9 }9 @  [  ~6 ^├─062.10-6 编码器-解码器网络.mp4
1 S/ F% U& y* S├─063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4
├─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
├─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
1 }! l) z: `4 w5 f- \1 p$ P├─070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4
" t3 Y' t  D7 _% d0 }- e5 Z├─071.11-6 Transformer模型.mp4
# l) L& B# v3 i; G" E: S├─072.11-7 Transformer代码实现.mp4
. S5 o% M9 v& I/ s9 {  G8 p├─073.12-1BERT模型.mp4
! t0 i9 f. N6 ~' s' J5 R├─074.12-2 GPT系列模型.mp4
├─075.12-3 T5模型.mp4
├─076.12-4 ViT模型.mp4
├─077.12-5 Swin Transformer模型.mp4
├─078.12-6 GPT模型代码实现.mp4
├─079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4
- T9 B8 \) t2 G( K0 _├─080.13-2 变分推断.mp4
├─081.13-3 变分自编码器.mp4
3 j$ I- @( F0 R8 I5 X' y. A├─082.13-4 生成对抗网络.mp4
8 O9 [3 m$ F% \5 N├─083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4
├─084.13-6 图像生成.mp4
├─085.14-1 自定义数据加载.mp4
) M+ k) M9 c" t1 ?9 j├─086.14-2 图像数据增强.mp4
. b" D. K7 t7 y+ z+ W$ j4 S! K: K- b7 P├─087.14-3 迁移学习.mp4
├─088.14-4 经典视觉数据集.mp4
├─089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4
7 ~$ y# v' T  b├─090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4
├─091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4
0 O9 n' c9 u& S- e2 c& n├─092.15-3 预训练模型.mp4 java8.com
├─093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4
├─094.15-5 经典NLP数据集.mp4
├─095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4
├─096.16-1 InstructGPT模型.mp4
├─097.16-2 CLIP模型.mp4
/ o( P: G% v. z" n5 l4 M' w├─098.16-3 DALL-E模型.mp4
├─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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