系统入门深度学习，直击算法工程师|完结无秘百度网盘下载

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系统入门深度学习，直击算法工程师|完结无秘课程介绍(A000900)：

想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易，一看就会，一用就废，已_ d + 1 W d a 6然成为很多人进军AI 领域的心魔，自以为理解了框架、算法，但遇到实e O N i际问题却仍不知道该怎1 { B S I V \ B U么解决。本门课程将结合核心基础、算法模q M 6 u P :型设计和实用案例，由浅至深、由理论z % [ 9 8 h到实操，带你紧跟行业热点，系统入门深度学习，掌握解u a B 7 s决实际问题的能力，轻松畅游AI时代！

文件目录：

系统o Z i w @入门深度学习，直击算法工程师完结无K U l C秘

│ ├─{1}–第1章初识深度– 1 s ? C 3 4 : A学习

│ │J K 9 8 N & Q 7 { [1.3]–1-3神经网络&深度学习.mp4

│ │ [1.4]–1-4深度学习路线图1.mp4

│8 6 ` v B o % * x │ [1.5]–1-5深度学习# +a N 0 N B x \ L { I应用1.mp4

│ │ [1.6]–1-c VT * A x E u b G 7 @6本章总结1.mp4

│ │

│ ├─{2}–第2章入门必修：单、多层感知机

│ │ [2.12]–2-12项目构建a G 2 L # \ l &和模型训练8 F .（3）.mp4

│ │ [2.13]–2-13项目构建和模型训练（4）1.mp4

│ │ [2.14]–2-14模型评估和} 8 A选择1.W C +mp4

│S ^ Z │ [2.15]–2-15本章总结1.mp4

│ │ [2.1]–2-1; 6 \ H [ F a +本章内容介绍1.mp4

│ │ [2.2]–2-2深度学习实施的一般过程1.mp4z & # g

│ │ [2.3]–2-3逻辑回归1.mp4

│ │ [2.4]–2-4逻辑回归损失函数1.mp4

│ │ [2.5]–2-5逻辑回归示例1.mp4

│ │ [2.6]–2-6单层、多层感知机1.mp4

│ │ [2.7]–2-7pytorch构建单多层感知机1.mp4

│ │ [2.8]–2-8基于多层DNN假钞识别16 M O 8 . B A 8 \.mp4

│ │ [2.9]–2-9数据集及特征分析1.mp4

│ │

│ ├U p B 9 – / \ S─{3}–第3章深度学习基础组件精讲

│ │ [3.3]–3-3正确D o – ;的初始化模型参数.mp4

│ │ [3.4]–3-4F | W i =激活函数选择1.B @ & [ ~ I ^: ~ = b \ M x fmp4

│ │ [3.5]–3-5优化器选择1.mp4

│ │ [3.6]–3-6Noru [ l P /malization增强模型训练（上）1_ e ~ ) G 2 n = A.mp4

│ │ [3.7]–3-7Normalization增强/ U d S k模型训练（下）1.mp4j e \ c 9 4 + = I

│ │ [3.8]–3-8使用正则提升模型表现1.mp4

│ │ [3.9]–3-9本章总结1.mp4

│ │

│ ├─{9 ` S D c U4}–第4章图像处理利器：卷积神经网络

│ │ [4.10]–4-10VX h \ 0gg介绍及实现1.mp4

│ │ [4.11]–4-11图片的数据增广1.mp4

│i g B $ g e M i Z │ [4.12]–4-12手势识别应用来源S o P x和项目_ ] 2 G I s l & v分析1.mp4

│ │ [4.13]–4-13模型设计1.mpS – O4

│ │O _ Z E x _ # [4.14]–4-14MoocTrialNet2e # C P 9 6 B Q 0 $ G O模型搭建（1）1.mp4

│ │ [4.15]–4-15MoocTrialNet模型搭建（2）1.mp4

│ │ [4.16]–4-16MoocTrialNet模8 m ,型搭建（3）1.mp4

│ │ [4.17]–4-17MoocT? W 1 v P ] ~ ]rialNet模型搭y 2 ] V J 0建（4）1.mp4

│ │ [4.18]–4-18MoocTrialNet模型搭建（5）1.mp4

│ │ [4.19]–4-19模型! ^ 6 \ . ^ Z R 9评估和选择1.mp4

│ │ [4.20]–4-20本章总结1.mp4

│ │ [4.2]–4-2人类视觉和卷积神经网络R q V & V N V m M关系1.mp4

│ │ [4.3]–4-3卷积d o y % $ { 2 r A神经网络的应用1.mp4

│ │ [4.4]–4-4卷积运算是怎样的过程（上）1.mpO 9 K 1 – !4

│ │ [4.5]–4-5卷积运算是怎样的过程（下）1.mp4

│ │ [4.6]–4-6用池化进行下采样1.mp4

│ │ [4.7]–4-7几种卷积的变体（上）1.mp4

│ │ [4.8]–4-8` = p几种卷积的变体（下）1.mp4

│ │ [4.9]–4-9利用残差搭建) e I L c =w 5 e J . N更深的网络1.mp4

│ │

│ ├─{5}–第5章2 2 l为序列数据而k $ d t( p l x f D %生：RNN系w , / _列

│M Y f 6 e W Y │ [5.10]–5-10GRU实现唤醒词识别1.mp4

│ │ [5.11]–5-11基于0 t ] U双层、双7 + u $ y ` ? Q向GRU的命令词识别模型搭建（1）1.mp4

│ │ [5.12]–5-12基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（2）1.+ U t 2 : 7 l g imp4

│ │ [5.13]–5-13基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（3）1.mp4

│ │s 1 o A 9 ? a X g [5.14]–5-14基于双层、双向GRf l o ! * ;U的命令词识别模型搭建（4）1.mp4

│ │ [5.15]–5-15基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（5）1.mp4

│ │ [5.16]–5-16模型评估和选择1.mp4

│ │ [5.17]–5-17本章总结1.m; E 5 Np4

│ │ [5.1]–5-u x ] 6 | 91本章内容介绍1.mm \ 8 1 y : | ^ 7p4

│ │X ` J g z + i [5.2]–5-2什么是序列模型1.mp4

│ │ [5.3]–5-3不同的RNN应用类型：OvM,MvM1.mp4

│ │ [5.4]–5-4循; 5 ) H g m 7 W X环神经网络原理1.mp47 K B B _ B f

│ │ [5.5]–5-5用BD ! x cPTT训练RNN1.mp4

│U ) [ 3 – Z z 2 w │ [5.6]–5-6两个重z E $ f I 6 p O =要的变体：LSTMGz K 8 O yRb H M ~ I i [U（上）1.mp4

│ │ [5.7]–5-P [ Z7两个重要的变体：LSTMGRU（下）1.mp4

│ │ [5.8]–5-8利用双向、多层RNN增强模型1.mp4

│ │ [5.9]–5-9典型应用范式：Encode1 ^ B sr-Decoder1.mp4

│ │

│ ├& C K─源R W G C w X H码

│( fU 6 p ] Z c 3 = f – │ └─547

│ │ │ README1+11.md

│ │ │

│ │ ├─02-05

│ │ │ 0205LogisticRegression1+11.py

│ │ │_ n 0 ` d +

│ │ ├─02-07B M w O 7 b 7 M 1

│ │ │ 0207PerceptronTorch1+11.py

│ │l T c │

│ │ ├─02-08

│ │ │ config1+11.py

│ │ │H v 3 _ + O 6 ; datasetbanknote1+11.py

│ │ │ inferenb 8 \ce1+11.py

│ │ │ loss1+11.0 4 L K ) k *py

│ │ │ mode] $ e }l1+11.py

│ │ │ pr. 4 s A Qeprocess1+L C 1 D \ 8 4 z11.py

│ │ │ README1+11.md

│ │ │ trainer, 0 i F = F1G # | 2 y ?+11.py

│ │ │ utils1+11.py

│ │ │

│ │ ├─03-03

│ │ │ modelwei{ w I d n Q N f ightsinit1+; J a E e l d c T11.py

│ │ │

│ │ ├─03-04

│ │ │ activateR M o T `fun7 ] Y h 9ction1+11.py

│ │ │

│ │ ├─03-06

│ │ │n ) 9 Y ( + – normalization1+1H Q b W1.py

│ │ │

│ │ ├─03-q / L $ T p07

│ │ │ regularizationdropout1+1: t L hz s I Z K1.py

│ │ │ regularizati0 P Q , 5 * G o conL1andL21+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-04

│ │ │ conv1+11.p7( ; c ( v V / k a O | dy

│ │ │ lena1+11.jpg

│ │ │

│ │ ├─04-05

│ │ │ lena1+11.jpg

│6 H C │ │ pooling1+11: ( w R.py

│ │ │

│ │ ├─04-] m Y % ] z Q06

│ │ │ parameY y B I ~ & qternumber1p | J ^ S n+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-x 5 Z j & _07M { E ! 1 a

│ │ │ rec h & L w L Z Z KsidQ y q Iual1+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-08

│ │ │ vggQ R n s a O ; G111+11.py

│ │ │

│ │ ├p t D 3─04-09

│ │ │ lena1+11.jpg

│ │ │ transform1+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-10

│ │– j W { t} C 0 D Q = O │ config1+11.py

│ │ │ datasethg1+11.p/ Q n U 3 wy

│ │ │ inference1+11.py

│ │ │ loss1+11.py

│ │ │ mo#V r { L W } ^ M * f idel1+11.py

│ │ │ preprocess1+11.py

│ │ │ trainer1+11.py

│ │ │ utM d ; j d . ; z @ils1+11.py

│ │ │

│ │ ├─05-04

│ │ │ rnnbase1+11.py

│ │ │

│ │c & & Z b : ├─05-06

│ │ │ lstmgru1+11.py

│ │ │

│ │ ├─05-07

│ │ │ biRNNmultiRNN1+Q _ 1 0 y 5 4 b11h S o N.py

│ │ │

│ │ └─05-09

│ │ coa $ N \ h 6 c [ ]nfig1+11.py

│ │ datasetkws1e R ! jM _ c ^ – [ ] y q ( ++11.py

│w [ / O Y T $ * l │ inference1+11.py

│ │ loss1+1f a ( V L ( \ ? G1.pm U [ p 7 L 4 `y

│ │ model1+11\ 3 2 T & R i., x y & lp? # T 8 c dy

│ │ preprocess1+11.py

│ │ trainer1+11.pI 2 y Ny

│ │ utils1+% ( ; a O N t S J11.py

│ │

│ ├─第6章 深度学习新思路：| q N GAN网络

│ │ 6-1 本章内x l G 1 6容介绍.mp4

│ │ 6-10 用DCGA| X k c b Z v xN生成人脸照片.mp4

│ │ 6-11 超参和dataset编写.mp4

│ │ 6-12 generator编写.mp4

│ │ 6-13 discriminator编4 a 6写.8 7 q !mp4{ ) n . M X n

│ │ 6-14 trainer 编写（1）.mp45 | % 3 z

│ │ 6-15 trainer 编写（2）.mp4

│ │ 6-16 trainer 编写（3）.mp4

│ │ 6-17 trainer 编写（4）.mp4

│ │ 6-18 怎Y J 1么检查GAN的训练过程？.mp4

│ │ 6-19 本章总结.mp4

│ │ 6-2 什么是生成式模型？.mpP * # A 1 ^ O4I Y p B j p @ n

│ │ 6-3 GAN的原理（上）.mp4

│ │ 6-4 GAN的原理（h E o H下）.mp4

│ │ 6-5 GAN\ M w \ Q s的一些变体之：CycleGAN.mp4

│ │ 6-6 GAN的一些变体之：StyleGAN（上）.mp4

│ │ 6-7 GAN的一些变体之$ 3 # $ O R：S# e # M i T $ 7tyleGAN（下）.mp4

│ │ 6-8 GAN的一些变体之：DCGAN.mp4

│s w E H * 3 l } / │ 6-9 GAN的一些变体之：te1 N 3 ( # . PF R l @ | # H & 9xt-to-image.mp4

│ │M 8 * 2 h

│ ├─第7章 赋予模型认知能力：注意力机制

│ │ 7) 8 D R 8 i-1 本章内容介绍.mp4

│ │ 7-10 model结构和位置编码.mp4

│ │ 7-11 encoder.mp4

│ │ 7-12 MN 6 multi-head attentiH Z ) 0 8 gon（上）% B \ = , %.mp4

│ │ 7-13 Multi-head attention（下）.mp4

│ │ 7d w B y @-14 Pointwise FeedForward.mp4

│ │ 7-15 decoder.mp4

│ │ 7-16 transformer（上）.mp4

│ │ 7-17 trc T \ 1 } &ansformer（下）.mp4

│ │ 7-18 trainer脚本编写.mp4

│ │ 7-19 infer推理函数2 R p $ f { X 0编写.mp4

│ │n _ – + j P y 2 7Q f : z W ] C ~-2 什么t c M ` j是注意力机制？.mp4

│ │ 7-20 inference和attentio% j ! a , v Rn map展示（上\ – I } h [ 1 j）.mp4

│ │ 7-21 inferenc[ w 5 . Le和attention map展示（下）.mp4

│ │ 7-22 本章总结.mp4

│ │ 7-F y , z h B R3 注意力机制的一般性原理.mp4

│ │ 7-4 几种典型的注意2 4 y P 0 p h d^ e g / ,力机制 hard} p @ ~ n +@ t , s h、) X Y = g , l y xsoft、local attention.mp/ h D . G i |4

│ │ 7-5 自注意力机制：self-M w C s &attention.mp4

│ │ 7-6 Transformer.mp4

│ │ 7-71 + % 用Transformer实现G2P（上）.mp4

│ │ 7-8 用Transformer实现G2P（下）.mp4

│ │ 7-9& H O j i G h g? x 7 m i X X2p dataset 编写.mp4

│ │

│ ├─第8章 数据不够怎么办？迁m c 0 C移学习来帮忙

│ │ 8-1 本章内容介绍.m* | D [ # x [ e ]p4

│ │ 8-x 3 a ^ & G H2 什o G I么是迁移学习.mp4

│ │ 8-3 迁移学习分类.mp4

│ │ 8-4 怎么实施迁移学/ g m h习？.mp4

│ │ 8z # 1 X-5 基于ResNet迁移学习的姿势识别.mp4

│ │ 8-6 工程代码（上）.mp4

│ │ 8-7 工程代码（下）.mp4

│ │ 8-= L f c8 in7 e J +ferW 5 N K = s ^ence.mpG E x j A4

│ │ 8– ^ 8 )-9 本d [ Y章总结.m+ q _p4

│ │

│ └Y u 5 5 X─第9章 深度学习r o ^新范式：半监督学习

│ 9-1 本章内容介绍.mp4

│ 9-10 utils编写（3）.mp4

│ 9-11 utiV l ? & } w & ! Cls] s p 7 9 /编写（4）.mp4

│ 9-12 model编写.mp4

│ 9-13 loss 编写.mp4

│ 9-14 trainer 编写（1）.mp4

│ 9-15 trI } h j ` ] S i Zainer 编写（2）.B 9 L Y ,mp4

│ 9-16 trainer 编写（3）.mp4

│ 9-17 trainer 编写（4）.mp4

│ 9-186 ~ j 本章总结.mp4

│ 9-2 半监督学习是什么？.mp4

│ 9-3 半监督学习能解决什么问题？.mp4

│ 9-4 几C y ) d O种典型的半监督学习方法（上）} U D 9.m/ l e A V W Fp4

│ 9-5 几种典型+ 1 , , , Z L R B的半监督学习方法（下）.mp4

│ 9-6 在Cifar10上实现MixMatch半监督学习-论文拆解.mp4

│ 9-7 超参和dataset.mp4

│ 9-8 utils编写（1）.mp4! ; D ] a 7 +L y 0 `

│ 9-9 utils编写（2）.mp4

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