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三个月教你从零入门人工智能到实战视频课2018年6月

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发表于 2021-1-15 02:00:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
├─章节01: 什么是人工智能
7 t3 r) u, S- t" l$ ~: N% h- \1 y$ @8 q3 X│      1. 人工智能背景介绍.mp4  X. l7 k, x  o' v! Q8 n4 x8 I( h9 ~. a% y
; w6 R4 g, F6 d1 K; ?│      2. 前期环境准备.mp4$ d$ ^6 i( S- A/ [
$ r$ v: j& |4 E; @7 R, O) A│      ' @! v, V. a. K. U6 k& R# E0 B/ @( v0 h  @) ]  l" f8 e/ @
├─章节02: 深度学习入门基础知识8 C! j2 S7 C" n  H7 U3 Y' I1 B
! t+ ]. [; g4 E2 U│      03. 深度学习环境准备.mp4+ f2 w$ y% n8 D8 |
$ F' S% X' n$ ~/ U) z3 \5 \│      04. TensorFlow快速入门(一)--基本概年和框架.mp40 [; v6 I+ u) a/ `( J. Z" }! D! O; ], H8 J
│      05. Tensorflow快速入门(二)--实战演练和模型训练.mp40 x3 b& U5 ]5 k' @, F7 f: s) `9 ~8 G, P
│      06. Tensorflow快速入门(三)--技巧总结.mp4: r  G* D' j( M* p0 w9 C0 J# C" s- m  O$ p
│      07. 深度学习数学知识一览表.mp4
5 @# ~6 H- O$ `' b! \( w6 [( b0 |5 x5 _" }5 L│      08. 作业:实例:用自己的数据集训练模型.mp4" Z. t/ N) H% c
$ c: X" ^- X+ N1 N% I│      09. 作业讲解—如何制作自己的数据集1.mp4
/ O: E. }3 {1 I5 t' h- [& |( s6 B│      10. 作业讲解—如何制作自己的数据集2.mp4
& S: E( q7 J; w: `" F3 t4 N7 g7 S# g7 d1 X3 K: E/ s9 C% j│      7 `3 q% a5 U4 s3 i& ]1 y
' X! q+ y. S* j7 K( L├─章节03: 传统神经网络与参数理解
2 u) o5 g& p3 ]8 ~/ |! n9 p4 }: U, t│      11. 什么是多层感知机.mp4
6 c6 I( T! Z# o3 ]/ `" q& r' R! S9 d8 U; H0 I9 D│      12. 激活函数的原理、类别与实现1.mp4; I6 d0 h9 x  T2 \" T1 q) h) ]/ B
; q; {9 w* Y3 x& W4 k│      13. 激活函数的原理、类别与实现2.mp4: L5 V& m8 Y+ b' z7 \9 ^0 t6 J; }9 `/ u
│      14. 损失函数的原理、类别与实现上(1).mp4- @8 q7 L/ ^3 R' b
& w. D7 T6 M8 K- w" B│      14. 损失函数的原理、类别与实现上.mp4
9 B$ ^  v$ ~7 {2 F- @, f. T3 j1 Z) b2 I0 U6 s│      15. 损失函数的原理、类别与实现下.mp4* c3 @# W4 h% p( X' x2 ^
' i, g- r  M8 W3 b1 Z  H│      16. 梯度下降算法一.mp46 h! H5 e2 m3 a; D8 F
- F( Y+ e3 K% I% Q, J8 Y│      17. 梯度下降算法二.mp44 Y: G; }7 x: `/ o6 r! D# ?4 f6 W8 h4 Z9 ?" x6 U/ Q
│      18. 学习率的设定.mp48 D' K' E+ l, N* d
' F8 R& M/ l- Q  F4 |, X/ f8 e│      19. 正则化的方法(一).mp4! ?* W: ^; m7 Z4 \; Z7 K
. B2 f2 k5 k) l│      20. 正则化的方法(二).mp4
1 O" @9 n+ n6 x$ l# f2 s- c! I( _1 I$ U8 E│      21. 实例:识别花的种类.mp4
9 L3 o$ x2 d/ s; F: R8 [4 X" b5 V+ Y8 Z! m3 z8 P│      22. 作业:改变不同的参数,提高识别花种类的准确率.mp4
1 K+ ]$ L* p1 j: G! ]2 v3 u6 w+ N9 H, X( V│      23. 作业讲解:不同参数的改变对于准确率的变化原理.mp42 y/ {$ D% n4 S* b' y3 b
) t. X7 q9 w8 U& h- @, i) Q│      ' l' y+ Y+ j1 R- c' k7 M$ n* L
  O0 D% L% p0 F" p& o7 y' E├─章节04: 前向传播与反向传播. z/ H  }) _: ~# D0 \: ?3 \% H
; n* _# @$ b, c9 Y; ~6 X0 ]│      24. 前向传播的原理.mp4, W7 z8 ~! V* s9 v% o' e0 P# ~
0 i' j3 ?& n4 E7 E* [; D│      25. 前向传播的代码实现.mp49 \' f1 N) N+ s- y1 Z& }7 p' v- H
. m- k7 g/ O7 C- \1 Q│      26. 反向传播的原理.mp4- A/ h- P' z3 H: Q- m( c- U& y
% n: z2 P, v- `3 A0 z4 J│      27. 反向传播代码实现.mp4- U; I3 T  X; |4 ^% v
; H, d# ?3 _; L│      28. 实例:自己手写一个完整的BP.mp4: ~) Q- a) U6 U0 B! S
& K! D8 M) _* L1 ]" f, ^- p% x│      29. 作业:写一个Autoencoder.mp4! [6 a$ {' y5 o
# L# J, y" h* R7 J8 h│      30. 作业讲解:如何写一个Autoencoder.mp4! l/ T) i/ L% s. s* P
2 S3 R7 ^+ y- _9 q│      : z: }1 _7 r: m0 I, Z9 T5 T; k% K3 b5 R
6 B+ g5 N8 h0 `' c; c├─章节05: 自编码Autocoder的原理及应用
1 r! i' G# M: P' _/ D# c( p& P' }  E+ k│      31. 什么是Autoencoer.mp4
& g8 ?. T% X0 r- e& R& b1 _: O8 Q2 T( y  R1 j& o3 i! t9 b: O│      32. Autoencoder的原理与实现.mp4. ^, }( G, G: v, K$ L
, O  R/ f- H2 @2 g0 L- @│      33. Autoencoder与PCA的区别.mp4# R' R6 o0 I+ g: }2 T" y
2 k# {5 t$ C- a* V$ l+ X5 y3 D/ F│      34. Autoencoder的变种(一).mp4
0 U5 j+ |! J) d2 q  e! H" A  L; u, x. q7 \9 E│      35. Autoencoder的变种(二).mp4, C  \# T% V4 k
, n7 l) f" |  K7 {│      36. 实例:Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用.mp4$ z/ t+ h, l; w/ o1 e' ?- j" Z
! `3 n4 r: O  c: o: K9 T( N" o2 b│      37. 作业:运用Autoencoder对海量数据进行降维.mp47 P1 _# X9 r, \" C) w" j
. I. U3 K6 I7 e0 s7 c# W4 b│      38. 作业讲解:如何高效的运用Autoencoder降维.mp43 z/ F+ ~2 V* F7 i& W
- n% }4 D5 o3 D; W7 l% z$ p│      ( z* Q( `; D, N7 N( p3 x+ e3 }# G3 i, _& N- h) [) K2 F
├─章节06: 经典卷积神经网络及图像分类; T3 d) a) {5 N- o6 Z% [
! _  E1 E' R3 x│      39. 卷积神经网络的背景与原理.mp4
! i5 k6 j4 E- N- x  ]( f$ V, V% p* m8 |9 Q6 {# L/ P; K│      40. 卷积神经网络的代码实现(1).mp45 F) \7 m, x; t7 i& ~
' Y4 q4 k7 t/ \0 q1 z│      41. 卷积神经网络的代码实现(2).mp49 K6 n. G& k: u& ]
6 y; @% m& l) N6 K; K. s& s│      42. Le-Net5的网络结构与实现.mp4  L9 x* {$ n# |: a2 j- Q( f
5 t5 I  @! c- F$ H/ f& L" X│      43. Alexnet的网络结构和实现.mp49 Q) s$ O: Q" A8 o8 ~+ h) L* l- E, B0 f) F0 u/ I
│      44. Vgg的网络结构及实现.mp4
% t0 q9 d  |8 I9 C" U  z7 _  ]: X* f' ]8 ?2 {7 t│      45. GoogleNet的网络结构与实现.mp4! H" \; K" p, V+ H6 t6 h( E+ h! {
  k0 o% k( y# e8 J( Q│      46. Resnet的网络结构及实现.mp45 C  h* E: f5 r0 o) G$ b( ~4 D9 o' b( ?- z. q2 t. Z* x
│      47. 实例:用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类.mp47 `2 e( w% \; ]& x  Q! l
3 a  Q: @' P3 I: A│      0 a' Z$ p/ D3 D. B1 A3 m1 ^* [' T( W& X! n& A- M4 K
├─章节07: 目标检测算法的原理及应用
! _7 l0 w" b( u. z+ u9 J' w8 @% i- t- {8 L. K. e( W4 g1 q│      48. 目标检测算法的简介与种类.mp42 Q" w/ k2 {7 E; @. Y( i' ]# P! \( Z5 ?& {" W: f" r$ n
│      49. R-CNN相关算法的原理及实现(一).mp4% _+ A7 z  ^3 Q6 j9 y& F1 K
1 v9 G) _7 w1 J8 o8 B6 p3 n/ ?6 J│      50. R-CNN相关算法的原理及实现(二).mp4- W+ {# i1 \* l: n; H- v3 [
3 q1 {: w7 S& P3 [│      51. YOLO相关算法的原理及实现(一).mp4. ~# E& B0 {2 n) |9 Z: `, Q+ `3 x8 ]
│      52. YOLO相关算法的原理及实现(二).mp45 G" [, ?$ d; I: S( e
9 h, m9 V5 X' ]$ z5 l' L│      53. SSD相关算法的原理及实现 (一).mp4# u8 P& J- `+ a4 x. J' E1 q, u9 X/ Q5 V: c  A
│      54. SSD相关算法的原理及实现 (二).mp4) s7 {" K" |* |4 ]
* J. m) K7 i* S( U. Y: J0 x8 o│      * j/ d& Q* m! Y9 K: V, @7 L: O
8 Y8 w+ H$ @; j6 j& y$ w├─章节08: 迁移学习3 J8 Z2 s8 W1 G5 b/ c* I+ Q4 c# M
7 Z" l* s: m8 x│      55. 迁移学习简介.mp46 E& x0 N  Q$ [" ~
  }9 }8 i' [2 E9 a; [' p) z+ u│      56. 迁移学习的应用.mp4& t* |" T1 S: I, o
; J6 @: q: s; S2 ]! t│      57. 迁移学习的方法.mp4, @" R' b' O- M: V: \; Y: h# k6 Q# m" G, n8 p# `  P
│      58. 迁移学习案例分享.mp45 ^) G( ^% }- x* W. r& @3 |# s1 `9 H* L. ^+ b
│      
" s: _% b% f9 m5 A$ F4 |" [% @6 _6 i% B9 e5 U! X9 o├─章节09: 循环神经网络RNN
9 s- x- N/ ~/ @( k3 U* \7 S7 t# ?3 E. {( t6 C- b' T│      59. 循环神经网络RNN的简介与原理详解.mp4
, C/ z% u, w2 I+ }4 v9 Q5 X# m& p( n! Y2 E│      60. 循环神经网络RNN的代码实现.mp4, c% ]9 ?  G- n' D, Q0 P8 X
" _( S/ h7 z! B# z  l│      61. 实例:用RNN来做情感分析.mp4
& {9 A! G! b& E+ g" U( \, b" N* l4 @4 p: k% q2 V" `│      
5 a  f0 n: l" g1 p2 l2 n/ x- }# N/ G& ?├─章节10: 自然语言处理
  [4 g4 b0 g$ d" \2 D& l. K. Z- _4 m│      62. LSTM的简介与原理详解.mp40 `& @9 M+ C$ d' p, z
6 Z) u6 V9 l4 m│      63. LSTM的代码实现.mp4
* S4 f5 J( f; y& d4 P" }, S4 w* ~5 Z1 M) n- [│      64. 实例:用LSTM实现一个简单的聊天机器人.mp4# q* G2 {4 t( c5 e5 d; ?+ H4 T- }: R: V" [/ ^5 P
│      & j! x3 p# H% h8 G) d
) Z$ F$ S) N( M, ~$ c* N├─章节11: 无监督学习:对抗网络GAN
3 Q# W4 N3 s4 [& Z0 S. s5 A# X( o5 e; K. I│      65. GAN的背景与应用.mp4/ w' _1 l7 Y% \8 m4 `% s$ s4 M# c8 v3 t% s% m" r5 K
│      66. GAN的数学推导及代码实现.mp46 R" ~% B  Q/ |
" F+ [1 T2 \  Q5 d1 Z, q7 i% L│      67. GAN的变种及应用.mp4' S4 A* U. [+ a2 K  w* H0 }. H. h
3 A2 L3 x: x+ r( L: S3 ?$ R4 j2 v│      68. 实例:用GAN生成二次元萌妹子.mp44 O! ?9 E3 q9 y; D6 T( m3 l, e, \2 A9 O3 J: R! O
│        u: W- Z) d/ j2 O& A
+ T" E4 r  _0 S+ i7 H6 Y├─章节12: 深度学习的高性能计算8 m  U! N* k8 v% X
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- m4 A8 |& x; O, z8 b│      70. 单机多卡的实现过程.mp4: \$ @0 o+ a; b! ~+ v
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0 J! \) n5 R7 @% D│      72. 多机多卡的实现过程.mp4* S; s* }# ~) `5 n! z* \8 \1 l9 a  O2 [& Z# j1 k+ [+ @
│      73. 实例: 分布式训练实例:基于docker的分布式.mp47 h3 r5 G; U; d# e
) ^/ E: n8 ?( C1 Z5 O+ \│      2 T( g* T6 \9 w, G
9 B/ i) H. g0 H├─章节13: 实战项目演练
9 T8 g; b; P# s' e" \9 p1 H( O8 H8 a" y7 V& z│      74. 用户分群与偏好预测经典案例.mp4
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# ~, Z9 f' p8 O- g" U│      76. 自动创造音乐.mp4
/ J4 D' H$ n6 F- ~/ ]8 V# [' W% ^0 ]) Q│      
+ O6 e9 o1 o; V, h6 S7 P3 B) ~9 {! J3 J. S  L' D" Y└─配套课件.rar0 n# H+ N3 B2 a# T( e% T9 B2 ]' |9 K# T2 [! I' u7 N, S
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正好要  楼主  好人,谢谢分享
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VERY GOOOOOOD
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goooood。学习下
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非常好,!!!!!!!!!!
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