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U ) n #问题却仍不知道该怎么解决。本门课程将结合核心基础、算法模型设计和实用案例，由浅至深、由理论到实操; k F m : ; . z，带你紧跟行业热点，系统入门深度学习，掌握解决实际问题的能力，轻松畅游AI时代！

文件目录：

系统入门深度学习，直击算法工程师完结无d ` B |K U l C秘

│ ├─{1}–第1章初识深度– 1 s ? C 3 4 : A学习

│ │ [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.T n pmp4

│ │ [1.5]–1-5深度学习# + B x \ L { I应o G 8 ? r 9 Y E用1.mp4

│ │ [1.6]–1-c V x E u b G 7 @6本章Q \ f & 1 3 * T总结1.mp4

│ │

│ ├─{2}–第2章入门必修：单、多层感知机

│ │ [2.12]–2-1* u ~ {2项目构建和模型训练8 F .（3）.mp4

│ │ [2.13]–2-13项目构建和模型训练（4）1.mp4

│ │ [2.14]–2-14模型评估和选择1.mp4

│S ^ Z │ [2.15]–2-15本章总结1.mp4

│ │ [2.1]–2-1. a q . W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 &w N x 0 vamp; # 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b m ^ \特征分析1.mp4

│ │

│ ├U p B 9 – / \ S─{3}–第3章深度学习基础组Q \ – }件精讲

│ │ [3.3]–3-3正确的初始化模型参数.mp4

│ │ [3.4]–3-4激活函数选择1.: ~ = b \ M x fmp4

│ │ [3.5]–3-5优化器选择1.mp4

│ │N 0 T [3.6]–3-6Noru [ l P /malization增强模型训q t c W W ; s E练（上）1_ e ~9 . c } W % t U ) G 2 n = A.mp4

│ │ [3.7]–3-7Normalization增强/ U d S k模型训练（下）1.mp4

│ │ [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

│ │

│ ├─{4}–第4章图像处理利器：卷积神经网络

│ │ [4.10]–4-10Vgg介绍及实现1.mp4

│ │ [4.11]–5 X p ) \ 04-11图片的数据增广1.mp4

│ │ [4.12]–4-12手势识别应用来源S o P x和项: * $ V e [ n ~ j目_ ] 2 G I s l & v分析1.mp4

│ │ [4.13]–4-13模型+ e L U G 9 |设计1.mpS – O4

│ │O _$ 4 ) s K O . = / Z E x _u / m 6 8 % N = f # [4.14]–4-14MoocTrialNet2 $ Gw ) @ | 5 x : 6 , O模型搭建（1）1.mp4

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

│ │ [4.16]–4-16MoocTrialNet模型搭建（3）1.mp4

│ │ [4.17]–4-17MoocTrialNett ; g R k N ) O模型搭建（4）1.mpD H X4

│ │ [4.18]–4-18MoocTrialP \ y &Net模型搭建（y W $ *5）1.mp4

│ │ [4.19]–4-19模型! ^ 6 \ .0 Y { – ( ^ 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关系1.mp4

│ │ [4.3]–4-3卷积神经网络的应用1.mp4

│ │ [4.4]–4-4卷积运算+ u m 7 y是怎样的过程（上）1.mp4

│\ y g J U . m t │ [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a & . 8 , q 4 z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 =更深@ k v 2 Z D x h的网络1.mp4

│ │

│ ├─{5}–第5章2 2 l为序列数据而k $ d t f D %生：RNN系列

│ │ [5.10]–^ S 4 o r a5-10GRU实现唤醒词[ r ] L U T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.mp4

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

│ │ [5.14]–5-14基于双层、双向GRf l o ! * ;U的命令词识* g I W = 7 h 4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.mp4

│ │ [5.1]–5-u x ] 6 | 91本章内容介绍1.mp4

│ │X ` J g z + i [5.2]–5-2什么是序列模s $ 5 Q )型1.mp4

│ │ [5.3]–5-3不同的RNN应用类型：OvM,MvM1.mp4

│ │ [5.4]–5-4循环神经网络原理1.mp4

│ │ [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 yRU（上）1.mp4

│ │ [5.7]–5-7两个重要的变体：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：EncodeH % w 6 _ U y 3r-Decoder1.mp4

│ │

│ ├─源R W G C w X H码

│( f f – │ └─547

│ │ │ RW Q ~ ; o z # =EADME1+11.md

│ │ │

│ │ ├─02-05

│ │ │ 0205LogisticRegression1+11.py

│ │ │_– ( ! ~ C O c n 0 ` d +

│ │ ├─02-07B M w O 7 b 7 M 1

│ │ │ 0207PerceptronTorch1+11.py2 c h Y f j x }

│ │ │

│ │ ├─02-08s # v

│ │ │ config1+11.py% 6 s b m e g 2

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

│ │ │ ib } V A Mnference1+11.py

│ │ │ loss1+11.0 4 L K ) k *py

│ │ │ mode] $ e }l1+11.py

│ │ │ preprocess1+11.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+11.py

│ │ │

│ │ ├─03-04

│ │ │ activatefunction1+11.py

│ │ │

│ │ ├─03-06

│ │ │n ) 9 Y ( + – normai F _ *lization1+11.py

│ │ │

│ │ ├─03-q / L $ T p07

│ │ │ regularizationdropouH W U /t1+1: t L h1.py

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

│ │ │

│ │ ├─04-04

│ │ │ conv1+11.p7 a O | dy

│ │ │ lena1+11.jpg

│ │ │

│ │ ├─04-05

│ │ │ lena1+11.jpg

│6 H C │ │ pooling1+11: ( w R.py

│ │ │

│ │ ├─04-] m_ ) 8 B f Y % ] zF m $ QK B u06

│ │ │ parameternumber1+1e F C Z h H a1.py

│ │ │

│ │ ├─04-07

│ │ │ rec h & L w L Z Z Ksidm f J | 2 D FQ y q Iual1+R 7 y r 7 L d Q11.py

│ │ │

│ │ ├─04-08

│ │ │ vgg111+11.py

│ │ │

│ │ ├p t D 3─04-09

│ │ │ lena1+11.jpg

│ │ │ traB _ E \ 7 0 I Gnsform1+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-10

│ │– j W { tp F ? c E & ; @ A D Q = O │ coJ v # 4 J d B Lnfig1+11.py

│ │ │ datasethg1+11.p/ Q n U 3 wy

│ │ │ inference1+11.py

│ │ │ loss1+11.py

│ │ │ mo# } ^ M * f idel1+11.py

│ │ │ preprocess1+11.py

│ │ │ trainer1+11.py

│ │ │ utilu J Gs1+11.py

│ │ │

│ │ ├─05-04

│ │ │ rnnbase1+11.py

│ │ │

│ │ ├─05S \ \ }-06

│ │ │ lstmgru1+11.py

│ │ │

│ │ ├─05-07

│ │ │ biRNNmultiRNN1+Q _ 1 0 y 5 4 b11.py

│ │ │

│ │ └─05-09

│ │ coa $ N \ h 6 c [ ]nfd j 2 A % M ~ \ig1+11.py

│ │ dataseP Q = e ` m I Q utkws1e R ! j ( ++11.py

│w [ / O Y T $ * l │ infeX ] @ # E 6 1 Y |rence1+11.py

│ │ loss1+11.pm U [ p 7 L 4 `y

│ │ model1+11., x y & lpy

│ │ preprocess1+11.py

│ │ trainer1+11.ps a 3y

│ │ utils1+11.py

│ │

│ ├─第6章 深度学习新思路： GAN网络

│ │ 6-1 本章内容介绍.mp45 B / X C \ x n (

│ │ 6-10 用DCGAN生成人脸照片.mp4

│ │ 6-4 \ Y { % ) E {11 超参和dataset编写.mp4

│ │ 6W p ! F + j 7-12 generator编写.mp4

│ │ 6-13 discriminator编e p K G Q m k .写.mp4{ ) n . M X n

│ │ 6-14 trainer 编写（1）.mp4

│ │ 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 ^ O4

│ │ 6-3 GAN的原/ z w理（上）.mp4

│ │$ M q F R $ 6-4 GAN的原理（下）.mp4

│ │ 6-5 GAN的一些变体之：CycleGAN.mp4

│ │ 6-6 GANz 8 7 1 – p的一^ J & h 9 /些变体之：StyleGAN（上）.mp4

│ │ 6-7 GAN的一些变体之$ 3 # $ O R：StyleGAN（下）.mp4

│ │ 6-8 GAN的一些变体之：DCGAN.mp4

│ │ 6-9 GAN的一些变体之：te1 N 3 ( # . Pxt-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 encodery A r \ & 5.mp4

│ │ 7-1– ~ ` Y2 Multi-head attention（上）% B \ = , %.mp% ) R4

│ │ 7-13 MulT 7 q *ti-head atte– ~ e % 9 0 @ Bntion（下）.mp4

│ │ 7-14 Pointwise FeedForward.mp4

│( P 0 O │ 7-15 d| 2 i D B K { B @ecoder.mp4

│ │ 7-16 transformer（上）.mp4

│ │F 6 ! – q 7-17 transformer（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

│ │ 7Q f : z W ] C ~-2 什么是注意力机制？.m_ d :p4

│ │ 7-20 inference和attention map展示（上\ –r C m | c r 3 p l I } h [ 1 j）.mp4

│ │ 7-21 inference和attention map展示（下）.mp4

│ │ 7-22 本章总结.mp4

│ │ 7-F y , z h B! y v 6 w N R3 注意力机制的一般性原理.mp4

│ │ 7-4 几种典型的注意^ e g / ,力\ Q j机制 hard@ t , s h、) X Y = g , l y xsoft、local attention.mp/ h D . G iG x k |4

│ │ 7-5 自注意力机制：self-attention.mp4

│ │ 7-6 Transformer.mp4

│ │ 7-71 + % 用Transformer实现G2P（上）.mp4

│ │ 7-8 用Transfg 8 3 @ F .ormer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？迁移学习来帮忙

│ │ 8-1 本章内容介绍.m* | D [ # x [ e ]p4

│ │ 8-2 什o GT : t I么是迁移学习.mp4

│ │ 8-3 迁移$ H e学习分类.mp4

│ │ 8-4 怎么实施迁移学习？.mp4

│e # ^ │ 8z # 1 X-5 基于ResNet迁移学习的姿势识别.mp4F K `

│ │ 8-6 工程代码（上）.mp4

│ │ 8-7 工程代码（下）.mp4

│ │ 8-= L f c8 inference.mpG E x j A4

│ │ 8-9 本d [ Y章总结.m+ q _p4

│ │

│ └─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

│ 9-6 e c Q h 7 G 310 utils编写（3）.mp4

│ 9-11 utip B 6 9 M l c yls} J A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 traine# C C 3 ! G z Kr 编写（2）.mp4

│ 9-16 trai! V = 7ner 编写（3）.mp4

│ 9-17 trainer 编写（4I 7 g 8 B）.mp4

│ 9-18 本章总结.mp4

│ 9-2 半监督学习是什么B * r j h = 4？.mp4

│ 9-3 半监督学7 | ] h \ i ~习能解决什么问题？.mp4

│ 9-4 几C y ) dE o % 9 g { & O种典型的半监督学习方% 0 Y x ` P L | )法（上）.mp4

│ 9-5 几种典型的半监督学习方法（下）.mp4

│7 ` B 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 utO U h tils编* z F g & d 4 ]写（1）.mp4! ; D ] a 7 +

│ 9-9 utils编写（2）.mp4

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