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Q H ` % \ Q Y、算法，但遇到实e O N i际问题却仍不知道该怎么解决。本门3 y : B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4 m w *论到实操，带你紧跟行业热点，系统入门深I q f * l [ \度学习，掌握解决实际问题的能力，轻松畅游Ab m * U – o G Z 0I时代！

文件目录：

系统0 \ E , ( ~ N 7 T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

│ │ [1.3]–1-3神经网U ^ k 6 1 6 b ) X络&深度学习.mp4

│ │ [1.4]–1-4深度学z C t U H u D G习路线图1.mp4

│ │ [1.5]–1-5深度学习# + B x \ L { I应用1.mp4

│ │ [1.6]–1-c V x E3 @ | 8 D s v g 5 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! X 8 / b #型评估和选择u W i % \ # \1.mp4

│S ^ Z │ [2.15]–2-15本章总结1.mp4

│ │ [2.1]–2-1本章内容介绍1.mp4

│ │ [2.2]–2-2深度学习实施的一般过程1.mp4z1 U P Y b % o & # 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

│ │z h s K A . o [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]–2S O Y 5 9 3 L i-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Y G g )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 fmpw T g X ) A4

│ │ [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]–3-7Nor9 W 4 3 ] } /malization增强/ U d S k模型训练（下）1m p O D ! w 3 } i.mp4

│ │ [3.8]–3-8使用正则提升模型表现1A m 5 6.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]–4-11图片的数据增广1.mp4

│ │U Y 3 [4.12]–4-12手势识别应用来源S o P x和项目_9 e / e R q M \ r ] 2 G I s l & v分析1.mp4c , { 1 i 5 L k

│ │ [4.13]–4-13模型设计1.mpS – O4

│ │O _ Z E x _ # [4.14]–4-14MoocTrialNet2Y G $ [ w k ( $ G O模型搭建（1）1.mp4

│ │ [4.15]–4-15MoocTri) ) v w _ y 7alNet模型搭建（2）1.7 D E Z 6 ? P =mp4

│ │ [4.16]–4-1* I H ? D6Mooc, . : H 0 3 ^ PTrialNet模` { 4 7 Y型搭建（3）1.mp4

│ │ [4.17]–4-17MoocTrialNet模型搭建（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关系1.mp4

│ │ [4.3]–4-3卷积神经网络的应用1.g ] – :mp4

│ │ [4.4]–4-4卷积运算是怎样的过程（上）1.mp4

│ │ [4.5]–4-5卷积运算是怎} 4 [ / K D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# 7 % = X c k体（下）1.mp4

│ │ [4.9]–4-9利用残r [ M差搭建) e I L c =更深的网络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]–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.mp4

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

│ │ [5.14]–5-14基于/ H 0 H * J \ K x双层、双向GR& : m } i #f 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.^ b j 3 wmp4

│ │ [5.17]–5-17本章总结1.mp4

│ │ [5.1]–5-u x ] 6 | 91本章内容介绍1.mp46 K K \ c |

│ │X ` J gs A h S 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]–5-4v u Y y W & `循n 8 K q e S $环神经网络原理1.mp4

│ │ [5.5]–5-5用BD ! x cPTT训练RN= o , F M % ,N1.mp4

│U ) [ 3 – Z z 2 w │ [5.6]–5[ P 2 y M . K-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@ Q K * 6 A @ 1层RNN增强模E ( U 6 K h t n型1.mp4

│ │ [5.9]–5-9典型应用范式：Encoder-Decoder1.mX f S z ; &p4

│ │

│ ├─源R W G C w X H码

│( f f – │ └─547

│ │ │ README_ R = & V u W Z1+11.md

│ │ │

│ │ ├─02-05

│ │ │ 0205LogisticRegression1+11.py

│ │ │_ n 0 ` d +

│ │ ├─02-07B M w O 7 b 7 M 1

│ │ │ 0207PerceptronTorch1+11.py

│ │ │

│ │ ├─02-08

│ │ │ config. \ b @ 6 c h =1+11.py

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

│ │ │ inference1+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

│ │ │ modelw7 t 5 z 3 R ! %ei{ w I d n Q N f ightsinit1+11.py

│ │ │

│2 e y J w H F $ │ ├─03-04

│ │ │ activatefunction1+11$ 2 Y q \ B.py

│ │ │

│ │ ├─03-06

│ │ │n ) 9 Y ( + – normalization1+11.py

│ │ │

│ │ ├─03-q / L $ T p07

│ │ │ regularizationdropout1+1: t L h1| H = h P ;.py

│ │ │ r2 r d kegularizati0 P Q , 5 * G o conL1andL21+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-04

│ │ │ conv1+11.p7 a O | dy

│ │ │ lena1+11.jpg

│ │ │

│ │ ├─04-05

│ │ │ l6 t V 6 ] [ena1+11.jpg

│6 H C │ │ p| [ M U | r %ooling1+11: ( w R.py

│ │ │

│ │3 – # z U 2 { e ├─04-] m Y % ] z Q06

│ │ │ parameternumber1+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-07

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

│ │ │

│ │h _ w ! H 4 ? 6 ├─04-08

│ │ │ vgg111+11.py

│ │ │

│ │ ├p t D 3─04-09

│ │ │ lena1+11.jpg

│ │ │ transform1+11.py

│ │ │

│ │ ├─04-10

│ │– j W { t D Q = O │ config1+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

│ │ │ utils1+11.py

│ │ │

│ │ ├─05-04

│ │ │ rnnbase1+11.py

│ │ │

│ │ ├─05-06

│ │ │ lstmgru1+11.pyK K 4

│ │ │

│ │ ├─05-07

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

│ │ │

│` v ] 9 ! ] & │ └─05-09

│ │ coa $ N \ h 6 c [ ]nfigX J 5 \ D ~1+11.py

│ │ datasetkws1e R ! j ( ++11.py

│w [ / O Y T $ * l │ inferenm H B Pce1+11.py

│ │ loss1+11.pm U [ p 7 L 4 `y

│ │ model1+11., x5 H d m M q / y &amz 3 v # \ 6 tp; lpE h ( qy

│ │ preprocess1+R A B y Y b11.py

│ │ trainer1+11.py

│ │ utils1+11.py

│ │

│ ├─第6章 深度学习新思路： GANc 8 ` | r网络

│ │ 6-1 本章内容介绍.mp4

│ │ 6-10 用DCGA= g d cN生成人脸照片.mp4

│ │ 6-11 超参和datase7 ~ o N *t编写.mp4

│ │ 6-12 generator编写.mp4

│ │ 6-13 discriminator编写.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 t( w [ ~ P 8 brainer 编写（4）.mp4

│ │ 6-b ` ; h i q (18 怎Y J 1么) ] I S %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？.? t t 3 Q + | I –mpP * # A 1 ^ O4

│ │ 6-Z % T I M ; /3 GAN的原理（上）.mp4

│ │ 6-4 GAN的原理（下）.mp4

│ │ 6-5 GAN的一些变体之：CycleGAN.mp4

│ │ 6-6 GAN的一L G 2 9 e m ( 6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

│! 3 = { t │ 7-11 encoo K , [der.mp4

│ │ 7-12 Multi-head attention\ w ! m（上）% B \ = , %.mp4

│ │ 7-13 Multi-head attention（下）.mp4

│ │K _ \ t k R 7-14 Pointwise FeedForward.mp4

│ │ 7-15 decoder.mB z ^p4

│ │ 7-16 transformem 7 vr（上）.mp4

│ │ 7-17 transformer（下）.mp4

│ │ 7-18 trainer脚本编写.mp4

│ │ 7-19 i` 5 ` jnfer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？.mp46 V q D q t z

│ │ 7-20 inference和attention map展示（上\ – I }b G n j i D h [ 1 j）.mp4S * z i * – b

│ │ 7-21 inferenl ~ \ hce和attention map展示（下）.mp4

│ │ 7-22 本章总结.mp4

│ │ 7-F y ,s d z I i 6 S + 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^ e g / ,力机制 hard@ 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-T O : a ? f M eattention.mp4

│ │ 7-6 Transformer.mp4

│ │ 7-71 + % 用Transformer实现G2P（上）.mp4

│ │ 7-8 用Transformer实现G2P（下）.mp4

│ │h 4 C 7-9& H O j i G h g? x 7 m i X^ r 2 U m 3 3 X2p dataset 编写.mp4

│ │

│ ├─第8章 数c U e \ z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 G I么是迁移学习.mp4

│ │ 8-3 迁移学习分类.mp4

│ │ 8-4 怎么实施迁移学习？.mp4

│ │ 8z # 1 X-5 基于ResNet迁移学o j O习的姿势识别.mp4

│ │ 8-6 工程代码（o [ u上）.mp4

│ │ 8-7 工程代0 z 8 m / k ] = O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] B ; q

│ 9-1 本章内容介绍.x ` 6 h T qmp4

│ 9-10 utils编写（3）.mp4

│ 9-11 uti+ L tls编写（4）.mp4

│ 9-12 model编写.mp4

│ 9w ` i .-13 loss 编写.mp4

│ 9-14 trainer 编写（1）.mp4

│ 9-15 trainer 编写（2）.mp4

│ 9-16 trainer 编写（3）.mp4

│ 9-17 trainer 编写（4y J M B A b）.mp4

│ 9-18 本章总结.mp4

│ 9-2 半监W C f c ; D n C =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）.mp4

│ 9-5 几种典型的半监E k Z c f q | ! y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! ; Dz c W ] a 7 +

│ 9-9 utiw S $ls编写（2）.mp4

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