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  • 文章介绍
  • 课程简介:

    想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易,研究 AI 有着天然的高门槛和高要求。很多人都是理论上的王者,实践上的青铜,自以为对框架、算法的理解足够,但因为缺乏应用场景和实践机会,遇到实际问题仍然不知道该怎么抽象问题然后用模型解决。

    而本门课程将会从理论基础、工具使用、实战上手三个方面,带领你从理论开始,一步步认识和了解深度学习,并学会打造深度学习模型。

    模块一:深度学习的基础概念。这个模块就像是打地基,老师会带你了解深度学习会用到的基础知识,主要是数学知识和理论知识。还会对深度学习中常用的结构进行详细的介绍,比如你经常听到的 CNN、DNN、GAN 等,从零开始,逐步深入。通过这一部分的学习,你会了解深度学习必备的基础知识。

    模块二:深度学习的工具与框架。这个模块就像是盖楼的砖瓦,有了理论知识,就可以将理论知识转化成代码,并用合适的框架、工具协助你开展工作。框架方面,目前常用的深度学习框架很多,有 TensorFlow、PyTorch 等,老师会以其中使用最广泛的 TensorFlow 作为切入点,带你熟悉图像处理工具、模型训练记录工具、交互工具等工具的使用。通过这一部分的学习,你就可以着手准备开发实战项目了。

    模块三:深度学习经典问题的落地实战。这个模块就开始教你盖楼了,老师会选择几个常见的深度学习应用场景,包括图像分类、语义分割和自然语言处理,教你如何从零开始做模型、如何优化已有模型,一步步教你打造项目模型。通过这一部分的学习,你就可以打造属于你自己的深度学习模型。

    课程目录:

    深度学习入门与实战-拉钩专栏/
    └──开篇词 掌握深度学习,畅游 AI 时代_4974
    | └──开篇词 掌握深度学习,畅游 AI 时代.mp4 94.16M
    ├──01 从神经元说起:数学篇_4975
    | └──01 从神经元说起:数学篇.mp4 175.65M
    ├──02 从神经元说起:结构篇_4976
    | └──02 从神经元说起:结构篇.mp4 187.64M
    ├──03 AI 术语:让你变得更加专业_4977
    | └──03 AI 术语:让你变得更加专业.mp4 192.17M
    ├──04 函数与优化方法:模型的自我学习(上)_4978
    | └──04 函数与优化方法:模型的自我学习(上).mp4 198.88M
    ├──05 前馈网络与反向传播:模型的自我学习(下)_4979
    | └──05 前馈网络与反向传播:模型的自我学习(下).mp4 144.98M
    ├──06 线性回归模型:在问题中回顾与了解基础概念_4980
    | └──06 线性回归模型:在问题中回顾与了解基础概念.mp4 144.38M
    ├──07 卷积神经网络:给你的模型一双可以看到世界的眼睛_4981
    | └──07 卷积神经网络:给你的模型一双可以看到世界的眼睛.mp4 234.87M
    ├──08 RNN 与 LSTM:模型也可以持续不断地思考_4982
    | └──08 RNN 与 LSTM:模型也可以持续不断地思考.mp4 117.96M
    ├──09 自编码器:让模型拥有属于自己的表达和语言_4983
    | └──09 自编码器:让模型拥有属于自己的表达和语言.mp4 160.85M
    ├──10 生成式对抗网络:艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏_4984
    | └──10 生成式对抗网络:艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏.mp4 120.88M
    ├──11 集成、共享、敏捷:Jupyter Notebook 的使用_4985
    | └──11 集成、共享、敏捷:Jupyter Notebook 的使用.mp4 184.61M
    ├──12 数据预处理:让模型学得更好_4986
    | └──12 数据预处理:让模型学得更好.mp4 253.07M
    ├──13 张量、数据流图与概念:初步了解 TenorFlow_4987
    | └──13 张量、数据流图与概念:初步了解 TenorFlow.mp4 218.13M
    ├──14 工作机制与流程:通过手写识别深入了解 TenorFlow_4988
    | └──14 工作机制与流程:通过手写识别深入了解 TenorFlow.mp4 125.75M
    ├──15 TenorBoard:实验统计分析助手_4989
    | └──15 TenorBoard:实验统计分析助手.mp4 117.29M
    ├──16 图像分类:技术背景与常用模型解析_4990
    | └──16 图像分类:技术背景与常用模型解析.mp4 200.26M
    ├──17 图像分类:实现你的第一个图像分类实战项目_4991
    | └──17 图像分类:实现你的第一个图像分类实战项目.mp4 176.20M
    ├──18 语义分割:技术背景与算法剖析_4992
    | └──18 语义分割:技术背景与算法剖析.mp4 203.55M
    ├──19 语义分割:打造简单高效的人像分割模型_4993
    | └──19 语义分割:打造简单高效的人像分割模型.mp4 207.15M
    ├──20 文本分类:技术背景与经典网络结构介绍_4994
    | └──20 文本分类:技术背景与经典网络结构介绍.mp4 178.26M
    ├──21 文本分类:用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型_4995
    | └──21 文本分类:用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型.mp4 260.28M
    ├──结束语 掌握深度学习,搭上 AI 快车_4996
    | └──结束语 掌握深度学习,搭上 AI 快车.mp4 45.21M

    资料
    └──开篇词-掌握深度学习,畅游 AI 时代.pdf 235.55kb
    ├──01-从神经元说起:数学篇.pdf 1.60M
    ├──02-从神经元说起:结构篇.pdf 1.13M
    ├──03-AI 术语:让你变得更加专业.pdf 608.85kb
    ├──04-函数与优化方法:模型的自我学习(上).pdf 599.71kb
    ├──05-前馈网络与反向传播:模型的自我学习(下).pdf 2.11M
    ├──06-线性回归模型:在问题中回顾与了解基础概念.pdf 1.31M
    ├──07-卷积神经网络:给你的模型一双可以看到世界的眼睛.pdf 3.75M
    ├──08-RNN 与 LSTM:模型也可以持续不断地思考.pdf 934.60kb
    ├──09-自编码器:让模型拥有属于自己的表达和语言.pdf 1.40M
    ├──10-生成式对抗网络:艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏.pdf 4.77M
    ├──11-集成、共享、敏捷:Jupyter Notebook 的使用.pdf 2.80M
    ├──12-数据预处理:让模型学得更好.pdf 838.61kb
    ├──13-张量、数据流图与概念:初步了解 TensorFlow.pdf 984.47kb
    ├──14-工作机制与流程:通过手写识别深入了解 TensorFlow.pdf 920.44kb
    ├──15-TensorBoard:实验统计分析助手.pdf 1.25M
    ├──16-图像分类:技术背景与常用模型解析.pdf 2.11M
    ├──17-图像分类:实现你的第一个图像分类实战项目.pdf 1.29M

     

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