深度学习模型入门与实战课程

课程介绍

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。

课程目录

• 开篇词 掌握深度学习，畅游 AI 时代.mp4 94M
• 从神经元说起：数学篇.mp4 175.4M
• 从神经元说起：结构篇.mp4 81.8M
• AI 术语：让你变得更加专业.mp4 74.3M
• 函数与优化方法：模型的自我学习（上）.mp4 73.8M
• 前馈网络与反向传播：模型的自我学习（下）.mp4 144.8M
• 线性回归模型：在问题中回顾与了解基础概念.mp4 144.2M
• 卷积神经网络：给你的模型一双可以看到世界的眼睛.mp4 97.8M
• RNN 与 LSTM：模型也可以持续不断地思考.mp4 117.8M
• 自编码器：让模型拥有属于自己的表达和语言.mp4 160.7M
• 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 120.7M
• 集成、共享、敏捷：Jupyter Notebook 的使用.mp4 57.1M
• 数据预处理：让模型学得更好.mp4 110.9M
• 张量、数据流图与概念：初步了解 TenorFlow.mp4 98.2M
• 工作机制与流程：通过手写识别深入了解 TenorFlow.mp4 125.6M
• TenorBoard：实验统计分析助手.mp4 117.1M
• 图像分类：技术背景与常用模型解析.mp4 89.1M
• 图像分类：实现你的第一个图像分类实战项目.mp4 89.8M
• 语义分割：技术背景与算法剖析.mp4 101.3M
• 语义分割：打造简单高效的人像分割模型.mp4 104.2M
• 文本分类：技术背景与经典网络结构介绍.mp4 80.4M
• 文本分类：用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型.mp4 104.1M
• 结束语 掌握深度学习，搭上 AI 快车.mp4 45.2M

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