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慕课网-系统入门深度学习,直击算法工程师【网盘无密】

2021-10-22 02:09 发布者: admin 原作者: admin 评论 0 查看 795
系统入门深度学习,直击算法工程师 【点击下载】 结合多领域实用案例,紧跟技术变革,系统掌握高薪技术 适合人群 如果你关注前沿技术,对深度学习感兴趣,同时希望探究原理,探索最优解,这门课一定让你有所收 ...
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结合多领域实用案例,紧跟技术变革,系统掌握高薪技术



适合人群
如果你关注前沿技术,对深度学习感兴趣,同时希望探究原理,探索最优解,这门课一定让你有所收获!


技术储备
了解机器学习基本概念
熟悉 Python3 语法以及 Pytorch 的基础操作
环境参数
Pytorch 1.8.1
Python 3.8


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章节目录:

第1章 初识深度学习 试看 6 节 | 34分钟

    本章中将向大家介绍,深度学习的应用范畴、人才需求、基础概念和子学科分类,并会结合应用现状,与大家讨论技术发展前景,带领同学们初识深度学习。

    收起列表
        视频:
        1-1 系统入门深度学习,从这里轻松开始 (07:44) 试看
        视频:
        1-2 本章内容介绍 (01:19)
        视频:
        1-3 神经网络&深度学习 (08:22)
        视频:
        1-4 深度学习路线图 (06:07)
        视频:
        1-5 深度学习应用 (08:27)
        视频:
        1-6 本章总结 (01:24)
    第2章 入门必修:单、多层感知机 15 节 | 152分钟

    本章将以机器学习中的逻辑回归算法作为引子,展开与其相关的神经网络基础学习。帮助大家认识神经网络的一般结构和实施方法;实践神经网络搭建和训练的过程,并能用神经网络搭建二分类器。

    收起列表
        视频:
        2-1 本章内容介绍 (01:28)
        视频:
        2-2 深度学习实施的一般过程 (07:34)
        视频:
        2-3 逻辑回归 (06:00)
        视频:
        2-4 逻辑回归损失函数 (09:18)
        视频:
        2-5 逻辑回归示例 (12:17)
        视频:
        2-6 单层、多层感知机 (08:51)
        视频:
        2-7 pytorch 构建单多层感知机 (19:53)
        视频:
        2-8 基于多层DNN假钞识别 (01:43)
        视频:
        2-9 数据集及特征分析 (05:49)
        视频:
        2-10 项目构建和模型训练(1) (16:43)
        视频:
        2-11 项目构建和模型训练(2) (14:25)
        视频:
        2-12 项目构建和模型训练(3) (16:27)
        视频:
        2-13 项目构建和模型训练(4) (15:58)
        视频:
        2-14 模型评估和选择 (13:02)
        视频:
        2-15 本章总结 (02:24)
    第3章 深度学习基础组件精讲 试看 9 节 | 116分钟

    本章将带领大家,学习深度学习中一些重要的组件、优化原理及方法,他们既是神经网络优化的重要准备知识和基础支撑理论,更是所有深度学习训练和优化的基础。

    收起列表
        视频:
        3-1 本章内容介绍 (02:30)
        视频:
        3-2 如何划分和处理你的数据集 (06:27)
        视频:
        3-3 正确的初始化模型参数 (13:57) 试看
        视频:
        3-4 激活函数选择 (16:32)
        视频:
        3-5 优化器选择 (20:00)
        视频:
        3-6 Normalization 增强模型训练(上) (17:40)
        视频:
        3-7 Normalization 增强模型训练(下) (15:38)
        视频:
        3-8 使用正则提升模型表现 (19:13)
        视频:
        3-9 本章总结 (03:40)
    第4章 图像处理利器:卷积神经网络 试看 20 节 | 251分钟

    本章将重点学习卷积神经网络,帮助大家理解卷积的意义和各种卷积的变体,学会如何设计、搭建卷积神经网络,并应用解决实际的问题。

    收起列表
        视频:
        4-1 本章内容介绍 (02:06)
        视频:
        4-2 人类视觉和卷积神经网络关系 (07:46)
        视频:
        4-3 卷积神经网络的应用 (05:23) 试看
        视频:
        4-4 卷积运算是怎样的过程(上) (15:58)
        视频:
        4-5 卷积运算是怎样的过程(下) (13:56)
        视频:
        4-6 用池化进行下采样 (15:54)
        视频:
        4-7 几种卷积的变体(上) (15:19)
        视频:
        4-8 几种卷积的变体(下) (14:49)
        视频:
        4-9 利用残差搭建更深的网络 (16:30)
        视频:
        4-10 Vgg介绍及实现 (24:02)
        视频:
        4-11 图片的数据增广 (15:15)
        视频:
        4-12 手势识别应用来源和项目分析 (06:27)
        视频:
        4-13 模型设计 (08:12)
        视频:
        4-14 MoocTrialNet模型搭建(1) (16:18)
        视频:
        4-15 MoocTrialNet模型搭建(2) (14:04)
        视频:
        4-16 MoocTrialNet模型搭建(3) (18:12)
        视频:
        4-17 MoocTrialNet模型搭建(4) (17:58)
        视频:
        4-18 MoocTrialNet模型搭建(5) (07:45)
        视频:
        4-19 模型评估和选择 (10:09)
        视频:
        4-20 本章总结 (04:22)
    第5章 为序列数据而生:RNN系列 17 节 | 191分钟

    本章将带领大家认识序列模型,主要围绕RNN和其变体进行相关讲解。帮助大家理解序列模型和序列数据,并能应用用序列模型处理序列数据的实际问题。

    收起列表
        视频:
        5-1 本章内容介绍 (02:43)
        视频:
        5-2 什么是序列模型 (12:25)
        视频:
        5-3 不同的RNN应用类型:OvM, MvM (04:26)
        视频:
        5-4 循环神经网络原理 (19:18)
        视频:
        5-5 用BPTT 训练RNN (05:06)
        视频:
        5-6 两个重要的变体:LSTMGRU(上) (15:25)
        视频:
        5-7 两个重要的变体:LSTMGRU(下) (14:08)
        视频:
        5-8 利用双向、多层RNN增强模型 (16:02)
        视频:
        5-9 典型应用范式:Encoder-Decoder (05:50)
        视频:
        5-10 GRU实现唤醒词识别 (07:20)
        视频:
        5-11 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建(1) (16:12)
        视频:
        5-12 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建(2) (15:29)
        视频:
        5-13 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建(3) (16:52)
        视频:
        5-14 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建(4) (14:32)
        视频:
        5-15 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建(5) (09:26)
        视频:
        5-16 模型评估和选择 (10:02)
        视频:
        5-17 本章总结 (05:15)
    第6章 深度学习新思路: GAN网络

    本章将一起学习生成式网络,帮助大家重点掌握GAN网络,理解GAN的原理和背后的数学原理,并能实践如何应用GAN网络构建一个人脸生成器,真正所学及所用。
    第7章 赋予模型认知能力:注意力机制

    Transformer作为深度学习研究的重点和热点,日渐受到关注。在本章中,将帮助大家认识注意力机制,掌握Transformer的原理,并能在搭建Transformer的同时巩固对Attention的理解。
    第8章 数据不够怎么办?迁移学习来帮忙

    本章会带领大家熟悉迁移学习的基本概念,掌握实用得实施迁移学习的方法,并将手把手的教会同学们如何构建迁移学习的项目,解决实际问题。
    第9章 深度学习新范式:半监督学习

    本章将帮助大家,在掌握半监督学习核心概念的同时,更能基于实际问题,提出半监督学习的解决方案、设计半监督的理论和实施方法,并完成相关项目,循序渐进带领大家学通学会半监督学习。

本课程持续更新中



来源: 系统入门深度学习,直击算法工程师

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