三个月教你从零入门人工智能,深度学习精华实践课程
三个月教你从零入门人工智能,深度学习精华实践课程是什么资源？
这是一份教程课程资源。系统全面的技能提升课程，内容由浅入深，理论结合实战，适合零基础学员和进阶学习者，帮助你快速掌握核心技能。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 文件数量 | 194个 |
| 资源格式 | 高清视频课程 |
| 资源类型 | 教程课程 |
谁需要这份教程课程资源？
零基础学员、进阶学习者、职业技能提升者
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这份资源包含哪些具体内容？
该资源为高清视频课程，共194个文件
├── 章节01： 什么是人工智能 │ ├── 1. 人工智能背景介绍-.mp4 │ └── 2. 前期环境准备-.mp4 ├── 章节02： 深度学习入门基础知识 │ ├── 03. 深度学习环境准备-.mp4 │ ├── 04. TensorFlow快速入门（一）--基本概年和框架-.mp4 │ ├── 05. Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练-.mp4 │ ├── 06. Tensorflow快速入门（三）--技巧总结-.mp4 │ ├── 07. 深度学习数学知识一览表-.mp4 │ ├── 08. 作业：实例：用自己的数据集训练模型-.mp4 │ ├── 09. 作业讲解—如何制作自己的数据集1-.mp4 │ └── 10. 作业讲解—如何制作自己的数据集2-.mp4 ├── 章节03： 传统神经网络与参数理解 │ ├── 11. 什么是多层感知机-.mp4 │ ├── 12. 激活函数的原理、类别与实现1-.mp4 │ ├── 13. 激活函数的原理、类别与实现2-.mp4 │ ├── 14. 损失函数的原理、类别与实现上-.mp4 │ ├── 15. 损失函数的原理、类别与实现下-.mp4 │ ├── 16. 梯度下降算法一-.mp4 │ ├── 17. 梯度下降算法二-.mp4 │ ├── 18. 学习率的设定-.mp4 │ ├── 19. 正则化的方法（一）-.mp4 │ ├── 20. 正则化的方法(二)-.mp4 │ ├── 21. 实例：识别花的种类-.mp4 │ ├── 22. 作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率-.mp4 │ └── 23. 作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理-.mp4 ├── 章节04： 前向传播与反向传播 │ ├── 24. 前向传播的原理-.mp4 │ ├── 25. 前向传播的代码实现-.mp4 │ ├── 26. 反向传播的原理-.mp4 │ ├── 27. 反向传播代码实现-.mp4 │ ├── 28. 实例：自己手写一个完整的BP-.mp4 │ ├── 29. 作业：写一个Autoencoder-.mp4 │ └── 30. 作业讲解：如何写一个Autoencoder-.mp4 ├── 章节05： 自编码Autocoder的原理及应用 │ ├── 31. 什么是Autoencoer-.mp4 │ ├── 32. Autoencoder的原理与实现-.mp4 │ ├── 33. Autoencoder与PCA的区别-.mp4 │ ├── 34. Autoencoder的变种（一）-.mp4 │ ├── 35. Autoencoder的变种（二）-.mp4 │ ├── 36. 实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用-.mp4 │ ├── 37. 作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维-.mp4 │ └── 38. 作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维-.mp4 ├── 章节06： 经典卷积神经网络及图像分类 │ ├── 39. 卷积神经网络的背景与原理-.mp4 │ ├── 40. 卷积神经网络的代码实现（1）-.mp4 │ ├── 41. 卷积神经网络的代码实现（2）-.mp4 │ ├── 42. Le-Net5的网络结构与实现-.mp4 │ ├── 43. Alexnet的网络结构和实现-.mp4 │ ├── 44. Vgg的网络结构及实现-.mp4 │ ├── 45. GoogleNet的网络结构与实现(1)-.mp4 │ ├── 45. GoogleNet的网络结构与实现-.mp4 │ ├── 46. Resnet的网络结构及实现-.mp4 │ └── 47. 实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类-.mp4 ├── 章节07： 目标检测算法的原理及应用 │ ├── 48. 目标检测算法的简介与种类-.mp4 │ ├── 49. R-CNN相关算法的原理及实现（一）-.mp4 │ ├── 50. R-CNN相关算法的原理及实现（二）-.mp4 │ ├── 51. YOLO相关算法的原理及实现（一）-.mp4 │ ├── 52. YOLO相关算法的原理及实现（二）-.mp4 │ ├── 53. SSD相关算法的原理及实现 （一）-.mp4 │ └── 54. SSD相关算法的原理及实现 （二）-.mp4 ├── 章节08： 迁移学习 │ ├── 55. 迁移学习简介-.mp4 │ ├── 56. 迁移学习的应用-.mp4 │ ├── 57. 迁移学习的方法-.mp4 │ └── 58. 迁移学习案例分享-.mp4 ├── 章节09： 循环神经网络RNN │ ├── 59. 循环神经网络RNN的简介与原理详解-.mp4 │ ├── 60. 循环神经网络RNN的代码实现-.mp4 │ └── 61. 实例：用RNN来做情感分析-.mp4 ├── 章节10： 自然语言处理 │ ├── 62. LSTM的简介与原理详解-.mp4 │ ├── 63. LSTM的代码实现-.mp4 │ └── 64. 实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人-.mp4 ├── 章节11： 无监督学习：对抗网络GAN │ ├── 65. GAN的背景与应用-.mp4 │ ├── 66. GAN的数学推导及代码实现-.mp4 │ ├── 67. GAN的变种及应用-.mp4 │ └── 68. 实例：用GAN生成二次元萌妹子-.mp4 ├── 章节12： 深度学习的高性能计算 │ ├── 69. 单机单卡的实现过程-.mp4 │ ├── 70. 单机多卡的实现过程-.mp4 │ ├── 71. 多机单卡的实现过程-.mp4 │ ├── 72. 多机多卡的实现过程-.mp4 │ └── 73. 实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式-.mp4 └── 章节13： 实战项目演练 ├── 74. 用户分群与偏好预测经典案例-.mp4 ├── 75. 自动创作古诗词-.mp4 └── 76. 自动创造音乐-.mp4 ├── 章节01： 什么是人工智能 │ ├── 1. 人工智能背景介绍-.mp4 │ └── 2. 前期环境准备-.mp4 ├── 章节02： 深度学习入门基础知识 │ ├── 03. 深度学习环境准备-.mp4 │ ├── 04. TensorFlow快速入门（一）--基本概年和框架-.mp4 │ ├── 05. Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练-.mp4 │ ├── 06. Tensorflow快速入门（三）--技巧总结-.mp4 │ ├── 07. 深度学习数学知识一览表-.mp4 │ ├── 08. 作业：实例：用自己的数据集训练模型-.mp4 │ ├── 09. 作业讲解—如何制作自己的数据集1-.mp4 │ └── 10. 作业讲解—如何制作自己的数据集2-.mp4 ├── 章节03： 传统神经网络与参数理解 │ ├── 11. 什么是多层感知机-.mp4 │ ├── 12. 激活函数的原理、类别与实现1-.mp4 │ ├── 13. 激活函数的原理、类别与实现2-.mp4 │ ├── 14. 损失函数的原理、类别与实现上-.mp4 │ ├── 15. 损失函数的原理、类别与实现下-.mp4 │ ├── 16. 梯度下降算法一-.mp4 │ ├── 17. 梯度下降算法二-.mp4 │ ├── 18. 学习率的设定-.mp4 │ ├── 19. 正则化的方法（一）-.mp4 │ ├── 20. 正则化的方法(二)-.mp4 │ ├── 21. 实例：识别花的种类-.mp4 │ ├── 22. 作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率-.mp4 │ └── 23. 作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理-.mp4 ├── 章节04： 前向传播与反向传播 │ ├── 24. 前向传播的原理-.mp4 │ ├── 25. 前向传播的代码实现-.mp4 │ ├── 26. 反向传播的原理-.mp4 │ ├── 27. 反向传播代码实现-.mp4 │ ├── 28. 实例：自己手写一个完整的BP-.mp4 │ ├── 29. 作业：写一个Autoencoder-.mp4 │ └── 30. 作业讲解：如何写一个Autoencoder-.mp4 ├── 章节05： 自编码Autocoder的原理及应用 │ ├── 31. 什么是Autoencoer-.mp4 │ ├── 32. Autoencoder的原理与实现-.mp4 │ ├── 33. Autoencoder与PCA的区别-.mp4 │ ├── 34. Autoencoder的变种（一）-.mp4 │ ├── 35. Autoencoder的变种（二）-.mp4 │ ├── 36. 实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用-.mp4 │ ├── 37. 作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维-.mp4 │ └── 38. 作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维-.mp4 ├── 章节06： 经典卷积神经网络及图像分类 │ ├── 39. 卷积神经网络的背景与原理-.mp4 │ ├── 40. 卷积神经网络的代码实现（1）-.mp4 │ ├── 41. 卷积神经网络的代码实现（2）-.mp4 │ ├── 42. Le-Net5的网络结构与实现-.mp4 │ ├── 43. Alexnet的网络结构和实现-.mp4 │ ├── 44. Vgg的网络结构及实现-.mp4 │ ├── 45. GoogleNet的网络结构与实现(1)-.mp4 │ ├── 45. GoogleNet的网络结构与实现-.mp4 │ ├── 46. Resnet的网络结构及实现-.mp4 │ └── 47. 实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类-.mp4 ├── 章节07： 目标检测算法的原理及应用 │ ├── 48. 目标检测算法的简介与种类-.mp4 │ ├── 49. R-CNN相关算法的原理及实现（一）-.mp4 │ ├── 50. R-CNN相关算法的原理及实现（二）-.mp4 │ ├── 51. YOLO相关算法的原理及实现（一）-.mp4 │ ├── 52. YOLO相关算法的原理及实现（二）-.mp4 │ ├── 53. SSD相关算法的原理及实现 （一）-.mp4 │ └── 54. SSD相关算法的原理及实现 （二）-.mp4 ├── 章节08： 迁移学习 │ ├── 55. 迁移学习简介-.mp4 │ ├── 56. 迁移学习的应用-.mp4 │ ├── 57. 迁移学习的方法-.mp4 │ └── 58. 迁移学习案例分享-.mp4 ├── 章节09： 循环神经网络RNN │ ├── 59. 循环神经网络RNN的简介与原理详解-.mp4 │ ├── 60. 循环神经网络RNN的代码实现-.mp4 │ └── 61. 实例：用RNN来做情感分析-.mp4 ├── 章节10： 自然语言处理 │ ├── 62. LSTM的简介与原理详解-.mp4 │ ├── 63. LSTM的代码实现-.mp4 │ └── 64. 实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人-.mp4 ├── 章节11： 无监督学习：对抗网络GAN │ ├── 65. GAN的背景与应用-.mp4 │ ├── 66. GAN的数学推导及代码实现-.mp4 │ ├── 67. GAN的变种及应用-.mp4 │ └── 68. 实例：用GAN生成二次元萌妹子-.mp4 ├── 章节12： 深度学习的高性能计算 │ ├── 69. 单机单卡的实现过程-.mp4 │ ├── 70. 单机多卡的实现过程-.mp4 │ ├── 71. 多机单卡的实现过程-.mp4 │ ├── 72. 多机多卡的实现过程-.mp4 │ └── 73. 实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式-.mp4 └── 章节13： 实战项目演练 ├── 74. 用户分群与偏好预测经典案例-.mp4 ├── 75. 自动创作古诗词-.mp4 └── 76. 自动创造音乐-.mp4 └── 三个月教你从零入门人工智能,深度学习精华实践课程 (0个文件夹,0个文件) ├── 章节01： 什么是人工智能 (0个文件夹,0个文件) ├── 章节02： 深度学习入门基础知识 (0个文件夹,0个文件) ├── 章节03： 传统神经网络与参数理解 (0个文件夹,0个文件) ├── 章节04： 前向传播与反向传播 (0个文件夹,0个文件) ├── 章节05： 自编码Autocoder的原理及应用 (0个文件夹,0个文件) ├── 章节06： 经典卷积神经网络及图像分类 (0个文件夹,0个文件) ├── 章节07： 目标检测算法的原理及应用 (0个文件夹,0个文件) ├── 章节08： 迁移学习 (0个文件夹,0个文件) ├── 章节09： 循环神经网络RNN (0个文件夹,0个文件) ├── 章节10： 自然语言处理 (0个文件夹,0个文件) ├── 章节11： 无监督学习：对抗网络GAN (0个文件夹,0个文件) ├── 章节12： 深度学习的高性能计算 (0个文件夹,0个文件) └── 章节13： 实战项目演练 (0个文件夹,0个文件)
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