耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节

耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节是什么资源？

《耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节》是一套面向深度学习与算法工程方向的系统实战课程，共101个视频文件，约3.7G容量。课程从基础数学、环境搭建到深度学习核心技术与工程实践，帮助学习者建立完整的算法工程师知识体系。适合希望进入AI领域、提升深度学习实战能力的学习者长期学习。

谁需要这份技能课程资源？

适合深度学习零基础入门者、计算机相关专业学生、希望转型AI算法工程师的人群使用。针对理论基础薄弱、不知道如何搭建学习路线、缺少项目实践经验等痛点提供系统化训练。也适合已有编程基础，希望补齐机器学习与深度学习技术栈的开发者。

为什么选择这份技能课程资源？

• 系统覆盖深度学习入门到算法工程实践的完整学习路径
• 包含数学基础、开发环境搭建、工具使用等算法岗位必备内容
• 100节+课程视频，适合长期循序渐进学习

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这份资源包含哪些具体内容？

资源目录包含共101个文件，总大小约3.7G，主目录为“a249.耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节”。课程前期覆盖课程理念、深度学习基础、技术栈介绍，以及线性代数、微积分、概率等数学基础知识。随后讲解CUDA+Anaconda深度学习环境搭建、conda命令、Jupyter Notebook使用等工程准备内容。视频文件示例包括“001.1-1 课程内容和理念.mp4”“002.1-2 初识深度学习.mp4”“007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4”等。整体内容围绕算法工程师成长路径设计，兼顾理论学习与实践应用。

共 101 个文件，3.7G
└── a249.耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节 (0个文件夹,0个文件)
    ├── 001.1-1 课程内容和理念.mp4 (52.2MB)
    ├── 002.1-2 初识深度学习.mp4 (52.9MB)
    ├── 003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 (12.7MB)
    ├── 004.2-1 线性代数.mp4 (56.4MB)
    ├── 005.2-2 微积分.mp4 (49.0MB)
    ├── 006.2-3 概率.mp4 (59.2MB)
    ├── 007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 (20.9MB)
    ├── 008.3-2 conda实用命令.mp4 (13.0MB)
    ├── 009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 (15.5MB)
    ├── 010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 (9.0MB)
    ├── 011.4-1 神经网络原理.mp4 (44.8MB)
    ├── 012.4-2 多层感知机.mp4 (47.3MB)
    ├── 013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 (39.5MB)
    ├── 014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 (29.3MB)
    ├── 015.4-5 回归问题.mp4 (35.6MB)
    ├── 016.4-6 线性回归代码实现.mp4 (23.1MB)
    ├── 017.4-7 分类问题.mp4 (23.0MB)
    ├── 018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 (42.8MB)
    ├── 019.5-1 训练的常见问题.mp4 (33.8MB)
    ├── 020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 (41.2MB)
    ├── 021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 (22.4MB)
    ├── 022.5-4 正则化.mp4 (42.2MB)
    ├── 023.5-5 Dropout.mp4 (32.1MB)
    ├── 024.5-6 Dropout代码实现.mp4 (17.3MB)
    ├── 025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 (47.2MB)
    ├── 026.5-8 模型文件的读写.mp4 (16.5MB)
    ├── 027.6-1 最优化与深度学习.mp4 (48.0MB)
    ├── 028.6-2 损失函数.mp4 (42.8MB)
    ├── 029.6-3 损失函数性质.mp4 (29.2MB)
    ├── 030.6-4 梯度下降.mp4 (31.6MB)
    ├── 031.6-5 随机梯度下降法.mp4 (20.6MB)
    ├── 032.6-6 小批量梯度下降法.mp4 (32.0MB)
    ├── 033.6-7 动量法.mp4 (25.0MB)
    ├── 034.6-8 AdaGrad算法.mp4 (24.8MB)
    ├── 035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4 (15.9MB)
    ├── 036.6-10 Adam算法.mp4 (47.1MB)
    ├── 037.6-11 梯度下降代码实现.mp4 (30.9MB)
    ├── 038.6-12 学习率调节器.mp4 (27.9MB)
    ├── 039.7-1 全连接层问题.mp4 (38.5MB)
    ├── 040.7-2 图像卷积.mp4 (34.8MB)
    ├── 041.7-3 卷积层.mp4 (44.8MB)
    ├── 042.7-4 卷积层常见操作.mp4 (35.2MB)
    ├── 043.7-5 池化层Pooling.mp4 (33.6MB)
    ├── 044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4 (27.2MB)
    ├── 045.8-1 AlexNet.mp4 (49.6MB)
    ├── 046.8-2 VGGNet.mp4 (47.7MB)
    ├── 047.8-3 批量规范化.mp4 (23.6MB)
    ├── 048.8-4 GoogLeNet.mp4 (41.0MB)
    ├── 049.8-5 ResNet.mp4 (65.0MB)
    ├── 050.8-6 DenseNet.mp4 (58.5MB)
    ├── 051.9-1 序列建模.mp4 (30.3MB)
    ├── 052.9-2 文本数据预处理.mp4 (60.0MB)
    ├── 053.9-3 循环神经网络.mp4 (48.2MB)
    ├── 054.9-4 随时间反向传播算法.mp4 (43.9MB)
    ├── 055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4 (27.8MB)
    ├── 056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4 (37.7MB)
    ├── 057.10-1 深度循环神经网络.mp4 (24.2MB)
    ├── 058.10-2 双向循环神经网络.mp4 (25.8MB)
    ├── 059.10-3 门控循环单元.mp4 (28.6MB)
    ├── 060.10-4 长短期记忆网络.mp4 (43.1MB)
    ├── 061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4 (35.8MB)
    ├── 062.10-6 编码器-解码器网络.mp4 (41.1MB)
    ├── 063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4 (33.0MB)
    ├── 064.10-8 束搜索算法.mp4 (25.7MB)
    ├── 065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4 (39.3MB)
    ├── 066.11-1 什么是注意力机制.mp4 (43.4MB)
    ├── 067.11-2 注意力的计算.mp4 (57.5MB)
    ├── 068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4 (24.1MB)
    ├── 069.11-4 自注意力机制.mp4 (30.2MB)
    ├── 070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4 (29.6MB)
    ├── 071.11-6 Transformer模型.mp4 (43.9MB)
    ├── 072.11-7 Transformer代码实现.mp4 (38.0MB)
    ├── 073.12-1BERT模型.mp4 (50.2MB)
    ├── 074.12-2 GPT系列模型.mp4 (79.6MB)
    ├── 075.12-3 T5模型.mp4 (37.8MB)
    ├── 076.12-4 ViT模型.mp4 (31.0MB)
    ├── 077.12-5 Swin Transformer模型.mp4 (54.9MB)
    ├── 078.12-6 GPT模型代码实现.mp4 (38.0MB)
    ├── 079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4 (28.5MB)
    ├── 080.13-2 变分推断.mp4 (40.8MB)
    ├── 081.13-3 变分自编码器.mp4 (56.2MB)
    ├── 082.13-4 生成对抗网络.mp4 (39.9MB)
    ├── 083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4 (77.6MB)
    ├── 084.13-6 图像生成.mp4 (56.1MB)
    ├── 085.14-1 自定义数据加载.mp4 (48.7MB)
    ├── 086.14-2 图像数据增强.mp4 (33.4MB)
    ├── 087.14-3 迁移学习.mp4 (31.8MB)
    ├── 088.14-4 经典视觉数据集.mp4 (37.3MB)
    ├── 089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4 (64.1MB)
    ├── 090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4 (33.3MB)
    ├── 091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4 (44.8MB)
    ├── 092.15-3 预训练模型.mp4 (55.0MB)
    ├── 093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4 (36.4MB)
    ├── 094.15-5 经典NLP数据集.mp4 (36.4MB)
    ├── 095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4 (35.7MB)
    ├── 096.16-1 InstructGPT模型.mp4 (77.0MB)
    ├── 097.16-2 CLIP模型.mp4 (37.7MB)
    ├── 098.16-3 DALL-E模型.mp4 (54.3MB)
    ├── 099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4 (37.0MB)
    └── 100.16-5 下一步学习的建议.mp4 (18.5MB)

如何下载和使用这份资源？

下载资源后解压文件即可查看全部课程视频。建议按照课程编号顺序学习，从基础理论到环境搭建再逐步进入深度学习实战。可结合Python编程练习和项目实践，加深对算法工程流程的理解。

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关于耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节的常见问题

这套课程适合完全零基础学习吗？

课程包含深度学习基础和数学知识讲解，适合有一定计算机或编程兴趣的初学者入门。建议提前了解Python基础，可获得更好的学习效果。

课程主要学习哪些方向？

主要涉及深度学习基础、算法工程师技术栈、数学基础、CUDA环境配置、开发工具使用以及相关实战内容。

资源包含哪些文件格式？

资源主要为MP4视频课程文件，共101个文件，总容量约3.7G，可直接播放学习。