三个月教你从零入门人工智能到实战视频课
├─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8 G& Y* F8 ^" r
│ 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# u# r; R; H! ^. i?
│ 05. Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练.mp4- _, I7 {1 i3 P( u2 g0 V# A
│ 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.mp47 t. w# M/ f* H4 u6 _2 u/ T
│ 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.mp46 Q5 |' d( p' o9 \
│ 6 f+ c1 x% W1 _8 b8 y' x
├─章节03： 传统神经网络与参数理解
│ 11. 什么是多层感知机.mp46 B) Y! V% K% X* N7 g
│ 12. 激活函数的原理、类别与实现1.mp40 Sf$ m8 V+ t5 z
│ 13. 激活函数的原理、类别与实现2.mp4+ ]- QH; C/ l, i( ?
│ 14. 损失函数的原理、类别与实现上(1).mp4
│ 14. 损失函数的原理、类别与实现上.mp4; ^9 W" ]& W2 `6 ~5 G; D
│ 15. 损失函数的原理、类别与实现下.mp4" r3 X; M0 Q& \! K
│ 16. 梯度下降算法一.mp4
│ 17. 梯度下降算法二.mp4+ f4 y3 q$ Y$ _3 y9 ~: ^8 Q
│ 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# p7 X! o% Z# n# H, @7 |
│ 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; g* L( a; z* @) G; l# m2 U
│ 9 E+ V; F+ \/ D. u1 y
├─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' z5 B- V" s7 |; w. b1 |2 v, v
│ 26. 反向传播的原理.mp4
│ 27. 反向传播代码实现.mp4, J( j# |+ K3 b) H
│ 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
│ , a8 qD+ T9 N. K5
├─章节05： 自编码Autocoder的原理及应用9 H5 E; P! Y7 a) W
│ 31. 什么是Autoencoer.mp4
│ 32. Autoencoder的原理与实现.mp48 \1 P7 P9 c4 \9 g+ v0 h
│ 33. Autoencoder与PCA的区别.mp4
│ 34. Autoencoder的变种（一）.mp44 U2 N. I; W. D3 n7 ~1 @{0 {
│ 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.mp4i0 P/ y5 C* n
│ 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) B1 k% D; B1 b
│
├─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: f5 ]: ~: A) s/ o- m2 f- E
│ 42. Le-Net5的网络结构与实现.mp4" M1 E7 l$ N6 wu9 F- ?7 Y7 \
│ 43. Alexnet的网络结构和实现.mp46 b& L0 t- a8 A: Q5 \
│ 44. Vgg的网络结构及实现.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.mp45 {+ U( i/ U. o: e% w# w
│
├─章节07： 目标检测算法的原理及应用8 ^: ]+ ^9 R: T4 P( m6 ?5 Z
│ 48. 目标检测算法的简介与种类.mp45 G) S$ o) ^# I- K5 X
│ 49. R-CNN相关算法的原理及实现（一）.mp42 L/ ~- S- K2 s
│ 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）.mp49 p/ p2 j" J9 L8 O
│ 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. D0 p) l; p& ?( r
│ 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.mp44 Z0 b4 T5 R# D4 N+ |4 S
│ 56. 迁移学习的应用.mp4% O, \* g9 n% `1 @& R: X- v
│ 57. 迁移学习的方法.mp4( s, h: c* Z, n
│ 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.mp43 \# t; [# l5 t2 E# u
│ 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* K% y5 p9 `, e5 @8 d, Q
│ 63. LSTM的代码实现.mp4+ m% m3 w% S9 U( P6 t' p6 b* V
│ 64. 实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人.mp4# O6 u& h2 T( L1 @2 X
│ . ^a( L8 C9 K/ s! d
├─章节11： 无监督学习：对抗网络GAN
│ 65. GAN的背景与应用.mp48 s' e3 P4 G( D4 B% X
│ 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.mp44 P3 O9 x' L) G" T
│ 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
│ % _- l8 F( B4 i- u3 k
├─章节13： 实战项目演练0 V; i* }* [& S2 f5 a$ y" tE; t
│ 74. 用户分群与偏好预测经典案例.mp4
│ 75. 自动创作古诗词.mp4" W# k* I# B) J! \
│ 76. 自动创造音乐.mp4' G+ a9 t5 J3 F3 p; w- b
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└─配套课件.rar# _* z3 D- L& c+ f; o
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