人工智能/深度学习必修课：进击AI算法工程师
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梗直哥丶
主讲人瞿炜，博士毕业于美国伊利诺伊大学，曾在中美顶尖大学和科研机构任教，先后于多家上市公司担任高管、研究院院长等职。
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课程目录
附赠课件
课程群
第一章 欢迎来到深度学习的世界
全集试看
01.课程内容和理念
视频课
5分48秒
2
部分试看
02.深度学习研究内容
视频课
19分43秒
3
部分试看
03.课程使用的技术栈
视频课
5分54秒
第二章 数学知识回顾
4
01.线性代数
视频课
25分34秒
5
02.微积分
视频课
20分41秒
6
03.概率
视频课
23分29秒
第三章 环境安装和工具使用
7
01.CUDA+Anaconda深度学习环境搭建
视频课
7分54秒
8
02.conda实用命令
视频课
6分15秒
9
03.Jupyter Notebook快速上手
视频课
5分57秒
10
04.深度学习库PyTorch安装
视频课
3分44秒
第四章 深度神经网络：误差倒查分解
11
01.神经网络原理
视频课
19分57秒
12
02.多层感知机MLP
视频课
19分53秒
13
03.前向传播和反向传播
视频课
16分50秒
14
04.多层感知机代码实现
视频课
11分50秒
15
05.回归问题
视频课
18分25秒
16
06.线性回归代码实现
视频课
10分
17
07.分类问题
视频课
11分50秒
18
08.多分类代码实现
视频课
16分13秒
第五章 常见问题及对策：一切为了泛化能力
19
01.训练的常见问题
视频课
13分23秒
20
02.过拟合和欠拟合应对对策
视频课
15分10秒
21
03.过拟合和欠拟合示例
视频课
7分27秒
22
04.正则化
视频课
20分1秒
23
05.Dropout
视频课
12分39秒
24
06.Dropout代码实现
视频课
6分36秒
25
07.梯度消失和梯度爆炸
视频课
19分5秒
26
08模型文件的读写
视频课
6分58秒
第六章 梯度下降算法及变体
27
01.最优化与深度学习
视频课
19分44秒
28
02.损失函数
视频课
18分10秒
29
03.损失函数性质
视频课
12分28秒
30
04.梯度下降
视频课
14分3秒
31
05.随机梯度下降法
视频课
9分2秒
32
06.小批量梯度下降法
视频课
12分29秒
33
07.动量法
视频课
10分53秒
34
08.AdaGrad算法
视频课
11分15秒
35
09.RMSProp/Adadelta算法
视频课
6分37秒
36
10.Adam算法
视频课
16分28秒
37
11.梯度下降算法示例
视频课
10分32秒
38
12.学习率调节器
视频课
11分8秒
第七章 基础卷积神经网络：图像处理利器
39
01.全连接层问题
视频课
12分16秒
40
02.图像卷积
视频课
14分19秒
41
03.卷积层
视频课
17分18秒
42
04.卷积层常见操作
视频课
16分16秒
43
05.池化层Pooling
视频课
14分13秒
44
06.卷积神经网络代码实现（LeNet）
视频课
9分4秒
第八章 复杂卷积神经网络：精细特征捕捉
45
01.AlexNet
视频课
14分46秒
46
02.VGGNet
视频课
14分35秒
47
03.批量规范化
视频课
8分21秒
48
04.GoogleNet
视频课
13分16秒
49
05.残差网络（ResNet）
视频课
19分8秒
50
06.稠密连接网络（DenseNet）
视频课
18分
第九章 基础循环神经网络：为序列数据而生
51
01.序列建模
视频课
13分19秒
52
02.文本数据预处理
视频课
23分12秒
53
03.循环神经网络
视频课
19分48秒
54
04.随时间反向传播算法
视频课
16分2秒
55
05.循环神经网络的代码实现
视频课
9分54秒
56
06.长期依赖问题
视频课
15分31秒
第十章 复杂循环神经网络：让记忆长上翅膀
57
01.深度循环神经网络
视频课
10分24秒
58
02.双向循环神经网络
视频课
9分20秒
59
03.门控循环单元（GRU）
视频课
14分14秒
60
04.长短期记忆网络（LSTM）
视频课
21分38秒
61
05.复杂循环神经网络代码实现
视频课
11分20秒
62
06.编码器-解码器网络
视频课
19分16秒
63
07.序列到序列学习代码实现
视频课
10分10秒
64
08.束搜索算法
视频课
10分7秒
65
09.机器翻译与数据集
视频课
12分36秒
第十一章 注意力机制网络：赋予模型认知能力
66
01.什么是注意力
视频课
17分52秒
67
02.注意力的计算
视频课
21分31秒
68
03.键值对注意力和多头注意力
视频课
10分37秒
69
04.自注意力机制
视频课
13分34秒
70
05.注意力池化及代码实现
视频课
11分
71
06.Transformer模型
视频课
19分2秒
72
07.Transformer代码实现
视频课
10分56秒
第十二章 复杂注意力神经网络：大模型的力量
73
01.BERT模型
视频课
18分53秒
74
02.GPT系列（GPT2/GPT3）
视频课
31分18秒
75
03.T5模型
视频课
14分35秒
76
04.ViT模型
视频课
12分22秒
77
05.Swin Transformer
视频课
19分36秒
78
06.GPT代码实现
视频课
11分2秒
第十三章 深度生成模型：不确定性的妙用
79
01.蒙特卡洛方法
视频课
10分31秒
80
02.变分推断
视频课
17分31秒
81
03.变分自编码器
视频课
22分11秒
82
04.生成对抗网络（GAN）
视频课
15分47秒
83
05.Diffusion扩散模型
视频课
31分23秒
84
06.项目实战：图像生成
视频课
16分7秒
第十四章 计算机视觉：让智慧看得见
85
01.自定义数据加载
视频课
13分48秒
86
02.图像数据增强
视频课
10分42秒
87
03.迁移学习
视频课
9分46秒
88
04.经典视觉数据集
视频课
10分58秒
89
05.项目实战：猫狗大战（Dogs vs. Cats）
视频课
18分40秒
第十五章 自然语言处理：人机交互懂你所说
90
01.词嵌入和 word2vec
视频课
13分18秒
91
02.词义搜索
视频课
16分27秒
92
03.预训练语言模型
视频课
21分26秒
93
04.HuggingFace 库介绍
视频课
12分18秒
94
05.经典NLP数据集
视频课
12分13秒
95
06.项目实战：电影评论情感分析
视频课
10分36秒
第十六章 多模态AI及内容生成：引领智能新时代
96
01.Instruct GPT（ChatGPT）
视频课
28分30秒
97
02.CLIP模型
视频课
15分4秒
98
03.Dall-E模型
视频课
19分28秒
99
04.深度学习最新发展趋势分析
视频课
12分44秒
100
05.下一步学习建议
视频课
6分31秒
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