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หลักสูตรวิดีโอชุด《โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก》ของโปรแกรมเมอร์แบล็คฮอร์ส AI โมเดลขนาดใหญ่ ครอบคลุมเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก Pytorch, โครงข่ายประสาทเทียม BP, อัลกอริธึมการจำแนกภาพ CNN และอัลกอริธึมการสร้างข้อความ RNN

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2025-10-29 14:00:00
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รายการวิดีโอ
(1/108)
深度学习与神经网络课程导学
14:08
Day01-01.深度学习_知识框架介绍
16:41
Day01-02.深度学习_简介
20:59
Day01-03.深度学习_特点
08:34
Day01-04.深度学习_常用模型介绍
06:06
Day01-05.深度学习_应用场景介绍
19:42
Day01-06.深度学习_发展史介绍
13:36
Day01-07.PyTorch框架简介
22:19
Day01-08.PyTorch_张量基本创建方式
33:22
Day01-09.PyTorch_创建全0_1_指定值张量
14:52
Day01-09.PyTorch_创建线性和随机张量
19:42
Day01-10.PyTorch_元素类型转换
10:14
Day01-11.PyTorch_创建张量方式总结
12:31
Day02-01.今日内容大纲介绍
09:24
Day02-02.张量和Numpy之间相互转换
25:24
Day02-03.张量的基本运算
14:13
Day02-04.张量点乘和矩阵乘法
19:54
Day02-05.张量的常用运算函数
21:10
Day02-06.张量的索引操作(上)
34:14
Day02-07.张量的索引操作(下)
09:53
Day02-08.上午内容回顾
03:52
Day02-09.张量的形状操作_reshape函数
13:36
Day02-10.张量的形状操作_unsqueeze和squeeze函数
13:10
Day02-11.张量的形状操作_transpose和permute函数
10:29
Day02-12.张量的形状操作_view和contiguous函数
15:37
Day02-13.张量的拼接操作
24:18
Day02-14.自动微分模块_介绍
15:49
Day02-15.自动微分模块案例_更新一次参数
19:28
Day02-16.自动微分模块案例_循环更新参数
22:03
Day03-01.自动微分小问题_detach函数
10:44
Day03-02.自动微分真实应用场景
19:20
Day03-03.PyTorch模拟线性回归_准备数据集
18:06
Day03-04.PyTorch模拟线性回归_模型训练
32:53
Day03-05.PyTorch模拟线性回归_可视化操作
11:14
Day03-06.如何构建神经网络(neural network)
41:20
Day03-07.神经网络_文字介绍
07:06
Day03-08.激活函数介绍
14:51
Day03-09.Sigmoid激活函数介绍
18:31
Day03-10.Tanh激活函数介绍
16:05
Day03-11.ReLU激活函数介绍
15:46
Day03-12.Softmax激活函数介绍
18:27
Day04-01.参数初始化_介绍
27:25
Day04-02.参数初始化_代码演示
27:42
Day04-03.神经网络_搭建流程介绍
11:32
Day04-04.神经网络_搭建代码实现
23:23
Day04-05.神经网络_模型训练
18:17
Day04-06.神经网络_总结
16:38
Day04-07.损失函数_多分类交叉熵损失介绍
31:42
Day04-08.损失函数_二分类交叉熵损失介绍
13:12
Day04-09.损失函数_MAE损失函数介绍
15:56
Day04-10.损失函数_MSE损失函数介绍
14:18
Day04-11.损失函数_Smooth L1损失函数介绍
08:45
Day04-12.梯度下降算法回顾
18:06
Day04-13.反向传播(了解)
42:20
Day05-01.梯度相关知识点回顾
05:39
Day05-02.指数移动加权平均介绍
30:36
Day05-03.梯度下降优化方法_动量法
28:14
Day05-04.梯度下降优化方法_AdaGrad
15:07
Day05-05.梯度下降优化方法_RMSProp
11:38
Day05-06.扩展_PyCharm常用插件介绍
18:17
Day05-07.扩展_如何快速修改PyCharm主题
01:42
Day05-08.梯度下降优化方法_Adam
13:38
Day05-09.梯度下降优化方法_总结
09:57
Day05-10.学习率优化_背景介绍
13:10
Day05-11.学习率衰减策略_等间隔学习率衰减
31:30
Day05-12.学习率衰减策略_指定间隔学习率衰减
06:36
Day05-13.学习率衰减策略_指数间隔学习率衰减
06:57
Day05-14.学习率衰减策略_总结
05:53
Day05-15.正则化_dropout(随机失活)介绍
13:37
Day05-16.正则化_dropout(随机失活)代码演示
21:26
Day05-17.正则化_批量归一化(BN)介绍
21:35
Day05-18.正则化_批量归一化(BN)代码实现
20:23
Day05-19.ANN案例_手机价格分类_需求介绍
09:45
Day05-20.ANN案例_手机价格分类_准备数据集
14:30
Day06-01.ANN案例_手机价格分类_准备数据集(回顾)
05:15
Day06-02.ANN案例_手机价格分类_搭建神经网络
15:12
Day06-03.ANN案例_手机价格分类_模型训练
24:06
Day06-04.ANN案例_手机价格分类_模型测试
23:29
Day06-05.ANN案例_手机价格分类_调优思路
07:42
Day06-06.图像相关知识介绍
25:30
Day06-07.上午内容回顾
09:22
Day06-08.CNN概述介绍
08:12
Day06-09.卷积层_计算规则介绍
16:53
Day06-10.卷积层_填充(Padding)介绍
11:01
Day06-11.卷积层_步长(Stride)介绍
10:57
Day06-12.卷积层_多通道卷积计算
10:02
Day06-13.卷积层_多卷积核卷积计算
08:23
Day06-14.卷积层_特征图(FeatureMap)计算规则
09:41
Day06-15.卷积层_API介绍
27:58
Day06-16.池化层_介绍
10:15
Day06-17.池化层_API介绍
13:03
Day07-01.今日内容大纲介绍
10:16
Day07-02.CNN图像分类案例_准备数据集
18:25
Day07-03.CNN图像分类案例_搭建神经网络_思路分析
18:19
Day07-04.CNN图像分类案例_搭建神经网络_代码实现
30:29
Day07-05.CNN图像分类案例_模型训练
35:51
Day07-06.CNN图像分类案例_模型测试
11:43
Day07-07.CNN图像分类案例_优化及总结
07:18
Day07-08.RNN介绍
27:01
Day07-09.词嵌入层_解释
10:56
Day07-10.词嵌入层_API演示
18:32
Day07-11.RNN层(循环网络层)_简介
27:37
Day07-12.RNN层(循环网络层)_API演示
30:43
Day07-13.RNN_AI歌词生成器案例_构建词表
27:12
Day07-14.RNN_AI歌词生成器案例_构建数据集
33:19
Day07-15.RNN_AI歌词生成器案例_搭建神经网络
22:40
Day07-16.RNN_AI歌词生成器案例_模型训练
30:49
Day07-17.RNN_AI歌词生成器案例_模型测试
23:18
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