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2026优化版！李沐【动手学深度学习V2+实用机器学习】 PyTorch版（239集全）刷完封神！人工智能丨机器学习丨AI丨神经网络

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2026-01-29 16:24:01
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1.1万
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➤课程配套代码、课件、《动手学深度学习》＋《实用机器学习》PDF版都已经打包整理好了! ➤需要的小伙伴留言板自取！ P2为AI人工智能入门学习路线图。
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视频选集
（1/197）
1深度学习介绍
13:35
2.（重点）零基础转行入门AI学习路线图P2
07:03
3深度学习介绍 QA
09:24
4.1-安装
16:07
5.2-安装 QA-
03:52
6.1-数据操作-
04:42
7.2-数据操作实现-
14:36
8.3-数据预处理实现-
07:27
9.4-数据操作 QA-
07:37
10.1-线性代数-
09:04
11.2-线性代数实现-
12:52
12.3-按特定轴求和-
07:32
13.4-线性代数 QA-
12:10
14.1-矩阵计算
12:39
15.2-矩阵计算 QA-
01:58
16.1-自动求导-
11:41
17.2-自动求导实现-
06:43
18.3-自动求导 QA-
06:06
19.1-线性回归-
14:58
20.2-基础优化算
08:25
21.3-线性回归的从零开始实现-
15:21
22.4-线性回归的简洁实现-
06:43
23.5-QA-
24:22
24.1-Softmax 回归-
10:27
25.2-损失函数-
06:25
26.3-图片分类数据集-
09:26
27.4-Softmax 回归从零开始实现-
18:44
28.5-Softmax 回归简洁实现-
04:10
29.6-QA-
31:00
30.1-Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 -
07:54
31.1-使用 AWS 最便宜的 GPU 实例 -
08:16
32.1-感知机-
13:53
33.2-多层感知机-
22:40
34.3-代码实现-
08:27
35.4-QA-
26:49
36.1-10行代码战胜90%数据科学家？
03:20
37.1-模型选择-
18:37
38.2-过拟合和欠拟合-
16:47
39.3-代码-
06:48
40.4-QA-
45:02
41.1-权重衰退-
13:03
42.2-代码实现-
12:35
43.3-QA-
11:36
44.1-丢弃法-
12:00
45.2-代码实现-
12:17
46.3-QA-
24:53
47.1-数值稳定性-
15:21
48.2-模型初始化和激活函数-
24:04
49.3-QA-
22:30
50.1-实战 Kaggle 比赛：预测房价-
14:31
51.2-课程竞赛：加州2020年房价预测-
08:40
52.3-QA-
03:22
53.1-模型构造-
13:28
54.2-参数管理-
17:21
55.3-自定义层-
05:29
56.4-读写文件
06:04
57.5-QA-
10:52
58.1-使用 GPU-
13:35
59.2-购买 GPU-
08:55
60.3-QA-
08:04
61.1-竞赛总结-
16:39
62.2-QA-
26:03
63.1-从全连接到卷积-
15:00
64.2-卷积层-
11:02
65.3-代码-
10:08
66.4-QA-
07:44
67.1-填充和步幅-
14:08
68.2-代码实现-
05:05
69.3-QA-
23:57
70.1-多输入输出通道-
19:34
71.2-代码实现-
06:36
72.3-QA-
19:16
73.1-池化层-
10:21
74.2-实现-
06:58
75.3-QA-
09:48
76.1-LeNet-
08:31
77.2-代码-
21:47
78.3-QA-)
30:08
79.1-AlexNet-
35:16
80.2-代码-
10:39
81.3-QA-
16:06
82.1-VGG-
09:04
83.2-代码-
07:23
84.3-QA-
04:16
85.1-NIN-
10:55
86.2-代码-
10:02
87.3-QA-
16:42
88.1-GoogLeNet
26:59
89.2-代码-
07:10
90.3-QA-
16:33
91.1-批量归一化
17:59
92.2-代码-
17:12
93.3-QA-
11:00
94.1-ResNet-
14:10
95.2-代码-
09:26
96.3-QA-
10:33
97.1-ResNet的梯度计算-
08:22
98.2-QA-
02:17
99.1-30 第二部分完结竞赛：图片分类【动手学深度学习v2】
06:37
100.1-CPU 和 GPU-
39:23
101.2-QA-
52:47
102.1-更多的芯片-
29:19
103.2-QA-
37:18
104.1-单机多卡并行-
06:59
105.2-QA-
03:56
106.1-从零开始-
21:41
107.2-简洁实现-
11:53
108.3-QA-
20:40
109.1-分布式训练-
21:45
110.2-QA-
09:00
111.1-数据增广-
12:49
112.2-代码-
19:41
113.3-QA-
22:30
114.1-微调-
13:53
115.2-代码-
08:55
116.3-QA-
11:33
117.1-38 第二次竞赛 树叶分类结果【动手学深度学习v2】-
05:31
118.1-Kaggle Cifar10-
27:57
119.2-QA-
17:46
120.1-Kaggle ImageNet Dog-
19:09
121.2-QA-
15:16
122.1-物体检测-
11:36
123.2-边缘框实现-
03:49
124.3-数据集-
09:46
125.4-QA-
10:29
126.1-锚框-
18:07
127.2-代码-
23:21
128.3-QA-
11:25
129.1-43 树叶分类竞赛技术总结【动手学深度学习v2】-
26:29
130.1-目标检测-
42:05
131.2-QA-
16:24
132.1-多尺度锚框-
09:57
133.2-SSD-
52:45
134.3-QA-
27:01
135.1-语义分割-
07:12
136.2-语义分割数据集-
27:57
137.3-QA-
20:01
138.1-转置卷积-
09:21
139.2-代码-
12:42
140.3-QA-
09:55
141.1-47.2 转置卷积是一种卷积【动手学深度学习v2】-
09:39
142.1-FCN-
04:23
143.2-代码-
17:41
144.3-QA-
04:51
145.1-样式迁移-
04:58
146.2-代码-
19:18
147.3-QA-
08:32
148.1-50 课程竞赛：牛仔行头检测【动手学深度学习v2】-
11:04
149.1-序列模型-
20:04
150.2-代码-
11:53
151.3-QA-
22:14
152.1-代码-
18:04
153.2-QA-
02:26
154.1-语言模型-
16:18
155.2-代码-
25:47
156.3-QA-
09:08
157.1-RNN-
25:16
158.2-QA-
08:48
159.1-从零开始实现-
48:35
160.2-简介实现-
07:11
161.3-QA-
30:39
162.1-门控循环单元（GRU）-
15:23
163.2-代码-
13:57
164.3-QA-
10:29
165.1-长短期记忆网络（LSTM）-
09:39
166.2-代码-
04:37
167.3-QA-
03:39
168.1-深层循环神经网络-
03:23
169.2-代码
02:45
170.3-QA-
07:11
171.1-双向循环神经网络-
07:25
172.2-代码
01:51
173.3-QA
04:38
174.1- 机器翻译数据集【动手学深度学习v2】
10:16
175.1-编码器-解码器架构
03:33
176.1-代码
02:44
177.1-Seq2Seq
12:35
178.2-代码
27:27
179.3-QA
08:44
180.1- 束搜索【动手学深度学习v2】
11:44
181.1-注意力机制
13:58
182.2-代码
10:00
183.1-注意力分数
10:45
184.2-代码
15:20
185.3-QA
04:42
186.1-使用注意力机制的seq2seq
10:15
187.2-代码
13:16
188.3-QA
07:06
189.1-自注意力
27:52
190.2-代码
02:57
191.3-QA
06:55
192.1-Transformer
21:04
193.2-多头注意力代码
05:01
194.3-Transformer代码
19:49
195.4-QA
05:59
196.1-BERT
21:51
197.2-BERT代码
11:37

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