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200集全【2026版】李沐人工智能课程合集，动手学深度学习、实用机器学习、AI论文精读一口气学完！李沐老师带你入门AI人工智能

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2025-12-08 15:56:59
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李沐老师课程全收录，附课件源码！2026全新整理发布！
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跟李沐学AI
OpenCV图像识别 发消息
视频选集
（1/200）
【动手学深度学习】1-课程安排
08:09
2-深度学习介绍
13:35
3-安装
16:07
4-数据操作
04:42
5-数据操作实现
14:36
6-数据预处理实现
07:27
7-线性代数
09:04
8-线性代数实现
12:52
9-按特定轴求和
07:32
10-矩阵计算
12:39
11-自动求导
11:40
12-自动求导实现
06:43
13-线性回归
14:58
14-基础优化算法
08:24
15-线性回归的从零开始实现
15:21
16-线性回归的简洁实现
06:43
17-Softmax 回归
10:27
18-损失函数
06:25
19-图片分类数据集
09:26
20-Softmax 回归从零开始实现
18:44
21-Softmax 回归简洁实现
04:10
22-Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 动手学深度学习v2
07:54
23-使用 AWS 最便宜的 GPU 实例 - 动手学深度学习v2
08:16
24-感知机
13:53
25-多层感知机
22:40
26-代码实现
08:26
27-10行代码战胜90%数据科学家？
03:20
28-模型选择
18:37
29-过拟合和欠拟合
16:47
30-代码
06:48
31-权重衰退
13:03
32-代码实现
12:35
33-丢弃法
12:00
34-代码实现
12:17
35-数值稳定性
15:21
36-模型初始化和激活函数
24:04
37-实战 Kaggle 比赛：预测房价
14:31
38-课程竞赛：加州2020年房价预测
08:40
39- PyTorch 神经网络基础-模型构造
13:28
40-参数管理
17:21
41-自定义层
05:29
42-读写文件
06:04
43-使用 GPU
13:35
44-购买 GPU
08:55
45-竞赛总结
16:39
46-从全连接到卷积
15:00
47-卷积层
11:02
48-代码
10:08
49-填充和步幅
14:08
50-代码实现
05:05
51-多输入输出通道
19:33
52-代码实现
06:36
53-池化层
10:21
54-实现
06:58
55-LeNet
08:31
56-代码
21:47
57-AlexNet
35:16
58-代码
10:39
59-VGG
09:04
60-代码
07:23
61-NIN
10:55
62-代码
10:01
63-GoogLeNet
26:59
64-代码
07:10
65-批量归一化
17:59
66-代码
17:12
67-ResNet
14:10
68-代码
09:26
69-ResNet的梯度计算
08:22
70-完结竞赛：图片分类
06:37
71-CPU 和 GPU
39:22
72-更多的芯片
29:19
73-单机多卡并行
06:59
74-多GPU训练-从零开始
21:41
75-简洁实现
11:53
76-分布式训练
21:45
77-数据增广
12:49
78-代码
19:41
79-微调
13:53
80-代码
08:55
81-第二次竞赛 树叶分类结果
05:31
82-Kaggle Cifar10
27:57
83-Kaggle ImageNet Dog
19:09
84-物体检测
11:36
85-边缘框实现
03:48
86-数据集
09:46
87-锚框
18:07
88-代码
23:21
89-树叶分类竞赛技术总结
26:29
90-物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO
42:05
91-多尺度锚框
09:57
92-SSD
52:45
93-语义分割
07:12
94-语义分割数据集
27:57
95-转置卷积
09:21
96-代码
12:41
97-转置卷积是一种卷积
09:39
98-FCN
04:23
99-代码
17:41
100-样式迁移
04:58
101-代码
19:18
102-课程竞赛：牛仔行头检测
11:04
103-序列模型
20:04
104-代码
11:53
105-文本预处理代码
18:04
106-语言模型
16:18
107-代码
25:47
108-RNN
25:16
109-从零开始实现
48:35
110-简介实现
07:11
111-门控循环单元（GRU）
15:23
112-代码
13:57
113-长短期记忆网络（LSTM）
09:39
114-代码
04:37
115-深层循环神经网络
03:23
116-代码
02:45
117-双向循环神经网络
07:25
118-代码
01:51
119-机器翻译数据集
10:16
120-编码器-解码器架构
03:33
121-代码
02:44
122-Seq2Seq
12:35
123-代码
27:27
124-束搜索
11:44
125-注意力机制
13:58
126-代码
10:00
127-注意力分数
10:45
128-代码
15:20
129-使用注意力机制的seq2seq
10:15
130-代码
13:16
131-自注意力
27:52
132-代码
02:57
133-BERT
21:51
134-BERT代码
11:37
135-BERT预训练数据代码
08:14
136-BERT预训练代码
09:37
137-BERT微调
09:45
138-自然语言推理数据集
04:43
139-BERT微调代码
12:14
140-目标检测竞赛总结
23:57
141-优化算法
34:04
142-课程总结和进阶学习
22:37
【实用机器学习】1.1 课程介绍
38:58
1.2 数据获取
30:50
1.3 网页数据抓取
26:18
1.4 数据标注
37:32
2.1 探索性数据分析
34:51
2.2 数据清理
18:53
2.3 数据变换
27:48
2.4 特征工程
19:59
2.5 数据科学家的日常
09:32
3.1 8分钟机器学习介绍
08:43
3.2 最简单也最常用的决策树
15:57
3.3 最简单也同样最常用的线性模型
14:50
3.4 随机梯度下降
12:13
3.5 多层感知机
11:44
3.6 卷积神经网络
17:55
3.7 循环神经网络
20:57
4.1 模型评估
35:07
4.2 过拟合和欠拟合
29:37
4.3 模型验证
23:07
5.1 方差和偏差
17:00
5.2 Bagging
16:50
5.3 Boosting
14:42
5.4 Stacking
22:03
9.1 模型调参
20:29
9.2 超参数优化
40:41
9.3 网络架构搜索
24:02
10.1 深度神经网络架构
29:43
11.1 迁移学习
29:58
11.2 NLP中的微调
21:25
【AI论文精读】1.如何读论文
06:39
2.9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet上
18:59
3.9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet下
55:21
4.撑起计算机视觉半边天的ResNet
11:50
5.ResNet论文逐段精读
53:46
6.Transformer论文逐段精读
01:27:05
7.零基础多图详解图神经网络（GNNGCN）【论文
01:06:19
8.GAN论文逐段精读【论文精读】
46:17
9.BERT 论文逐段精读【论文精读】
45:49
10.ViT论文逐段精读【论文精读】
01:11:31
11.MAE 论文逐段精读【论文精读】
47:04
12.如何找研究想法 1【论文精读】
05:35
13.MoCo 论文逐段精读【论文精读】
01:24:11
14.对比学习论文综述【论文精读】
01:32:01
15.AlphaFold2论文精读预告【论文精读】
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16.Deepmind用机器学习指导数学直觉论文逐段精读【论文精读】
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17.Swin Transformer论文精读【论文精读】
01:00:22
18.如何判断（你自己的）研究工作的价值【论文精读】
09:00
19.AlphaFold 2 论文精读【论文精读】
01:15:29
20.你（被）吐槽过论文不够 novel 吗？【论文精读】
14:11
21.CLIP 论文逐段精读【论文精读】
01:38:26
22.双流网络论文逐段精读【论文精读】
52:57
23.GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【论文精读】
01:29:59
24.OpenAI Codex 论文精读【论文精读】
47:59
25.DeepMind AlphaCode 论文精读【论文精读】
44:01
26.斯坦福 2022 年 AI 指数报告精读【论文精读】
01:19:56
27.I3D 论文精读【论文精读】
52:31
28.视频理解论文串讲（上）【论文精读】
51:15
29.参数服务器（Parameter Server）逐段精读【论文精读】
01:37:40

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