TA的每日心情 | 开心
2021-12-13 21:45 |
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签到天数: 15 天 [LV.4]偶尔看看III
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【No1120】深度学习PyTorch入门与实战视频教程 |
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资源描述及截图：
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01.预备内容（入门）
01.【视频】你的入门学习指南.mp4
02.【图文】入行AI为什么系统学习数学知识的最终放弃―7个建议.pdf
03.【图文】入行人工智能为什么不需要系统学习python知识.pdf9
04.【图文】为什么从深度学习入行人工智能最快.pdf
05.【视频】深度学习概论.mp4
06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介(1).mp4
06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介.mp4
07.【图文】深度学习环境安装和配置.pdf
02.Python基础（入门）
01.【图文】Python环境安装.pdf
02.【视频】Python基础.mp4
03.【代码】详解Python及代码下载（见附件）.pdf
资料
03.python code download.zip
03.PyTorch基础（入门）
01.【图文】PyTorch简介.pdf
02.【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor.mp4
03.【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导.mp4
04.【代码】Tensor和Variable代码详解及下载（见附件）.pdf
05.【代码】自动求导代码详解及下载（见附件）.pdf
06.【代码】动态图代码详解及下载（见附件）.pdf
资料
04.Tensor-and-Variable_code.zip
05.autograd_code.zip
06.dynamic-graph_code.zip
04.神经网络（进阶）
01.【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现.mp4
02.【图文】线性模型和梯度下降.pdf
03.【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载（见附件）.pdf
04.【视频】神经网络2-Logistic回归.mp4
05.【图文】Logistic回归.pdf
06.【代码】logistic回归代码详解及下载（见附件）.pdf
07.【视频】神经网络3-多层神经网络.mp4
08.【图文】多层神经网络.pdf
09.【代码】多层神经网络代码详解及下载（见附件）.pdf
10.【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络.mp4
11.【图文】多分类问题及深层神经网络.pdf
12.【代码】深层神经网络代码详解及下载（见资料）.pdf
13.【视频】神经网络5-反向传播算法.mp4
14.【图文】反向传播算法.pdf
15.【图文】优化算法介绍.pdf
16.【图文】优化算法变式.pdf
17.【代码】参数初始化代码详解及下载（见附件）.pdf
18.【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解（下载见附件）.pdf
19.【代码】优化算法2-动量法代码详解（下载见附件）.pdf
20.【代码】优化算法3-Adagrad代码详解（下载见附件）.pdf
21.【代码】优化算法4-RMSProp代码详解（下载见附件）.pdf
22.【代码】优化算法5-Adadelta代码详解（下载见附件）.pdf
23.【代码】优化算法6-Adam代码详解（下载见附件）.pdf
24.【实战项目1】使用神经网络预测房价（数据集附件下载）.pdf
资料
03.linear-regression-gradient-descend_ipynb.zip
06.logistic-regression.ipynb.zip
09.nn-multilayer.ipynb.zip
12.deep-nn.ipynb.zip
17.param_initialize_code.zip
18.sgd-code.zip
19.momentum-code.zip
20.adagrad-code.zip
21.rmsprop-code.zip
22.adadelta-code.zip
23.adam-code.zip
24.PyTorch-predict-house-prices-P1-master-code%26data.zip
05.卷积神经网络（进阶）
01.【视频】卷积神经网络1-背景及应用.mp4
02.【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础.mp4
03.【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现.mp4
04.【图文】卷积神经网络.pdf
05.【代码】卷积和池化的框架实现代码详解（下载见附件）.pdf
06.【图文】数据预处理与批标准化.pdf4 W: M; J& n& F& f% ~
07.【图文】经典卷积神经网络.pdf
08.【视频】经典卷积神经网络-AlexNet.mp4
09.【代码】AlexNet代码详解（下载见附件）.pdf
10.【视频】经典卷积神经网络-VGG.mp4
11.【代码】VGG代码详解（下载见附件）.pdf
12.【视频】经典卷积神经网络-GoogleNet.mp4
13.【代码】GoogLeNet代码详解（下载见附件）.pdf
14.【视频】经典卷积神经网络-ResNet.mp4
15.【代码】ResNet代码详解（下载见附件）.pdf
16.【视频】经典卷积神经网络-DenseNet.mp4
17.【代码】DenseNet代码详解（下载见附件）.pdf
18.【视频】卷积神经网络-训练技巧.mp4
19.【图文】训练卷积神经网络.pdf
20.【代码】数据增强代码详解（下载见附件）.pdf
21.【代码】数据读取代码详解（下载见附件）.pdf
22.【代码】微调进行迁移学习代码详解（下载见附件）.pdf
23.【代码】学习率下降代码详解（下载见附件）.pdf
24.【代码】批标准化代码详解（下载见附件）.pdf
25.【代码】正则化代码详解（下载见附件）.pdf
26.【代码】Tensorboard代码详解（下载见附件）.pdf
27.【实战项目2】驾驶员状态监测（数据集见附件）.pdf
资料
05.basic_conv download.zip
05.utils.py
09.9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B%E8%BD%BDalexnet.zip
09.alexnet download.zip
11.vgg download.zip
13.googlenet download.zip
15.resnet download.zip
17.densenet download.zip
20.data-augumentation-code.zip
21.data-io-code.zip
22.fine-tune-code.zip
23.lr-decay-code.zip
24.normalization-code.zip
25.regularization-code.zip
26.tensorboard-code.zip
27.PyTorch-distracted-driver-P2-master.zip
06.循环神经网络（进阶）
01.【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础.mp4
02.【图文&代码】循环神经网络基础（代码详解及下载见附件）.pdf
03.【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用.mp4
04.【图文&代码】循环神经网络应用（代码详解及下载见附件）.pdf
05.【代码】RNN PyTorch实现代码详解（下载见附件）.pdf
06.【代码】RNN图像分类的应用代码详解（下载见附件）.pdf
07.【代码】RNN时间序列应用代码详解（下载见附件）.pdf
08.【代码】RNN词嵌入代码详解（下载见附件）.pdf
09.【代码】RNN N-Gram代码详解（下载见附件）.pdf
10.【代码】RNN LSTM代码详解（下载见附件）.pdf
11.【实战项目3】通过RNN创作古诗（数据集见附件）.pdf
资料
04.RNN app download.zip
05.pytorch-rnn-code.zip
06.rnn-for-image-code.zip
07.time-series-code.zip
08.word-embedding-code.zip
09.n-gram-code.zip
10.seq-lstm-code.zip
11.PyTorch-poetry-generation-P3-master.zip
07.time-series-code
data.csv
time-series.ipynb
07.生成对抗网络GAN（进阶）
01.【视频】生成对抗网络1-自动编码器.mp4
02.【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器.mp4
03.【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络.mp4
04.【图文】生成对抗网络.pdf
05.【代码】自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf
06.【代码】变分自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf
07.【代码】生成对抗网络代码详解（下载见附件）.pdf
08.【实战项目4】生成对抗网络生成人脸（数据集见附件）.pdf
资料
05.autoencoder download.zip
06.vae download.zip
07.gan download.zip
08.强化学习（进阶）
01.【视频】强化学习.mp4
02.【图文】强化学习.pdf
03.【代码】q Learning代码详解及下载（附件）.pdf
04.【代码】深度Q网络代码详解及下载（附件）.pdf
资料
03.q-learning-intro download.zip
04.dqn download.zip
09.毕业项目
01.【实战项目5】毕业项目.pdf
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发表于 2020-9-4 21:46:58
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