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[深度学习] 深度学习理论与实战PyTorch实战视频教程

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-9-7 04:17
  • 签到天数: 5 天

    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2020-9-12 00:09:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    ├─01.预备内容(入门)1 T" f/ p- a5 Z/ Y* ?) R9 [: _
    │      01.【视频】你的入门学习指南.mp4( ], Y! c6 R7 s+ g/ q6 H7 z+ h9 r
    │      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. R8 k5 T3 ]& L( U; G) G
    │      03.【图文】入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识.pdf4 Z! H! I9 \7 w0 ]2 o
    │      04.【图文】为什么从深度学习入行人工智能最快.pdf
    ; \- m4 U. r  K│      05.【视频】深度学习概论.mp48 U' ~; M, ?, E7 r9 o  q7 r
    │      06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介.mp4
    " ?) M9 M( V1 Z+ T  k  ^- |! T│      07.【图文】深度学习环境安装和配置.pdf
    - w4 C+ P0 D& x& K1 I- i, u; d│      9 w1 F  P/ _2 {" E1 }. s0 c7 f5 \
    ├─02.Python基础(入门)0 e% X' A' Z% G! c. p
    │  │  01.【图文】Python环境安装.pdf
    : G3 c5 N' v3 y6 s6 _- d6 a│  │  02.【视频】Python基础.mp4
    1 d, A0 a, i9 {% Q) F6 J4 R4 l" T│  │  03.【代码】详解Python及代码下载(见附件).pdf
    # C. B2 ?; S9 X: P8 K0 W: b" n│  │  ; B( a- D" z& X% ]6 R$ ^. |: K
    │  └─资料9 G3 e! Q$ z, m1 ?
    │          03.python code download.zip6 ^3 |! D  t4 R# L( s) ~  X' K
    │         
    5 v1 }1 R8 e- v$ j: @+ [6 T, U├─03.PyTorch基础(入门)
    * L% \8 w4 q* ]0 F0 o7 n# p│  │  01.【图文】PyTorch简介.pdf
    ) ~2 A8 I. {% P. p. J' |+ R" J% Y│  │  02.【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor.mp4/ H# |( ?; ?- s+ h' b8 u
    │  │  03.【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导.mp4: b2 Z) u! T6 L" T
    │  │  04.【代码】Tensor和Variable代码详解及下载(见附件).pdf
    + T" w+ ?8 a0 O1 T0 n6 A5 }3 I│  │  05.【代码】自动求导代码详解及下载(见附件).pdf
    ! b+ o2 Q" k. B& _: N│  │  06.【代码】动态图代码详解及下载(见附件).pdf
    % D# L2 H- V/ ^│  │  
    ( o; o, E& a% ^5 d2 V4 o5 x│  └─资料
    0 M$ w( b8 a8 @' ^│          04.Tensor-and-Variable_code.zip
    . S0 ^0 x, X4 t% o; p│          05.autograd_code.zip
    4 r0 v6 X% C. b" X# O│          06.dynamic-graph_code.zip1 t& i" B# c/ ?3 q* M
    │         
    ! C3 O7 V  _* N. A! F. c4 ?# x( m├─04.神经网络(进阶)
    6 N0 G8 I1 S0 r% V' K# C│  │  01.【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现.mp4' p! s7 t  m9 ]# I7 _
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    ; @4 \. h- G7 P4 B│  │  04.【视频】神经网络2-Logistic回归.mp4
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    ! p0 _2 z* D: O│  │  07.【视频】神经网络3-多层神经网络.mp4
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    2 b, v; l/ ]+ i8 R% S  w( S, n│  │  12.【代码】深层神经网络代码详解及下载(见资料).pdf
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    - f9 v& V3 {6 |' H# k+ W2 j! A│  │  14.【图文】反向传播算法.pdf2 V) r$ q/ U3 z9 h
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    │  │  17.【代码】参数初始化代码详解及下载(见附件).pdf* e0 x8 c5 }# H: ]" I0 P( `7 p
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    │  │  23.【代码】优化算法6-Adam代码详解(下载见附件).pdf
    4 X1 e, d8 c- z/ @3 F* c& J% y) L. L│  │  24.【实战项目1】使用神经网络预测房价(数据集附件下载).pdf4 o, C- E$ o9 Z, ], ?: i! M6 o6 w
    │  │  , X( F$ _4 @8 Q# e1 ?
    │  └─资料
    / l! l* X  M* C0 O+ r│          03.linear-regression-gradient-descend_ipynb.zip+ W( a' d5 U7 b& O
    │          06.logistic-regression.ipynb.zip
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    $ J. P; V5 u. J8 |& O& ?8 E│          17.param_initialize_code.zip
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    │          19.momentum-code.zip4 O. j9 R0 h+ ]/ W1 K& a8 @$ i+ [
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    4 ?. c, o6 w" [  M│  │  04.【图文】卷积神经网络.pdf6 R/ Y1 ~' x9 N2 l; ^' B" H
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    + J& _$ C0 r0 p: m2 F$ N0 o, w( O│  │  08.【视频】经典卷积神经网络-AlexNet.mp43 _. _7 u9 N- H
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    │  │  10.【视频】经典卷积神经网络-VGG.mp4+ O+ U+ j" c/ @! R1 F8 S
    │  │  11.【代码】VGG代码详解(下载见附件).pdf
    3 p/ z1 W" F! l) e│  │  12.【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet.mp4
    0 @3 c) F5 J% C7 E. _2 }│  │  13.【代码】GoogLeNet代码详解(下载见附件).pdf* E5 ]3 V: Q3 V5 j
    │  │  14.【视频】经典卷积神经网络-ResNet.mp4
    : U, X; y  ?" A% `1 k│  │  15.【代码】ResNet代码详解(下载见附件).pdf
    / y- g6 h. b% T' T│  │  16.【视频】经典卷积神经网络-DenseNet.mp4
    2 g5 R6 g' ?- ]8 @1 p│  │  17.【代码】DenseNet代码详解(下载见附件).pdf
    9 C% a$ V# [3 K; s- z7 p: }│  │  18.【视频】卷积神经网络-训练技巧.mp48 c' q3 ]. y, ]
    │  │  19.【图文】训练卷积神经网络.pdf
    / X- t% \$ C- P│  │  20.【代码】数据增强代码详解(下载见附件).pdf2 A; b, k# X) c
    │  │  21.【代码】数据读取代码详解(下载见附件).pdf. V9 ?- n! g% C8 U. z1 U# |
    │  │  22.【代码】微调进行迁移学习代码详解(下载见附件).pdf
    , C; Q: I3 I5 ^" S│  │  23.【代码】学习率下降代码详解(下载见附件).pdf
    & a1 g. H* K$ ?! m3 v0 E  x/ L│  │  24.【代码】批标准化代码详解(下载见附件).pdf- n5 K9 o( i6 j& M' B' d
    │  │  25.【代码】正则化代码详解(下载见附件).pdf/ ^" J1 j, |- l2 C/ d
    │  │  26.【代码】Tensorboard代码详解(下载见附件).pdf
    & o$ q. |" S, M! X: n* {│  │  27.【实战项目2】驾驶员状态监测(数据集见附件).pdf9 S( k1 g4 O# V7 i, M
    │  │  8 Z9 r* Q+ k( R& r2 z
    │  └─资料
    8 A/ Z* O3 t5 ?( C) x│          05.basic_conv download.zip# g$ }: p* }3 O! A1 X# z- D1 e6 K
    │          05.utils.py1 \& O% L. [4 _8 V4 A8 f/ o; @: W
    │          09.9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B%E8%BD%BDalexnet.zip
    - R+ f: d( V! T- l5 W# h│          09.alexnet download.zip
    % {3 l" F7 q; z) d│          11.vgg download.zip7 k8 Y% W! f) V4 D2 G
    │          13.googlenet download.zip6 o* r& V1 Q( F! G% h
    │          15.resnet download.zip$ [0 V1 u  @  e" E
    │          17.densenet download.zip
    9 T- T4 w: d- R; J& \│          20.data-augumentation-code.zip6 _1 H9 z3 ^; z2 I2 N2 ~
    │          21.data-io-code.zip; q3 c* ^" I' L, f8 H
    │          22.fine-tune-code.zip  X1 q+ H+ E8 D" E# }$ a6 p
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      ^( n" G. V/ u/ v│          24.normalization-code.zip/ N  ]4 }% _  d
    │          25.regularization-code.zip
    # X. Z+ _6 g8 V2 W│          26.tensorboard-code.zip
    1 q) P9 B- X5 T& R* U│          27.PyTorch-distracted-driver-P2-master.zip
    " j+ Y( a! C% B7 _7 s│          * n2 {% S; p, N$ [4 P
    ├─06.循环神经网络(进阶); Q* ]# P6 W( c8 }' M" v
    │  │  01.【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础.mp4
    ' o2 c. ?* `. d5 R, ^0 O- A# u5 Z│  │  02.【图文&代码】循环神经网络基础(代码详解及下载见附件).pdf
    $ v. G( T' N5 K+ \│  │  03.【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用.mp4
    3 u  R/ t3 M* d│  │  04.【图文&代码】循环神经网络应用(代码详解及下载见附件).pdf
    7 y9 d/ O  F9 Q( }$ _│  │  05.【代码】RNN PyTorch实现代码详解(下载见附件).pdf3 x7 h% z8 P  v; @/ o
    │  │  06.【代码】RNN图像分类的应用代码详解(下载见附件).pdf: s* m- V! K9 @, x
    │  │  07.【代码】RNN时间序列应用代码详解(下载见附件).pdf
    % b& t% v9 c$ D9 m: F& @! E│  │  08.【代码】RNN词嵌入代码详解(下载见附件).pdf# [0 p9 w6 Z2 ?% @2 R6 d
    │  │  09.【代码】RNN N-Gram代码详解(下载见附件).pdf
    " G3 n/ I. ]: A│  │  10.【代码】RNN LSTM代码详解(下载见附件).pdf+ ~! m7 j- Y" g% c+ M! v
    │  │  11.【实战项目3】通过RNN创作古诗(数据集见附件).pdf+ `  x3 A* n1 e3 I5 i+ z3 l) D8 j  v
    │  │  + ]  }! F8 o. B* _/ G# N3 P) M
    │  └─资料% n9 q0 d9 F* J5 R/ |
    │      │  04.RNN app download.zip
    6 A& p- ]: o1 h& G& r  @5 V7 I* F7 p) L│      │  05.pytorch-rnn-code.zip
    ' G' B  Q, x4 l6 [3 @9 O4 T; o│      │  06.rnn-for-image-code.zip
    / Q0 a4 p0 l$ _│      │  07.time-series-code.zip
    * T( y: R, E- I* T2 y: z! ?! o│      │  08.word-embedding-code.zip
    0 q- ]/ [, F2 i, _- Y+ R% p% H8 Y│      │  09.n-gram-code.zip+ \# I* z' @5 @! I
    │      │  10.seq-lstm-code.zip  {* F9 l2 U6 e& c8 J5 ?6 G
    │      │  11.PyTorch-poetry-generation-P3-master.zip
    1 h1 R* A  Y! d' R: |( w│      │  
    6 Q% @- N  k9 Y, g- R: f│      └─07.time-series-code
    + K' u) K* }' [0 o' L4 p+ k│              data.csv# c' T$ K7 _1 @# N* }1 e
    │              time-series.ipynb9 a" W6 A; S& S- M* y- k
    │              
    : H) Z7 J$ W' R. t├─07.生成对抗网络GAN(进阶)
    " p$ }% o/ M  y/ j4 l8 u│  │  01.【视频】生成对抗网络1-自动编码器.mp4
    0 I( P. l6 _$ ~│  │  02.【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器.mp49 u: C6 q. E" y+ _6 V
    │  │  03.【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络.mp4
    / Y% k4 u3 ~1 p# y+ S0 A. |' ~0 @; b│  │  04.【图文】生成对抗网络.pdf+ N1 q: A( N7 ]1 r# x# B& r
    │  │  05.【代码】自动编码器代码详解(下载见附件).pdf
    0 a  s4 {$ O' d* H; r* f│  │  06.【代码】变分自动编码器代码详解(下载见附件).pdf- l2 n% M1 r4 `. K; z. `
    │  │  07.【代码】生成对抗网络代码详解(下载见附件).pdf
    ; m- d0 V( Z# E' e  M: P' @; |1 O│  │  08.【实战项目4】生成对抗网络生成人脸(数据集见附件).pdf
    * q* W3 t* w' @& t4 y# e│  │  
    ' ~1 S7 j% J3 k  R, K- |0 U│  └─资料6 p1 v  K) y, @: E
    │          05.autoencoder download.zip" F5 j: d8 S: I; c7 Q5 r) U1 I
    │          06.vae download.zip$ @( c7 c8 u1 n; Q+ [5 c
    │          07.gan download.zip
    ( D5 }- T- g. n" W# F, P│         
    : _* {0 O# }7 w) S$ i├─08.强化学习(进阶)
    , @; K6 y) f2 ?- F; ~/ I2 \│  │  01.【视频】强化学习.mp49 w7 m( }! `7 I( l
    │  │  02.【图文】强化学习.pdf
    4 ]6 E9 a; }$ o0 a. q# O│  │  03.【代码】q Learning代码详解及下载(附件).pdf
    + x- R0 s4 e$ ?! b0 T│  │  04.【代码】深度Q网络代码详解及下载(附件).pdf- Z" @: N% `! `* @& z( v& h+ T
    │  │  
    2 P6 x# }2 ]9 h" F# Q/ k% h│  └─资料
    ( h6 X" b5 U, H0 w" k│          03.q-learning-intro download.zip$ _% N  k: U& B7 _! V% B% i2 M) Y
    │          04.dqn download.zip* L! ^2 `& ?& n! O* R. _
    │          * e. w9 b! _) Y
    └─09.毕业项目
    $ g! w# n  c4 G4 [        01.【实战项目5】毕业项目.pdf4 B' w: \' I- d+ x% X3 z

    0 n5 Y' U6 i9 X: ?& \( l0 U+ |4 U
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  • TA的每日心情
    难过
    2020-9-27 11:30
  • 签到天数: 2 天

    [LV.1]小吧新人

    发表于 2020-9-12 00:42:58 | 显示全部楼层
    求分享
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  • TA的每日心情
    奋斗
    半小时前
  • 签到天数: 438 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-9-12 01:43:00 | 显示全部楼层
    感谢分享
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  • TA的每日心情
    慵懒
    1 小时前
  • 签到天数: 165 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-9-12 02:55:48 | 显示全部楼层
    快快快
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-1-15 10:47
  • 签到天数: 120 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-9-12 05:02:50 | 显示全部楼层
    RE: 深度学习理论与实战PyTorch实战视频教程 [修改]. p  @" K$ p( P* ?+ R3 B2 d
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-4-4 06:35
  • 签到天数: 688 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-9-12 06:29:15 | 显示全部楼层
    666
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  • TA的每日心情

    昨天 22:30
  • 签到天数: 249 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-9-12 06:32:51 | 显示全部楼层
    深度学习理论与实战PyTorch实战视频教程
    ( Y, I( s+ L( Chttps://www.itjc8.com/forum.php? ... 9&fromuid=47633: Z: y8 W" J% ]$ k- a: ~# |# y
    (出处: IT教程吧)- Z3 i% ?. p& Y
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  • TA的每日心情
    慵懒
    5 小时前
  • 签到天数: 839 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2020-9-12 08:51:23 | 显示全部楼层
    [深度学习] 深度学习理论与实战PyTorch实战视频教程
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  • TA的每日心情
    开心
    4 小时前
  • 签到天数: 340 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-9-12 09:14:56 | 显示全部楼层
    谢谢分享
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  • TA的每日心情

    2021-3-25 03:02
  • 签到天数: 331 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-9-12 09:17:59 | 显示全部楼层
    [深度学习] 深度学习理论与实战PyTorch实战视频教程
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