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2017年8月新出最新深度学习入门视频课程上篇+下篇
) b8 D7 h* _8 J# ^, l课程目标' v/ I; H C1 ~3 H6 o- W
用通俗易懂的讲解，一步步的带大家入门深度学习这个当今世界最火爆的深度学习领域。
. {) b; ?- K0 \2 f v2 e( G( X适用人群
4 }* f. j, e) N+ a+ O渴望高端技术，对人工智能感兴趣的同学们，全民皆可入门。
# g3 C% G8 I% R! A课程简介
- O" N; b& c- ?4 L$ Y8 q2 j从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类，深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色，也即将改变这个世界。但是很多同学担心深度学习入门要求太高，苦于国内没有合适的课程予以帮助。
" f0 M; f" }, M; \! a" w5 S( j深度学习入门系列课程作为国内第一篇深度学习的入门课程视频，旨在帮助同学们更快更轻松的掌握深度学习所涉及的所有知识点，真正的入门深度学习这个世界上拥有最先进技术的领域，深度学习全民皆兵。
% A# R, k+ P! j1 V1 F上篇章节
+ G" `0 D' v T1 T9 c4 Y第1章深度学习必备基础知识点1小时55分钟11节: K9 }1 W4 m/ e: {+ l
1-1深度学习与人工智能简介 11:27& D' R' E' Z: ] q
1-2计算机视觉面临挑战与常规套路 09:40# {; N2 C; k. t6 t
1-3用K近邻来进行图像分类 10:01$ @9 L7 l( l/ k
1-4超参数与交叉验证 10:31# V9 e; V+ ]+ b% X7 g
1-5线性分类 09:343 U$ x" s# R! C& U+ D# E
1-6损失函数 09:18# F4 t: O4 z" A- {: s( j$ a% f0 W
1-7正则化惩罚项 07:19$ s) j- n, s0 a" S+ x- R
1-8softmax分类器 13:38
$ l8 D$ V3 n; T+ m3 [4 o6 n) ?1-9最优化形象解读 06:47
+ L& {5 j/ S9 }: U1-10梯度下降算法原理 11:48
+ }" t! {+ t$ w: T Z1-11反向传播 15:17
x% b1 S8 H; E第2章神经网络模型36分钟3节' X1 `4 f" w X9 g, ]5 E' P2 {3 G
2-1神经网络整体架构 10:11 U7 D. Q' A6 A/ ^" P7 ]7 H
2-2神经网络模型实例演示 10:38
4 \' R9 w$ p7 {8 k: k2-3过拟合问题解决方案 15:53
) d, U8 G% q h/ C9 ^第3章神经网络案例实战1小时44分钟7节& |0 d# p. S5 {. H& Y
3-1Python环境搭建（推荐Anaconda方法）[免费观看] 13:101 L- |9 s4 Z$ W M1 W) X9 f8 h
3-2Eclipse搭建python环境（选自己喜欢的IDE就好） 05:23
; }3 e" C; U& k `2 f3-3深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络（代码） 31:514 I( Z1 P* Y/ N/ G+ x
3-4感受神经网络的强大 11:305 r, j& P7 N2 {" y
3-5神经网络案例-cifar分类任务 16:01 z* i" W2 Z, b5 s8 I! ?7 S
3-6神经网络案例-分模块构造神经网络 13:33- N9 T% L1 E" \5 b& E
3-7神经网络案例-训练神经网络完成分类任务 13:26 w9 {# |( [; F. w1 c, r" C H
V3 M, f, k; R( U下篇章节
) p* K. T2 o6 ?) I4 s- M1深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大 14:55
6 a8 r/ {) Y8 l: W5 v2深度学习入门课程02 卷积层详解 12:53
. n& k* P$ e: F! A5 v" @* n! m3深度学习入门课程03 卷积计算流程 12:30
3 l# k" y; b* E8 ^4 U4深度学习入门课程04 卷积核参数分析 13:13 q- S* \2 z8 |5 a, c
5深度学习入门课程05 卷积参数共享原则 08:09' s5 r! o$ m1 p
6深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理 08:24
$ }1 I+ j5 p8 G# ]3 W! t3 b b, D- y3 |7深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理 14:444 l. t% [4 S. N# Z' p1 ] K
8深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播 10:19
7 x/ G3 h. ?7 N% ]9深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播 12:00
+ E6 ^ n) H( ?# v10深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例 20:35$ X3 {- v8 V o! c* w9 h2 k
11深度学习入门课程11 RNN网络结构 08:39* u( w. z2 V5 M, p2 ^
12RNN网络细节 11:54
5 w# ]5 E7 K: l. V13深度学习入门课程12 python实现RNN算法 33:46/ e" _$ E3 z# N! H/ Y/ D( L( ~
14深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介 12:36
! ^2 S1 x8 C0 ~3 q& ^# p2 K15深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解 33:30
; }- p |5 M* C& N- N" k$ S16深度学习入门额课程15 物体检测实例 33:16/ C) U5 _( ~9 \+ y, R4 n
17深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构 21:52 _5 S5 \ n: m) a3 |7 ^' D9 q& _
18深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强 12:20! Q5 @6 G0 M+ H$ Q: ~
19深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning 11:09/ ^/ U ~: v! o) z5 D6 `5 F
20深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介 20:43- p1 i& r5 F$ @* C
21深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程 20:398 S5 L/ _% D3 t) L$ t6 _- _
22深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例 12:35
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发表于 2017-10-14 03:34:21
发表于 2017-10-14 20:22:43
发表于 2017-10-31 08:09:35
