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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
4 R6 |) [2 n+ Z* ~* ?6 F+ d课程目标" V5 b' K" L" w; x. U- o- _# T
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。
0 H# M% L7 }3 m适用人群% d& E; f' h4 z J; h/ R, z6 B
渴望高端技术，对人工智能感兴趣的同学们，全民皆可入门。
0 } G( x3 z% Y# P+ ~# o课程简介+ `8 M/ z& H& H- w# v* p# G
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。
# U5 W( J- ~# E) H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。
' [$ M+ c2 K- X% V1 }* a, Y# x) t9 a上篇章节
9 L8 Q+ Y* l" E5 P8 z7 x第1章深度学习必备基础知识点1小时55分钟11节& w" }5 r, j9 H3 B2 q
1-1深度学习与人工智能简介 11:27* ~1 Q% Z2 X7 l
1-2计算机视觉面临挑战与常规套路 09:40: J7 b4 y/ z" C; U J
1-3用K近邻来进行图像分类 10:01
_. r( z( F6 ?; U& T7 z! E1-4超参数与交叉验证 10:31
! r9 o9 b- a0 [2 ?1-5线性分类 09:34( j; X/ E/ ~$ i0 t& h4 b8 {: v. e$ W
1-6损失函数 09:18
' F- B) G H% ?8 X# ^" _1-7正则化惩罚项 07:19
k j3 ?( p2 {" w4 `5 }1-8softmax分类器 13:38
9 @7 e1 o2 |8 m1-9最优化形象解读 06:47
& r7 M% y2 Q9 w7 {4 R1-10梯度下降算法原理 11:48
y* D: P Q& S# @3 T1-11反向传播 15:17
3 P" w( f* o- r: \: O第2章神经网络模型36分钟3节
( e2 X1 L# a' E3 [! Y- M2-1神经网络整体架构 10:11
: o5 ?3 g! `2 ?8 Q1 J5 T" s2-2神经网络模型实例演示 10:38
, A8 q6 A$ M9 H5 t4 d2-3过拟合问题解决方案 15:53! C/ Q) @& i6 \' I; C0 s& X/ k
第3章神经网络案例实战1小时44分钟7节
. D' l4 U5 S. h; {3 _. J3-1Python环境搭建（推荐Anaconda方法）[免费观看] 13:10
, F$ P3 n+ R2 r+ | c! e3-2Eclipse搭建python环境（选自己喜欢的IDE就好） 05:23 B! z; f& M3 w; V3 h/ Y5 Z V8 Z
3-3深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络（代码） 31:511 s6 g% c0 I# f; A2 ?; C
3-4感受神经网络的强大 11:303 J4 p) a- n8 v! N0 W/ ]
3-5神经网络案例-cifar分类任务 16:01 h( \* W" ?0 N4 _" z! s+ ?$ p2 |
3-6神经网络案例-分模块构造神经网络 13:335 n- Z; ~ Y; C" E6 C1 \
3-7神经网络案例-训练神经网络完成分类任务 13:26; T# I$ w, t6 o4 c% i! g
/ v! W. x2 {2 ?6 R( `3 m下篇章节) p8 z# r" m5 s3 B5 E) B
1深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大 14:55' T& m% l0 d. }4 ~. [$ Y) w0 Y
2深度学习入门课程02 卷积层详解 12:534 v. t6 ~, i0 w8 x
3深度学习入门课程03 卷积计算流程 12:30
- ?% }5 v, e1 J4深度学习入门课程04 卷积核参数分析 13:13
' d4 {" z: f+ U( S8 C* _5深度学习入门课程05 卷积参数共享原则 08:09
6 G! g, u' v. r s8 c6深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理 08:24 O9 U6 x5 r/ F4 D2 n4 w$ d
7深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理 14:44) H* _1 c7 r5 S
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
5 E2 n: { `# D. C# x x5 j9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
d4 m, p, l) K10深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例 20:350 T8 ~- t( @* }% C) x4 Q+ M* w% C, ~9 `
11深度学习入门课程11 RNN网络结构 08:39
; r/ x9 J% M" k12RNN网络细节 11:541 F/ G- w# e5 y4 s( [0 I6 O y. P
13深度学习入门课程12 python实现RNN算法 33:46
1 o+ w4 U. }, s14深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介 12:36( g& o1 G1 c% ~. j
15深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解 33:30" c0 _* E: E% f/ u1 h- r: _
16深度学习入门额课程15 物体检测实例 33:16
5 M5 r2 @ G" k6 x3 ]( y3 t17深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构 21:52* g+ u4 z- {+ W6 M2 G I! Q9 v6 X' G6 Q
18深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强 12:20) W$ \3 m- A( U& Z0 Y) }& D
19深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning 11:09
) c+ s3 c4 R3 v; y+ r; Y7 O$ S1 Y20深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介 20:43
9 B1 L7 [$ T3 t- Q21深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程 20:39' I) R I0 {2 r1 u
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' F% U. ^7 n4 J
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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
