TA的每日心情 | 擦汗
2020-9-7 04:17 |
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├─01.预备内容（入门）# x+ K/ R4 Z' f1 r; ^8 M
│ 01.【视频】你的入门学习指南.mp44 C! t# X/ ]5 a9 g# M/ E
│ 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.pdf5 e8 H5 q- m2 V8 d0 G' K% a2 v/ k+ X
│ 03.【图文】入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识.pdf1 D( O& |5 b% R* E
│ 04.【图文】为什么从深度学习入行人工智能最快.pdf# l; X' m$ _2 x+ q' o. Z: _
│ 05.【视频】深度学习概论.mp41 d9 K8 L9 d) @; [4 h& _
│ 06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介.mp4
& R. R4 D; Y8 u7 }) }7 F│ 07.【图文】深度学习环境安装和配置.pdf. t9 l0 B" @3 D: V
│ 6 E3 G: g" _4 \5 [
├─02.Python基础（入门）
( G3 H$ k. L0 S3 w% A! g3 `' K│ │ 01.【图文】Python环境安装.pdf9 U9 P H3 W# R g$ `9 U
│ │ 02.【视频】Python基础.mp4
0 C* K6 [& \8 E- k1 l9 F' [: x7 B│ │ 03.【代码】详解Python及代码下载（见附件）.pdf5 G* L8 w3 H( n8 B6 w
│ │ ! r: k3 y- R6 y. ^
│ └─资料$ y6 f7 m, ]; W+ v* P
│ 03.python code download.zip2 a- X8 `/ |$ f5 z
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' D; I- y$ `5 r├─03.PyTorch基础（入门）: s A* y" X& z4 K1 h- L
│ │ 01.【图文】PyTorch简介.pdf* R/ z& f( j y5 r- m
│ │ 02.【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor.mp4! F9 g6 n( ?% J9 J' X! y
│ │ 03.【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导.mp4
/ k2 U- R; }0 Z$ t' O. \! w- p│ │ 04.【代码】Tensor和Variable代码详解及下载（见附件）.pdf
9 L8 s! u. K8 |% ?; R- E3 i│ │ 05.【代码】自动求导代码详解及下载（见附件）.pdf
6 t% Z2 c; Y6 ]7 I: e; T9 X│ │ 06.【代码】动态图代码详解及下载（见附件）.pdf
- C5 Y' D6 o6 z1 x" n│ │ ) m( m1 \/ E+ w) l- t" L9 v
│ └─资料
' W( x- \4 U2 X" _( k│ 04.Tensor-and-Variable_code.zip" @" i" l! K; k( g! G' g1 W9 u S
│ 05.autograd_code.zip2 j c" O2 H$ Z8 b+ Z1 |( W
│ 06.dynamic-graph_code.zip$ X* k7 h. e5 x; D2 y5 L$ Z# N
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. L' E* `( t% A7 A. N$ b├─04.神经网络（进阶）; g E) O I" V- U" J
│ │ 01.【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现.mp49 ?% J# J. c- [$ F
│ │ 02.【图文】线性模型和梯度下降.pdf
. Q4 `9 f7 l' b│ │ 03.【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载（见附件）.pdf7 i# n$ S- W* k% f
│ │ 04.【视频】神经网络2-Logistic回归.mp4: p: `( G# B) D) z
│ │ 05.【图文】Logistic回归.pdf
& n# b1 u! w' J7 J# m* ]│ │ 06.【代码】logistic回归代码详解及下载（见附件）.pdf
/ G& f. i; k" M F5 j3 }│ │ 07.【视频】神经网络3-多层神经网络.mp4- ^5 Y6 E* ^: B6 @) @8 ]& Z% H1 Q
│ │ 08.【图文】多层神经网络.pdf
8 u( Z: N" @1 U. c- g8 J5 f│ │ 09.【代码】多层神经网络代码详解及下载（见附件）.pdf
/ w5 }. K3 \" n( n( ^│ │ 10.【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络.mp4
; D) k; D6 A5 D6 z0 P│ │ 11.【图文】多分类问题及深层神经网络.pdf
$ N+ w' L4 n( g' ^ {$ l│ │ 12.【代码】深层神经网络代码详解及下载（见资料）.pdf. C Q! O' K* h
│ │ 13.【视频】神经网络5-反向传播算法.mp4
+ m- r* f1 r. u│ │ 14.【图文】反向传播算法.pdf
8 Y* x% d9 N7 {) a: r│ │ 15.【图文】优化算法介绍.pdf5 u3 ~7 G! T2 \* D- P
│ │ 16.【图文】优化算法变式.pdf
- b+ C. L1 A, M* C│ │ 17.【代码】参数初始化代码详解及下载（见附件）.pdf$ U7 d5 Z( `( A3 Q8 P8 P+ F; H
│ │ 18.【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解（下载见附件）.pdf
# v' H# X! k2 ?4 r6 j" @4 x( \1 f│ │ 19.【代码】优化算法2-动量法代码详解（下载见附件）.pdf+ ^0 K b: `) c% }% S+ X d
│ │ 20.【代码】优化算法3-Adagrad代码详解（下载见附件）.pdf! w S$ n, [8 A6 H/ _3 @
│ │ 21.【代码】优化算法4-RMSProp代码详解（下载见附件）.pdf6 F8 w2 R, B6 w" k. Y. F2 ^5 K! a7 R
│ │ 22.【代码】优化算法5-Adadelta代码详解（下载见附件）.pdf+ }- U: N2 m. Q. K$ O
│ │ 23.【代码】优化算法6-Adam代码详解（下载见附件）.pdf
7 Y6 _9 C8 h2 C│ │ 24.【实战项目1】使用神经网络预测房价（数据集附件下载）.pdf1 p6 @2 c: l0 B+ t# d+ a' n
│ │ 5 j% x9 t9 O$ r1 T7 o
│ └─资料. M& p7 l- `- w
│ 03.linear-regression-gradient-descend_ipynb.zip3 [+ r4 u! y+ r0 J- C
│ 06.logistic-regression.ipynb.zip
1 Q' _; n) u/ w' c; ]( p+ x/ U│ 09.nn-multilayer.ipynb.zip4 `1 s6 P* \/ T4 I& K/ F( H
│ 12.deep-nn.ipynb.zip# ?2 [ h$ e2 ?3 V5 @
│ 17.param_initialize_code.zip3 s4 c( i( u* ]4 r8 \
│ 18.sgd-code.zip% p2 o- V( n/ N: [9 M( U
│ 19.momentum-code.zip
' ^4 R7 L% t1 U1 `│ 20.adagrad-code.zip
( R9 j& x4 F& L$ N4 \* `│ 21.rmsprop-code.zip, v! }2 E+ e/ ?. y5 j6 W
│ 22.adadelta-code.zip
8 U+ e5 e8 K/ o3 F- w3 h* g- B│ 23.adam-code.zip
6 I5 I: x' ^% j" t* @│ 24.PyTorch-predict-house-prices-P1-master-code%26data.zip% s, u6 v; e( z$ g, |) ~, S5 ~
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( J1 [7 j3 @( y├─05.卷积神经网络（进阶）) Z, K9 P8 D: o
│ │ 01.【视频】卷积神经网络1-背景及应用.mp4# i% q+ p; C$ ?' |7 f
│ │ 02.【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础.mp4
6 w8 v) e+ W3 Y {( Y$ G│ │ 03.【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现.mp4
8 u( v" [ q- N5 m. K1 _│ │ 04.【图文】卷积神经网络.pdf
9 l% K4 p8 a \. M9 D│ │ 05.【代码】卷积和池化的框架实现代码详解（下载见附件）.pdf
- X8 N7 e8 n: B' v( H8 L. |│ │ 06.【图文】数据预处理与批标准化.pdf9 c" Q& d0 x( w/ s& u' H$ @" f4 L
│ │ 07.【图文】经典卷积神经网络.pdf& Y4 n: W" b. a5 K% N: G
│ │ 08.【视频】经典卷积神经网络-AlexNet.mp4
3 a6 {+ m% d$ m) n# N( L│ │ 09.【代码】AlexNet代码详解（下载见附件）.pdf0 q* g: j$ k$ G4 K5 C
│ │ 10.【视频】经典卷积神经网络-VGG.mp4
9 d3 n+ y- E; i│ │ 11.【代码】VGG代码详解（下载见附件）.pdf- M; Q! M: e, y7 A, U
│ │ 12.【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet.mp4* h, C9 \9 {# z" T7 j
│ │ 13.【代码】GoogLeNet代码详解（下载见附件）.pdf; F, s3 Y/ F6 d6 m, c
│ │ 14.【视频】经典卷积神经网络-ResNet.mp4
% L! E9 T$ y" B2 T; N |│ │ 15.【代码】ResNet代码详解（下载见附件）.pdf) b9 g1 B) L) }9 W
│ │ 16.【视频】经典卷积神经网络-DenseNet.mp4
! R* y d9 `5 {& @+ Q$ y. {2 z; u│ │ 17.【代码】DenseNet代码详解（下载见附件）.pdf
- A2 h$ v3 q! W4 r, P│ │ 18.【视频】卷积神经网络-训练技巧.mp45 \% y2 y- s- |1 L5 u
│ │ 19.【图文】训练卷积神经网络.pdf
2 \1 ]+ e+ I2 D│ │ 20.【代码】数据增强代码详解（下载见附件）.pdf
' S; ]8 q: H% L. n6 r. S│ │ 21.【代码】数据读取代码详解（下载见附件）.pdf
2 Y: H$ B$ f; `$ |1 D6 h; W' s) G│ │ 22.【代码】微调进行迁移学习代码详解（下载见附件）.pdf3 l. T) V( F) y. ^' k6 T
│ │ 23.【代码】学习率下降代码详解（下载见附件）.pdf
o! h5 b+ K& ~! l. j│ │ 24.【代码】批标准化代码详解（下载见附件）.pdf
. e9 f' Q$ v+ u, d+ r│ │ 25.【代码】正则化代码详解（下载见附件）.pdf
5 P7 Q# }1 V/ Q" K9 h9 P/ p│ │ 26.【代码】Tensorboard代码详解（下载见附件）.pdf" g5 W- s/ s: }( P( m/ x* Y
│ │ 27.【实战项目2】驾驶员状态监测（数据集见附件）.pdf
: E! [% A2 v- S│ │ 2 Z5 s8 e- z3 q
│ └─资料7 l: E/ A. k& H' t4 n3 d2 @5 \% q
│ 05.basic_conv download.zip H5 ]$ r2 L3 x/ t4 [. P
│ 05.utils.py2 p% z, U8 M% A( ]% |0 X
│ 09.9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B%E8%BD%BDalexnet.zip1 C) q; z7 Z- Q: A2 p% C {
│ 09.alexnet download.zip
: R* f" P/ k4 Q `8 ~, w│ 11.vgg download.zip
; _) w1 ]' K4 k _│ 13.googlenet download.zip0 M1 b' T; ~0 |' S/ _" H% z( h5 b% X
│ 15.resnet download.zip+ @, R3 e! n9 i3 L/ C7 B- z. T
│ 17.densenet download.zip
: x p: ?9 X% G9 g' u│ 20.data-augumentation-code.zip' W; z6 i* }$ n( ^
│ 21.data-io-code.zip% m- s' o3 K, L3 G1 ?% q
│ 22.fine-tune-code.zip! f+ I& d" ^; F
│ 23.lr-decay-code.zip" ~) g3 J3 `$ E$ c4 M; H
│ 24.normalization-code.zip
1 m) u" K4 p/ {; k" ], E z│ 25.regularization-code.zip
' ^ @; ~3 {$ ?" y│ 26.tensorboard-code.zip* t: \1 @2 J7 Y/ f8 j. ?* \6 y& Y
│ 27.PyTorch-distracted-driver-P2-master.zip$ L) T7 H$ {7 j# W( i; W9 a# y
│ 0 y" R6 H( p) C' {' F* \
├─06.循环神经网络（进阶）
; s( }' F/ V% U2 Q u# c9 J│ │ 01.【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础.mp4& S; K) E6 t3 q" b% V
│ │ 02.【图文&代码】循环神经网络基础（代码详解及下载见附件）.pdf
' Q- F. q: M8 Q" N* x; Z│ │ 03.【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用.mp4
. E8 O# u) j( b* S4 |│ │ 04.【图文&代码】循环神经网络应用（代码详解及下载见附件）.pdf
- o" M& }: H: n( N% ~1 u3 d3 A│ │ 05.【代码】RNN PyTorch实现代码详解（下载见附件）.pdf
- H* Q6 ~3 |8 P# h3 j$ S│ │ 06.【代码】RNN图像分类的应用代码详解（下载见附件）.pdf7 C8 @7 z4 b2 ?& v
│ │ 07.【代码】RNN时间序列应用代码详解（下载见附件）.pdf; f5 [- d' y# _0 ~" I+ ^. W5 z
│ │ 08.【代码】RNN词嵌入代码详解（下载见附件）.pdf; y+ Z0 N p% {7 N* W$ }
│ │ 09.【代码】RNN N-Gram代码详解（下载见附件）.pdf
3 o& O* D$ M0 k, S: D" P│ │ 10.【代码】RNN LSTM代码详解（下载见附件）.pdf/ x/ x! T& h' O/ G7 R( f) I: _
│ │ 11.【实战项目3】通过RNN创作古诗（数据集见附件）.pdf
/ l- r( `. |5 Y" q7 V5 s│ │ & I' \2 L$ G% d' y- U, x* `# H7 F
│ └─资料
& _3 B f" ]2 U- A* P( m│ │ 04.RNN app download.zip
+ A" [7 u7 r! e& [4 D/ P! a" j│ │ 05.pytorch-rnn-code.zip
4 ~7 r, L7 ^. s6 b│ │ 06.rnn-for-image-code.zip" I" ?3 t. _$ r8 O
│ │ 07.time-series-code.zip
1 ^7 I5 R1 W t│ │ 08.word-embedding-code.zip! }* Z% M- H3 ]) p! ~6 T. J+ }4 T
│ │ 09.n-gram-code.zip. F7 k" \6 D: @0 U/ _
│ │ 10.seq-lstm-code.zip* s3 V8 R5 b; w ~& t7 v, n
│ │ 11.PyTorch-poetry-generation-P3-master.zip
0 n$ h8 v( j" o/ w/ W8 F│ │ ( H/ q" y3 i) ~- }4 Y
│ └─07.time-series-code
: B4 O. j5 y8 _7 E- d9 U3 y& p│ data.csv
1 X3 |% d$ ?5 z1 W c│ time-series.ipynb
( a3 F, A. O$ N' L9 F5 M│ 1 c/ H- `; v) d& J$ f# ]* ] u
├─07.生成对抗网络GAN（进阶）1 D1 U) F* j+ g5 P
│ │ 01.【视频】生成对抗网络1-自动编码器.mp4
6 N+ T! K; D) G* e" x+ ^. X$ b$ k│ │ 02.【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器.mp4) m* k* H3 z6 |7 c* R f W
│ │ 03.【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络.mp4
0 E' Z! v6 f" h' M6 @│ │ 04.【图文】生成对抗网络.pdf
8 L# J' \/ H9 [. ~│ │ 05.【代码】自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf: N0 n& b5 d9 ], V: V
│ │ 06.【代码】变分自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf
: }" g$ E" @% Y9 R; {│ │ 07.【代码】生成对抗网络代码详解（下载见附件）.pdf
9 U4 s! b- v: m6 I. h│ │ 08.【实战项目4】生成对抗网络生成人脸（数据集见附件）.pdf
' P7 j, ^ l5 W& p. `│ │
, V1 W8 Y) [; n! g0 m│ └─资料9 H1 Y5 ]# d9 m; A- _# u/ F, q
│ 05.autoencoder download.zip
1 ]7 B' P" b4 b" K' Q4 q9 n│ 06.vae download.zip
' L) C7 B' A& T* c9 ` }│ 07.gan download.zip% G# F' _# t) M4 P0 C# J
│
, d8 a4 p$ I0 e8 {├─08.强化学习（进阶）
9 E6 W: ?7 ^* s! K$ Z+ L5 N; X" X! m│ │ 01.【视频】强化学习.mp4: S6 i7 a2 {2 X8 y$ m L
│ │ 02.【图文】强化学习.pdf
0 y% d L# U: t3 C/ ^) |0 |│ │ 03.【代码】q Learning代码详解及下载（附件）.pdf( F1 N& Q, h& ?8 ? E) c
│ │ 04.【代码】深度Q网络代码详解及下载（附件）.pdf5 f6 `) E8 R; K5 u9 B$ r3 u3 m
│ │
) s- J$ f, N2 [, |9 k) L2 q" y│ └─资料
`. t* O, t) Q│ 03.q-learning-intro download.zip
' M* k8 e. H) M- V1 m$ ^│ 04.dqn download.zip( q, J) ^% ^) R) M/ S& {
│ $ }: f$ j) v" Z( d- N1 B
└─09.毕业项目2 k2 D8 C8 T# w% Y
01.【实战项目5】毕业项目.pdf- X& k. U8 Q. N$ y3 ]' T
/ ]1 S) [3 J* T, M1 C2 S( I5 n+ E' t, d6 U6 L- H/ c. I
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发表于 2020-9-12 00:09:00
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