系统入门深度学习，直击算法工程师
系统入门深度学习，直击算法工程师
结合多领域实用案例，紧跟技术变革，系统掌握高薪技术
适合人群
如果你关注前沿技术，对深度学习感兴趣，同时希望探究原理，探索最优解，这门课一定让你有所收获！
技术储备
了解机器学习基本概念
熟悉 Python3 语法以及 Pytorch 的基础操作
环境参数
Pytorch 1.8.1
Python 3.8
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章节目录：
第1章 初识深度学习 试看 6 节 | 34分钟
本章中将向大家介绍，深度学习的应用范畴、人才需求、基础概念和子学科分类，并会结合应用现状，与大家讨论技术发展前景，带领同学们初识深度学习。
收起列表
视频：
1-1 系统入门深度学习，从这里轻松开始 (07:44) 试看
视频：
1-2 本章内容介绍 (01:19)
视频：
1-3 神经网络&深度学习 (08:22)
视频：
1-4 深度学习路线图 (06:07)
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1-5 深度学习应用 (08:27)
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1-6 本章总结 (01:24)
第2章 入门必修：单、多层感知机 15 节 | 152分钟
本章将以机器学习中的逻辑回归算法作为引子，展开与其相关的神经网络基础学习。帮助大家认识神经网络的一般结构和实施方法；实践神经网络搭建和训练的过程，并能用神经网络搭建二分类器。
收起列表
视频：
2-1 本章内容介绍 (01:28)
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2-2 深度学习实施的一般过程 (07:34)
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2-3 逻辑回归 (06:00)
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2-4 逻辑回归损失函数 (09:18)
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2-5 逻辑回归示例 (12:17)
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2-6 单层、多层感知机 (08:51)
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2-7 pytorch 构建单多层感知机 (19:53)
视频：
2-8 基于多层DNN假钞识别 (01:43)
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2-9 数据集及特征分析 (05:49)
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2-10 项目构建和模型训练（1） (16:43)
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2-11 项目构建和模型训练（2） (14:25)
视频：
2-12 项目构建和模型训练（3） (16:27)
视频：
2-13 项目构建和模型训练（4） (15:58)
视频：
2-14 模型评估和选择 (13:02)
视频：
2-15 本章总结 (02:24)
第3章 深度学习基础组件精讲 试看 9 节 | 116分钟
本章将带领大家，学习深度学习中一些重要的组件、优化原理及方法，他们既是神经网络优化的重要准备知识和基础支撑理论，更是所有深度学习训练和优化的基础。
收起列表
视频：
3-1 本章内容介绍 (02:30)
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3-2 如何划分和处理你的数据集 (06:27)
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3-3 正确的初始化模型参数 (13:57) 试看
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3-4 激活函数选择 (16:32)
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3-5 优化器选择 (20:00)
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3-6 Normalization 增强模型训练（上） (17:40)
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3-7 Normalization 增强模型训练（下） (15:38)
视频：
3-8 使用正则提升模型表现 (19:13)
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3-9 本章总结 (03:40)
第4章 图像处理利器：卷积神经网络 试看 20 节 | 251分钟
本章将重点学习卷积神经网络，帮助大家理解卷积的意义和各种卷积的变体，学会如何设计、搭建卷积神经网络，并应用解决实际的问题。
收起列表
视频：
4-1 本章内容介绍 (02:06)
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4-2 人类视觉和卷积神经网络关系 (07:46)
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4-3 卷积神经网络的应用 (05:23) 试看
视频：
4-4 卷积运算是怎样的过程（上） (15:58)
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4-5 卷积运算是怎样的过程（下） (13:56)
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4-6 用池化进行下采样 (15:54)
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4-7 几种卷积的变体（上） (15:19)
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4-8 几种卷积的变体（下） (14:49)
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4-9 利用残差搭建更深的网络 (16:30)
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4-10 Vgg介绍及实现 (24:02)
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4-11 图片的数据增广 (15:15)
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4-12 手势识别应用来源和项目分析 (06:27)
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4-13 模型设计 (08:12)
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4-14 MoocTrialNet模型搭建（1） (16:18)
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4-15 MoocTrialNet模型搭建（2） (14:04)
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4-16 MoocTrialNet模型搭建（3） (18:12)
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4-17 MoocTrialNet模型搭建（4） (17:58)
视频：
4-18 MoocTrialNet模型搭建（5） (07:45)
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4-19 模型评估和选择 (10:09)
视频：
4-20 本章总结 (04:22)
第5章 为序列数据而生：RNN系列 17 节 | 191分钟
本章将带领大家认识序列模型，主要围绕RNN和其变体进行相关讲解。帮助大家理解序列模型和序列数据，并能应用用序列模型处理序列数据的实际问题。
收起列表
视频：
5-1 本章内容介绍 (02:43)
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5-2 什么是序列模型 (12:25)
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5-3 不同的RNN应用类型：OvM, MvM (04:26)
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5-4 循环神经网络原理 (19:18)
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5-5 用BPTT 训练RNN (05:06)
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5-6 两个重要的变体：LSTMGRU（上） (15:25)
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5-7 两个重要的变体：LSTMGRU（下） (14:08)
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5-8 利用双向、多层RNN增强模型 (16:02)
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5-9 典型应用范式：Encoder-Decoder (05:50)
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5-10 GRU实现唤醒词识别 (07:20)
视频：
5-11 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（1） (16:12)
视频：
5-12 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（2） (15:29)
视频：
5-13 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（3） (16:52)
视频：
5-14 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（4） (14:32)
视频：
5-15 基于双层、双向GRU的命令词识别模型搭建（5） (09:26)
视频：
5-16 模型评估和选择 (10:02)
视频：
5-17 本章总结 (05:15)
第6章 深度学习新思路： GAN网络
本章将一起学习生成式网络，帮助大家重点掌握GAN网络，理解GAN的原理和背后的数学原理，并能实践如何应用GAN网络构建一个人脸生成器，真正所学及所用。
第7章 赋予模型认知能力：注意力机制
Transformer作为深度学习研究的重点和热点，日渐受到关注。在本章中，将帮助大家认识注意力机制，掌握Transformer的原理，并能在搭建Transformer的同时巩固对Attention的理解。
第8章 数据不够怎么办？迁移学习来帮忙
本章会带领大家熟悉迁移学习的基本概念，掌握实用得实施迁移学习的方法，并将手把手的教会同学们如何构建迁移学习的项目，解决实际问题。
第9章 深度学习新范式：半监督学习
本章将帮助大家，在掌握半监督学习核心概念的同时，更能基于实际问题，提出半监督学习的解决方案、设计半监督的理论和实施方法，并完成相关项目，循序渐进带领大家学通学会半监督学习。
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