    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 另： 1：《 系统入门深度学习，直击算法工程师》来自某课网，原价488.，由猿人部落整理发布！猿人部落承诺，本站所有课程百分百高清，完整，原画，包含所有的视频+素材+课件+源码，官方同步体验！ 2：本站所有课程格式MP4格式无密 可以通过网盘在线学习也可下载到本地，方便快捷！ 3： 所有课程全部支持试看任何章节，可通过点击右侧官方微信扫码添加要求试看！ 4：官方品质，信誉保证，本站包含某课网,某讯课堂,某易云,饥人谷,某度教育....等上万部课程正在陆续更新，感谢同学们的信任与支持，保证让同学们满意！ 5：所有课程都会包更新，只要官方更新本站延迟2-3天就会更新。 6：爱好学习，一直提升自己的小伙伴可以开通会员，享受全站免金币无限制畅快学习！. 7：有任何不明白的咨询客服：[qq]772441382[/qq] 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) 视频： 1-5 深度学习应用 (08:27) 视频： 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) 视频： 2-2 深度学习实施的一般过程 (07:34) 视频： 2-3 逻辑回归 (06:00) 视频： 2-4 逻辑回归损失函数 (09:18) 视频： 2-5 逻辑回归示例 (12:17) 视频： 2-6 单层、多层感知机 (08:51) 视频： 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) 视频： 2-9 数据集及特征分析 (05:49) 视频： 2-10 项目构建和模型训练（1） (16:43) 视频： 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) 视频： 3-2 如何划分和处理你的数据集 (06:27) 视频： 3-3 正确的初始化模型参数 (13:57) 试看 视频： 3-4 激活函数选择 (16:32) 视频： 3-5 优化器选择 (20:00) 视频： 3-6 Normalization 增强模型训练（上） (17:40) 视频： 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) 视频： 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) 视频： 4-2 人类视觉和卷积神经网络关系 (07:46) 视频： 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) 视频： 4-5 卷积运算是怎样的过程（下） (13:56) 视频： 4-6 用池化进行下采样 (15:54) 视频： 4-7 几种卷积的变体（上） (15:19) 视频： 4-8 几种卷积的变体（下） (14:49) 视频： 4-9 利用残差搭建更深的网络 (16:30) 视频： 4-10 Vgg介绍及实现 (24:02) 视频： 4-11 图片的数据增广 (15:15) 视频： 4-12 手势识别应用来源和项目分析 (06:27) 视频： 4-13 模型设计 (08:12) 视频： 4-14 MoocTrialNet模型搭建（1） (16:18) 视频： 4-15 MoocTrialNet模型搭建（2） (14:04) 视频： 4-16 MoocTrialNet模型搭建（3） (18:12) 视频： 4-17 MoocTrialNet模型搭建（4） (17:58) 视频： 4-18 MoocTrialNet模型搭建（5） (07:45) 视频： 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) 视频： 5-2 什么是序列模型 (12:25) 视频： 5-3 不同的RNN应用类型：OvM, MvM (04:26) 视频： 5-4 循环神经网络原理 (19:18) 视频： 5-5 用BPTT 训练RNN (05:06) 视频： 5-6 两个重要的变体：LSTMGRU（上） (15:25) 视频： 5-7 两个重要的变体：LSTMGRU（下） (14:08) 视频： 5-8 利用双向、多层RNN增强模型 (16:02) 视频： 5-9 典型应用范式：Encoder-Decoder (05:50) 视频： 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。 本课程持续更新中 来源: 系统入门深度学习，直击算法工程师 |
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