资源简介

想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易，一看就会，一用就废，已然成为很多人进军AI 领域的心魔，自以为理解了框架、算法，但遇到实际问题却仍不知道该怎么解决。本门课程将结合核心基础、算法模型设计和实用案例，由浅至深、由理论到实操，带你紧跟行业热点，系统入门深度学习，掌握解决实际问题的能力，轻松畅游AI时代！

资源目录

——/计算机教程/01MOOC/087-547-系统入门深度学习，直击算法工程师/
├──第1章 初识深度学习  
|   └──第1章 初识深度学习  
├──第2章 入门必修：单、多层感知机  
|   └──第2章 入门必修：单、多层感知机  
├──第3章 深度学习基础组件精讲  
|   └──第3章 深度学习基础组件精讲  
├──第4章 图像处理利器：卷积神经网络  
|   └──第4章 图像处理利器：卷积神经网络  
├──第5章 为序列数据而生：RNN系列  
|   └──第5章 为序列数据而生：RNN系列  
├──第6章 深度学习新思路： GAN网络  
|   └──第6章 深度学习新思路： GAN网络  
├──第7章 赋予模型认知能力：注意力机制  
|   └──第7章 赋予模型认知能力：注意力机制  
├──第8章 数据不够怎么办？迁移学习来帮忙  
|   └──第8章 数据不够怎么办？迁移学习来帮忙  
├──第9章 深度学习新范式：半监督学习  
|   ├──9-1 本章内容介绍.mp4  4.49M
|   ├──9-10 utils编写（3）.mp4  114.71M
|   ├──9-11 utils编写（4）.mp4  79.90M
|   ├──9-12 model编写.mp4  38.56M
|   ├──9-13 loss 编写.mp4  58.97M
|   ├──9-14 trainer 编写（1）.mp4  149.47M
|   ├──9-15 trainer 编写（2）.mp4  122.96M
|   ├──9-16 trainer 编写（3）.mp4  202.43M
|   ├──9-17 trainer 编写（4）.mp4  120.97M
|   ├──9-18 本章总结.mp4  8.83M
|   ├──9-2 半监督学习是什么？.mp4  32.77M
|   ├──9-3 半监督学习能解决什么问题？.mp4  52.58M
|   ├──9-4 几种典型的半监督学习方法（上）.mp4  53.98M
|   ├──9-5 几种典型的半监督学习方法（下）.mp4  82.51M
|   ├──9-6 在Cifar10上实现MixMatch半监督学习-论文拆解.mp4  105.80M
|   ├──9-7 超参和dataset.mp4  80.62M
|   ├──9-8 utils编写（1）.mp4  157.74M
|   └──9-9 utils编写（2）.mp4  156.50M
└──资料代码  
|   └──资料代码  

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