耿直哥深度学习必修课：进击算法工程师百度网盘下载

2024年4月29日 64条评论 848次阅读

资源简介

文章目录

课程首先让你踏实地掌握了基础知识，如线性代数、微积分和概率，基本上这是所有深度学习的基石。之后，你将获得初始化深度学习环境的实战经验，包括使用CUDA、Anaconda和Jupyter Notebook。

进入核心部分，你会系统地了解神经网络、多层感知机，还有前向传播和反向传播如何在深度学习模型中起作用。我们会用大量实战来让你深入理解如何在不同的类型的问题，如回归或分类上应用这些方法。

深度学习领域内最大的挑战之一正是优化问题，为此我们安排了梯度下降、损失函数，以及其他常见优化策略专题，帮助你理解和改进你的模型。

此外，你还将获取关于全连接层如何增强神经网络效果的宝贵知识，以及其他模型如CRNN，Attention，BERT等先进网络结构的实战经验。

最后，我们会深入探讨近期深度学习的新进展，如InstructGPT，CLIP，DALL-E等模型，以便你紧跟深度学习的最新卡车刹车。

总的来说，这个课程专为那些寻求在深度学习领域取得实战经验的人士设计，无论你是刚接触深度学习的新手，还是经验丰富的数据科学家，你都将在这个课程中收获宝贵的知识与经验。

资源目录

——————\天下无鱼16号盘-85T\计算机教程119\09-其他\691-耿直哥 深度学习必修课：进击算法工程师
├─001.1-1 课程内容和理念.mp4            52.23MB
├─002.1-2 初识深度学习.mp4            52.86MB
├─003.1-3 课程使用的技术栈.mp4            12.65MB
├─004.2-1 线性代数.mp4            56.44MB
├─005.2-2 微积分.mp4            49.04MB
├─006.2-3 概率.mp4            59.21MB
├─007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4            20.94MB
├─008.3-2 conda实用命令.mp4            13.03MB
├─009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4            15.54MB
├─010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4            9.01MB
├─011.4-1 神经网络原理.mp4            44.83MB
├─012.4-2 多层感知机.mp4            47.25MB
├─013.4-3 前向传播和反向传播.mp4            39.52MB
├─014.4-4 多层感知机代码实现.mp4            29.34MB
├─015.4-5 回归问题.mp4            35.59MB
├─016.4-6 线性回归代码实现.mp4            23.14MB
├─017.4-7 分类问题.mp4            23.05MB
├─018.4-8 多分类问题代码实现.mp4            42.84MB
├─019.5-1 训练的常见问题.mp4            33.8MB
├─020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4            41.17MB
├─021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4            22.37MB
├─022.5-4 正则化.mp4            42.24MB
├─023.5-5 Dropout.mp4            32.08MB
├─024.5-6 Dropout代码实现.mp4            17.32MB
├─025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4            47.2MB
├─026.5-8 模型文件的读写.mp4            16.5MB
├─027.6-1 最优化与深度学习.mp4            48.05MB
├─028.6-2 损失函数.mp4            42.8MB
├─029.6-3 损失函数性质.mp4            29.22MB
├─030.6-4 梯度下降.mp4            31.56MB
├─031.6-5 随机梯度下降法.mp4            20.63MB
├─032.6-6 小批量梯度下降法.mp4            32.04MB
├─033.6-7 动量法.mp4            25.04MB
├─034.6-8 AdaGrad算法.mp4            24.77MB
├─035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4            15.89MB
├─036.6-10 Adam算法.mp4            47.07MB
├─037.6-11 梯度下降代码实现.mp4            30.92MB
├─038.6-12 学习率调节器.mp4            27.91MB
├─039.7-1 全连接层问题.mp4            38.55MB
├─040.7-2 图像卷积.mp4            34.77MB
├─041.7-3 卷积层.mp4            44.83MB
├─042.7-4 卷积层常见操作.mp4            35.21MB
├─043.7-5 池化层Pooling.mp4            33.64MB
├─044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4            27.22MB
├─045.8-1 AlexNet.mp4            49.57MB
├─046.8-2 VGGNet.mp4            47.71MB
├─047.8-3 批量规范化.mp4            23.62MB
├─048.8-4 GoogLeNet.mp4            40.98MB
├─049.8-5 ResNet.mp4            65.01MB
├─050.8-6 DenseNet.mp4            58.47MB
├─051.9-1 序列建模.mp4            30.32MB
├─052.9-2 文本数据预处理.mp4            60.04MB
├─053.9-3 循环神经网络.mp4            48.25MB
├─054.9-4 随时间反向传播算法.mp4            43.86MB
├─055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4            27.84MB
├─056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4            37.66MB
├─057.10-1 深度循环神经网络.mp4            24.18MB
├─058.10-2 双向循环神经网络.mp4            25.84MB
├─059.10-3 门控循环单元.mp4            28.59MB
├─060.10-4 长短期记忆网络.mp4            43.06MB
├─061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4            35.82MB
├─062.10-6 编码器-解码器网络.mp4            41.1MB
├─063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4            32.96MB
├─064.10-8 束搜索算法.mp4            25.71MB
├─065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4            39.34MB
├─066.11-1 什么是注意力机制.mp4            43.37MB
├─067.11-2 注意力的计算.mp4            57.52MB
├─068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4            24.14MB
├─069.11-4 自注意力机制.mp4            30.16MB
├─070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4            29.63MB
├─071.11-6 Transformer模型.mp4            43.91MB
├─072.11-7 Transformer代码实现.mp4            38MB
├─073.12-1BERT模型.mp4            50.18MB
├─074.12-2 GPT系列模型.mp4            79.6MB
├─075.12-3 T5模型.mp4            37.76MB
├─076.12-4 ViT模型.mp4            31.02MB
├─077.12-5 Swin Transformer模型.mp4            54.91MB
├─078.12-6 GPT模型代码实现.mp4            37.95MB
├─079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4            28.52MB
├─080.13-2 变分推断.mp4            40.75MB
├─081.13-3 变分自编码器.mp4            56.2MB
├─082.13-4 生成对抗网络.mp4            39.85MB
├─083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4            77.56MB
├─084.13-6 图像生成.mp4            56.13MB
├─085.14-1 自定义数据加载.mp4            48.72MB
├─086.14-2 图像数据增强.mp4            33.44MB
├─087.14-3 迁移学习.mp4            31.8MB
├─088.14-4 经典视觉数据集.mp4            37.27MB
├─089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4            64.1MB
├─090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4            33.25MB
├─091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4            44.83MB
├─092.15-3 预训练模型.mp4            55.01MB
├─093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4            36.4MB
├─094.15-5 经典NLP数据集.mp4            36.42MB
├─095.15-6 项目实战：电影评情感分析.mp4            35.74MB
├─096.16-1 InstructGPT模型.mp4            76.99MB
├─097.16-2 CLIP模型.mp4            37.65MB
├─098.16-3 DALL-E模型.mp4            54.33MB
├─099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4            37.03MB
├─100.16-5 下一步学习的建议.mp4            18.52MB
└─目录.txt            -1.#INDB