深度学习与PyTorch入门实战教程
完整版价值 399
本课程适合于深度学习和人工智能方向新手，需要零基础、快速、深入学习人工智能的朋友。
课程概述
前新加坡国立大学(亚洲排名第一)的助理研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。
【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。
【PyTorch中文网】：讲解简单易懂、由浅入深，是一门值得推荐的课程。
课程特色：
1. 通俗易懂，快速入门
对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。
2. 实用主导，简单高效
使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。
3. 案例为师，实战护航
基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。
目录
章节1:深度学习初见
课时1深度学习框架简介09:07
课时2PyTorch功能演示11:09
章节2:开发环境安装
课时3开发环境安装（简介）12:40
章节3:回归问题
课时4简单回归问题-109:09
课时5简单回归问题-214:44
课时6回归问题实战08:43
课时7分类问题引入-107:16
课时8分类问题引入-209:19
课时9手写数字识别初体验-106:09
课时10手写数字识别初体验-206:35
课时11手写数字识别初体验-307:02
课时12手写数字识别初体验-408:05
课时13手写数字识别初体验-508:16
章节4
yTorch基础教程
课时14张量数据类型-109:56
课时15张量数据类型-214:07
课时16创建Tensor-110:46
课时17创建Tensor-212:59
课时18索引与切片-112:10
课时19索引与切片-211:30
课时20维度变换-107:37
课时21维度变换-210:01
课时22维度变换-307:52
课时23维度变换-410:23
章节5yTorch进阶教程
课时24Broadcasting-108:46
课时25Broadcasting-211:35
课时26Broadcasting-306:11
课时27合并与分割-110:43
课时28合并与分割-206:36
课时29数学运算-107:39
课时30数学运算-208:54
课时31属性统计-110:41
课时32属性统计-211:34
课时33高阶操作16:05
章节6:随机梯度下降
课时34什么是梯度-110:19
课时35什么是梯度-214:16
课时36常见函数的梯度07:18
课时37激活函数与Loss的梯度-113:52
课时38激活函数与Loss的梯度-208:52
课时39激活函数与Loss的梯度-306:46
课时40激活函数与Loss的梯度-411:57
课时41感知机的梯度推导-113:35
课时42感知机的梯度推导-213:16
课时43链式法则11:31
课时44反向传播算法-112:44
课时45反向传播算法-207:01
课时46优化问题实战08:54
章节7:神经网络与全连接层
课时47Logistic Regression14:12
课时48交叉熵-106:42
课时49交叉熵-209:08
课时50交叉熵-304:51
课时51多分类问题实战08:26
课时52全连接层13:59
课时53激活函数与GPU加速11:37
课时54MNIST测试实战12:01
课时55Visdom可视化13:08
章节8:过拟合
课时56过拟合与欠拟合14:24
课时57交叉验证-111:46
课时58交叉验证-207:38
课时59Regularization11:21
课时60动量与学习率衰减13:57
课时61Early stopping, dropout等14:20
章节9:卷积神经网络CNN
课时62什么是卷积-112:58
课时63什么是卷积-208:47
课时64卷积神经网络-111:19
课时65卷积神经网络-211:11
课时66卷积神经网络-308:43
课时67池化层与采样10:53
课时68BatchNorm-105:40
课时69BatchNorm-212:32
课时70BatchNorm-307:33
课时71经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-109:18
课时72经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-209:43
课时73ResNet与DenseNet-112:03
课时74ResNet与DenseNet-210:21
课时75nn.Module模块-110:17
课时76nn.Module模块-208:56
课时77数据增强12:53
章节10:CIFAR10与ResNet实战
课时78CIFAR10数据集介绍10:07
课时79卷积神经网络实战-110:07
课时80卷积神经网络实战-210:04
课时81卷积神经网络训练10:04
课时82ResNet实战-110:11
课时83ResNet实战-210:11
课时84ResNet实战-307:31
课时85ResNet实战-410:07
课时86实战小结12:49
章节11:循环神经网络RNN&LSTM
课时87时间序列表示方法14:57
课时88RNN原理-109:55
课时89RNN原理-209:39
课时90RNN Layer使用-109:42
课时91RNN Layer使用-209:01
课时92时间序列预测实战13:27
课时93梯度弥散与梯度爆炸12:50
课时94LSTM原理-109:01
课时95LSTM原理-210:53
课时96LSTM Layer使用08:44
课时97情感分类问题实战15:15
章节12:迁移学习-实战宝可梦精灵
课时98Pokemon数据集12:30
课时99数据预处理12:20
课时100自定义数据集实战-106:49
课时101自定义数据集实战-208:42
课时102自定义数据集实战-311:04
课时103自定义数据集实战-409:58
课时104自定义数据集实战-511:28
课时105自定义网络09:45
课时106自定义网络训练与测试07:37
课时107自定义网络实战07:39
课时108迁移学习05:35
课时109迁移学习实战10:09
章节13:自编码器Auto-Encoders
课时110无监督学习10:02
课时111Auto-Encoder原理10:12
课时112Auto-Encoder变种09:59
课时113Adversarial Auto-Encoder10:08
课时114变分Auto-Encoder引入10:12
课时115Reparameterization trick10:05
课时116变分自编码器VAE11:03
课时117Auto-Encoder实战-110:01
课时118Auto-Encoder实战-210:10
课时119变分Auto-Encoder实战-105:55
课时120变分Auto-Encoder实战-206:37
章节14:对抗生成网络GAN
课时121数据的分布09:11
课时122画家的成长历程13:04
课时123GAN原理10:01
课时124纳什均衡-D09:57
课时125纳什均衡-G13:42
课时126JS散度的缺陷16:36
课时127EM距离09:57
课时128WGAN与WGAN-GP15:43
课时129GAN实战-GD实现09:58
课时130GAN实战-网络训练17:24
课时131GAN实战-网络训练鲁棒性09:46
课时132WGAN-GP实战16:17
章节15:选看：Ubuntu开发环境安装
课时133Ubuntu系统安装10:01
课时134Anaconda安装10:10
课时135CUDA 10安装10:10
课时136环境变量配置10:05
课时137cudnn安装10:14
课时138PyCharm安装与配置10:59
章节16:选看：人工智能发展简史
课时139生物神经元结构04:06
课时140感知机的提出10:07
课时141BP神经网络10:07
课时142CNN和LSTM的发明10:19
课时143人工智能的低潮10:07
课时144深度学习的诞生10:13
课时145深度学习的繁荣12:13
章节17:选看：Numpy实战BP神经网络
课时146权值的表示10:05
课时147多层感知机的实现10:18
课时148多层感知机前向传播10:06
课时149多层感知机反向传播10:10
课时150多层感知机反向传播-210:06
课时151多层感知机反向传播-310:18
课时152多层感知机的训练10:24
课时153多层感知机的测试12:06
课时154实战小结
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祝资源共享吧越来越火！
啥时候可以上传完:handshake
666
这个好象是挺难的，不知道能不能学习
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嘻嘻 谢谢风嘻嘻 谢谢风嘻嘻 谢谢风
谢谢分享！！！
资源共享吧真是一个好地方！
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本课程适合于深度学习和人工智能方向新手，需要零基础、快速、深入学习人工智能的朋友。
课程概述
前新加坡国立大学(亚洲排名第一)的助理研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。
【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。
【PyTorch中文网】：讲解简单易懂、由浅入深，是一门值得推荐的课程。
课程特色：
1. 通俗易懂，快速入门
对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。
2. 实用主导，简单高效
使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。
3. 案例为师，实战护航
基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。
目录
章节1:深度学习初见
课时1深度学习框架简介09:07
课时2PyTorch功能演示11:09
章节2:开发环境安装
课时3开发环境安装（简介）12:40
章节3:回归问题
课时4简单回归问题-109:09
课时5简单回归问题-214:44
课时6回归问题实战08:43
课时7分类问题引入-107:16
课时8分类问题引入-209:19
课时9手写数字识别初体验-106:09
课时10手写数字识别初体验-206:35
课时11手写数字识别初体验-307:02
课时12手写数字识别初体验-408:05
课时13手写数字识别初体验-508:16
章节4
yTorch基础教程课时14张量数据类型-109:56
课时15张量数据类型-214:07
课时16创建Tensor-110:46
课时17创建Tensor-212:59
课时18索引与切片-112:10
课时19索引与切片-211:30
课时20维度变换-107:37
课时21维度变换-210:01
课时22维度变换-307:52
课时23维度变换-410:23
章节5
yTorch进阶教程课时24Broadcasting-108:46
课时25Broadcasting-211:35
课时26Broadcasting-306:11
课时27合并与分割-110:43
课时28合并与分割-206:36
课时29数学运算-107:39
课时30数学运算-208:54
课时31属性统计-110:41
课时32属性统计-211:34
课时33高阶操作16:05
章节6:随机梯度下降
课时34什么是梯度-110:19
课时35什么是梯度-214:16
课时36常见函数的梯度07:18
课时37激活函数与Loss的梯度-113:52
课时38激活函数与Loss的梯度-208:52
课时39激活函数与Loss的梯度-306:46
课时40激活函数与Loss的梯度-411:57
课时41感知机的梯度推导-113:35
课时42感知机的梯度推导-213:16
课时43链式法则11:31
课时44反向传播算法-112:44
课时45反向传播算法-207:01
课时46优化问题实战08:54
章节7:神经网络与全连接层
课时47Logistic Regression14:12
课时48交叉熵-106:42
课时49交叉熵-209:08
课时50交叉熵-304:51
课时51多分类问题实战08:26
课时52全连接层13:59
课时53激活函数与GPU加速11:37
课时54MNIST测试实战12:01
课时55Visdom可视化13:08
章节8:过拟合
课时56过拟合与欠拟合14:24
课时57交叉验证-111:46
课时58交叉验证-207:38
课时59Regularization11:21
课时60动量与学习率衰减13:57
课时61Early stopping, dropout等14:20
章节9:卷积神经网络CNN
课时62什么是卷积-112:58
课时63什么是卷积-208:47
课时64卷积神经网络-111:19
课时65卷积神经网络-211:11
课时66卷积神经网络-308:43
课时67池化层与采样10:53
课时68BatchNorm-105:40
课时69BatchNorm-212:32
课时70BatchNorm-307:33
课时71经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-109:18
课时72经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-209:43
课时73ResNet与DenseNet-112:03
课时74ResNet与DenseNet-210:21
课时75nn.Module模块-110:17
课时76nn.Module模块-208:56
课时77数据增强12:53
章节10:CIFAR10与ResNet实战
课时78CIFAR10数据集介绍10:07
课时79卷积神经网络实战-110:07
课时80卷积神经网络实战-210:04
课时81卷积神经网络训练10:04
课时82ResNet实战-110:11
课时83ResNet实战-210:11
课时84ResNet实战-307:31
课时85ResNet实战-410:07
课时86实战小结12:49
章节11:循环神经网络RNN&LSTM
课时87时间序列表示方法14:57
课时88RNN原理-109:55
课时89RNN原理-209:39
课时90RNN Layer使用-109:42
课时91RNN Layer使用-209:01
课时92时间序列预测实战13:27
课时93梯度弥散与梯度爆炸12:50
课时94LSTM原理-109:01
课时95LSTM原理-210:53
课时96LSTM Layer使用08:44
课时97情感分类问题实战15:15
章节12:迁移学习-实战宝可梦精灵
课时98Pokemon数据集12:30
课时99数据预处理12:20
课时100自定义数据集实战-106:49
课时101自定义数据集实战-208:42
课时102自定义数据集实战-311:04
课时103自定义数据集实战-409:58
课时104自定义数据集实战-511:28
课时105自定义网络09:45
课时106自定义网络训练与测试07:37
课时107自定义网络实战07:39
课时108迁移学习05:35
课时109迁移学习实战10:09
章节13:自编码器Auto-Encoders
课时110无监督学习10:02
课时111Auto-Encoder原理10:12
课时112Auto-Encoder变种09:59
课时113Adversarial Auto-Encoder10:08
课时114变分Auto-Encoder引入10:12
课时115Reparameterization trick10:05
课时116变分自编码器VAE11:03
课时117Auto-Encoder实战-110:01
课时118Auto-Encoder实战-210:10
课时119变分Auto-Encoder实战-105:55
课时120变分Auto-Encoder实战-206:37
章节14:对抗生成网络GAN
课时121数据的分布09:11
课时122画家的成长历程13:04
课时123GAN原理10:01
课时124纳什均衡-D09:57
课时125纳什均衡-G13:42
课时126JS散度的缺陷16:36
课时127EM距离09:57
课时128WGAN与WGAN-GP15:43
课时129GAN实战-GD实现09:58
课时130GAN实战-网络训练17:24
课时131GAN实战-网络训练鲁棒性09:46
课时132WGAN-GP实战16:17
章节15:选看：Ubuntu开发环境安装
课时133Ubuntu系统安装10:01
课时134Anaconda安装10:10
课时135CUDA 10安装10:10
课时136环境变量配置10:05
课时137cudnn安装10:14
课时138PyCharm安装与配置10:59
章节16:选看：人工智能发展简史
课时139生物神经元结构04:06
课时140感知机的提出10:07
课时141BP神经网络10:07
课时142CNN和LSTM的发明10:19
课时143人工智能的低潮10:07
课时144深度学习的诞生10:13
课时145深度学习的繁荣12:13
章节17:选看：Numpy实战BP神经网络
课时146权值的表示10:05
课时147多层感知机的实现10:18
课时148多层感知机前向传播10:06
课时149多层感知机反向传播10:10
课时150多层感知机反向传播-210:06
课时151多层感知机反向传播-310:18
课时152多层感知机的训练10:24
课时153多层感知机的测试12:06
课时154实战小结