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人工智能【J1591】2021年人工智能教程快速入门深度学习与CV

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    3 小时前
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2022-3-7 20:13:39 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    人工智能【J1591】2021年人工智能教程快速入门深度学习与CV

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    资源描述及截图:

    ├─01.课程介绍
    │      01.深度学习.mp4
    │      02.DL发展历史.mp4
    │      03.计算机视觉定义与任务.mp4
    │      04.CV的应用领域.mp4
    │      05.CV的发展历史.mp4
    │      
    ├─02.tensorflow
    │  ├─01.tensorflow和keras简介
    │  │      01.tensorflow简介.mp4
    │  │      02.tensorflow安装方法.mp4
    │  │      03.张量是什么.mp4
    │  │      04.张量的基本操作.mp4
    │  │      05.张量转换成numpy.mp4
    │  │      06.张量的常用函数.mp4
    │  │      07.变量variable.mp4
    │  │      08.tf.keras简介和常用模块.mp4
    │  │      09.tf.keras的常用方法.mp4
    │  │      10.tf和keras总结.mp4
    │  │      
    │  └─02.快速入门模型- t5
    │          01.快速入门模型简介.mp4
    │          02.数据集处理.mp4
    │          03.sklearn实现分类.mp4
    │          04.tf.keras实现-数据处理.mp4
    │          05.tf.keras实现-模型构建.mp4
    │          06.tf.keras实现-模型训练与评估.mp4
    │          07.tf.keras实现总结.mp4
    │         
    ├─03.深度学习
    │  ├─01.神经网络、优化方法与正则化
    │  │      01.深度学习简介.mp4
    │  │      02.神经网络简介.mp4
    │  │      03.神经元的工作方式.mp4
    │  │      04.激活函数sigmoid.mp4
    │  │      05.激活函数tanh.mp4
    │  │      06.激活函数relu.mp4
    │  │      07.激活函数leakyrelu.mp4
    │  │      08.激活函数softmax.mp4
    │  │      09.其他激活函数及选择.mp4
    │  │      10.参数初始化.mp4
    │  │      11.Xavier初始化.mp4
    │  │      12.He初始化.mp4
    │  │      13.神经网络的构建方式.mp4
    │  │      14.sequential构建方式.mp4
    │  │      15.functional API构建方式.mp4
    │  │      16.Model 子类构建方式.mp4
    │  │      17.神经网络优缺点及历史.mp4
    │  │      19.损失函数是什么.mp4
    │  │      20.交叉熵损失函数.mp4
    │  │      21.二分类的交叉熵损失函数.mp4
    │  │      22.MAE损失.mp4
    │  │      23.MSE损失.mp4
    │  │      24.smooth L1损失.mp4
    │  │      25.神经网络的优化方法.mp4
    │  │      26.梯度下降算法.mp4
    │  │      27.epoch,batch和iteration.mp4
    │  │      28.前向传播,反向传播和链式法则.mp4
    │  │      29.BP算法.mp4
    │  │      30.梯度下降存在的问题及指数加权平均值.mp4
    │  │      31.动量梯度下降算法.mp4
    │  │      32.adagrad.mp4
    │  │      33.RMSprop.mp4
    │  │      34.Adam.mp4
    │  │      35.学习率退火.mp4
    │  │      36.总结.mp4
    │  │      37.正则化及L1L2正则化的使用.mp4
    │  │      38.dropout.mp4
    │  │      39.提前停止.mp4
    │  │      40.BN层及总结.mp4
    │  │      
    │  └─02.卷积神经网络
    │          01.mnist案例简介与数据加载.mp4
    │          02.mnist案例简数据处理.mp4
    │          03.mnist案例模型构建.mp4
    │          04.mnist案例模型编译与训练.mp4
    │          05.mnist案例tensorboard使用.mp4
    │          06.mnist案例模型评估与保存.mp4
    │          07.全连接网络处理图像存在的问题.mp4
    │          08.CNN网络的组成.mp4
    │          09.卷积层的介绍.mp4
    │          10.池化层和全连接层的介绍.mp4
    │          11.LeNet-5数据加载与处理.mp4
    │          12.LeNet-5的模型构建.mp4
    │          13.LeNet-5的模型编译,训练和评估.mp4
    │          14.CNN网络总结.mp4
    │         
    ├─04.图像分类
    │       01.图像分类简介.mp4
    │       02.Alex简介和网络结构.mp4
    │       03.AlexNet网络构建.mp4
    │       04.AlexNet网络数据读取.mp4
    │       05.AlexNet模型训练与评估.mp4
    │       06.VGG简介与网络架构.mp4
    │       07.VGG网络构建.mp4
    │       08.VGG进行手写数字识别.mp4
    │       09.GoogLeNet简介和Inception简介.mp4
    │       10.Inception模块的构建.mp4
    │       11.GoogLeNet构成和B1模块实现.mp4
    │       12.B2和B3模块实现.mp4
    │       13.B4模块实现.mp4
    │       14.B5模块实现.mp4
    │       15.手写数字识别实现.mp4
    │       16.inceptionV2,V3和总结.mp4
    │       17.ResNet简介和残差块.mp4
    │       18.残差块的实现.mp4
    │       19.resNet简介.mp4
    │       20.resNet中残差模块的构建.mp4
    │       21.resNet模型构建.mp4
    │       22.resNet手写数字识别.mp4
    │       23.常用的图像增强方法.mp4
    │       24.tf.image进行图像增强.mp4
    │       26.模型微调.mp4
    │       27.数据集获取.mp4
    │       28.微调模型训练.mp4
    │      
    ├─ 代码
    └─ 讲义

    哎...今天够累的,签到来了1...
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    发表于 2022-3-7 20:13:39 | 显示全部楼层
    感觉不错!
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    发表于 2022-3-21 06:24:41 | 显示全部楼层
    谢谢楼主的无私奉献。
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    发表于 2022-4-5 13:31:53 | 显示全部楼层
    要加油了哦。
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    发表于 2022-4-8 00:42:45 | 显示全部楼层
    是我找了很久的资料,谢谢。
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    发表于 2022-4-11 10:29:52 | 显示全部楼层
    谢谢你,太感谢了。
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    发表于 2022-4-20 16:53:08 | 显示全部楼层
    不错,下载看看
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    回复下就能看到资料了
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    发表于 2022-5-3 08:24:21 | 显示全部楼层
    支持一下,期待更多东西
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    发表于 2022-5-8 22:20:30 | 显示全部楼层
    必须支持。。。。。。。
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