JAVA高级面试进阶训练营视频教程

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章节01： 什么是人工智能
     1. 人工智能背景介绍.mp4
     2. 前期环境准备.mp4

章节02： 深度学习入门基础知识
     03. 深度学习环境准备.mp4
     04. TensorFlow快速入门（一）--基本概年和框架.mp4
     05. Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练.mp4
     06. Tensorflow快速入门（三）--技巧总结.mp4
     07. 深度学习数学知识一览表.mp4
     08. 作业：实例：用自己的数据集训练模型.mp4
     09. 作业讲解—如何制作自己的数据集1.mp4
     10. 作业讲解—如何制作自己的数据集2.mp4

章节03： 传统神经网络与参数理解
     11. 什么是多层感知机.mp4
     12. 激活函数的原理、类别与实现1.mp4
     13. 激活函数的原理、类别与实现2.mp4
     14. 损失函数的原理、类别与实现上(1).mp4
     14. 损失函数的原理、类别与实现上.mp4
     15. 损失函数的原理、类别与实现下.mp4
     16. 梯度下降算法一.mp4
     17. 梯度下降算法二.mp4
     18. 学习率的设定.mp4
     19. 正则化的方法（一）.mp4
     20. 正则化的方法(二).mp4
     21. 实例：识别花的种类.mp4
     22. 作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率.mp4
     23. 作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理.mp4

章节04： 前向传播与反向传播
     24. 前向传播的原理.mp4
     25. 前向传播的代码实现.mp4
     26. 反向传播的原理.mp4
     27. 反向传播代码实现.mp4
     28. 实例：自己手写一个完整的BP.mp4
     29. 作业：写一个Autoencoder.mp4
     30. 作业讲解：如何写一个Autoencoder.mp4

章节05： 自编码Autocoder的原理及应用
     31. 什么是Autoencoer.mp4
     32. Autoencoder的原理与实现.mp4
     33. Autoencoder与PCA的区别.mp4
     34. Autoencoder的变种（一）.mp4
     35. Autoencoder的变种（二）.mp4
     36. 实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用.mp4
     37. 作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维.mp4
     38. 作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维.mp4

章节06： 经典卷积神经网络及图像分类
     39. 卷积神经网络的背景与原理.mp4
     40. 卷积神经网络的代码实现（1）.mp4
     41. 卷积神经网络的代码实现（2）.mp4
     42. Le-Net5的网络结构与实现.mp4
     43. Alexnet的网络结构和实现.mp4
     44. Vgg的网络结构及实现.mp4
     45. GoogleNet的网络结构与实现.mp4
     46. Resnet的网络结构及实现.mp4
     47. 实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类.mp4

章节07： 目标检测算法的原理及应用
     48. 目标检测算法的简介与种类.mp4
     49. R-CNN相关算法的原理及实现（一）.mp4
     50. R-CNN相关算法的原理及实现（二）.mp4
     51. YOLO相关算法的原理及实现（一）.mp4
     52. YOLO相关算法的原理及实现（二）.mp4
     53. SSD相关算法的原理及实现 （一）.mp4
     54. SSD相关算法的原理及实现 （二）.mp4

章节08： 迁移学习
     55. 迁移学习简介.mp4
     56. 迁移学习的应用.mp4
     57. 迁移学习的方法.mp4
     58. 迁移学习案例分享.mp4

章节09： 循环神经网络RNN
     59. 循环神经网络RNN的简介与原理详解.mp4
     60. 循环神经网络RNN的代码实现.mp4
     61. 实例：用RNN来做情感分析.mp4

章节10： 自然语言处理
     62. LSTM的简介与原理详解.mp4
     63. LSTM的代码实现.mp4
     64. 实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人.mp4

章节11： 无监督学习：对抗网络GAN
     65. GAN的背景与应用.mp4
     66. GAN的数学推导及代码实现.mp4
     67. GAN的变种及应用.mp4
     68. 实例：用GAN生成二次元萌妹子.mp4

章节12： 深度学习的高性能计算
     69. 单机单卡的实现过程.mp4
     70. 单机多卡的实现过程.mp4
     71. 多机单卡的实现过程.mp4
     72. 多机多卡的实现过程.mp4
     73. 实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式.mp4

章节13： 实战项目演练
     74. 用户分群与偏好预测经典案例.mp4
     75. 自动创作古诗词.mp4
     76. 自动创造音乐.mp4

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