深度学习Tensorflow人工智能AI机器学习教程(1)

课程目录:

15套详细目录:

深度学习原理+顶目实战+算法详解+主流框架专题教程

第一套：python 数据分析和机器学习实战

第二套：深度学习入门视频课程（上篇）

  第1章深度学习必备基础知识点

{

      1-1深度学习与人工智能简介11：27

1-2计算机视觉面临挑战与常规套路09：40

1-3用K近邻来进行图像分类10：01

1-4超参数与交叉验证10：31

1-5线性分类09：34

1-6损失函数09：18

1-7正则化惩罚项07：19

1-8softmax分类器13：38

1-9最优化形象解读06：47

1-10梯度下降算法原11：48

1-11反向传播15：17

}

  第2章神经网络模型36分钟3节

{

2-1神经网络整体架构10：11

2-2神经网络模型实例演示10：38

2-3过拟合问题解决方案15：53

}

        第3章神经网络案例实战1小时44分钟7节

{

3-1python环境搭建（推荐Anaconda方法）13：10

3-2Eclipse搭建pythonh境05：23

3-3动手完成简单神经网络（代码）31：51

3-4感受神经网络的强大11：30

3.5神经网络案例．cifar分类任务16：01

3-6神经网络案例．分模块结构神经网络13：33

3-7神经网络案例．训练神经网络完成分类任务

}

第三套：深度学习入门视频课程〔下篇）

{

1-1感受卷积神经网络的强大14：55

1-2卷积层详解12：53

1-3卷积计算流程12：30

1-4卷积核心参数分析13：13

1-5卷积参数共享原则08：09

1-6池化层(Pooling)原理08：24

1-7卷积神经网络反向传播原理14：44

1-8实现卷积层的前向传播与反向传播10：19

1-9实现pooling层的前向传播与反向传播12：00

1-10经典卷及网络架构实例20：35

1-11RNN网络结枘08：39

1-12python实现RNN算法33：46

1-13LSTM网络结构简介12：36

1-14分类与回归(Location)任务应用详解33：30

1-15物休检实例33：16

1-16如何巧妙设计网络结枘21：52

1-17训练技巧之数据增强12．20

1-18训练技巧之Transfer Learning11：09

1-19深度学习框架caffe简介20：43

2-0深度学习框架caffe训练过程20：39

2-1深度学习框架caffe接囗使用实例

}

第四套:深度学习框架Tensorflow案实战视频课程

第一章:Tensorflow基础 8节 1小时17分钟

{

1-1实战视频课程01课程简介

1-2实战频课程02Tensorflow安装

1-3实战視频课程03基本计算单元．变量

1-4实战频课程04常用基本操作

1-5实战視频课程05构线性回归模型

1-6战枧频课程06nist数据集介

1-7实战視频课程07逻辑回归框架

1-8实战视频课程08代完成辑回归模型

}

第二章:Tensorflow神经网络1小时57分钟10节

{

2-1实战枧频课程09神经网络模型架构

2-2实战视频课程10训练神经网络

2-3实战视频课程11卷积神经网络模型架构

2-4实战視频课程12卷积神经网络模型

2-5实战视频课程13模型的保存和读玳

2-6实战视频课程14加载讲练好的VGG网络模型

2-7案例实战视频课程15使用VGG模型进行测试

2-8实战视频课程16使用RNN处理Mnist据集

2-9实战视频课程17RNN网络模型

2-10实战视频课程18训练RNN网络

      }

第三章Tensorflow項目实战一验码识别47分钟4节

{

3-1实战视频课程19验码据生咸

3-2实战视频程20构造网络的输入数据标签

3-3实战视频课程21卷络模型定义

3-4实战视频课程22送代及测试网络效果

}

第五套：大数据一探深度学习框架Caffe使用案列视频课程

{

1-1深度学习框架caffe简介11：15

1-2网络配置．数据层详解18：14

1-3网络配置．各计算层详解25：35

1-4solver超参数配置文件19：54

1-5制作LMDB数据训练分类网络31：59

1-6多label之HDF5数据源21：33

1-7使用命令行训练网络12：57

1-8使用python定义自己的层 12：30

1-9绘制网络结图26：23

1-10生成网络配置文件10：20

2-1对训练的网络模型绘制LOSS曲线11：59

2-2对训练结果讲行分类任务23：12

}

第六套：大数据．深度学习項目实战視频课程．人脸检测

{

1-1人脸检测项目概述01：55

1-2数据收集11：20

1-3正负样本剪切策略13：40

1-4Caffe数据源准备13：42

1-5LMDB脚本文件07：45

1-6制作LDB数据源09：24

1-7网络模型配置文件11：49

1-8选择合适的参数并训练网络模型15：39

1-9检测算法框架原理13：18

1-10实现多尺度人脸检测算法16：35

2-1坐标映射变换14：08

2-2完成测试代码07：36

2-3检测效果及改进10：41

2-4优化策略分析05：18

2-5模型准确率影响因素分折08：08

2-6项目总结

  }

第七套：大数据-深度学习项目实战-关键点定位视频课程

{

1-1人脸关键点检测算法框架10：47

1-2多标签数据源制作以及标签坐标转22：14

1-3对原始数据进行增强10：41

1-4完成第一阶段HDF5数据源制作

1-5第一阶段网络训练09：14

1-6第二三阶段网络据源制作23：40

1-7第二三阶段网络模型训练10：52

1-8网络模型参数初始化11：47

1-9完成全部测试结果16：22

1-10人脸关键点检测效果08：04

2-1項目总结分析16：59

2-2算法框架分析

}

第八套：自然语言处理 word2Vec 视频教程

第1章word2Vec原理1小时35分钟11节

{

1-1课程简介04：36

1-2自然语言处与深度学习11：58

1-3语言模型05：16

1-4N-gram模型08：32

1-5词向量09：27

1-6神经网络模型10：02

1-7HierarchicalSoftmax10：01

1-8CBOW模型实例11：20

1-9CBOW求解目标05：39

1-10梯度上升求解10：10

1-11负采样模型07：15

    }

    第2章Gensim结构词向量模型33分钟4节

{

2-1使用Gensim库诘词向量06：21

2-2维基百科中文数据处理10：27

2-3Gensim构word2vec模型08：52

2-4测试模型相似度结果07：42

}

第3章Tensorflow实战word2Vecl小时5分钟7节

    {

3-1环境配置06：00

3-2中文数据预处理11：06

3-3word2vec模型构造10：36

3-4构造图计算模型07：54

3-5word2vec训练10：47

3-6模型训练模块10：18

3-7迭代预测效果08：39

}

第九套：决胜AI．强化学习实战系列频课程

第1章强化学习基本原理1小时42分钟10节

{

1-1强化学习简介09：33

1-2强化学习基本概念09：54

1-3马尔科夫决策过程09：06

1-4Bellman方程12：22

1-5值迭代求解08：12

1-6代码实战求解过程11：14

1-7QLearning基本原理10：00

1-8QLearning迭代计算实例11：07

1-9QLearning迭代效果08：59

1-10求解流程详解11：42

}

第2章强化学习项目实战．DQN让AI自己玩戏1小时38分钟11节

{

2-1DeepQnetwork原理06：38

2-2DQN网络细节11：00

2-3DQN网络数据配置08：23

2-4搭建DQN网络模型11：31

2-5DQN卷积操作定义10：07

2-6数据预处理11：41

2-7实验阶段数据存储08：18

2-8实现训练模块10：50

2-9Debug解读训练代码05：05

2-10完整代码流程分折11：33

2-11DQN效果演示

}

第十套：Tensorflow实战視频课程．文本分类

{

1-1任务与环境简介03：10

1-2Tensorflow安装03：31

1-3数据与任务简介04：14

1-4如何使用卷积神经网络进行文本分类13：08

1-5配置顶目所涉及参数15：02

1-6数据读取11：01

1-7数据切分11：26

1-8构造session计算域09：07

1-9卷积网络模块定义12：56

1-10多卷积核特征取13：21

2-1完成整体网络架构12：57

2-2创建batch迭代模块11：31

2-3完成训练模块代码11：34

2-4训练效果04：40

2-5中文文本分类解决思路

}

第十一套 深度学习实战視频课裎 StyleTransfer

{

1-1课程简介04：53

1-2Tensorflow安装03：31

1-3style-transfer基本原理07．35

1-4风格生成网络结构原理07：06

1-5风格生成网络细节11：52

1-6风格转效果展示05：37

1-7风格转换参数配置12：45

1-8数据读取操作09：57

1-9VGG休征取网络结构1316

1-10内容与风格特征提取09：20

2-1生成网络结构定义05：33

2-2生成网络计算操作11：12

2-3参数初始化08：50

2-4Content损失计算05：52

2-5Style损失计算08：41

2-6完成训练模块11：03

2-7模型保存与打印结果08：24

2-8完成测试代码

}

第十二套．深度学习顶级论文算法详解视频课程

{

1-1课程简介06：08

1-2检测通用框架Faster16：26

1-3Faster-Rcnn之RPN层详解23：47

1-4Faster-Rcnn整体框架流程19：41

1-5Faster-Rcnn框架实验结果评估21：43

1-6关键点定位论文算法整框架20：3

1-7关键点定位论文细节实现解读11：29

1-8关键点定位论网络结构详解09：13

1-9深度残差网络架分析12：58

1-10探度残差网络实现细节13：56

2-1prisma图像风格变换原理10：34

2-2styIe-Transfer实现细节11．00

2-3级联网络结构原理分析11：01

2-4级联网络实现细节13：17

2-5DeepFashion在服装推荐，属性识别的贡献

2-6DeepFashion网络结构详解

2-7DeepLearning（期刊论文）：5篇顶级论文

}

第13套：利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程

第1章递归神经网络原理(RNN)34分钟4节

{

1-1课程简介01：21

1-2递归神经网络（RNN）08：39

1-3RNN网络细节11：54

1-4LSTM网络架构12：36

}

第2章RNN手写字休识别32分钟3节

{

2-1处理Mnist数据集11：50

2-2RNN网络模型10：42

2-3训练RNN网络10：05

}

第3章TensorFlow打唐诗生成网络1小时18分钟8节

{

3-1任务概述与环境配置04：18

3-2参数配置11：17

3-3数据预处理模块14：11

3-4Batch数据制作12：39

3-5RNN模型定义08：53

3-6完成训练模块12：46

3-7训练唐诗生成模型04：35

3-8测试唐诗生成效果09：32

}

第十四套:机器学习对抗生成网络

第1章深度学习項目实战对抗生成网络(GAN)1小时飞4分钟

{

1-1课程简介05：21

1-2对抗生成网络形象解释07：17

1-3对抗生成网络工作原理09：49

1-4案例实战对抗生成网络；环境配置08：38

1-5案实战对抗生成网络：构造判别网络模型116

1-6某例实战对抗生成网络：构生成网络模型08：08

1-7案例实战对抗生成网络；构造报失函数06：35

1-8案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络10：02

}

第2章基于卷积的对抗生成网络〔DCGAN〕1小时5分钟7节

{

2-1DCGAN基本原理10：12

2-2DCGAN的网络模型架06：09

2-3DCGAN顶目实战：DIY你要生成的数据

2-4DCGAN项目实战：配置参数12：54

2-5DCGAN项目实战；基于卷积的生成网络架构11：51

2-6DCGAN顶目实战：基于卷积的判别网络10：00

2-7DCGAN项目实战：训练DCGAN网络

}

第15套:深度学习项目实战视频课程一Seq2Seq序列生模型

第1章Seq2Seq网络架构原理40分钟5节

{

1-1课程简介02．11

1-2机器翻译技术发展09：13

1-3Seq2Sq网络基本架构07：16

1-4Seq2Seq网络应用09：10

1-5Attention机制13：02

}

第2章案例实战，序列排序生成46分钟5节

{

2-1环境配置06：00

2-2数据预处理11：26

2-3编码层与词向量10：21

2-4完成解码模块10：05

2-5模型迭代08：26

}

  第3章文本摘要生成39分钟4节

{

3-1数据预处理10：55

3-2使用构建好的词向量模型09：02

3-3完成解码操作08：44

3-4任务总结

}

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