【进击算法工程师深度学习课程】

  • 发布时间:
    2025-06-09 22:23:10
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进击算法工程师深度学习课程,、和资源,免费下载。 “进击算法工程师深度学习课程"旨在培养学员在深度学习领域的专业技能和实战经验。课程涵盖深度学习基础理论、神经网络架构、模型优化方法等内容,通过项目实践和算法实现,帮助学员掌握深度学习算法原理和应用,提升在算法工程师领域的竞争力和实践能力。无论您是初学者还是有一定算法经验者,本课程都能帮助您深入学习深度学习技术,实现在算法工程师领域的进击。 ├── 001.1-1 课程内容和理念.mp4 ├── 002.1-2 初识深度学习.mp4 ├── 003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 ├── 004.2-1 线性代数.mp4 ├── 005.2-2 微积分.mp4 ├── 006.2-3 概率.mp4 ├── 007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 ├── 008.3-2 conda实用命令.mp4 ├── 009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 ├── 010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 ├── 011.4-1 神经网络原理.mp4 ├── 012.4-2 多层感知机.mp4 ├── 013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 ├── 014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 ├── 015.4-5 回归问题.mp4 ├── 016.4-6 线性回归代码实现.mp4 ├── 017.4-7 分类问题.mp4 ├── 018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 ├── 019.5-1 训练的常见问题.mp4 ├── 020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 ├── 021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 ├── 022.5-4 正则化.mp4 ├── 023.5-5 Dropout.mp4 ├── 024.5-6 Dropout代码实现.mp4 ├── 025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 ├── 026.5-8 模型文件的读写.mp4 ├── 027.6-1 最优化与深度学习.mp4 ├── 028.6-2 损失函数.mp4 ├── 029.6-3 损失函数性质.mp4 ├── 030.6-4 梯度下降.mp4 ├── 031.6-5 随机梯度下降法.mp4 ├── 032.6-6 小批量梯度下降法.mp4 ├── 033.6-7 动量法.mp4 ├── 034.6-8 AdaGrad算法.mp4 ├── 035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4 ├── 036.6-10 Adam算法.mp4 ├── 037.6-11 梯度下降代码实现.mp4 ├── 038.6-12 学习率调节器.mp4 ├── 039.7-1 全连接层问题.mp4 ├── 040.7-2 图像卷积.mp4
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进击算法工程师深度学习课程3.56GB
100.16-5 下一步学习的建议.mp418.53MB
099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp437.03MB
098.16-3 DALL-E模型.mp454.33MB
097.16-2 CLIP模型.mp437.66MB
096.16-1 InstructGPT模型.mp476.99MB
095.15-6 项目实战:电影评论情感分析.mp435.74MB
094.15-5 经典NLP数据集.mp436.42MB
093.15-4 Hugging Face库介绍.mp436.4MB
092.15-3 预训练模型.mp455.01MB
091.15-2 词义搜索和句意表示.mp444.84MB
090.15-1 词嵌入和word2vec.mp433.26MB
089.14-5 项目实战:猫狗大战.mp464.11MB
088.14-4 经典视觉数据集.mp437.27MB
087.14-3 迁移学习.mp431.81MB
086.14-2 图像数据增强.mp433.44MB
085.14-1 自定义数据加载.mp448.72MB
084.13-6 图像生成.mp456.13MB
083.13-5 Diffusion扩散模型.mp477.57MB
082.13-4 生成对抗网络.mp439.86MB
081.13-3 变分自编码器.mp456.2MB
080.13-2 变分推断.mp440.76MB
079.13-1 蒙特卡洛方法.mp428.53MB
078.12-6 GPT模型代码实现.mp437.96MB
077.12-5 Swin Transformer模型.mp454.91MB
076.12-4 ViT模型.mp431.02MB
075.12-3 T5模型.mp437.76MB
074.12-2 GPT系列模型.mp479.6MB
073.12-1BERT模型.mp450.18MB
072.11-7 Transformer代码实现.mp438MB
071.11-6 Transformer模型.mp443.91MB
070.11-5 注意力池化及代码实现.mp429.63MB
069.11-4 自注意力机制.mp430.16MB
068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp424.14MB
067.11-2 注意力的计算.mp457.52MB
066.11-1 什么是注意力机制.mp443.37MB
065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp439.34MB
064.10-8 束搜索算法.mp425.72MB
063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp432.97MB
062.10-6 编码器-解码器网络.mp441.1MB
061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp435.82MB
060.10-4 长短期记忆网络.mp443.06MB
059.10-3 门控循环单元.mp428.6MB
058.10-2 双向循环神经网络.mp425.84MB
057.10-1 深度循环神经网络.mp424.18MB
056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp437.67MB
055.9-5 循环神经网络代码实现.mp427.85MB
054.9-4 随时间反向传播算法.mp443.86MB
053.9-3 循环神经网络.mp448.25MB
052.9-2 文本数据预处理.mp460.05MB
051.9-1 序列建模.mp430.32MB
050.8-6 DenseNet.mp458.48MB
049.8-5 ResNet.mp465.01MB
048.8-4 GoogLeNet.mp440.99MB
047.8-3 批量规范化.mp423.63MB
046.8-2 VGGNet.mp447.71MB
045.8-1 AlexNet.mp449.57MB
044.7-6 卷积神经网络代码实现(LeNet).mp427.23MB
043.7-5 池化层Pooling.mp433.64MB
042.7-4 卷积层常见操作.mp435.21MB
041.7-3 卷积层.mp444.84MB
040.7-2 图像卷积.mp434.78MB
039.7-1 全连接层问题.mp438.55MB
038.6-12 学习率调节器.mp427.92MB
037.6-11 梯度下降代码实现.mp430.93MB
036.6-10 Adam算法.mp447.08MB
035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp415.89MB
034.6-8 AdaGrad算法.mp424.77MB
033.6-7 动量法.mp425.04MB
032.6-6 小批量梯度下降法.mp432.05MB
031.6-5 随机梯度下降法.mp420.64MB
030.6-4 梯度下降.mp431.56MB
029.6-3 损失函数性质.mp429.22MB
028.6-2 损失函数.mp442.8MB
027.6-1 最优化与深度学习.mp448.05MB
026.5-8 模型文件的读写.mp416.5MB
025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp447.2MB
024.5-6 Dropout代码实现.mp417.33MB
023.5-5 Dropout.mp432.08MB
022.5-4 正则化.mp442.24MB
021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp422.38MB
020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp441.18MB
019.5-1 训练的常见问题.mp433.81MB
018.4-8 多分类问题代码实现.mp442.85MB
017.4-7 分类问题.mp423.05MB
016.4-6 线性回归代码实现.mp423.14MB
015.4-5 回归问题.mp435.59MB
014.4-4 多层感知机代码实现.mp429.35MB
013.4-3 前向传播和反向传播.mp439.52MB
012.4-2 多层感知机.mp424.26MB
011.4-1 神经网络原理.mp423.08MB
010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp44.99MB
009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp49.04MB
008.3-2 conda实用命令.mp47.32MB
007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp411.77MB
006.2-3 概率.mp429.63MB
005.2-2 微积分.mp425.33MB
004.2-1 线性代数.mp429.34MB
003.1-3 课程使用的技术栈.mp46.76MB
002.1-2 初识深度学习.mp426.71MB
001.1-1 课程内容和理念.mp441.82MB
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