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名稱：B站 - 深度學習必修課：進擊AI算法工程師【梗直哥瞿煒】

描述：囊括深度學習幾乎所有主流模型和生成式AI等前沿科技

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目錄：

001.1-1課程內容和理念.mp4

002.1-2初識深度學習.mp4

003.1-3課程使用的技術棧.mp4

004.2-1線性代數.mp4

005.2-2 微積分.mp4

006.2-3 概率.mp4

007.3-1 CUDA+Anaconda深度學習環境搭建.mp4

008.3-2 conda實用命令.mp4

009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4

010.3-4深度學習庫PyTorch安裝.mp4

011.4-1神經網絡原理.mp4

012.4-2多層感知機.mp4

013.4-3前向傳播和反向傳播.mp4

014.4-4多層感知機代碼實現.mp4

015.4-5回歸問題.mp4

016.4-6 線性回歸代碼實現.mp4

017.4-7分類問題.mp4

018.4-8多分類問題代碼實現mp4

019.5-1 訓練的常見問題.mp4

020.5-2過擬合欠擬合應對策略.mp4

021.5-3過擬合和欠擬合示例.mp4

022.5-4正則化.mp4

023.5-5 Dropout.mp4

024.5-6 Dropout代碼實現.mp4

025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4

026.5-8模型文件的讀寫.mp4

027.6-1最優化與深度學習.mp4

028.6-2 損失函數.mp4

029.6-3 損失函數性質.mp4

030.6-4梯度下降.mp4

031.6-5 隨機梯度下降法.mp4

032.6-6小批量梯度下降法.mp4

033.6-7 動量法.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梯度下降代碼實現mp4

038.6-12學習率調節器.mp4

039.7-1全連接層問題.mp4

040.7-2 圖像卷積.mp4

041.7-3 卷積層.mp4

042.7-4卷積層常見操作.mp4

043.7-5 池化層Pooling.mp4

044.7-6卷積神經網絡代碼實現(LeNet).mp4

045.8-1 AlexNet.mp4

046.8-2 VGGNet.mp4

047.8-3批量規范化.mp4

048.8-4 GooqLeNet.mp4

049.8-5 ResNet.mp4

050.8-6 DenseNet.mp4

051.9-1序列建模.mp4

052.9-2文本數據預處理.mp4

053.9-3循環神經網絡.mp4

054.9-4 隨時間反向傳播算法.mp4

055.9-5循環神經網絡代碼實現.mp4

056.9-6 RNN的長期依賴問題.mp4

057.10-1深度循環神經網絡.mp4

058.10-2雙向循環神經網絡.mp4

059.10-3門控循環單元mp4

060.10-4長短期記憶網絡.mp4

061.10-5復雜循環神經網絡代碼實現.mp4

062.10-6編碼器-解碼器網絡.mp4

063.10-7序列到序列模型代碼實現mp4

064.10-8束搜索算法.mp4

065.10-9機器翻譯簡單代碼實現mp4

066.11-1什么是注意力機制.mp4

067.11-2注意力的計算.mp4

068.11-3鍵值對注意力和多頭注意力.mp4

069.11-4自注意力機制.mp4

070.11-5注意力池化及代碼實現.mp4

071.11-6 Transformer模型.mp4

072.11-7 Transformer代碼實現mp4

073.12-1BERT模型.mp4

074.12-2 GPT系列模型.mp4

075.12-3 T5模型.mp4

076.12-4 ViT模型.mp4

077.12-5 Swin Transformer模型.mp4

078.12-6 GPT模型代碼實現.mp4

079.13-1蒙特卡洛方法.mp4

080.13-2變分推斷.mp4

081.13-3 變分自編碼器.mp4

082.13-4生成對抗網絡.mp4

083.13-5 Diffusion擴散模型.mp4

084.13-6圖像生成.mp4

085.14-1自定義數據加載.mp4

086.14-2圖像數據增強.mp4

087.14-3 遷移學習.mp4

088.14-4經典視覺數據集.mp4

089.14-5項目實戰:貓狗大戰.mp4

090.15-1詞嵌入和word2vec.mp4

091.15-2詞義搜索和句意表示.mp4

092.15-3預訓練模型.mp4

093.15-4Hugging Face庫介紹.mp4

094.15-5經典NLP數據集.mp4

095.15-6項目實戰:電影評論情感分析.mp4

096.16-1 InstructGPT模型.mp4

097.16-2 CLIP模型.mp4

098.16-3 DALL-E模型.mp4

099.16-4深度學習最新發展趨勢分析.mp4

100.16-5下一步學習的建議.mp4