• 学习时长

    八周/建议每周至少六小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

*课程已报满,可预约下一期

  • 1-1: 助教开课分享.zip
  • 1-2: 开课仪式
  • 1-3: 【视频】开课仪式
  • 1-4: pytorch安装.pdf
  • 第1章: 深度学习简介
  • 2: 【课件】L1 课程基础介绍
  • 第1节: 人工智能引入
  • 3: 【视频】AI引入
  • 第2节: 人工智能常见任务
  • 4: 【视频】AI常见任务
  • 第3节: 人工智能方法
  • 5: 【视频】人工智能方法
  • 第4节: 人工智能企业商业模式
  • 6: 【视频】AI企业
  • 第2章: 神经网络入门
  • 7: 【课件】神经网络
  • 第1节: 逻辑回归
  • 8: 【视频】逻辑回归
  • 第2节: 感知机
  • 9: 【视频】感知机
  • 第3节: 神经网络
  • 10: 【视频】神经网络
  • 第4节: 反向传播
  • 11: 【视频】反向传播
  • 第5节: 激活函数
  • 12: 【视频】激活函数
  • 第6节: 实践作业
  • 13-1: 【视频】作业
  • 13-2: 【作业】第二章
  • 第3章: 卷积神经网络
  • 第1节: 卷积
  • 第2节: 卷积神经网络数学基础
  • 第3节: 卷积神经网络推导及其发展历史
  • 第4节: 实践:基于CNN的手写数字识别
  • 第4章: 优化算法与参数调节
  • 第1节: 优化算法: SGD与Adam
  • 第2节: 参数初始化: Xavier等
  • 第3节: 数据预处理: 白化与数据增广
  • 第4节: 归一化: BN LN IN GN
  • 第5章: Pytorch框架介绍
  • 第1节: Pytorch简介与安装
  • 第2节: Pytorch元素介绍
  • 第3节: Pytorch网络搭建
  • 第4节: 学习率
  • 第5节: 进阶

 

 

 

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