课程价格 ：
¥599.00
剩余名额
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学习时长
8周/建议每周至少六小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
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课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
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- 1-1：开课仪式
- 1-2：助教经验分享
- 1-3：pytorch安装参考文档
- 1-4：【视频】如何获得免费的GPU服务器资源
- 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: 手写字符识别实践
- 13：【实践】手写字符识别
- 第7节: 实践作业
- 14-1：【视频】作业
- 14-2：【作业】第二章
- 第3章: 卷积神经网络
- 第1节: 卷积
- 第2节: 卷积神经网络前向传播
- 第3节: 卷积神经网络误差反向传播
- 第4节: 卷积神经网络与全连接神经网络
- 第5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: 正则化
- 第5节: 作业
- 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
- 第6节: 实践作业
- 第6章: 深度学习在图像分类中的应用
- 第1节: 实践：图像分类
- 第7章: 深度学习在物体检测中的应用
- 第1节: 目标检测任务
- 第2节: R-CNN系列算法：R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN
- 第3节: 实践：Faster R-CNN物体检测
- 第4节: 实践作业
- 第8章: 深度学习在语义分割中的应用
- 第1节: 语义分割简介
- 第2节: 从FCN到SegNet
- 第3节: 实践：SegNet图像分割
