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[ChatGPT] 深度学习算法与训练模型 Ai与GPT深度学习核心课程 通往算法工程师必修指南 算法进阶

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深度学习算法与训练模型 Ai与GPT深度学习核心课程 通往算法工程师必修指南 算法进阶

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===============课程介绍===============

欢迎参加深度学习核心课程:通往算法工程师之路的必修指南视频教程!本课程将为您提供全面深入的学习指导,帮助您打下扎实的深度学习基础,迈出成为算法工程师的第一步。

在这个课程中,我们将系统地介绍深度学习的核心概念、基本原理和常用算法。通过理论讲解和实践项目演示,您将学会如何应用深度学习技术解决实际问题,提高模型性能和准确性。
除了理论知识,我们还将结合实际案例,分享深度学习在各个领域的应用实践和最佳实践。通过案例分析和项目实战,您将掌握深度学习技术在实际项目中的应用技巧和调优方法。

无论您是初学者还是有一定经验的技术从业者,本课程都将为您提供宝贵的学习资源和实用的技巧,助您在深度学习领域取得更大的成就。立即加入我们,开启通往算法工程师之路的必修课程!

===============课程目录===============

├─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
├─041.7-3 卷积层.mp4
├─042.7-4 卷积层常见操作.mp4
├─043.7-5 池化层Pooling.mp4
├─044.7-6 卷积神经网络代码实现(LeNet).mp4
├─045.8-1 AlexNet.mp4
├─046.8-2 VGGNet.mp4
├─047.8-3 批量规范化.mp4
├─048.8-4 GoogLeNet.mp4
├─049.8-5 ResNet.mp4
├─050.8-6 DenseNet.mp4
├─051.9-1 序列建模.mp4
├─052.9-2 文本数据预处理.mp4
├─053.9-3 循环神经网络.mp4
├─054.9-4 随时间反向传播算法.mp4
├─055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4
├─056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4
├─057.10-1 深度循环神经网络.mp4
├─058.10-2 双向循环神经网络.mp4
├─059.10-3 门控循环单元.mp4
├─060.10-4 长短期记忆网络.mp4
├─061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4
├─062.10-6 编码器-解码器网络.mp4
├─063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4
├─064.10-8 束搜索算法.mp4
├─065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4
├─066.11-1 什么是注意力机制.mp4
├─067.11-2 注意力的计算.mp4
├─068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4
├─069.11-4 自注意力机制.mp4
├─070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4
├─071.11-6 Transformer模型.mp4
├─072.11-7 Transformer代码实现.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模型代码实现.mp4
├─079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4
├─080.13-2 变分推断.mp4
├─081.13-3 变分自编码器.mp4
├─082.13-4 生成对抗网络.mp4
├─083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4
├─084.13-6 图像生成.mp4
├─085.14-1 自定义数据加载.mp4
├─086.14-2 图像数据增强.mp4
├─087.14-3 迁移学习.mp4
├─088.14-4 经典视觉数据集.mp4
├─089.14-5 项目实战:猫狗大战.mp4
├─090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4
├─091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4
├─092.15-3 预训练模型.mp4
├─093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4
├─094.15-5 经典NLP数据集.mp4
├─095.15-6 项目实战:电影评论情感分析.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 深度学习最新发展趋势分析.mp4
├─100.16-5 下一步学习的建议.mp4

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