本课程专为算法工程师设计，涵盖深度学习从基础理论到前沿技术的全面内容。课程内容包括线性代数、微积分、概率等数学基础，以及CUDA、Anaconda环境搭建，PyTorch安装等实用技能。通过神经网络原理、多层感知机、卷积神经网络等核心知识的学习，学员将掌握深度学习的关键技术。此外，课程还涉及最新的Transformer模型、BERT、GPT系列模型等前沿技术，并通过实战项目如猫狗大战、电影评论情感分析等，帮助学员将理论知识应用于实际问题解决。适合希望深入AI算法领域的工程师和研究人员。
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深度学习进阶：从基础到前沿AI算法实战3.56 GB(mp4视频100节；)
100.16-5 下一步学习的建议.mp418.53MB099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp437.03MB098.16-3 DALL-E模型.mp454.33MB097.16-2 CLIP模型.mp437.66MB096.16-1 InstructGPT模型.mp476.99MB095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp435.74MB094.15-5 经典NLP数据集.mp436.42MB093.15-4 Hugging Face库介绍.mp436.4MB092.15-3 预训练模型.mp455.01MB091.15-2 词义搜索和句意表示.mp444.84MB090.15-1 词嵌入和word2vec.mp433.26MB089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp464.11MB088.14-4 经典视觉数据集.mp437.27MB087.14-3 迁移学习.mp431.81MB086.14-2 图像数据增强.mp433.44MB085.14-1 自定义数据加载.mp448.72MB084.13-6 图像生成.mp456.13MB083.13-5 Diffusion扩散模型.mp477.57MB082.13-4 生成对抗网络.mp439.86MB081.13-3 变分自编码器.mp456.2MB080.13-2 变分推断.mp440.76MB079.13-1 蒙特卡洛方法.mp428.53MB078.12-6 GPT模型代码实现.mp437.96MB077.12-5 Swin Transformer模型.mp454.91MB076.12-4 ViT模型.mp431.02MB075.12-3 T5模型.mp437.76MB074.12-2 GPT系列模型.mp479.6MB073.12-1BERT模型.mp450.18MB072.11-7 Transformer代码实现.mp438MB071.11-6 Transformer模型.mp443.91MB070.11-5 注意力池化及代码实现.mp429.63MB069.11-4 自注意力机制.mp430.16MB068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp424.14MB067.11-2 注意力的计算.mp457.52MB066.11-1 什么是注意力机制.mp443.37MB065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp439.34MB064.10-8 束搜索算法.mp425.72MB063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp432.97MB062.10-6 编码器-解码器网络.mp441.1MB061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp435.82MB060.10-4 长短期记忆网络.mp443.06MB059.10-3 门控循环单元.mp428.6MB058.10-2 双向循环神经网络.mp425.84MB057.10-1 深度循环神经网络.mp424.18MB056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp437.67MB055.9-5 循环神经网络代码实现.mp427.85MB054.9-4 随时间反向传播算法.mp443.86MB053.9-3 循环神经网络.mp448.25MB052.9-2 文本数据预处理.mp460.05MB051.9-1 序列建模.mp430.32MB050.8-6 DenseNet.mp458.48MB049.8-5 ResNet.mp465.01MB048.8-4 GoogLeNet.mp440.99MB047.8-3 批量规范化.mp423.63MB046.8-2 VGGNet.mp447.71MB045.8-1 AlexNet.mp449.57MB044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp427.23MB043.7-5 池化层Pooling.mp433.64MB042.7-4 卷积层常见操作.mp435.21MB041.7-3 卷积层.mp444.84MB040.7-2 图像卷积.mp434.78MB039.7-1 全连接层问题.mp438.55MB038.6-12 学习率调节器.mp427.92MB037.6-11 梯度下降代码实现.mp430.93MB036.6-10 Adam算法.mp447.08MB035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp415.89MB034.6-8 AdaGrad算法.mp424.77MB033.6-7 动量法.mp425.04MB032.6-6 小批量梯度下降法.mp432.05MB031.6-5 随机梯度下降法.mp420.64MB030.6-4 梯度下降.mp431.56MB029.6-3 损失函数性质.mp429.22MB028.6-2 损失函数.mp442.8MB027.6-1 最优化与深度学习.mp448.05MB026.5-8 模型文件的读写.mp416.5MB025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp447.2MB024.5-6 Dropout代码实现.mp417.33MB023.5-5 Dropout.mp432.08MB022.5-4 正则化.mp442.24MB021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp422.38MB020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp441.18MB019.5-1 训练的常见问题.mp433.81MB018.4-8 多分类问题代码实现.mp442.85MB017.4-7 分类问题.mp423.05MB016.4-6 线性回归代码实现.mp423.14MB015.4-5 回归问题.mp435.59MB014.4-4 多层感知机代码实现.mp429.35MB013.4-3 前向传播和反向传播.mp439.52MB012.4-2 多层感知机.mp424.26MB011.4-1 神经网络原理.mp423.08MB010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp44.99MB009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp49.04MB008.3-2 conda实用命令.mp47.32MB007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp411.77MB006.2-3 概率.mp429.63MB005.2-2 微积分.mp425.33MB004.2-1 线性代数.mp429.34MB003.1-3 课程使用的技术栈.mp46.76MB002.1-2 初识深度学习.mp426.71MB001.1-1 课程内容和理念.mp441.82MB
