【S0260】深度学习算法与训练模型 Ai与GPT深度学习核心课程视频教程

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Java吧 视频教程： 深度学习算法与训练模型 Ai与GPT深度学习核心课程视频教程
' p% E. \8 B9 V5 X0 gJava教程编号：【S0260】-166
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) u$ p; D' i) a〖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
2 T0 S' I# |7 s* F  M├─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
# g% _* X% U. P( _. r& G├─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
" O( t, k9 ^7 A├─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
) K& t* `( b8 a: x" t7 }├─018.4-8 多分类问题代码实现.mp4
├─019.5-1 训练的常见问题.mp4
; t  P) V9 {, |  r& s$ h$ {- a: K├─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
5 \% f9 E+ F. f4 d├─025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
/ J2 \/ X3 T0 m5 a& H: ^7 l% s( W├─026.5-8 模型文件的读写.mp4
├─027.6-1 最优化与深度学习.mp4
" h/ j+ `+ x& V' ^├─028.6-2 损失函数.mp4
6 m* r& ]6 y9 D# v7 p/ g6 M├─029.6-3 损失函数性质.mp4
3 c! L1 s3 e1 N├─030.6-4 梯度下降.mp4
: V" ^0 {* \. A1 l8 i. o2 u├─031.6-5 随机梯度下降法.mp4
├─032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
* g# `( L2 h1 M$ j" b├─033.6-7 动量法.mp4
: K7 N# M2 |; B5 {/ [" l* \├─034.6-8 AdaGrad算法.mp4
├─035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
) `# {) ?$ L6 ^8 h4 \; \├─036.6-10 Adam算法.mp4
├─037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
( _9 i8 c& O: h  d2 W" k├─038.6-12 学习率调节器.mp4
├─039.7-1 全连接层问题.mp4
# O* v& ^0 b9 V; D6 O+ d$ }( D├─040.7-2 图像卷积.mp4
. y8 Z; \& Y8 {  E: H  i, o2 i" V├─041.7-3 卷积层.mp4
) B. v6 V) t' d/ k0 d" K9 m' Z├─042.7-4 卷积层常见操作.mp4
; M! G' Y+ c2 n8 U├─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
% g% M! c6 ^7 R5 H$ g7 k9 p* A# H├─046.8-2 VGGNet.mp4
├─047.8-3 批量规范化.mp4
├─048.8-4 GoogLeNet.mp4
- h4 P, ]' G8 p) C# @├─049.8-5 ResNet.mp4
├─050.8-6 DenseNet.mp4
├─051.9-1 序列建模.mp4
4 I& `: N3 x2 E' n├─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
; y: V- L3 J" _* _0 Q├─060.10-4 长短期记忆网络.mp4
6 g% h) m% m3 |- c& N7 S/ r├─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
5 P7 {3 F$ X. T7 k; v) G├─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
; {0 K; ~$ P3 {9 \( `1 J/ v├─069.11-4 自注意力机制.mp4
% p; w0 e+ O& l+ K) N├─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
' V3 c3 }, C9 ^1 P* c├─074.12-2 GPT系列模型.mp4
% s4 r$ E" _0 u+ K! g├─075.12-3 T5模型.mp4
* A8 k/ Q' H8 o8 g7 B' f) g├─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
) I0 H5 m$ G7 W( U$ n9 f├─079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4
' |' m: e2 K+ x$ M; i" N├─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
) U# N. g. c% w1 J2 X├─083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4
├─084.13-6 图像生成.mp4
% [8 w3 n3 }. N$ U9 ]# Q8 L% m├─085.14-1 自定义数据加载.mp4
├─086.14-2 图像数据增强.mp4
: x* J9 K& j- @8 T) L# X6 e├─087.14-3 迁移学习.mp4
├─088.14-4 经典视觉数据集.mp4
; j) n0 S( p: {9 s% n- H├─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 java8.com
/ |5 g3 }2 R; ?$ |" |7 y├─093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4
0 p! I" h4 K! i2 A9 J├─094.15-5 经典NLP数据集.mp4
9 ?  G% ]2 \- h- f$ W& Q4 o├─095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4
  G& h' ^* z, f% ~* z├─096.16-1 InstructGPT模型.mp4
$ E" a0 m- S4 Z  Q8 R├─097.16-2 CLIP模型.mp4
1 D9 ~, P% _  `3 {9 C├─098.16-3 DALL-E模型.mp4
├─099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4
* Y1 }8 K5 S0 Z/ K├─100.16-5 下一步学习的建议.mp4
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