课程介绍
专为小白用户设计的学习梯度，科学合理！
视频重点讲解+图文补充阅读+配套项目+助教服务！
系统代码实现+详细逐行代码注释！
掌握深度学习核心知识和实践技能！
课程目录
章节1:预备内容（入门）
1你的入门学习指南07:31
2入行AI为什么系统学习数学知识的最终放弃—7个建议
3入行人工智能为什么不需要系统学习PPython知识
4为什么从深度学习入行人工智能最快
5深度学习概论14:53
6代码版本控制和托管平台GitHub简介04:18
7深度学习环境安装和配置
章节2 Python基础（入门）
8PPython环境安装
9PPython基础12:30
10【代码】详解PPython及代码下载
章节3yTorch基础（入门）
11【图文】PyTorch简介
12【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor14:04
13【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导07:40
14【代码】Tensor和Variable代码详解及下载
15【代码】自动求导代码详解及下载
16【代码】动态图代码详解及下载
章节4:神经网络（进阶）
17【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现12:43
18【图文】线性模型和梯度下降
19【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载
20【视频】神经网络2-Logistic回归11:43
21【图文】Logistic回归
22【代码】logistic回归代码详解及下载
23【视频】神经网络3-多层神经网络11:30
24【图文】多层神经网络
25【代码】多层神经网络代码详解及下载
26【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络09:06
27【图文】多分类问题及深层神经网络
28【代码】深层神经网络代码详解及下载
29【视频】神经网络5-反向传播算法09:45
30【图文】反向传播算法
31【图文】优化算法介绍
32【图文】优化算法变式
33【代码】参数初始化代码详解及下载
34【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解
35【代码】优化算法2-动量法代码详解
36【代码】优化算法3-Adagrad代码详解
37【代码】优化算法4-RMSProp代码详解
38【代码】优化算法5-Adadelta代码详解
39【代码】优化算法6-Adam代码详解
40【实战项目1】使用神经网络预测房价
章节5:卷积神经网络（进阶）
41【视频】卷积神经网络1-背景及应用04:16
42【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础14:54
43【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现05:18
44【图文】卷积神经网络
45【代码】卷积和池化的框架实现代码详解
46【图文】数据预处理与批标准化
47【图文】经典卷积神经网络
48【视频】经典卷积神经网络-AlexNet07:36
49【代码】AlexNet代码详解
50【视频】经典卷积神经网络-VGG05:07
51【代码】VGG代码详解
52【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet07:24
53【代码】GoogLeNet代码详解
54【视频】经典卷积神经网络-ResNet09:06
55【代码】ResNet代码详解
56【视频】经典卷积神经网络-DenseNet06:26
57【代码】DenseNet代码详解
58【视频】卷积神经网络-训练技巧15:20
59【图文】训练卷积神经网络
60【代码】数据增强代码详解
61【代码】数据读取代码详解
62【代码】微调进行迁移学习代码详解
63【代码】学习率下降代码详解
64【代码】批标准化代码详解
65【代码】正则化代码详解
66【代码】Tensorboard代码详解
67【实战项目2】驾驶员状态监测
章节6:循环神经网络（进阶）
68【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础09:38
69【图文/代码】循环神经网络基础
70【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用10:10
71【图文/代码】循环神经网络应用
72【代码】RNN PyTorch实现代码详解
73【代码】RNN图像分类的应用代码详解
74【代码】RNN时间序列应用代码详解
75【代码】RNN词嵌入代码详解
76【代码】RNN N-Gram代码详解
77【代码】RNN LSTM代码详解
78【实战项目3】通过RNN创作古诗
章节7:生成对抗网络GAN（进阶）
79【视频】生成对抗网络1-自动编码器07:49
80【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器05:55
81【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络08:43
82【图文】生成对抗网络
83【代码】自动编码器代码详解
84【代码】变分自动编码器代码详解
85【代码】生成对抗网络代码详解
86【实战项目4】生成对抗网络生成人脸
章节8:强化学习（进阶）
87【视频】强化学习12:12
88【图文】强化学习
89【代码】q Learning代码详解及下载
90【代码】深度Q网络代码详解及下载
章节9:毕业项目
91【实战项目5】毕业项目
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