第08模块 深度学习入门 课程目录

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/Volumes/SAMSUNG_1T/Video/AI/rk0639-2024路飞Python人工智能AI工程师/第08模块：深度学习入门视频课程（新）

第 1 章

• 1.1 深度学习要解决的问题 · 07:55
• 1.2 深度学习应用领域 · 14:06
• 1.3 计算机视觉任务 · 05:49
• 1.4 视觉任务中遇到的问题 · 10:02
• 1.5 得分函数 · 07:14
• 1.6 损失函数的作用 · 10:42
• 1.7 前向传播整体流程 · 13:46

第 2 章

• 2.1 返向传播计算方法 · 09:34
• 2.2 神经网络整体架构 · 10:52
• 2.3 神经网络架构细节 · 10:55
• 2.4 神经元个数对结果的影响 · 07:12
• 2.5 正则化与激活函数 · 08:50
• 2.6 神经网络过拟合解决方法 · 11:07

第 3 章

• 3.1 卷积神经网络应用领域 · 07:25
• 3.10 VGG网络架构 · 06:16
• 3.11 残差网络Resnet · 07:41
• 3.12 感受野的作用 · 05:47
• 3.2 卷积的作用 · 09:24
• 3.3 卷积特征值计算方法 · 08:08
• 3.4 得到特征图表示 · 06:59
• 3.5 步长与卷积核大小对结果的影响 · 08:11
• 3.6 边缘填充方法 · 06:31
• 3.7 特征图尺寸计算与参数共享 · 07:03
• 3.8 池化层的作用 · 05:38
• 3.9 整体网络架构 · 06:20

第 4 章

• 4.1 RNN网络架构解读 · 11:28
• 4.2 词向量模型通俗解释 · 08:15
• 4.3 模型整体框架 · 10:10
• 4.4 训练数据构建 · 05:11
• 4.5 CBOW与Skipgram模型 · 08:21
• 4.6 负采样方案 · 07:40