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gp学院-人工智能深度学习系统班(第14期)

├─01-【直播课】直播回放│ 1.开班典礼:如何学好人工智能学科.mp4│ 2.神经网络.mp4│ 3.卷积神经网络.mp4│ 4.transformer解读.mp4│├─02-【基
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发布:2026-06-17 更新:2026-06-17 5
资源分类 大数据/人工智能
资源存放 百度网盘
资源价格 限时5学分 VIP全站免费下载
加入VIP 年VIP 298元,终身VIP 698元
在线充值 1元=1学分

├─01-【直播课】直播回放
│   1.开班典礼:如何学好人工智能学科.mp4
│   2.神经网络.mp4
│   3.卷积神经网络.mp4
│   4.transformer解读.mp4
│
├─02-【基础模块】Al课程所需安装软件教程
│   1.AI课程所需安装软件教程.mp4
│   2.python环境安装和搭建.mp4
│   3.Anaconda基础讲解和使用的教程.mp4
│   4.PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4
│   5.CPU与GPU版本安装方法解读.mp4
│
├─03-【基础模块】深度学习基础与框架
│   ├─1.神经网络结构
│   │   神经网络结构.mp4
│   │
│   ├─2.PyTorch框架必备核心模块解读
│   │   1-PyTorch实战课程简介.mp4
│   │   2-PyTorch框架发展趋势简介.mp4
│   │   3-框架安装方法(CPU与GPU版本).mp4
│   │   4-PyTorch基本操作简介.mp4
│   │   5-自动求导机制.mp4
│   │   6-线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4
│   │   7-线性回归DEMO-训练回归模型.mp4
│   │   8-补充:常见tensor格式.mp4
│   │   9-补充:Hub模块简介.mp4
│   │
│   ├─3.神经网络分类任务
│   │   1-数据集与任务概述.mp4
│   │   2-基本模块应用测试.mp4
│   │   3-网络结构定义方法.mp4
│   │   4-数据源定义简介.mp4
│   │   5-损失与训练模块分析.mp4
│   │   6-训练一个基本的分类模型.mp4
│   │   7-参数对结果的影响.mp4
│   │
│   ├─4.神经网络回归:气温预测
│   │   神经网络回归任务-气温预测.mp4
│   │
│   └─5.Pycharm环境配置与Debug演示
│       Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看).mp4
│      
│
├─04-【基础模块】深度学习核心算法与实践
│   ├─1.卷积神经网络深度解析
│   │   卷积神经网络.mp4
│   │
│   ├─2.卷积网络参数分析与优化
│   │   1-输入特征通道分析.mp4
│   │   2-卷积网络参数解读.mp4
│   │   3-卷积网络模型训练.mp4
│   │
│   ├─3.ResNet模型及其应用
│   │   1-医学疾病数据集介绍.mp4
│   │   2-Resnet网络架构原理分析.mp4
│   │   3-dataloader加载数据集.mp4
│   │   4-Resnet网络前向传播.mp4
│   │   5-残差网络的shortcut操作.mp4
│   │   6-特征图升维与降采样操作.mp4
│   │   7-网络整体流程与训练演示.mp4
│   │
│   ├─4.图像识别模型与训练策略(重点)
│   │   1-任务分析与图像数据基本处理.mp4
│   │   2-数据增强模块.mp4
│   │   3-数据集与模型选择.mp4
│   │   4-迁移学习方法解读.mp4
│   │   5-输出层与梯度设置.mp4
│   │   6-输出类别个数修改.mp4
│   │   7-优化器与学习率衰减.mp4
│   │   8-模型训练方法.mp4
│   │   9-重新训练全部模型.mp4
│   │   10-测试结果演示分析.mp4
│   │
│   ├─5.DataLoader自定义数据集制作
│   │   1-Dataloader要完成的任务分析.mp4
│   │   2-图像数据与标签路径处理.mp4
│   │   3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4
│   │   4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4
│   │
│   ├─6.RNN网络架构
│   │   RNN网络架构.mp4
│   │
│   ├─7.LSTM网络架构
│   │   LSTM网络架构.mp4
│   │
│   ├─8.LSTM文本分类
│   │   1-数据集与任务目标分析.mp4
│   │   2-文本数据处理基本流程分析.mp4
│   │   3-命令行参数与DEBUG.mp4
│   │   4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4
│   │   5-预料表与字符切分.mp4
│   │   6-字符预处理转换ID.mp4
│   │   7-LSTM网络结构基本定义.mp4
│   │   8-网络模型预测结果输出.mp4
│   │   9-模型训练任务与总结.mp4
│   │
│   └─9.Transformer基础
│       1-Transformer.mp4
│       2-transformer-VIT源码解读.mp4
│       3-GITHUB开源项目使用方法.mp4

………………

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