【B站付费课】耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节

编辑点评

系统讲解深度学习算法原理，涵盖经典模型及实战项目，适合有一定基础的算法爱好者。

⭐ 编辑推荐

从基础概念到实战应用，全面掌握深度学习核心技术。

✨ 课程亮点

课程目录

076【公众号：阿乐资源库】.12-4 ViT模型.mp4 [31.0 MB]
018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 [42.8 MB]
010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 [9.0 MB]
027.6-1 最优化与深度学习.mp4 [48.0 MB]
059.10-3 门控循环单元.mp4 [28.6 MB]
054.9-4 随时间反向传播算法.mp4 [43.9 MB]
002.1-2 初识深度学习.mp4 [52.9 MB]
042.7-4 卷积层常见操作.mp4 [35.2 MB]
038.6-12 学习率调节器.mp4 [27.9 MB]
016.4-6 线性回归代码实现.mp4 [23.1 MB]
089【公众号：阿乐资源库】.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4 [64.1 MB]
078【公众号：阿乐资源库】.12-6 GPT模型代码实现.mp4 [38.0 MB]
060.10-4 长短期记忆网络.mp4 [43.1 MB]
091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4 [44.8 MB]
014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 [29.3 MB]
052.9-2 文本数据预处理.mp4 [60.0 MB]
058.10-2 双向循环神经网络.mp4 [25.8 MB]
088【公众号：阿乐资源库】.14-4 经典视觉数据集.mp4 [37.3 MB]
039.7-1 全连接层问题.mp4 [38.5 MB]
063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4 [33.0 MB]
001.1-1 课程内容和理念.mp4 [52.2 MB]
025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 [47.2 MB]
007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 [20.9 MB]
075【公众号：阿乐资源库】.12-3 T5模型.mp4 [37.8 MB]
069.11-4 自注意力机制.mp4 [30.2 MB]
013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 [39.5 MB]
085【公众号：阿乐资源库】.14-1 自定义数据加载.mp4 [48.7 MB]
061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4 [35.8 MB]
081【公众号：阿乐资源库】.13-3 变分自编码器.mp4 [56.2 MB]
090.15-1 璇嶅祵鍏ュ拰word2vec.mp4 [33.3 MB]
071【公众号：阿乐资源库】.11-6 Transformer模型.mp4 [43.9 MB]
053.9-3 循环神经网络.mp4 [48.2 MB]
055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4 [27.8 MB]
094.15-5 经典NLP数据集.mp4 [36.4 MB]
084【公众号：阿乐资源库】.13-6 图像生成.mp4 [56.1 MB]
100.16-5 下一步学习的建议.mp4 [18.5 MB]
086【公众号：阿乐资源库】.14-2 图像数据增强.mp4 [33.4 MB]
026.5-8 模型文件的读写.mp4 [16.5 MB]
031.6-5 随机梯度下降法.mp4 [20.6 MB]
065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4 [39.3 MB]
030.6-4 姊害涓嬮檷.mp4 [31.6 MB]
083【公众号：阿乐资源库】.13-5 Diffusion扩散模型.mp4 [77.6 MB]
079【公众号：阿乐资源库】.13-1 蒙特卡洛方法.mp4 [28.5 MB]
077【公众号：阿乐资源库】.12-5 Swin Transformer模型.mp4 [54.9 MB]
019.5-1 训练的常见问题.mp4 [33.8 MB]
070【公众号：阿乐资源库】.11-5 注意力池化及代码实现.mp4 [29.6 MB]
003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 [12.7 MB]
082【公众号：阿乐资源库】.13-4 生成对抗网络.mp4 [39.9 MB]
072【公众号：阿乐资源库】.11-7 Transformer代码实现.mp4 [38.0 MB]
067.11-2 注意力的计算.mp4 [57.5 MB]
057.10-1 深度循环神经网络.mp4 [24.2 MB]
032.6-6 小批量梯度下降法.mp4 [32.0 MB]
008.3-2 conda实用命令.mp4 [13.0 MB]
080【公众号：阿乐资源库】.13-2 变分推断.mp4 [40.8 MB]
029.6-3 损失函数性质.mp4 [29.2 MB]
043.7-5 姹犲寲灞侾ooling.mp4 [33.6 MB]
066.11-1 什么是注意力机制.mp4 [43.4 MB]
068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4 [24.1 MB]
087【公众号：阿乐资源库】.14-3 迁移学习.mp4 [31.8 MB]
074【公众号：阿乐资源库】.12-2 GPT系列模型.mp4 [79.6 MB]
020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 [41.2 MB]
099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4 [37.0 MB]
021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 [22.4 MB]
073【公众号：阿乐资源库】.12-1BERT模型.mp4 [50.2 MB]
037.6-11 梯度下降代码实现.mp4 [30.9 MB]
024.5-6 Dropout代码实现.mp4 [17.3 MB]
062.10-6 编码器-解码器网络.mp4 [41.1 MB]
095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4 [35.7 MB]
056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4 [37.7 MB]
011.4-1 神经网络原理.mp4 [44.8 MB]
044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4 [27.2 MB]

适合人群

• 深度学习爱好者
• 算法工程师
• 研究生/博士生

🎯 学习收获

• 掌握深度学习核心算法
• 提升算法实战能力
• 为进阶研究做准备

🎉 祝您学习愉快！