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老唐深度学习专题系列视频教程
老唐深度学习专题系列视频教程 深度学习核心技术解析与实战 编辑点评 系统讲解深度学习基础，涵盖神经网络、卷积神经网络、Tensorflow框架等，适合初学者及进阶者。 ⭐ 编辑推荐 本系列视频教程深入浅出地解析深度学习核心技术，从基础到实战，助你掌握深度学习技能。 ✨ 课程亮点 ✦ 深度学习基础全面
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老唐深度学习专题系列视频教程
深度学习核心技术解析与实战
编辑点评
系统讲解深度学习基础，涵盖神经网络、卷积神经网络、Tensorflow框架等，适合初学者及进阶者。
⭐ 编辑推荐
本系列视频教程深入浅出地解析深度学习核心技术，从基础到实战，助你掌握深度学习技能。
✨ 课程亮点
✦深度学习基础全面覆盖
✦Tensorflow框架实战案例
✦神经网络原理深入讲解
课程目录
课程目录161 集
- ├─02、深度学习入门视频课程（上篇）
- │ ├─10梯度下降算法原理.wmv
- │ ├─12神经网络整体架构.wmv
- │ ├─13神经网络模型实例演示.wmv
- │ ├─14过拟合问题解决方案.wmv
- │ ├─15Python环境搭建（推荐Anaconda方法）.wmv
- │ ├─17深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络.wmv
- │ ├─18感受神经网络的强大.wmv
- │ ├─19神经网络案例-cifar分类任务.wmv
- │ ├─1深度学习与人工智能简介.wmv
- │ ├─20神经网络案例-分模块构造神经网络.wmv
- │ ├─21神经网络案例-训练神经网络完成分类任务.wmv
- │ ├─2计算机视觉面临挑战与常规套路.wmv
- │ ├─3用K近邻来进行图像分类.wmv
- │ ├─4超参数与交叉验证.wmv
- │ ├─7正则化惩罚项.wmv
- │ ├─9最优化形象解读.wmv
- │ ├─pack.zip
- ├─03、深度学习入门视频课程（下篇-2017-11-06更新完毕）
- │ ├─001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
- │ ├─002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
- │ ├─003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
- │ ├─004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4
- │ ├─005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
- │ ├─006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4
- │ ├─007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4
- │ ├─008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4
- │ ├─009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4
- │ ├─010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
- │ ├─011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
- │ ├─012、RNN网络细节.mp4
- │ ├─013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
- │ ├─014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
- │ ├─015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4
- │ ├─016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
- │ ├─017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4
- │ ├─018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4
- │ ├─019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
- │ ├─020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4
- │ ├─021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
- │ ├─022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
- ├─04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程（2017-11-06 更新完毕）
- │ ├─001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4
- │ ├─002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4
- │ ├─003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4
- │ ├─004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4
- │ ├─005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4
- │ ├─006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4
- │ ├─007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4
- │ ├─008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4
- │ ├─009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4
- │ ├─010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4
- │ ├─011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4
- │ ├─012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4
- │ ├─013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4
- │ ├─014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4
- │ ├─015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4
- │ ├─016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4
- │ ├─017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4
- │ ├─018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4
- │ ├─019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4
- │ ├─020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4
- │ ├─021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4
- │ ├─022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4
- │ ├─唐宇迪-Tensorflow课程
- │ │ ├─imagenet-vgg-verydeep-19.mat
- │ │ ├─mnist.zip
- │ │ ├─tensorflow.pptx
- │ │ ├─tensorflow代码.zip
- │ │ ├─验证码识别.zip
- ├─05、深度学习框架Caffe使用案例视频课程
- │ ├─caffe案例资料-.txt
- ├─06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测
- │ ├─人脸检测.docx
- │ ├─人脸检测数据代码.txt
- │ ├─唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码
- │ │ ├─alexnet_iter_50000_full_conv.caffemodel
- │ │ ├─alexnet_trainval.prototxt
- │ │ ├─data.zip
- │ │ ├─deploy.prototxt 暂时无用
- │ │ ├─deploy_full_conv.prototxt
- │ │ ├─face-lmdb.sh
- │ │ ├─faceTrain.zip
- │ │ ├─face_detect.ipynb
- │ │ ├─face_rect.txt
- │ │ ├─result.jpg
- │ │ ├─run_face_detect_batch.py
- │ │ ├─solver.prototxt
- │ │ ├─testTrain.zip
- │ │ ├─tmp9055.jpg
- │ │ ├─train.prototxt
- │ │ ├─train.sh
- │ │ ├─train.txt
- │ │ ├─train.zip
- ├─07、大叔据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程(2017-11-14更新完毕)
- │ ├─001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4
- │ ├─002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4
- │ ├─003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4
- │ ├─004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4
- │ ├─005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4
- │ ├─006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4
- │ ├─007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4
- │ ├─008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4
- │ ├─009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4
- │ ├─010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4
- │ ├─011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4
- │ ├─012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4
- │ ├─唐宇迪-深度学习-人脸关键点
- │ │ ├─deep_landmark.zip
- │ │ ├─课上代码
- │ │ │ ├─code.zip
- ├─08、自然语言处理-Word2Vec视频教程（2017-11-15更新完毕）
- │ ├─001、课程简介.mp4
- │ ├─002、自然语言处理与深度学习.mp4
- │ ├─006、神经网络模型.mp4
- │ ├─010、梯度上升求解.mp4
- │ ├─012、使用Gensim库构造词向量.mp4
- │ ├─013、维基百科中文数据处理.mp4
- │ ├─015、测试模型相似度结果.mp4
- │ ├─016、环境配置.mp4
- │ ├─017、中文数据预处理.mp4
- │ ├─019、构造图计算模型.mp4
- │ ├─021、模型训练模块.mp4
- │ ├─022、迭代预测效果.mp4
- │ ├─023、影评情感分类任务概述.mp4
- │ ├─024、基于词袋模型训练分类器.mp4
- │ ├─025、准备word2vec输入数据.mp4
- │ ├─026、使用gensim构建word2vec词向量.mp4
- │ ├─word2vec
- │ │ ├─Gensim-代码.zip
- │ │ ├─gensim训练model.zip
- │ │ ├─tensorflow-word2vec.zip
- │ │ ├─word2vec.pdf
- │ │ ├─word2vec.zip
- │ │ ├─维基百科中文数据.zip
- ├─09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程
- │ ├─1-1.强化学习简介.mp4
- │ ├─1-10.求解流程详解.mp4
- │ ├─1-2.强化学习基本概念.mp4
- │ ├─1-3.马尔科夫决策过程.mp4
- │ ├─1-6.代码实战求解过程.mp4
- │ ├─1-7.Q-Learning基本原理.mp4
- │ ├─1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4
- │ ├─2-1.Deep-Q-Network原理.mp4
- │ ├─2-10.完整代码流程分析.mp4
- │ ├─2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4
- │ ├─2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4
- │ ├─2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4
- │ ├─2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4
- │ ├─2-6.数据预处理.mp4
- │ ├─2-7.实现阶段数据存储.mp4
- │ ├─2-8.实现训练模块.mp4
- │ ├─2-9.Debug解读训练代码.mp4
- │ ├─唐宇迪-强化学习课件及代码
- │ │ ├─ValueIteration.py
- │ │ ├─bird.zip
- │ │ ├─强化学习.pdf
- ├─10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类
- │ ├─文本分类
- │ │ ├─数据-代码.zip
- ├─11、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)（2017-11-18更新完毕）
- │ ├─001、课程简介.mp4
- │ ├─002、Tensorflow安装.mp4
- │ ├─003、style-transfer基本原理.mp4
- │ ├─004、风格生成网络结构原理.mp4
- │ ├─005、风格生成网络细节.mp4
- │ ├─006、风格转换效果展示.mp4
- │ ├─007、风格转换参数配置.mp4
- │ ├─008、数据读取操作.mp4
- │ ├─009、VGG体征提取网络结构.mp4
- │ ├─010、内容与风格特征提取.mp4
- │ ├─011、生成网络结构定义.mp4
- │ ├─012、生成网络计算操作.mp4
- │ ├─016、完成训练模块.mp4
- │ ├─017、模型保存与打印结果.mp4
- │ ├─018、完成测试代码.mp4
- │ ├─唐宇迪-StyleTransfer
- │ │ ├─style-transfer代码.zip
- │ │ ├─数据下载地址.txt
- │ │ ├─文件放哪.png
- ├─12、深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程
- │ ├─RNN手写字体识别（三课时）
- │ ├─TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时）
- │ ├─唐宇迪-Tensorflow课程代码
- │ │ ├─imagenet-vgg-verydeep-19.mat
- │ │ ├─mnist.zip
- │ │ ├─tensorflow.pptx
- │ │ ├─tensorflow代码.zip
- │ │ ├─验证码识别.zip
- │ ├─递归神经网络原理(四课时)
- ├─13 深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型
- │ ├─Seq2Seq网络.rar
- │ ├─seq2seq网络架构原理
- │ ├─序列排序生成
- │ ├─文章摘要生成
- ├─14 深度学习顶级论文算法详解视频课程
- │ ├─DeepLearning(期刊论文)
- │ │ ├─4166643538787b5802a551e0f477a5ee0a76aa.pdf
- │ │ ├─61991ea3586e3039a1f35302945da0e62ed276.pdf
- │ │ ├─83f2b0137888ff19f7d3236cfac42ffbee5685.pdf
- │ │ ├─c2da8f6984015ae113e2401190107a348be42c.pdf
- │ │ ├─d9a9027182bae247583555443e5015383b2c29.pdf
- │ ├─第一课.课程简介.txt
适合人群
- 深度学习初学者
- 有一定编程基础的学习者
- 希望提升深度学习技能的开发者
🎯 学习收获
- 掌握深度学习基础理论
- 学会使用Tensorflow框架
- 能够进行深度学习项目实战
🎉 祝您学习愉快！
