人工智能之深度学习第三期-七月在线

admin

目录
├─视频
│      第01课 夯实深度学习数据基础.TS
│      第02课 DNN与混合网络：google Wide&Deep.TS
│      第03课 CNN-从AlexNet到ResNet.TS
│      第04课 NN框架：caffe, tensorflow与pytorch.TS
│      第05课 生成对抗网络GAN.TS
│      第06课 图像风格转化.TS
│      第07课 RNN_LSTM_Grid LSTM.TS
│      第08课 RNN条件生成与attention.TS
│      第09课 增强学习与Deep Q Network.TS
│      第10课 物体检测与迁移学习.TS
│      
└─资料
    ├─第10课
    │      第10课：深度学习与迁移学习.pdf
    │      
    ├─第1课
    │      代码范例_PCA 酒店分类.ipynb
    │      代码范例_凸优化EM算法_混合高斯模型.ipynb
    │      代码范例_朴素贝叶斯.ipynb
    │      第一课 夯实深度学习数学基础.pdf
    │      
    ├─第2课
    │      lesson2_slides_codes_new.zip
    │      
    ├─第3课
    │      mnist_cnn.py
    │      第3课：卷积神经网络与典型结构细讲.pdf
    │      
    ├─第4课
    │      deep_learning_frameworks_examples.zip
    │      第4课：深度学习框架与应用案例.pdf
    │      
    ├─第5课
    │      dcgan.py
    │      第5课：生成对抗网络介绍.pdf
    │      
    ├─第6课
    │      图片风格转移代码.zip
    │      第六课 图像风格转换.pdf
    │      
    ├─第7课
    │      poem_generator.zip
    │      第7课：循环神经网络与自然语言处理.pdf
    │      
    ├─第8课
    │      Show
    │      第8课：循环神经网络相关应用.pdf
    │      
    └─第9课
            第9课：强化学习与Deep Q-Network.pdf
下载地址

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

cc19245

666太棒了，学习学习！

aifusen09

回复看看，感谢分享。。。

hbyiwen

看看。。。。。。。。。。。。