【完结】有三AI阿里云的深度学习基础课程暂时完结,欢迎扩散学习
2021年3月份有三AI與阿里天池聯合推出了深度學習系列課程, 課程內容包括人工智能與深度學習發展背景,深度學習典型應用,卷積神經網絡,循環神經網絡,生成對抗網絡,深度學習開源框架等內容,目前已經基本完結,現總結如下。
深度學習基礎課程
本課程是深度學習的基礎課程,面向所有在深度學習方向零基礎的朋友,只要有大學數學,Python編程等基礎,都可以聽懂課程。一次聽不懂,多聽幾次就行啦。
本課程為視頻課程,每次時長根據課程的難度分為20分鐘~60分鐘不等,并且按照模塊進行了劃分,每一個模塊內有多個小節的課程,比如模型優化有6期。
本課程特色如下:
(1) 內容全面。本課程不僅講述神經卷積,卷積神經網絡,生成對抗網絡等內容,還包括深度學習的典型應用,模型的設計,深度學習框架等內容,具有足夠的深度和寬度,通用性強,下面是當前的課程內容。
第1課:人工智能簡介
第2課:深度學習崛起背景
第3課:深度學習典型應用與研究方向之語音處理
第3課:深度學習典型應用與研究方向之計算機視覺
第3課:深度學習典型應用與研究方向之自然語言處理
第3課:深度學習典型應用與研究方向之推薦系統
第4課:神經網絡(上)
第4課:神經網絡(下)
第5課:卷積神經網絡(上)
第5課:卷積神經網絡(下)
第6課:深度學習優化之激活函數與參數初始化
第6課:深度學習優化之標準化與池化
第6課:深度學習優化之泛化與正則化
第6課:深度學習優化之最優化
第6課:深度學習優化之優化目標與評估指標
第6課:深度學習優化之數據增強
第7課:深度學習框架之Pytorch快速入門與實踐
第7課:深度學習框架之Caffe快速入門與實踐
第7課:深度學習框架之Tensorflow快速入門與實踐
實踐課1:從零完成人臉表情分類任務
第8課:循環神經網絡之RNN及其改進
第9課:圖神經網絡基礎
第10課:模型設計之網絡寬度和深度設計
第10課:模型設計之殘差網絡
第10課:模型設計之分組網絡
第10課:模型設計之卷積核設計
第10課:模型設計之注意力機制
第10課:模型設計之動態網絡
第11課:深度生成模型基礎
第11課:深度生成模型之自編碼器與變分自編碼器
第11課:深度生成模型之GAN基礎
第11課:深度生成模型之GAN優化目標設計與改進
實踐課2: 從零使用GAN進行圖片生成
第11課:深度生成模型之數據生成GAN結構與應用
第11課:深度生成模型之圖像翻譯GAN結構與應用
第11課:深度生成模型之GAN的評估
(2) 理論實踐結合。本課程配置了簡單的實踐,供初學者從零開始練手。
當然,本課程的內容是深度學習的基礎課程,如果大家想要在此基礎上,學習計算機視覺,自然語言處理等方向,可以參考有三AI的其他課程。
計算機視覺的一些課程如下:
【視頻課】一課掌握圖像分割核心理論與實戰技巧
【視頻課】一課掌握模型設計核心理論與實戰技巧
【視頻課】一課掌握目標檢測核心理論與實戰技巧
【視頻課】完備理論+4大案例實踐,一課深入掌握圖像分類各個方向,配套導師永久答疑群
【視頻課】一課徹底掌握深度學習人臉圖像算法,長期更新
【視頻課】有三AI第一套視頻課出爐,12小時助你零基礎入門計算機視覺理論和實踐!
【直播課】一課掌握安卓模型部署流程,打造你的專屬Android AI應用
【直播課】6小時教你掌握輕量級網絡,在安卓部署第一個深度學習模型
【直播課】6小時掌握YOLO缺陷檢測與Faster RCNN動物檢測實戰
【直播課】8小時教你入門目標檢測,掌握經典網絡
【直播課】12小時掌握語義分割與實例分割核心理論與實踐
【直播課】3小時快速入門Linux,深度學習從學會Linux使用開始
【直播課】6小時掌握人臉檢測,完成企業級落地應用
【直播課】6小時理解注意力機制,理論與實戰
【直播課】玩轉模型設計,10小時掌握經典網絡理論與實戰
【直播課】圖像分類競賽技巧與多標簽分類實戰
自然語言處理的一些課程如下:
【直播課】知識圖譜第一期直播-知識圖譜基本理論
【NLP】如何全面深度學習知識圖譜理論與實戰,有三AI NLP負責人帶學計劃出爐
如何收聽課程
擁有一個阿里云帳號即可,注冊地址為:https://tianchi.aliyun.com/s/3d7c81be764322577485e44bce1d9cd8(復制鏈接到瀏覽器打開,建議使用電腦端操作)
注意:
(1) 最好通過本鏈接地址,而不要自行打開天池的界面。
(2) 推薦在電腦端通過注冊的方式登錄,最為簡潔。
在點擊剛才的鏈接后,可以看到右上角注冊按鈕
點擊進入填寫相關信息
注冊完成后就可以打開課程鏈接了,課程鏈接如下:
https://tianchi.aliyun.com/course/279
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【完结】有三AI阿里云的深度学习基础课程暂时完结,欢迎扩散学习的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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