模块 1 课程导学以及深度学习简介
模块 2 神经网络基础
模块 3 浅层神经网络和反向传播算法 实验一
模块 4 深层神经网络 实验一
模块 5 Pytorch 基础知识讲解 实验二
模块 6 深度学习实践
模块 7 优化算法 实验三
模块 8 卷积神经网络基础
模块 9 经典网络 实验四
模块 10 ResNets 的原理及应用
模块 11 目标检测的原理和常见算法 实验五
模块 12 人脸识别与风格转换
模块 13 循环神经网络 实验五
模块 14 GRU/LSTM/BIRNN 实验六
模块 15 自然语言与词嵌入
模块 16 序列模型与注意力机制 实验六
期末考核
备注:请不要用于商业用途。
如果是在校老师,请告知我们学校和姓名,我可以发原版ppt文件,请联系我:haiguang2000@wzu.edu.cn
配套笔记下载:
https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books