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李沐-动手学深度学习V2：从零到实战的AI课程

  • 发布时间：
    2026-02-08 02:32:46
  • 文件大小：
    共计 680 个文件，合计：10.81GB
  • 资源来源：
    夸克网盘夸克网盘
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本课程由李沐博士主讲，涵盖深度学习从基础理论到实战应用的全方位内容。课程内容包括数据操作、线性代数、卷积神经网络、循环神经网络等核心知识点，并通过实战项目如Kaggle房价预测、图像分类等，帮助学员掌握深度学习的实际应用。适合初学者和进阶者，提供高清视频、代码实现和QA答疑，助你快速成为AI领域的专家。

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李沐-动手学深度学习V210.81GB
00 预告12.97MB
000pdf+src318.8MB
01 课程安排19.67MB
02 深度学习介绍77.14MB
03 安装99.15MB
04 数据操作 + 数据预处理90.75MB
05 线性代数104.74MB
06 矩阵计算35.77MB
07 自动求导61.45MB
08 线性回归 + 基础优化算法193.27MB
09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集208.5MB
09A Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习29.3MB
09B 使用 AWS 最便宜的 GPU 实例30.02MB
10 多层感知机 + 代码实现243.33MB
10行代码战胜90%数据科学家？15MB
11 模型选择 + 过拟合和欠拟合344.84MB
12 权重衰退110.19MB
13 丢弃法181.76MB
14 数值稳定性 + 模型初始化和激活函数207.03MB
15 实战：Kaggle房价预测 + 课程竞赛：加州2020年房价预测79.45MB
16 PyTorch 神经网络基础175.8MB
17 使用和购买 GPU120.44MB
18 预测房价竞赛总结160.56MB
19 卷积层157.78MB
20 卷积层里的填充和步幅168.68MB
21 卷积层里的多输入多输出通道183.33MB
22 池化层99.89MB
23 经典卷积神经网络 LeNet262.27MB
24 深度卷积神经网络 AlexNet234.96MB
25 使用块的网络 VGG80.46MB
26 网络中的网络 NiN162.8MB
27 含并行连结的网络 GoogLeNet Inception V3208.81MB
28 批量归一化177.05MB
29 残差网络 ResNet125.55MB
29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型38.53MB
30 第二部分完结竞赛：图片分类25.77MB
31 深度学习硬件：CPU 和 GPU391.21MB
32 深度学习硬件：TPU和其他260.29MB
33 单机多卡并行43.74MB
34 多GPU训练实现216.74MB
35 分布式训练125.47MB
36 数据增广226.02MB
37 微调148.18MB
38 第二次竞赛 树叶分类结果25.37MB
39 实战 Kaggle 比赛：图像分类（CIFAR-10）200.65MB
40 实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）155.55MB
41 物体检测和数据集163.06MB
42 锚框226.51MB
43 树叶分类竞赛技术总结95.87MB
44 物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO229.09MB
45 SSD实现354.3MB
46 语义分割和数据集231.16MB
47 转置卷积127.02MB
47.2 转置卷积是一种卷积35.42MB
48 全连接卷积神经网络 FCN109.37MB
49 样式迁移131.79MB
50 课程竞赛：牛仔行头检测47.37MB
51 序列模型226.93MB
52 文本预处理86.6MB
53 语言模型191.67MB
54 循环神经网络 RNN117.48MB
55 循环神经网络 RNN 的实现338.12MB
56 门控循环单元（GRU）140.55MB
57 长短期记忆网络（LSTM）61.46MB
58 深层循环神经网络46.58MB
59 双向循环神经网络49.73MB
60 机器翻译数据集38.35MB
61 编码器-解码器架构23.21MB
62 序列到序列学习（seq2seq）186.03MB
63 束搜索40.1MB
64 注意力机制81.46MB
65 注意力分数101.66MB
66 使用注意力机制的seq2seq100.1MB
67 自注意力146.76MB
69 BERT预训练228.35MB
70 BERT微调125.76MB
71 目标检测竞赛总结79.54MB
72 优化算法155.28MB
73 课程总结和进阶学习【完结】112.91MB
共680个文件，合计：10.81GB
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