深度学习实战：CNN/RNN/GAN算法与项目案例

 1. 为什么选择这门深度学习课程 
深度学习已成为人工智能领域的重要技术，而掌握CNN、RNN和GAN三大核心算法是进入这一领域的关键。本课程通过理论讲解与实战项目相结合的方式，帮助学习者系统性地掌握深度学习技术。课程内容涵盖从基础概念到前沿应用的完整知识体系，特别适合希望快速提升实战能力的学习者。 

 2. 课程核心内容与特色 
课程以项目驱动的方式展开，包含神经网络基础、卷积神经网络进阶、图像风格转换、循环神经网络应用、对抗生成网络等核心模块。特色亮点在于每个理论知识点都配有对应的实战项目，如使用GG-ResNet进行图像分类、实现TextCNN文本分类、构建DCGAN生成图像等。所有项目均提供完整源码，便于学习者理解和复现。 

 3. 深度学习技术体系详解 
课程构建了完整的深度学习知识体系：从基础的梯度下降算法、神经元模型，到卷积神经网络中的AlexNet、ResNet、Inception等经典结构，再到LSTM、TextRNN等循环神经网络模型。特别值得关注的是对抗生成网络部分，详细讲解了DCGAN、Pix2Pix、CycleGAN等前沿模型原理与实现。 

 4. 实战项目与应用场景 
课程包含多个具有实际应用价值的项目案例：图像风格转换展示如何将艺术风格迁移到普通照片；文本生成图像项目实现从文字描述生成对应图片；图像生成文本则反向完成从图片到文字描述的转换。这些项目不仅巩固理论知识，更能培养解决实际问题的能力。 

 5. 适合人群与学习路径 
本课程适合有一定Python和机器学习基础的开发者进阶学习。建议按照课程章节顺序系统学习：先掌握神经网络基础，再分别攻克CNN、RNN和GAN三大模块，最后通过综合项目融会贯通。课程特别强调调参技巧和模型优化，包含Tensorboard使用、图像增强、批归一化等实用技能。 

通过这门课程，学习者不仅能掌握深度学习核心算法，更能获得宝贵的项目实战经验。理论与实践的结合使本课程成为从入门到精通的理想选择，为从事人工智能相关工作和研究打下坚实基础。

资源目录列表：

├─深度学习之神经网络(CNN&RNN&GAN)算法原理+实战 - 带源码课件
│  ├─第1章 课程介绍
│  │  ├─1-1 课程导学.mp4
│  ├─第2章 神经网络入门
│  │  ├─2-1 机器学习、深度学习简介.mp4
│  │  ├─2-2 神经元-逻辑斯底回归模型.mp4
│  │  ├─2-3 神经元多输出.mp4
│  │  ├─2-4 梯度下降.mp4
│  │  ├─2-5 数据处理与模型图构建(1).mp4
│  │  ├─2-6 数据处理与模型图构建(2).mp4
│  │  ├─2-7 神经元实现（二分类逻辑斯蒂回归模型实现）.mp4
│  │  ├─2-8 神经网络实现（多分类逻辑斯蒂回归模型实现）.mp4
│  ├─第3章 卷积神经网络
│  │  ├─3-1 神经网络进阶.mp4
│  │  ├─3-2 卷积神经网络（1）.mp4
│  │  ├─3-3 卷积神经网络（2）.mp4
│  │  ├─3-4 卷积神经网络实战.mp4
│  ├─第4章 卷积神经网络进阶
│  │  ├─4-1 卷积神经网络进阶（alexnet）.mp4
│  │  ├─4-2 卷积神经网络进阶（ggnet-Resnet）.mp4
│  │  ├─4-3 卷积神经网络进阶（inception-mobile-net）.mp4
│  │  ├─4-4 GG-ResNet实战（1）.mp4
│  │  ├─4-5 GG-ResNet实战（2）.mp4
│  │  ├─4-6 Inception-mobile_net（1）.mp4
│  │  ├─4-7 Inception-mobile_net（2）.mp4
│  ├─第5章 卷积神经网络调参
│  │  ├─5-1 adagrad_adam.mp4
│  │  ├─5-2 激活函数到调参技巧（1）.mp4
│  │  ├─5-3 激活函数到调参技巧（2）.mp4
│  │  ├─5-4 Tensorboard实战（1） (1).mp4
│  │  ├─5-4 Tensorboard实战（1）.mp4
│  │  ├─5-6 fine-tune-实战.mp4
│  │  ├─5-7 actiation-initializer-optimizer-实战.mp4
│  │  ├─5-8 图像增强api使用.mp4
│  │  ├─5-9 图像增强实战.mp4
│  │  ├─5-10 批归一化实战（1）.mp4
│  │  ├─5-11 批归一化实战（2）.mp4
│  ├─第6章 图像风格转换
│  │  ├─6-1 卷积神经网络的应用.mp4
│  │  ├─6-2 卷积神经网络的能力.mp4
│  │  ├─6-3 图像风格转换1算法.mp4
│  │  ├─6-4 GG16预训练模型格式.mp4
│  │  ├─6-5 GG16预训练模型读取函数封装.mp4
│  │  ├─6-6 GG16模型搭建与载入类的封装.mp4
│  │  ├─6-7 图像风格转换算法定义输入与调用GG-Net.mp4
│  │  ├─6-8 图像风格转换计算图构建与损失函数计算.mp4
│  │  ├─6-9 图像风格转换训练流程代码实现.mp4
│  │  ├─6-10 图像风格转换效果展示.mp4
│  │  ├─6-11 图像风格转换2算法.mp4
│  │  ├─6-12 图像风格转换3算法.mp4
│  ├─第7章 循环神经网络
│  │  ├─7-1 序列式问题.mp4
│  │  ├─7-2 循环神经网络.mp4
│  │  ├─7-3 长短期记忆网络.mp4
│  │  ├─7-4 基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN).mp4
│  │  ├─7-5 基于CNN的文本分类模型(TextCNN).mp4
│  │  ├─7-6 RNN与CNN融合解决文本分类.mp4
│  │  ├─7-7 数据预处理之分词.mp4
│  │  ├─7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成.mp4
│  │  ├─7-9 实战代码模块解析.mp4
│  │  ├─7-10 超参数定义.mp4
│  │  ├─7-11 词表封装与类别封装.mp4
│  │  ├─7-12 数据集封装.mp4
│  │  ├─7-13 计算图输入定义.mp4
│  │  ├─7-14 计算图实现.mp4
│  │  ├─7-15 指标计算与梯度算子实现.mp4
│  │  ├─7-16 训练流程实现.mp4
│  │  ├─7-17 LSTM单元内部结构实现.mp4
│  │  ├─7-18 TextCNN实现.mp4
│  │  ├─7-19 循环神经网络总结.mp4
│  ├─第8章 图像生成文本
│  │  ├─8-1 图像生成文本问题引入⼊.mp4
│  │  ├─8-2 图像生成文本评测指标.mp4
│  │  ├─8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本.mp4
│  │  ├─8-4 Multi-Modal RNN模型.mp4
│  │  ├─8-5 Show and Tell模型.mp4
│  │  ├─8-6 Show attend and Tell 模型.mp4
│  │  ├─8-7 Bottom-up Top-down Attention模型.mp4
│  │  ├─8-8 图像生成文本模型对比与总结.mp4
│  │  ├─8-9 数据介绍，词表生成.mp4
│  │  ├─8-10 图像特征抽取(1)-文本描述文件解析.mp4
│  │  ├─8-11 图像特征抽取(2)-Inception3预训练模型抽取图像特征.mp4
│  │  ├─8-12 输入输出文件与默认参数定义.mp4
│  │  ├─8-13 词表载入.mp4
│  │  ├─8-14 文本描述转换为ID表示.mp4
│  │  ├─8-15 ImageCaptionData类封装-图片特征读取.mp4
│  │  ├─8-16 ImageCaptionData类封装-批数据生成.mp4
│  │  ├─8-17 计算图构建-辅助函数实现.mp4
│  │  ├─8-18 计算图构建-图片与词语embedding.mp4
│  │  ├─8-19 计算图构建-rnn结构实现、损失函数与训练算子实现.mp4
│  │  ├─8-20 训练流程代码.mp4
│  │  ├─8-21 文本生成图像问题引入与本节课总结.mp4
│  ├─第9章 对抗神经网络
│  │  ├─9-1 对抗生成网络原理.mp4
│  │  ├─9-2 深度卷积对抗生成网络DCGAN(1).mp4
│  │  ├─9-3 反卷积.mp4
│  │  ├─9-4 深度卷积对抗生成网络DCGAN(2)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─9-5 图像翻译Pix2Pix_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─9-6 无配对图像翻译CycleGAN(1)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─9-7 无配对图像翻译CycleGAN(2)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─9-8 多领域图像翻译StarGAN_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─9-9 文本生成图像Text2Img_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─9-10 对抗生成网络总结_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─9-11 DCGAN实战引⼊.mp4
│  │  ├─9-12 数据生成器实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─9-13 DCGAN生成器器实现.mp4
│  │  ├─9-14 DCGAN判别器实现.mp4
│  │  ├─9-15 DCGAN计算图构建实现与损失函数实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─9-16 DCGAN训练算子实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─9-17 训练流程实现与效果展示_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  ├─第10章 自动机器学习网络-AutoML
│  │  ├─10-1 AutoML引入_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─10-2 自动网络结构搜索算法一_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─10-3 自动网络结构搜索算法一的分布式训练_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─10-4 自动网络结构搜索算法二_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  │  ├─10-5 自动网络结构搜索算法三_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
│  ├─第11章 课程总结
│  │  ├─11-1 课程总结.mp4
│  ├─资料.7z