Table of Contents generated with DocToc
- 激荡63年：人工智能简史
- 脱颖而出的深度学习
- 神经网络是“照猫画虎”
- 神经网络的血液：张量
- 神经网络的齿轮：张量运算
- 神经网络的引擎：梯度优化
- 深度学习框架 Keras 简介
- 搭建深度学习开发环境
- 深度学习四件套：数据、模型、损失函数与优化
- 深度学习：”Hello MNIST”
- 深度学习实战：IMDb 数据集介绍
- 深度学习实战：电影评论分类模型
- 机器学习的三大分支
- 模型训练：如何评估一个模型的好与坏
- 模型训练：常用数据预处理方法
- 模型训练：如何解决过拟合问题
- 猫狗分类理论：CNN理论基础与实现
- 猫狗分类基础：训练一个最简单的分类模型
- 猫狗分类进阶：数据增强（举一反三造数据）
- 猫狗分类进阶：特征提取（站在巨人肩膀上）
- 猫狗分类进阶：模型微调（青出于蓝胜于蓝）
- 深度学习可视化：神经网络模型结构
- 深度学习可视化：神经网络中间激活
- 深度学习可视化：卷积层过滤器
- 深度学习可视化：类激活热力图
- 深度学习实战：目标检测问题定义与说明
- 深度学习实战：目标检测模型的应用场景
- 深度学习实战：目标检测常用数据集介绍
- 深度学习实战：深度目标检测模型发展概述
- 深度学习实战：二阶段（two-stage）目标检测模型概述
- 深度学习实战：目标检测 YOLO 系列模型发展
- 深度学习实战：实战 Darknet YOLOv3 目标检测
- 深度学习实战：实战 Keras YOLOv3 目标检测
- 深度学习实战：实战 YOLOv3 迁移学习模型训练
- 深度学习实战：实战短小精干的 Tiny-YOLOv3 目标检测
- 深度学习实战：实战 Tiny-YOLOv3 迁移学习模型训练
- 深度学习实战：图像分类问题定义与说明
- 深度学习实战：图像分类模型的应用场景
- 深度学习实战：图像分类常用数据集介绍
- 深度学习实战：“重量级”图像分类模型概述
- 深度学习实战：“轻量级”图像分类模型概述
- 深度学习实战：图像分类 MobileNets 系列模型发展
- 深度学习实战：实战 Keras MobileNet 图像分类
- 深度学习实战：实战 Keras 和 TensorFlow 模型格式转换
- 深度学习实战：实战 TensorFlow Lite 模型格式转换
- 深度学习实战：搭建 TensorFlow Lite 模型运行环境
- 深度学习实战：实现手机上的实时物品分类应用
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