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【待整理】合集
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(待整理)
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(待整理)最新
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专题讨论:深度学习在生物学中的应用
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10_深度学习优势与可能的不足|.mp4
11_深度学习的框架简介|.mp4
12_相关课程及学习资源推荐|.mp4
13_第1次上课直播回放(一刀未剪)|.mp4
14_课程加群及资料下载(再次强调)|.mp4
15_课程联系服务器的登陆与使用|.mp4
16_相关数学基础1 向量|.mp4
17_相关数学基础2 向量及向量的范数|.mp4
18_相关数学基础3 矩阵|.mp4
19_相关数学基础4 向量求导 梯度 链式法则 反向传播算法|.mp4
1_新平台介绍|.mp4
20_从线性回归角度看神经网络|.mp4
21_分类问题与softmax回归|.mp4
22_隐藏层、激活函数及多层感知机(MLP)|.mp4
23_卷积神经网络(CNN)的一瞥|.mp4
24_本次直播课程小结|.mp4
25_第2次上课直播回放(一刀未剪)|.mp4
26_上节课程内容回顾|.mp4
27_深度学习框架、CUDA及NVIDIA公司的护城河|.mp4
28_深度学习Pytorch环境的安装与搭建|.mp4
29_初步理解CPU与GPU的性能差异|.mp4
2_发票报销及测试账号申请|.mp4
30_训练模型的六大要素|.mp4
31_线性回归模型实战|.mp4
32_MINIST数据介绍及深度学习三巨头|.mp4
33_本次直播课程小结|.mp4
34_加课 Pytorch基础及常见模型实践(一刀未剪)|.mp4
35_计算机常用数据类型的存储|.mp4
36_张量(tensor)的概念|.mp4
37_tensor的创建与索引|.mp4
38_tensor的属性_乘法_广播机制|.mp4
39_Pytorch中的自动求导功能|.mp4
3_上课安排_课程群添加_资料下载|.mp4
40_动手构建Dataset类与DataLoader|.mp4
41_使用torchinfo可视化网络结构|.mp4
42_计算机基础知识及Pytorch上机操作(一刀未剪)|.mp4
43_深度学习重要概念回顾|.mp4
44_深度学习骨干网络|.mp4
45_卷积神经网络(CNN)|.mp4
46_深度卷积神经网络|.mp4
47_实战 FashionMINIST数据集的分类|.mp4
48_U-Net模型简介|.mp4
49_根据单细胞数据构建scBasset模型 理论部分|.mp4
4_课程目标_讲师介绍|.mp4
50_本次直播课程小结|.mp4
51_第3次上课 卷积神经网络部分(一刀未剪)|.mp4
52_scBasset上机 Part I|.mp4
53_scBasset上机 Part II|.mp4
54_scBasset模型上机操作-直播回放(一刀未剪)|.mp4
55_scBasset 上机完结(与EVE同天讲解)|.mp4
56_生成式模型 理论课-直播回放(一刀未剪)|.mp4
57_EVE模型 上机课-直播回放(一刀未剪)|.mp4
58_图网络模型 理论课-直播回放(一刀未剪)|.mp4
59_GNN模型上机部分 以GEARS为例|.mp4
5_课程基本情况介绍及课程特色|.mp4
60_基础模型~大模型的核心思想|.mp4
61_基础模型~大模型在生物医药中的应用案例|.mp4
62_大模型上机部分 以Geneformer为例|.mp4
63_图网络模型与大模型Geneformer合并上机-直播回放(一刀未剪)|.mp4
64_课程总结与未来展望(王老师 part)|.mp4
65_课程总结与科研经验分享(孟浩巍 part)|.mp4
6_深度学习的基本概念及发展简史|.mp4
7_深度学习经典案例|.mp4
8_生物医学相关数据的特点|.mp4
9_人工智能在生物医学中应用案例|.mp4
【资料】00.百因深度学习-课程通知(盖章版)-20231101|.pdf
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