• 学习时长

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  • 任务1: 深度学习第一期开课仪式.pdf
  • 任务2: 【视频】讲师课前分享 07:36
  • 任务3: 助教分组结果-深度学习一期.xlsx
  • 第1章: 深度学习简介
  • 任务4: 【课件】L1 课程基础介绍.pdf
  • 第1节: 课程前言
  • 任务5: 【视频】前言 25:01
  • 第2节: 预备知识概述
  • 任务6: 【视频】预备基础知识 11:01
  • 第3节: 人工智能发展史
  • 任务7: 【视频】人工智能发展史 36:22
  • 第4节: 机器学习与神经网络
  • 任务8: 【视频】机器学习与神经网络 26:35
  • 第5节: 计算机视觉与自然语言处理概述
  • 任务9: 【视频】计算机视觉与自然语言处理简介 12:50
  • 第2章: 神经网络入门
  • 任务10: 【课件】L2 神经网络.pdf
  • 第1节: 知识引入
  • 任务11: 【视频】知识引入 22:04
  • 第2节: 感知机
  • 任务12: 【视频】感知机 10:52
  • 第3节: 神经网络
  • 任务13: 【视频】神经网络 32:12
  • 第4节: 误差反向传播
  • 任务14: 【视频】误差反向传播 24:42
  • 第5节: 手写数字识别
  • 任务15: 【视频】手写数字识别 31:46
  • 第6节: 作业实践
  • 任务16-1: 【视频】作业 03:35
  • 任务16-2: 【作业】第二章
  • 任务16-3: 【代码】HW2 coding.zip
  • 任务17-1: 第二章作业思路提示-金鑫助教.pdf
  • 任务17-2: 第二章作业讲解 22:22
  • 第3章: 卷积神经网络
  • 任务18: 【课件】L3 卷积神经网络.pdf
  • 第1节: 人类视觉系统
  • 任务19: 【视频】人类视觉系统 11:52
  • 第2节: 卷积神经网络数学基础
  • 任务20: 【视频】CNN数学基础 33:56
  • 第3节: 卷积神经网络推导及其发展历史
  • 任务21: 【视频】CNN推导及其发展历史 61:57
  • 第4节: 实践:基于CNN的手写数字识别
  • 任务22: 【视频】基于CNN的手写数字识别实践 27:41
  • 第5节: 作业
  • 任务23-1: 【作业】第三章
  • 任务23-2: 实践代码
  • 任务23-3: 【代码】code-Python版本.zip
  • 任务24-1: 第三章作业思路提示-许世雄助教.pdf
  • 任务24-2: 第三章作业讲解 16:16
  • 第4章: 优化算法与参数调节
  • 任务25: 【课件】L4 优化算法与参数调节.pdf
  • 任务26: 课件补充资料
  • 第1节: 模型与风险
  • 任务27: 【视频】模型与风险 29:14
  • 第2节: 偏差与方程
  • 任务28: 【视频】偏差与方差 18:27
  • 第3节: 评价指标
  • 任务29: 【视频】评价指标 20:17
  • 第4节: 网络优化
  • 任务30-1: 【视频】网络优化 61:18
  • 任务30-2: 【视频】梯度下降基础 05:31
  • 任务30-3: 【作业】第四章
  • 第5节: 实践
  • 任务31-1: 【代码】L4 code.zip
  • 任务31-2: 第四章作业思路提示-许世雄助教.png
  • 任务31-3: 第四章作业讲评-许世雄.pdf
  • 任务31-4: 【工具】梯度下降演示工具master.zip
  • 第5章: Pytorch框架介绍
  • 任务32-1: 【课件】Pytorch框架.pptx
  • 任务32-2: 【课外】参考资料.zip
  • 第1节: Pytorch简介与安装
  • 任务33: 【视频】Pytorch简介与安装 19:17
  • 第2节: Pytorch元素介绍
  • 任务34: 【视频】Pytorch元素介绍 22:11
  • 第3节: Pytorch网络搭建
  • 任务35: 【视频】Pytorch网络搭建 33:34
  • 第4节: 学习率
  • 任务36: 【视频】学习率 03:03
  • 第5节: 进阶
  • 任务37: 【视频】进阶 14:07
  • 第6节: 实践
  • 任务38-1: 【作业】第五章
  • 任务38-2: 第五章作业思路提示-金鑫助教.pdf
  • 任务38-3: 第五章作业讲评-陈彭鑫同学.pdf
  • 第6章: 深度学习在CV领域的应用
  • 任务39: 【论文】Faster R-CNN.pdf
  • 第1节: 实践I:图像分类
  • 任务40-1: 深度学习 L6 图像分类.pdf
  • 任务40-2: 【实践】基于CNN的图像分类 38:31
  • 第2节: 实践II:目标检测
  • 任务41: 【作业】第六章
  • 任务42-1: 【课件】L6 目标检测.pdf
  • 任务42-2: 【视频】基于CNN的目标检测算法 42:44
  • 任务42-3: 【实践】faster RCNN代码讲解 30:35
  • 任务42-4: 【代码】faster-rcnn.pytorch-master.zip
  • 任务43-1: 第六章作业思路提示-金鑫助教.pdf
  • 任务43-2: 第六章作业讲评-刘维达同学.pdf
  • 第7章: 循环神经网络
  • 第1节: RNN
  • 任务44-1: 【课件】循环神经网络.pdf
  • 任务44-2: 【视频】RNN 77:13
  • 第2节: LSTM模型
  • 任务45-1: 【课件】L7 LSTM与GRU.pdf
  • 任务45-2: 【视频】LSTM与GRU 34:49
  • 第8章: 深度学习在NLP领域的应用
  • 第1节: NLP引用与文本表示学习
  • 任务46-1: 【课件】深度学习在NLP中的应用.pdf
  • 任务46-2: 【视频】文本表示学习 58:08
  • 第2节: 文本分类应用
  • 任务47: 【视频】文本分类应用 42:52
  • 第3节: 实践I:文本分类
  • 任务48-1: 【视频】代码实践 32:08
  • 任务48-2: 【代码】实践代码.zip
  • 第9章: 注意力机制
  • 第1节: Seq2Seq及注意力网络原理
  • 任务49-1: 【课件】L9 注意力网络.pdf
  • 任务49-2: 【视频】注意力机制 53:32

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