• 学习时长

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支持花呗分期

  • 1: 【视频】讲师课前分享
  • 2: 深度学习第二期 开课仪式.pdf
  • 3: 助教陈彭鑫-开课仪式分享.pdf
  • 4: 助教王舟洋-开课仪式分享.pdf
  • 5: 助教分组结果-深度学习第二期.xlsx
  • 第1章: 深度学习简介
  • 6: 【课件】L1 课程基础介绍.pdf
  • 第1节: 课程前言
  • 7: 【视频】前言
  • 第2节: 预备知识概述
  • 8: 【视频】预备基础知识
  • 第3节: 人工智能发展史
  • 9: 【视频】人工智能发展史
  • 第4节: 机器学习与神经网络
  • 10: 【视频】机器学习与神经网络
  • 第5节: 计算机视觉与自然语言处理概述
  • 11: 【视频】计算机视觉与自然语言处理简介
  • 第2章: 神经网络入门
  • 12: 【课件】L2 神经网络.pdf
  • 第1节: 知识引入
  • 13: 【视频】知识引入
  • 第2节: 感知机
  • 14: 【视频】感知机
  • 第3节: 神经网络
  • 15: 【视频】神经网络
  • 第4节: 误差反向传播
  • 16: 【视频】误差反向传播
  • 第5节: 激活函数
  • 17: 【视频】激活函数
  • 第6节: 手写数字识别
  • 18: 【视频】手写数字识别
  • 第7节: 作业实践
  • 19-1: 【视频】作业
  • 19-2: 【作业】第二章
  • 19-3: 【代码】HW2 coding.zip
  • 19-4: 第二章作业思路提示-彭鑫助教.pdf
  • 20: 第二章作业讲评-夏至同学.pdf
  • 第3章: 卷积神经网络
  • 21: 【课件】L3 卷积神经网络.pdf
  • 第1节: 人类视觉系统
  • 22: 【视频】人类视觉系统
  • 第2节: 卷积神经网络数学基础
  • 23: 【视频】CNN数学基础
  • 第3节: 卷积神经网络推导及其发展历史
  • 24: 【视频】CNN推导及其发展历史
  • 第4节: 实践:基于CNN的手写数字识别
  • 25: 【视频】基于CNN的手写数字识别实践
  • 第5节: 作业
  • 26-1: 【作业】第三章
  • 26-2: 实践代码
  • 26-3: 【代码】code-Python版本.zip
  • 27-1: 第三章作业思路提示-舟洋助教.pdf
  • 27-2: 第三章作业讲评-潘同学.pdf
  • 第4章: 优化算法与参数调节
  • 28: 【课件】L4 优化算法与参数调节.pdf
  • 29: 课件补充资料
  • 第1节: 模型与风险
  • 30: 【视频】模型与风险
  • 第2节: 偏差与方差
  • 31: 【视频】偏差与方差
  • 第3节: 评价指标
  • 32: 【视频】评价指标
  • 第4节: 网络优化
  • 33-1: 【视频】网络优化
  • 33-2: 【视频】梯度下降基础
  • 第5节: 实践
  • 34-1: 【作业】第四章
  • 34-2: 【代码】L4 code.zip
  • 34-3: 【工具】梯度下降演示工具master.zip
  • 34-4: 第四章作业思路提示-陈彭鑫助教.pdf
  • 34-5: 第四章作业讲评-阳同学.pdf
  • 第5章: Pytorch框架介绍
  • 35-1: 【课件】Pytorch框架
  • 35-2: 【课外】参考资料.zip
  • 第1节: Pytorch简介与安装
  • 36: 【视频】Pytorch简介与安装
  • 第2节: Pytorch元素介绍
  • 37: 【视频】Pytorch元素介绍
  • 第3节: Pytorch网络搭建
  • 38: 【视频】Pytorch网络搭建
  • 第4节: 学习率
  • 39: 【视频】学习率
  • 第5节: 进阶
  • 40: 【视频】进阶
  • 第6节: 实践
  • 41-1: 【作业】第五章
  • 41-2: 第五章作业思路提示-彭鑫助教.pdf
  • 41-3: 第五章作业讲评-冯震同学.pdf
  • 第6章: 深度学习在CV领域的应用
  • 42: 【论文】Faster R-CNN.pdf
  • 第1节: 实践I:图像分类
  • 43-1: 深度学习 L6 图像分类.pdf
  • 43-2: 【实践】基于CNN的图像分类
  • 43-3: 【课件】ImageNet分类实践.pdf
  • 43-4: 【视频】实践:ImageNet图像分类
  • 第2节: 实践II:目标检测
  • 44-1: 【课件】L6 目标检测.pdf
  • 44-2: 【视频】基于CNN的目标检测算法
  • 44-3: 【实践】faster RCNN代码讲解
  • 44-4: 【代码】faster-rcnn.pytorch-master.zip
  • 45-1: 【作业】第六章
  • 45-2: 第六章作业思路提示-舟洋助教.pdf
  • 45-3: 第六章作业讲评-苏坦同学.pdf
  • 第7章: 循环神经网络
  • 第1节: RNN
  • 46-1: 【课件】循环神经网络.pdf
  • 46-2: 【视频】RNN
  • 第2节: LSTM模型
  • 47-1: 【课件】L7 LSTM与GRU.pdf
  • 47-2: 【视频】LSTM与GRU
  • 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
  • 48-1: 【课件】深度学习在NLP中的应用.pdf
  • 48-2: 【视频】文本表示学习
  • 第2节: 文本分类应用
  • 49: 【视频】文本分类应用
  • 第3节: 实践I:文本分类
  • 50-1: 【视频】代码实践
  • 50-2: 【代码】实践代码.zip
  • 第10章: 预训练语言模型
  • 52: 【课件】预训练语言模型v2.0.pdf
  • 第1节: 发展历史
  • 53: 【视频】发展历史
  • 第2节: 模型详解
  • 54: 【视频】模型详解
  • 第3节: 模型对比
  • 55: 【视频】模型对比

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