• 学习时长

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  • 1: 【视频】讲师课前分享
  • 2: 深度学习资料&经验分享(lzy).pdf
  • 3: 【视频】深度学习第三期开课仪式
  • 4: 深度学习第三期选助教结果.pdf
  • 第1章: 深度学习简介
  • 5: 【课件】L1 课程基础介绍
  • 第1节: 人工智能引入
  • 6: 【视频】AI引入
  • 第2节: 人工智能常见任务
  • 7: 【视频】AI常见任务
  • 第3节: 人工智能方法
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  • 第2章: 神经网络入门
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  • 第1节: 知识引入
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  • 第2节: 感知机
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  • 第3节: 神经网络
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  • 第4节: 误差反向传播
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  • 第5节: 激活函数
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  • 第6节: 手写数字识别
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  • 第7节: 实践作业
  • 17-1: 【视频】作业
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  • 18: 第二章作业思路提示-李中原.pdf
  • 第3章: 卷积神经网络
  • 19: 【课件】L3 卷积神经网络.pdf
  • 第1节: 人类视觉系统
  • 20: 【视频】人类视觉系统
  • 第2节: 卷积神经网络数学基础
  • 21: 【视频】CNN数学基础
  • 第3节: 卷积神经网络推导及其发展历史
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  • 第4节: 实践:基于CNN的手写数字识别
  • 23: 【视频】基于CNN的手写数字识别实践
  • 第5节: 作业
  • 24-1: 【作业】第三章
  • 24-2: 实践代码
  • 24-3: 【代码】code-Python版本.zip
  • 第4章: 优化算法与参数调节
  • 25: 【课件】L4 优化算法与参数调节.pdf
  • 26: 课件补充资料
  • 第1节: 模型与风险
  • 27: 【视频】模型与风险
  • 第2节: 偏差与方差
  • 28: 【视频】偏差与方差
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  • 第5节: 实践作业
  • 31-1: 【作业】第四章
  • 31-2: 【代码】L4 code.zip
  • 31-3: 【工具】梯度下降演示工具master.zip
  • 第5章: Pytorch框架介绍
  • 第1节: Pytorch简介与安装
  • 第2节: Pytorch元素介绍
  • 第3节: Pytorch网络搭建
  • 第4节: 学习率
  • 第5节: 进阶
  • 第6章: 深度学习在CV领域的应用
  • 第1节: 图像分类介绍
  • 第2节: 常见分类网络介绍
  • 第3节: 从图像分类到语义分割
  • 第4节: 实践I:图像分类
  • 第5节: 目标识别介绍
  • 第6节: 传统方法和深度学习对比
  • 第7节: Faster RCNN介绍
  • 第8节: Faster RCNN代码详解
  • 第9节: 实践II:目标检测

 

 

 

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