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人工智能 深度学习入门视频课程（上篇）
讲师：唐宇迪
包含以下视频教程+本篇课程的代码资料一齐打包提供。
第1章深度学习必备基础知识点 1小时55分钟11节
1-1深度学习与人工智能简介 11:27
1-2计算机视觉面临挑战与常规套路 09:40
1-3用K近邻来进行图像分类 10:01
1-4超参数与交叉验证 10:31
1-5线性分类 09:34
1-6损失函数 09:18
1-7正则化惩罚项 07:19
1-8softmax分类器 13:38
1-9最优化形象解读 06:47
1-10梯度下降算法原理 11:48
1-11反向传播 15:17
第2章神经网络模型36分钟3节
2-1神经网络整体架构 10:11
2-2神经网络模型实例演示 10:38
2-3过拟合问题解决方案 15:53
第3章神经网络案例实战1小时44分钟7节
3-1Python环境搭建（推荐Anaconda方法）[免费观看] 13:10
3-2Eclipse搭建python环境（选自己喜欢的IDE就好） 05:23
3-3深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络（代码） 31:51
3-4感受神经网络的强大 11:30
3-5神经网络案例-cifar分类任务 16:01
3-6神经网络案例-分模块构造神经网络 13:33
3-7神经网络案例-训练神经网络完成分类任务 13:26
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发表于 2018-8-16 13:07:02
发表于 2018-8-16 13:09:04
