进击算法工程师深度学习课程

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包含文件：001.1-1 课程内容和理念.mp4、002.1-2 初识深度学习.mp4、003.1-3 课程使用的技术栈.mp4、004.2-1 线性代数.mp4、005.2-2 微积分.mp4、006.2-3 概率.mp4、007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4、008.3-2 conda实用命令.mp4、009.3-3 Jupyter Notebook快速上手...

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📁 资源目录结构内容 (3.56 GB)

1. 包含文件：001.1-1 课程内容和理念.mp4
2. 002.1-2 初识深度学习.mp4
3. 003.1-3 课程使用的技术栈.mp4
4. 004.2-1 线性代数.mp4
5. 005.2-2 微积分.mp4
6. 006.2-3 概率.mp4
7. 007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4
8. 008.3-2 conda实用命令.mp4
9. 009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4
10. 010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
11. 011.4-1 神经网络原理.mp4
12. 012.4-2 多层感知机.mp4
13. 013.4-3 前向传播和反向传播.mp4
14. 014.4-4 多层感知机代码实现.mp4
15. 015.4-5 回归问题.mp4
16. 016.4-6 线性回归代码实现.mp4
17. 017.4-7 分类问题.mp4
18. 018.4-8 多分类问题代码实现.mp4
19. 019.5-1 训练的常见问题.mp4
20. 020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
21. 021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4
22. 022.5-4 正则化.mp4
23. 023.5-5 Dropout.mp4
24. 024.5-6 Dropout代码实现.mp4
25. 025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
26. 026.5-8 模型文件的读写.mp4
27. 027.6-1 最优化与深度学习.mp4
28. 028.6-2 损失函数.mp4
29. 029.6-3 损失函数性质.mp4
30. 030.6-4 梯度下降.mp4
31. 031.6-5 随机梯度下降法.mp4
32. 032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
33. 033.6-7 动量法.mp4
34. 034.6-8 AdaGrad算法.mp4
35. 035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
36. 036.6-10 Adam算法.mp4
37. 037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
38. 038.6-12 学习率调节器.mp4
39. 039.7-1 全连接层问题.mp4
40. 040.7-2 图像卷积.mp4
41. 041.7-3 卷积层.mp4
42. 042.7-4 卷积层常见操作.mp4
43. 043.7-5 池化层Pooling.mp4
44. 044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4
45. 045.8-1 AlexNet.mp4
46. 046.8-2 VGGNet.mp4
47. 047.8-3 批量规范化.mp4
48. 048.8-4 GoogLeNet.mp4
49. 049.8-5 ResNet.mp4
50. 050.8-6 DenseNet.mp4