课程信息
深度之眼《深度学习》花书训练营第二期,深度解析深度学习经典著作,结合实战项目,系统学习神经网络、优化算法、卷积网络等核心知识。课程由资深讲师授课,提供详尽资料与答疑服务,助力学员掌握深度学习精髓,提升实战能力,成为深度学习领域的佼佼者。
课程目录
├── 00【学前准备】开营仪式,认识群内的小伙伴 │ ├── 看开营仪式,了解学习模式.docx 0.01M │ └── 深度输出活动.docx 0.06M ├── 01 第一周线性代数 │ ├── 矩阵对角化以及SVD分解.mp4 90.32M │ ├── PCA.mp4 42.45M │ ├── 伪逆矩阵最小二乘.mp4 38.72M │ └── 资料下载.doc 0.03M ├── 02 第一周:概率与信息伦,数值计算 │ ├── 极大似然估计.mp4 36.02M │ ├── 无约束最优化.mp4 146.44M │ └── 有约束最优化.mp4 79.89M ├── 03 第一周:本周学习任务简单总结 │ └── 03 第一周:本周学习任务简单总结.doc 0.10M ├── 04 第二周 机器学习算法基本概念 │ ├── 估计、偏差和方差.mp4 23.01M │ ├── 过拟合欠拟合超参数验证集.mp4 55.62M │ ├── 机器学习算法基本概念.doc 0.05M │ └── 机器学习算法基本概念.mp4 46.14M ├── 05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归 │ ├── 贝叶斯统计.mp4 24.18M │ └── 逻辑回归.mp4 65.23M ├── 06 第二周:本周学习任务简单总结 │ └── 第二周:本周学习任务简单总结.docx 0.01M ├── 07 第三周:LDA与SVM算法 │ ├── LDA.mp4 82.50M │ └── SVM.mp4 125.88M ├── 08 第三周:随机梯度下降 │ └── 决策树.mp4 80.40M ├── 09 第三周:本周学习任务简单总结 │ └── 08 第三周:本周学习任务简单总结.doc 0.44M ├── 10 第四周:前馈神经网络损失函数 │ ├── 激活函数损失函数.mp4 114.76M │ └── 前馈神经网络结构表达能力.mp4 82.63M ├── 11 第四周:前馈神经网络架构设计 反向传播、 │ └── 前向后向算法、.mp4 95.55M ├── 12 第四周:直播答疑日 │ └── 第四周:直播答疑日.mp4 918.60M ├── 13 第四周:本周学习任务简单总结 │ └── 第四周:本周学习任务简单总结.docx 0.01M ├── 14 第五周:范数惩罚正则化 │ ├── 范数惩罚正则化.mp4 92.40M │ └── 数据增强bagging dropout.mp4 110.71M ├── 15 第五周:深度模型中的优化 │ └── 第五周:深度模型中的优化.mp4 294.89M ├── 16 第五周:本周学习任务简单总结 │ └── 总结.docx 0.07M ├── 17 第五周:直播答疑 │ └── 直播答疑.mp4 521.05M ├── 18 第六周:卷积神经网络基础 │ ├── cnn前向后向.mp4 124.14M │ └── 局部感知权值共享.mp4 143.35M ├── 19 第六周:卷积函数变体 │ ├── lenet alexnet.mp4 134.67M │ └── vggnet googlenet.mp4 173.98M ├── 20 第六周:本周任务简单总结+直播答疑日 │ ├── 第六周:本周学习任务简单总结.docx 0.01M │ └── 答疑.mp4 776.48M ├── 21 第七周:RNN概念&前向传播 │ └── RNN概念&前向传播.mp4 96.43M ├── 22 第七周:RNN反向传播与并行计算 │ └── RNN反向传播与并行计算.mp4 68.88M ├── 23 第七周:本周学习任务简单总结 │ └── 第七周:本周学习任务简单总结.docx 0.01M ├── 24 第八周:lstm │ └── lstm.mp4 92.52M ├── 25 第八周:gru │ └── gru.mp4 75.39M ├── 26 第八周:本周任务简单总结+直播答疑日 │ ├── 任务总结.docx 0.19M │ └── 直播答疑.mp4 84.03M ├── 27 第九周:推理加速、训练加速 │ ├── 推理加速.mp4 156.39M │ └── 训练加速.mp4 46.82M ├── 28 第九周:自适应和gan │ └── 28 第九周:自适应和gan.mp4 38.72M ├── 29 第九周:本周学习任务简单总结 │ └── 第九周:本周学习任务简单总结.docx 0.01M └── 课件PPT ├── 第一周:数学基础(修正版).pdf 1.56M ├── 第二周和第三周:机器学习基础.pdf 4.58M ├── 第四周:深度前馈网络.pdf 2.88M ├── 第五周:深度学习中的正则化.pdf 2.97M ├── 第五周深度模型的优化.pdf 5.16M ├── 第六周:第九章卷积网络2.0.pdf 3.08M ├── 第七、八周:第十章循环神经网络.pdf 3.05M └── 第九周:实际工作中的一些高级技术2.0.pdf 1.52M
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