a249.耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节

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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.mp4
• 🎬 010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
• 🎬 011.4-1 神经网络原理.mp4
• 🎬 012.4-2 多层感知机.mp4
• 🎬 013.4-3 前向传播和反向传播.mp4
• 🎬 014.4-4 多层感知机代码实现.mp4
• 🎬 015.4-5 回归问题.mp4
• 🎬 016.4-6 线性回归代码实现.mp4
• 🎬 017.4-7 分类问题.mp4
• 🎬 018.4-8 多分类问题代码实现.mp4
• 🎬 019.5-1 训练的常见问题.mp4
• 🎬 020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
• 🎬 021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4
• 🎬 022.5-4 正则化.mp4
• 🎬 023.5-5 Dropout.mp4
• 🎬 024.5-6 Dropout代码实现.mp4
• 🎬 025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
• 🎬 026.5-8 模型文件的读写.mp4
• 🎬 027.6-1 最优化与深度学习.mp4
• 🎬 028.6-2 损失函数.mp4
• 🎬 029.6-3 损失函数性质.mp4
• 🎬 030.6-4 梯度下降.mp4
• 🎬 031.6-5 随机梯度下降法.mp4
• 🎬 032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
• 🎬 033.6-7 动量法.mp4
• 🎬 034.6-8 AdaGrad算法.mp4
• 🎬 035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
• 🎬 036.6-10 Adam算法.mp4
• 🎬 037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
• 🎬 038.6-12 学习率调节器.mp4
• 🎬 039.7-1 全连接层问题.mp4
• 🎬 040.7-2 图像卷积.mp4
• 🎬 041.7-3 卷积层.mp4
• 🎬 042.7-4 卷积层常见操作.mp4
• 🎬 043.7-5 池化层Pooling.mp4
• 🎬 044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4
• 🎬 045.8-1 AlexNet.mp4
• 🎬 046.8-2 VGGNet.mp4
• 🎬 047.8-3 批量规范化.mp4
• 🎬 048.8-4 GoogLeNet.mp4
• 🎬 049.8-5 ResNet.mp4
• 🎬 050.8-6 DenseNet.mp4