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[人工智能&深度学习] 唐宇迪 人工智能-深度学习入门视频课程(上篇)

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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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