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资源描述及截图： 【No111】深度学习入门视频课程上篇+下篇 下载 上篇章节 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 下篇章节 1深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大 14:55 2深度学习入门课程02 卷积层详解 12:53 3深度学习入门课程03 卷积计算流程 12:30 4深度学习入门课程04 卷积核参数分析 13:13 5深度学习入门课程05 卷积参数共享原则 08:09 6深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理 08:24 7深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理 14:44 8深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播 10:19 9深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播 12:00 10深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例 20:35 11深度学习入门课程11 RNN网络结构 08:39 12RNN网络细节 11:54 13深度学习入门课程12 python实现RNN算法 33:46 14深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介 12:36 15深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解 33:30 16深度学习入门额课程15 物体检测实例 33:16 17深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构 21:52 18深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强 12:20 19深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning 11:09 20深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介 20:43 21深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程 20:39 22深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例 12:35 深度学习, 神经网络, python, 人工智能

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