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清华学霸尹成Python高级就业课程112天完整

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深度学习必修课：进击算法工程师

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admin
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    [LV.9]以坛为家II

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    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
    051.9-1 序列建模.mp4
    052.9-2 文本数据预处理.mp4
    053.9-3 循环神经网络.mp4
    054.9-4 随时间反向传播算法.mp4
    055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4
    056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4
    057.10-1 深度循环神经网络.mp4
    058.10-2 双向循环神经网络.mp4
    059.10-3 门控循环单元.mp4
    060.10-4 长短期记忆网络.mp4
    061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4
    062.10-6 编码器-解码器网络.mp4
    063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4
    064.10-8 束搜索算法.mp4
    065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4
    066.11-1 什么是注意力机制.mp4
    067.11-2 注意力的计算.mp4
    068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4
    069.11-4 自注意力机制.mp4
    070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4
    071.11-6 Transformer模型.mp4
    072.11-7 Transformer代码实现.mp4
    073.12-1BERT模型.mp4
    074.12-2 GPT系列模型.mp4
    075.12-3 T5模型.mp4
    076.12-4 ViT模型.mp4
    077.12-5 Swin Transformer模型.mp4
    078.12-6 GPT模型代码实现.mp4
    079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4
    080.13-2 变分推断.mp4
    081.13-3 变分自编码器.mp4
    082.13-4 生成对抗网络.mp4
    083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4
    084.13-6 图像生成.mp4
    085.14-1 自定义数据加载.mp4
    086.14-2 图像数据增强.mp4
    087.14-3 迁移学习.mp4
    088.14-4 经典视觉数据集.mp4
    089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4
    090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4
    091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4
    092.15-3 预训练模型.mp4
    093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4
    094.15-5 经典NLP数据集.mp4
    095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4
    096.16-1 InstructGPT模型.mp4
    097.16-2 CLIP模型.mp4
    098.16-3 DALL-E模型.mp4
    099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4
    100.16-5 下一步学习的建议.mp4

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