人工精选【跟班学】《深度学习》花书第7期
这门课解决什么问题 这份资料围绕深度学习的底层逻辑展开，核心是帮你啃下被圈内称为“花书”的理论体系。它不教你怎么快速调包跑通一个模型，而是解决算法工程师在业务中最怕的“知其不知所以然”——为什么损失函数这么设计、为什么过拟合要用正则化、推导公式里的矩阵运算到底在算什么。如果你的工作是复用现成框架做工
会员 · 按档位
游客按标价购买，不享受上表折扣。
支付成功后自动发放网盘链接，链接失效可找客服免费补
这门课解决什么问题
这份资料围绕深度学习的底层逻辑展开，核心是帮你啃下被圈内称为“花书”的理论体系。它不教你怎么快速调包跑通一个模型，而是解决算法工程师在业务中最怕的“知其不知所以然”——为什么损失函数这么设计、为什么过拟合要用正则化、推导公式里的矩阵运算到底在算什么。如果你的工作是复用现成框架做工程开发，可能用不上；但如果你需要做模型调优、看论文复现新结构、或者准备大厂算法岗的技术面，这套体系课能帮你把地基夯实。资料里包含大量数学基础铺垫，比如矩阵分解和极大似然估计，这恰恰是很多人自学时直接跳过、后来又卡住的地方。
适合什么基础与学习建议
这套资料不适合零基础转行的人。你需要具备 Python 编程能力，了解基础微积分和线性代数，最好有机器学习的初步概念。拿到资料后，建议先看学习指南模块，了解整体节奏。第一周别急着往后赶，重点看数学基础和作业讲解部分，尤其是最小二乘和 SVD 分解那几节，这是后续理解神经网络反向传播的钥匙。论文精读模块属于拔高内容，基础弱的同学可以放第二轮再看。每节视频后务必把作业题独立做一遍，不要只看讲解视频觉得听懂了就行。资料包里的直播答疑记录是个宝库，建议配合对应章节看，很多你卡住的点，前人已经问过并解答了。
学完能独立做什么
完整跟下来后，你能在白板上推导常见模型的目标函数，理解优化算法的收敛逻辑，而不是只会调 API。面对新论文时，你能看懂模型结构背后的数学动机，判断哪些创新点值得借鉴到自己的业务场景。具体来说，你可以独立完成一个经典模型从公式推导到代码实现的闭环，能定位训练过程中因底层逻辑理解偏差导致的收敛异常，而不是只会怀疑学习率没调好。这份资料的价值不在于让你立刻写出花哨的应用，而在于给你一把尺子，能丈量所有新出的算法到底是在哪一层做创新。
【严正声明】盗版必究！.html · 【必看】训练营学习指南.html · 【招募】如何获得深度之眼奖学金和助学金？.html · 【数学】矩阵对角化与svd分
课程目录
* 【严正声明】盗版必究！.html
* 【必看】训练营学习指南.html
* 【招募】如何获得深度之眼奖学金和助学金？.html
* 【数学】矩阵对角化与svd分解.mp4
* 【机器学习】机器学习算法.mp4
* 【直播答疑问题收集日】12月26日直播.html
* 【第一周作业讲解】为什么要用最小二乘.mp4
* 【第一周作业讲解】极大似然估计以及优化理论.mp4
* 【第一周作业讲解】熟悉svd分解算法的流程.mp4
* 【第一周作业讲解】矩阵的分解及其应用.mp4
* 【论文精读（选修）】mobilenet-01-背景介绍.mp4
* 【论文精读（选修）】mobilenet-02-论文结构&摘要精读.mp4
* 【论文精读（选修）】mobilenet-03-主体架构&深度可分离卷积.mp4
* 【论文精读（选修）】mobilenet-04-超参数.mp4
* 【论文精读（选修）】mobilenet-05-后续创新及改进.mp4
* 【论文精读（选修）】mobilenet-06-代码结构.mp4
* 【论文精读（选修）】mobilenet-07-模型设计.mp4
* 【论文精读（选修）】mobilenet-08-模型评估.mp4
* 【课件】PPT+作业.html
* 开营仪式-老师部分.mp4
* 开营仪式.mp4
* 第一周【任务1】最小二乘与pca.mp4
* 第一周【任务1】矩阵对角化以及SVD分解.mp4
* 第一周【任务2】：无约束最优化.mp4
* 第一周【任务2】：有约束最优化.mp4
* 第一周【任务2】：极大似然估计.mp4
* 第七周【任务1】RNN反向传播与并行计算.mp4
* 第七周【任务1】RNN概念&前向传播.mp4
* 第七周【任务2】gru.mp4
* 第七周【任务2】lstm.mp4
* 第七周【任务3】plstm&lstm在ocr的应用.mp4
* 第三周【任务1】其他监督学习算法.mp4
* 第三周【任务1】学习支持向量机.mp4
* 第三周【任务2】决策树.mp4
* 第二周【任务1】：机器学习算法.mp4
* 第二周【任务1】：过拟合欠拟合超参数验证集.mp4
* 第二周【任务2】：估计、偏差和方差.mp4
* 第二周【任务2】：贝叶斯估计.mp4
* 第二周【任务2】：逻辑回归.mp4
* 第五周【任务1】范数惩罚正则化.mp4
* 第五周【任务1】：数据增强bagging&dropout.mp4
* 第五周【任务2】深度模型中的优化.mp4
* 第八周【任务1】推理加速.mp4
* 第八周【任务1】训练加速.mp4
* 第八周【任务2】自适应技术.mp4
* 第六周【任务1】cnn前向后向.mp4
* 第六周【任务1】局部感知权值共享.mp4
* 第六周【任务2】lenet&alexnet.mp4
* 第六周【任务2】vggnet googlenet.mp4
* 第六周【任务3】CNN应用——Bounding_box regression.mp4
* 第六周【任务3】CNN应用——CNN人脸特征点定位.mp4
* 第六周【任务3】CNN应用——FastRCNN.mp4
* 第六周【任务3】CNN应用——RCNN目标检测.mp4
* 第四周【任务1】：前馈神经网络结构表达能力.mp4
* 第四周【任务1】：激活函数损失函数.mp4
* 第四周【任务2】前向后向算法.mp4
* 第四周【任务2】前馈神经网络技巧.mp4
* 花书第7期 12月26日直播答疑.mp4
* 说出你的故事！深度之眼征稿活动~.html
同类课程
和你正在看的这门一个方向
体系课AI大模型开发2026线下版V7.5
永久有效 · 网盘发货
体系课小滴课堂新一代AI全栈工程师-微服务AI智能面试对话平台
永久有效 · 网盘发货
体系课QCon 北京 2026 （4 月）
永久有效 · 网盘发货
体系课AI+全能测试工程师
永久有效 · 网盘发货
体系课小滴课堂中间件项目大课-自动化云测平台/Spingboot3.X/微服务/Kafka3.x
永久有效 · 网盘发货
体系课图灵工控一期：上位机+AI
永久有效 · 网盘发货