从python开始讲起，一直到深度学习的快速课程。希望同学理解人工智能的开发流程。

*   01 （非常重要）课程介绍、如何快速学习、坚持学习、开发环境安装/

  *   01 课程导学、自学的精神食粮.mp4 18:14

  *   02 Anaconda、tensorflow、pycharm的安装.mp4 25:50

  *   03 Jupter Notebook使用方法.mp4 08:00

*   02 python基础入门/

  *   01 python介绍_注释.mp4 14:41

  *   02 判断_代码规范.mp4 10:59

  *   03 运算符_循环_制表符.mp4 20:49

  *   04 函数基础_模块.mp4 12:38

  *   05 高级变量类型.mp4 31:55

  *   06 函数和高级变量类型.mp4 13:11

  *   07 函数高级.mp4 14:06

*   03 python高级和面向对象/

  *   01 面向对象介绍.mp4 17:18

  *   02 面向对象特色.mp4 19:02

  *   03 面向对象异常.mp4 08:04

*   04 Tensorflow、机器学习、深度学习基础/

  *   01 TensorFlow介绍.mp4 07:51

  *   02 TF数据类型介绍.mp4 22:05

  *   03 张量的创建.mp4 23:52

  *   04 张量的索引和切片.mp4 05:31

  *   05 张量的维度运算.mp4 14:43

  *   06 数学运算_合并和分割.mp4 09:59

  *   07 数据统计.mp4 10:52

  *   08 排序_维度扩展.mp4 12:51

  *   09 数据裁剪.mp4 09:12

  *   10 Mnist数据集操作.mp4 11:10

  *   11 机器学习回归理论.mp4 22:20

  *   12 手写数字_图像基础_神经网络.mp4 14:02

  *   13 手写数字_图像基础_神经网络.mp4 05:35

  *   14 手写数字神经网络训练.mp4 23:42

  *   15 手写数字神经网络测试.mp4 06:30

  *   16 keras与神经网络的建立.mp4 15:35

  *   17 keras进阶.mp4 06:59

  *   18 激活函数.mp4 08:33

  *   19 loss计算.mp4 13:13

  *   20 梯度原理和计算.mp4 06:37

*   05 项目实战/

  *   01 Minist数据集与keras实战.mp4 20:48

  *   02 TensorBoard入门与安装.mp4 07:53

  *   03 Tensorboard实战.mp4 15:05

  *   04 Metrics介绍.mp4 05:15

  *   05 keras的compile与fit.mp4 06:08

  *   06 模型保存.mp4 06:52

  *   07 keras与cifar10数据集实战.mp4 08:47

  *   08 交叉验证.mp4 05:24

  *   09 过拟合和欠拟合.mp4 10:32

  *   10 学习率和dropout.mp4 09:39

  *   11 卷积神经网络介绍和实战.mp4 50:03