课程目录
1-1 [深度学习基本理论] 课程介绍 (06:53)
1-2 [深度学习基本理论] 神经网络基础概述 (02:20)
1-3 [深度学习基本理论] 神经元结构讲解 (08:13)
1-4 [深度学习基本理论] 用python实现神经元demo (10:56)
1-5 [深度学习基本理论] 激活函数概述 (09:04)
1-6 [深度学习基本理论] 激活函数的Tensorflow实现1 (10:32)
1-7 [深度学习基本理论] 激活函数的Tensorflow实现2 (12:32)
1-8 [深度学习基本理论] 神经网络的拓扑架构 (03:41)
1-9 [深度学习基本理论] 常用深度学习模型介绍 (06:32)
1-10 [深度学习基本理论] 深度学习框架 (03:46)
2-1 [深度学习开发环境搭建] Tensorflow GPU版本所需的硬件环境准备 (09:40)
2-2 [深度学习开发环境搭建] Anaconda安装及介绍 (17:08)
2-3 [深度学习开发环境搭建] conda常用命令操作的用法 (11:54)
2-4 [深度学习开发环境搭建] Tensorflow的安装及查看（CPU、GPU版） (07:22)
2-5 [深度学习开发环境搭建] Tensor数据类型及创建函数介绍 (10:41)
2-6 [深度学习开发环境搭建] Tensor数据类型及创建函数案例演示 (18:30)
2-7 [深度学习开发环境搭建] Tensorlow其他常用函数及数学运算 (15:38)
2-8 [深度学习开发环境搭建] tf.data.Dataset对象简介 (10:04)
2-9 [深度学习开发环境搭建] tf.GradientTape讲解 (12:58)
2-10 [深度学习开发环境搭建] tf.one_hot和tf.argmax函数讲解 (05:27)
3-1 [构建深度学习模型] MNIST数据集概述及加载 (13:22)
3-2 [构建深度学习模型] MNIST数据预处理 (09:00)
3-3 [构建深度学习模型] 构建及编译模型 (07:05)
3-4 [构建深度学习模型] 构建及编译模型代码实现 (11:34)
3-5 [构建深度学习模型] 模型训练及代码实现 (11:34)
3-6 [构建深度学习模型] 将数据转换为tf.data.Dataset再训练模型 (04:31)
3-7 [构建深度学习模型] 另一种方式，使用 tf.GradientTape 来训练模型 (15:29)
3-8 [构建深度学习模型] 课后习题讲解 (03:39)
