课程目录
1-1 [深度学习简介与环境安装] 快速入门深度学习与实战课程先导 (50)
1-2 [深度学习简介与环境安装] 深度学习简介 (31:40)
1-3 [深度学习简介与环境安装] 深度学习环境安装 (22:03)
2-1 [线性回归与梯度下降法] 线性回归与梯度下降法章节先导 (01:22)
2-2 [线性回归与梯度下降法] 线性回归模型定义和穷举法 (23:24)
2-3 [线性回归与梯度下降法] 最小二乘法 (27:36)
2-4 [线性回归与梯度下降法] 最小二乘法矩阵求导 (07:14)
2-5 [线性回归与梯度下降法] 梯度下降法 (25:43)
2-6 [线性回归与梯度下降法] 线性回归模型实战先导 (03:22)
2-7 [线性回归与梯度下降法] 线性回归模型实战案例 (19:53)
3-1 [逻辑回归算法模型与实战] 逻辑回归模型章节先导 (06:05)
3-2 [逻辑回归算法模型与实战] 逻辑回归算法原理 (18:58)
3-3 [逻辑回归算法模型与实战] 参数w更新计算 (13:47)
3-4 [逻辑回归算法模型与实战] 参数b更新计算 (16:42)
3-5 [逻辑回归算法模型与实战] 分类和回归模型评价指标 (17:52)
3-6 [逻辑回归算法模型与实战] 逻辑回归实战先导 (02:34)
3-7 [逻辑回归算法模型与实战] 逻辑回归实战数据预处理 (20:04)
3-8 [逻辑回归算法模型与实战] 逻辑回归模型训练和测试 (18:52)
4-1 [全连接神经网络与实战] 全连接神经网络先导 (58)
4-2 [全连接神经网络与实战] 全连接神经网络的整体结构 (21:36)
4-3 [全连接神经网络与实战] 激活函数的作用 (07:16)
4-4 [全连接神经网络与实战] 神经网络激活函数 (18:34)
4-5 [全连接神经网络与实战] 全连接神经网络前向传播 (20:29)
4-6 [全连接神经网络与实战] 神经网络的损失函数 (09:51)
4-7 [全连接神经网络与实战] 链式法则 (09:45)
4-8 [全连接神经网络与实战] 全连接神经网络反向传播 (35:28)
4-9 [全连接神经网络与实战] 全连接神经网络实战先导 (52)
4-10 [全连接神经网络与实战] 乳腺癌分类实战--依赖库导入 (05:23)
4-11 [全连接神经网络与实战] 乳腺癌分类实战--数据预处理 (10:20)
4-12 [全连接神经网络与实战] 乳腺癌分类实战--模型的训练 (20:09)
4-13 [全连接神经网络与实战] 乳腺癌分类实战--模型的测试 (12:33)
4-14 [全连接神经网络与实战] 空气质量预测实战先导 (03:52)
4-15 [全连接神经网络与实战] 空气质量预测实战--数据预处理 (08:08)
4-16 [全连接神经网络与实战] 空气质量预测实战--预测模型搭建 (08:06)
4-17 [全连接神经网络与实战] 空气质量预测实战--模型测试 (18:32)
4-18 [全连接神经网络与实战] 空气质量预测实战--评价指标评价模型 (07:39)
5-1 [卷积神经网络与实战] 卷积神经网络章节先导 (01:09)
5-2 [卷积神经网络与实战] 图像在计算机中的本质 (08:56)
5-3 [卷积神经网络与实战] 卷积神经网络的整体结构 (12:18)
5-4 [卷积神经网络与实战] 卷积运算及其权重共享 (12:27)
5-5 [卷积神经网络与实战] 填充和步幅运算 (10:41)
5-6 [卷积神经网络与实战] 多通道卷积运算 (08:43)
5-7 [卷积神经网络与实战] 池化运算 (12:56)
5-8 [卷积神经网络与实战] 卷积神经网络实战先导 (03:15)
5-9 [卷积神经网络与实战] LNET-5网络模型讲解 (06:33)
5-10 [卷积神经网络与实战] 缺陷分类实战--数据集预处理 (15:52)
5-11 [卷积神经网络与实战] 缺陷分类实战--卷积神经网络模型搭建 (13:21)
5-12 [卷积神经网络与实战] 缺陷分类实战--卷积神经网络模型测试 (14:15)
6-1 [循环神经网络与实战] 循环神经网络章节先导 (01:00)
6-2 [循环神经网络与实战] RNN神经网络单元结构 (15:49)
6-3 [循环神经网络与实战] RNN神经网络和全连接神经网络对比 (10:25)
6-4 [循环神经网络与实战] RNN神经网络数学模型和权重共享 (09:19)
6-5 [循环神经网络与实战] RNN神经网络前向传播案例 (13:40)
6-6 [循环神经网络与实战] RNN神经网络反向传播 (05:54)
6-7 [循环神经网络与实战] RNN神经网络产生梯度消失和爆炸的原因 (16:50)
6-8 [循环神经网络与实战] LSTM和RNN对比 (09:53)
6-9 [循环神经网络与实战] LSTM单元基本运算 (04:18)
6-10 [循环神经网络与实战] LSTM的遗忘门 (04:57)
6-11 [循环神经网络与实战] LSTM的输入门和细胞状态的更新 (06:02)
6-12 [循环神经网络与实战] LSTM的输出门 (06:18)
6-13 [循环神经网络与实战] LSTM如何缓解梯度消失 (11:48)
6-14 [循环神经网络与实战] 基于LSTM黄金价格预测实战先导 (08:06)
6-15 [循环神经网络与实战] 黄金价格预测实战--依赖库导入 (04:16)
6-16 [循环神经网络与实战] 黄金价格预测实战--数据预处理 (34:39)
6-17 [循环神经网络与实战] 黄金价格预测实战--LSTM模型搭建 (09:39)
6-18 [循环神经网络与实战] 黄金价格预测实战--模型测试 (16:53)
