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深度学习原理与PyTorch实战（9787302576860/090778-01）
第31课时： 4.1 概述 什么是神经网络
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课时列表
第2课时： 2.1 Python是什么
第3课时： 2.2 安装Python解释器
第4课时： 2.3 Pycharm使用
第5课时： 2.4 Pycharm安装
第6课时： 2.5 Pycharm安装 (2)
第7课时： 2.6 注释
第8课时： 2.7 python算数运算
第9课时： 2.8 input与变量
第10课时： 2.9 程序的运行过程
第11课时： 2.10 变量
第12课时： 2.11 变量练习
第13课时： 2.12 数据类型
第14课时： 2.13 函数（1）
第15课时： 2.14 函数（2）
第16课时： 2.15 条件判断的嵌套
第17课时： 2.16 条件判断（1）
第18课时： 2.17 条件判断（2）
第19课时： 2.18 While循环
第20课时： 2.19 While循环练习
第21课时： 2.20 运算符
第22课时： 2.21 运算符的结果
第23课时： 2.22 列表
第24课时： 2.23 列表练习
第25课时： 2.24 列表遍历
第26课时： 2.25 列表遍历（2）
第27课时： 2.26 列表遍历（3）
第28课时： 2.27 Tuple元组
第29课时： 2.28 字符串常用方法
第30课时： 2.29 模块
第31课时： 4.1 概述 什么是神经网络
第32课时： 4.2 概述 神经网络三部曲
第33课时： 4.3 预备知识 矩阵乘法 (1)
第34课时： 4.4 预备知识 矩阵乘法 (2)
第35课时： 4.5 预备知识 矩阵乘法 (3)
第36课时： 4.6 预备知识 梯度下降法 (1)
第37课时： 4.7 预备知识 梯度下降法 (2)
第38课时： 4.8 预备知识 梯度下降法 (3)
第39课时： 4.9 预备知识 梯度下降法 (4)
第40课时： 4.10 预备知识 激活函数（1）
第41课时： 4.11 预备知识 激活函数（2）
第42课时： 4.12 预备知识 反向传播
第43课时： 4.13 安装Pytorch
第44课时： 4.14 张量
第45课时： 4.15 魔术方法和可调用对象
第46课时： 4.16 Pytorch提供的可调用对象
第47课时： 4.17 Pytorch可调用对象源码解读
第48课时： 4.18 线性回归（1）
第49课时： 4.19 线性回归（2）
第50课时： 4.20 torch.nn.Linear源码解析
第51课时： 4.21 全连接神经网络 (1)
第52课时： 4.22 全连接神经网络 (2)
第53课时： 4.23 全连接神经网络 (3)
第54课时： 4.24 全连接神经网络 (4)
第55课时： 5.1 卷积
第56课时： 5.2 图像检测(1)
第57课时： 5.3 图像检测(2)
第58课时： 5.4 YOLOV1
第59课时： 5.5 迁移学习
第60课时： 5.6 迁移学习
第61课时： 5.7 FasterRCNN
第62课时： 6.1 LSTM
第63课时： 6.2 在Pytorch中使用LSTM
第64课时： 6.3 使用LSTM进行图片分类
第65课时： 6.4 效果
第66课时： 6.5 RNN训练的一些细节
第67课时： 6.6 WordEmbedding
第68课时： 6.7 Self-Attention
第69课时： 6.8 Transformer
第70课时： 6.9 Bert
第1课时： 源代码下载
学
习
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心
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