- 《Python深度学习》源代码与数据
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- 1.1本书学习路线 07:09
- 1.2人工智能与深度学习 04:45
- 1.3深度学习算法流程 08:57
- 2.1Anaconda安装 16:27
- 2.2虚拟环境 08:01
- 2.3Pycharm 14:11
- 3.1Python基础 12:27
- 3.2Python进阶学习 11:18
- 3.3Python高阶 09:44
- 3.4正则表达式 06:21
- 3.5线程与进程 11:31
- 4.1 [4分钟]Keras [无BGM] 04:52
- 4.2 [15分钟]深度学习开端-全连接神经网络[无BGM] 15:09
- 4.3 [16分钟]掌握CNN卷积神经网络 [无BGM] 17:18
- 4.4.1 [19分钟] 超参数设置（上) [无BGM] 19:14
- 4.4.2 [9分钟] 超参数设置（下)[无BGM] 09:14
- 4.5 [6分钟] 寄己训练寄己 自编码器[无BGM] 06:08
- 4.6.1 [10分钟] 通俗易懂RNN [无BGM] 10:51
- 4.6.2 [8分钟] 通俗易懂LSTM [无BGM] 08:57
- 4.6.3 [6分钟] 通俗易懂GRU [无BGM] 06:23
- 4.7.1 [9分钟]全连接神经网络与回归---房价预测 09:55
- 4.7.2 [15分钟] 全连接神经网络与文本分类--招聘信息分类 16:09
- 4.7.3 [8分钟] CNN卷积神经网络与文本分类 08:26
- 4.7.4 [10分钟] CNN卷积神经网络-图像分类 10:49
- 4.7.5[10分钟] 自编码器实战 10:19
- 4.7.6 [12分钟] LSTM实例之预测股价趋势 12:48
- 5.1 [7分钟] 生成对抗网络-原理与训练过程 07:54
- 5.2 [13分钟] 生成对抗网络-实验 13:56
- 6.1 [25分钟] 遗传算法与神经网络（演化神经网络） 26:02
- 6.2 [14分钟] 遗传算法与神经网络（遗传拓扑神经网络） 14:40
- 7.1 [4分钟] 迁移学习与计算机视觉 04:53
- 7.2 [4分钟] 迁移学习与图像分类 04:38
- 7.3 [14分钟] 迁移学习与目标检测（Faster RCNN） 14:06
- 7.4 [4分钟] 迁移学习与语义分割（Seg Net） 03:55
- 7.5 [4分钟] 迁移学习与实例分割（Mask RCNN） 05:54
- 7.6 [9分钟] 迁移学习与计算机视觉---实践 08:44
- 8.1 [25分钟] 一个视频掌握BERT的诞生与使用 25:10
- 8.2 [12分钟] 一个视频了解RoBERT BERT_WWM ERNIE的诞生与应用 13:11
- 8.3 [16分钟] 一个视频掌握BERT的自然语言处理四大任务 16:47
- 8.4.1 [16分钟 上] BERT竞赛实践与代码框架介绍 23:45
- 8.4.3 07:06
- 8.4.2 23:38
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