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Python深度学习（9787302555223/085788-01）
第42课时： 8.4.1 [16分钟 上] BERT竞赛实践与代码框架介绍
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课时列表
第3课时： 1.1本书学习路线
第4课时： 1.2人工智能与深度学习
第5课时： 1.3深度学习算法流程
第6课时： 2.1Anaconda安装
第7课时： 2.2虚拟环境
第8课时： 2.3Pycharm
第9课时： 3.1Python基础
第10课时： 3.2Python进阶学习
第11课时： 3.3Python高阶
第12课时： 3.4正则表达式
第13课时： 3.5线程与进程
第14课时： 4.1 [4分钟]Keras [无BGM]
第15课时： 4.2 [15分钟]深度学习开端-全连接神经网络[无BGM]
第16课时： 4.3 [16分钟]掌握CNN卷积神经网络 [无BGM]
第17课时： 4.4.1 [19分钟] 超参数设置（上) [无BGM]
第18课时： 4.4.2 [9分钟] 超参数设置（下)[无BGM]
第19课时： 4.5 [6分钟] 寄己训练寄己 自编码器[无BGM]
第20课时： 4.6.1 [10分钟] 通俗易懂RNN [无BGM]
第21课时： 4.6.2 [8分钟] 通俗易懂LSTM [无BGM]
第22课时： 4.6.3 [6分钟] 通俗易懂GRU [无BGM]
第23课时： 4.7.1 [9分钟]全连接神经网络与回归---房价预测
第24课时： 4.7.2 [15分钟] 全连接神经网络与文本分类--招聘信息分类
第25课时： 4.7.3 [8分钟] CNN卷积神经网络与文本分类
第26课时： 4.7.4 [10分钟] CNN卷积神经网络-图像分类
第27课时： 4.7.5[10分钟] 自编码器实战
第28课时： 4.7.6 [12分钟] LSTM实例之预测股价趋势
第29课时： 5.1 [7分钟] 生成对抗网络-原理与训练过程
第30课时： 5.2 [13分钟] 生成对抗网络-实验
第31课时： 6.1 [25分钟] 遗传算法与神经网络（演化神经网络）
第32课时： 6.2 [14分钟] 遗传算法与神经网络（遗传拓扑神经网络）
第33课时： 7.1 [4分钟] 迁移学习与计算机视觉
第34课时： 7.2 [4分钟] 迁移学习与图像分类
第35课时： 7.3 [14分钟] 迁移学习与目标检测（Faster RCNN）
第36课时： 7.4 [4分钟] 迁移学习与语义分割（Seg Net）
第37课时： 7.5 [4分钟] 迁移学习与实例分割（Mask RCNN）
第38课时： 7.6 [9分钟] 迁移学习与计算机视觉---实践
第39课时： 8.1 [25分钟] 一个视频掌握BERT的诞生与使用
第40课时： 8.2 [12分钟] 一个视频了解RoBERT BERT_WWM ERNIE的诞生与应用
第41课时： 8.3 [16分钟] 一个视频掌握BERT的自然语言处理四大任务
第42课时： 8.4.1 [16分钟 上] BERT竞赛实践与代码框架介绍
第43课时： 8.4.3
第44课时： 8.4.2
第1课时： 《Python深度学习》源代码与数据
第2课时： Read me
学
习
中
心
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