深度学习入门视频课程上下两篇，唐宇迪视频教程下载

从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类，深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色，也即将改变这个世界。但是很多同学担心深度学习入门要求太高，苦于国内没有合适的课程予以帮助。

深度学习入门系列课程作为国内第一篇深度学习的入门课程视频，旨在帮助同学们更快更轻松的掌握深度学习所涉及的所有知识点，真正的入门深度学习这个世界上拥有最先进技术的领域，深度学习全民皆兵。

课程大纲：

1.深度学习上篇

    1深度学习与人工智能简介.wmv

    2计算机视觉面临挑战与常规套路.wmv

    3用K近邻来进行图像分类.wmv

    4超参数与交叉验证.wmv

    5线性分类.wmv

    6损失函数.wmv

    7正则化惩罚项.wmv

    8softmax分类器.wmv

    9最优化形象解读.wmv

    10梯度下降算法原理.wmv

    11反向传播.wmv

    12神经网络整体架构.wmv

    13神经网络模型实例演示.wmv

    14过拟合问题解决方案.wmv

    15Python环境搭建（推荐Anaconda方法）.wmv

    16Eclipse搭建python环境.wmv

    17深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络.wmv

    18感受神经网络的强大.wmv

    19神经网络案例-cifar分类任务.wmv

    20神经网络案例-分模块构造神经网络.wmv

    21神经网络案例-训练神经网络完成分类任务.wmv

2.深度学习下篇

    001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4

    002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4

    003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4

    004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4

    005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4

    006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4

    007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4

    008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4

    009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4

    010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4

    011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4

    012、RNN网络细节.mp4

    013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4

    014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4

    015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4

    016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4

    017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4

    018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4

    019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4

    020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4

    021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4

    022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4

渴望高端技术，对人工智能感兴趣的同学们，全民皆可入门。

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