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)
