课程目录
1-1 [深度学习必备基础知识点] 深度学习要解决的问题 (07:55) 1-2 [深度学习必备基础知识点] 深度学习应用领域 (14:06) 1-3 [深度学习必备基础知识点] 计算机视觉任务 (05:48) 1-4 [深度学习必备基础知识点] 视觉任务中遇到的问题 (10:01) 1-5 [深度学习必备基础知识点] 得分函数 (07:14) 1-6 [深度学习必备基础知识点] 损失函数的作用 (10:42) 1-7 [深度学习必备基础知识点] 前向传播整体流程 (13:45) 2-1 [神经网络模型] 梯度下降通俗解释（以线性回归算法为例，神经网络也是如此） (08:34) 2-2 [神经网络模型] 参数更新方法 (08:17) 2-3 [神经网络模型] 优化参数设置 (08:51) 2-4 [神经网络模型] 返向传播计算方法 (09:33) 2-5 [神经网络模型] 神经网络整体架构 (10:52) 2-6 [神经网络模型] 神经网络架构细节 (10:54) 2-7 [神经网络模型] 神经元个数对结果的影响 (07:11) 2-8 [神经网络模型] 正则化与激活函数 (08:49) 2-9 [神经网络模型] 神经网络过拟合解决方法 (11:06) 3-1 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 神经网络整体框架概述 (07:30) 3-2 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 参数初始化操作 (12:44) 3-3 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 矩阵向量转换 (09:10) 3-4 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 向量反变换 (09:17) 3-5 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 完成前向传播模块 (10:17) 3-6 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 损失函数定义 (09:23) 3-7 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 准备反向传播迭代 (08:01) 3-8 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 差异项计算 (10:41) 3-9 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 逐层计算 (10:10) 3-10 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 完成全部迭代更新模块 (13:49) 3-11 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 手写字体识别数据集 (10:31) 3-12 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 算法代码错误修正 (10:37) 3-13 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 模型优化结果展示 (10:51) 3-14 [神经网络案例实战（Python从零开始实现神经网络模型）] 测试效果可视化展示 (13:09)
