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本《深度学习实战班》视频培训课程全套内容目录如下：
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课程目录
章节1：第1章 第1-2讲 深度学习实战培训课
课时1：第01讲-深度学习系统讲解视频：多层感知机DNN.1、浅层网络的问题.mp4
课时2：第01讲-深度学习系统讲解视频：多层感知机DNN.2、涌现现象与深度网络为何高效.mp4
课时3：第01讲-深度学习系统讲解视频：多层感知机DNN.3、计算图.mp4
课时4：第01讲-深度学习系统讲解视频：多层感知机DNN.4、导数的反向传播.mp4
课时5：第02讲-深度学习系统讲解视频：梯度下降法.1、梯度下降的直观例子（一）.mp4
课时6：第02讲-深度学习系统讲解视频：梯度下降法.2、梯度下降的直观例子（二）.mp4
课时7：第02讲-深度学习系统讲解视频：梯度下降法.3、梯度下降的代码实现.mp4
课时8：第02讲-深度学习系统讲解视频：梯度下降法.4、梯度实现的数学证明.mp4
课时9：第02讲-深度学习系统讲解视频：梯度下降法.5、从优化的层次到机器学习.mp4
课时10：第02讲-深度学习系统讲解视频：梯度下降法.6、梯度下降的变体—动量梯度下降法及代码实现.mp4
章节2：第2章 第3-5讲 深度学习实战培训课
课时11：第03讲-深度学习系统讲解视频：BP算法.1、反向传播算法的数学推导.mp4
课时12：第03讲-深度学习系统讲解视频：BP算法.2、反向传播算法的代码实现.mp4
课时13：第03讲-深度学习系统讲解视频：BP算法.3、链式法则.mp4
课时14：第03讲-深度学习系统讲解视频：BP算法.4、反向传播算法在神经网络中的应用代码展示（一）.mp4
课时15：第03讲-深度学习系统讲解视频：BP算法.5、反向传播算法在神经网络中的应用代码展示（二）.mp4
课时16：第04讲-深度学习系统讲解视频：卷积神经网络.1、卷积神经网络的历史.mp4
课时17：第04讲-深度学习系统讲解视频：卷积神经网络.2、图像识别中的滤镜与卷积.mp4
课时18：第04讲-深度学习系统讲解视频：卷积神经网络.3、卷积操作的代码展示.mp4
课时19：第04讲-深度学习系统讲解视频：卷积神经网络.4、图像识别的传统方法及其问题（一）.mp4
课时20：第04讲-深度学习系统讲解视频：卷积神经网络.5、图像识别的传统方法及其问题（二）.mp4
课时21：第04讲-深度学习系统讲解视频：卷积神经网络.6、卷积是如何提取特征的、卷积网络的生物学机理.mp4
课时22：第04讲-深度学习系统讲解视频：卷积神经网络.7、引入激活函数以提取非线性特征.mp4
课时23：第04讲-深度学习系统讲解视频：卷积神经网络.8、池化操作与层层抽象.mp4
课时24：第04讲-深度学习系统讲解视频：卷积神经网络.9、卷积神经网络的训练方法.mp4
课时25：第05讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（上）.1、PyTorch中的基本概念—变量.mp4
课时26：第05讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（上）.2、PyTorch中的反向求导.mp4
课时27：第05讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（上）.3、网络视角下的线性模型、PyTorch对神经网络的支持包.mp4
课时28：第05讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（上）.4、PyTorch中的优化器和损失函数.mp4
课时29：第05讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（上）.5、逻辑回归的问题介绍.mp4
课时30：第05讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（上）.6、用类的方法实现逻辑斯蒂回归.mp4
课时31：第05讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（上）.7、多层网络的模型构建流程、神经网络的参数初始化.mp4
课时32：第05讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（上）.8、Drop out在神经网络中的应用和实现.mp4
章节3：第3章 第6-8讲 深度学习实战培训课
课时33：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.10、构建卷积网络的代码讲解.mp4
课时34：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.11、卷积网络中的全连接层.mp4
课时35：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.12、神经网络的训练与测试及训练的效果展示.mp4
课时36：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.1、梯度下降法在PyTorch中的实现.mp4
课时37：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.2、动量化梯度下降的原理和实现.mp4
课时38：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.3、两个参数问题下的优化面临的问题.mp4
课时39：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.4、自适应的梯度下降及流平均改进法.mp4
课时40：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.5、Adam算法.mp4
课时41：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.6、PyTorch中的优化器选择.mp4
课时42：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.7、PyTorch里的图像预处理与可视化.mp4
课时43：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.8、CNN要调节的主要参数（一）.mp4
课时44：第06讲-深度学习系统讲解视频：PyTorch（下）.9、CNN要调节的主要参数（二）.mp4
课时45：第07讲-深度学习系统讲解视频：CNN进化.1、AlexNet的技术细节.mp4
课时46：第07讲-深度学习系统讲解视频：CNN进化.2、VGG19.mp4
课时47：第07讲-深度学习系统讲解视频：CNN进化.3、深度网络中的梯度消失问题.mp4
课时48：第07讲-深度学习系统讲解视频：CNN进化.4、残差网络的定义.mp4
课时49：第07讲-深度学习系统讲解视频：CNN进化.5、残差网络的数学原理.mp4
课时50：第08讲-深度学习系统讲解视频：BatchNormalization.1、批量正则化怎么做.mp4
课时51：第08讲-深度学习系统讲解视频：BatchNormalization.2、为什么批量标准化比标准化好.mp4
课时52：第08讲-深度学习系统讲解视频：BatchNormalization.3、阈值变换如何应对过拟合.mp4
课时53：第08讲-深度学习系统讲解视频：BatchNormalization.4、批量标准化的操作是怎么进行的.mp4
章节4：第4章 第9-13讲 深度学习实战培训课
课时54：第09讲-深度学习系统讲解视频：Resnet残差网络.1、如何提取中间变量.mp4
课时55：第09讲-深度学习系统讲解视频：Resnet残差网络.2、在pytorch中引入批量正则化.mp4
课时56：第09讲-深度学习系统讲解视频：Resnet残差网络.3、批标准化的效果展示.mp4
课时57：第09讲-深度学习系统讲解视频：Resnet残差网络.4、1-1卷积的含义和效果（一）.mp4
课时58：第09讲-深度学习系统讲解视频：Resnet残差网络.5、1-1卷积的含义和效果（二）.mp4
课时59：第09讲-深度学习系统讲解视频：Resnet残差网络.6、构建残差网络的每个子模块.mp4
课时60：第09讲-深度学习系统讲解视频：Resnet残差网络.7、在网络中引入残差层.mp4
课时61：第09讲-深度学习系统讲解视频：Resnet残差网络.8、残差网络的维度变换.mp4
课时62：第09讲-深度学习系统讲解视频：Resnet残差网络.9、如何实例化深度残差网络.mp4
课时63：第10讲-深度学习系统讲解视频：图像识别综述.1、图像标记.mp4
课时64：第10讲-深度学习系统讲解视频：图像识别综述.2、目标检测.mp4
课时65：第10讲-深度学习系统讲解视频：图像识别综述.3、图像切割.mp4
课时66：第10讲-深度学习系统讲解视频：图像识别综述.4、图像变换.mp4
课时67：第10讲-深度学习系统讲解视频：图像识别综述.5、图像降噪和恢复.mp4
课时68：第10讲-深度学习系统讲解视频：图像识别综述.6、图像聚类与生成.mp4
课时69：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.10、神经风格迁移（二）.mp4
课时70：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.11、神经风格迁移（三）.mp4
课时71：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.12、神经风格迁移（四）.mp4
课时72：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.1、迁移学习的用途.mp4
课时73：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.2、迁移学习的种类.mp4
课时74：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.3、猫狗大战实例之数据读取和预处理.mp4
课时75：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.4、对比展示迁移学习的效果.mp4
课时76：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.5、如何导入之前的模型.mp4
课时77：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.6、连接特征网络和分类网络.mp4
课时78：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.7、如何逐层训练.mp4
课时79：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.8、使用detach分开训练网络.mp4
课时80：第11讲-深度学习系统讲解视频：迁移学习.9、神经风格迁移（一）.mp4
课时81：第12讲-深度学习系统讲解视频：对抗网络.1、生成式模型.mp4
课时82：第12讲-深度学习系统讲解视频：对抗网络.2、自编码器.mp4
课时83：第12讲-深度学习系统讲解视频：对抗网络.3、对抗学习引入.mp4
课时84：第12讲-深度学习系统讲解视频：对抗网络.4、对抗学习的损失函数.mp4
课时85：第12讲-深度学习系统讲解视频：对抗网络.5、卷机对抗网络.mp4
课时86：第12讲-深度学习系统讲解视频：对抗网络.6、对抗训练的难点及应用（一）.mp4
课时87：第12讲-深度学习系统讲解视频：对抗网络.7、对抗训练的难点及应用（二）.mp4
课时88：第13讲-深度学习系统讲解视频：时间序列分析.10、使用LSTM进行时间序列预测.mp4
课时89：第13讲-深度学习系统讲解视频：时间序列分析.1、时间序列是什么.mp4
课时90：第13讲-深度学习系统讲解视频：时间序列分析.2、时间序列的预处理.mp4
课时91：第13讲-深度学习系统讲解视频：时间序列分析.3、时间序列的预测方法.mp4
课时92：第13讲-深度学习系统讲解视频：时间序列分析.4、一阶平滑法.mp4
课时93：第13讲-深度学习系统讲解视频：时间序列分析.5、二次指数平滑法.mp4
课时94：第13讲-深度学习系统讲解视频：时间序列分析.6、Python代码展示.mp4
课时95：第13讲-深度学习系统讲解视频：时间序列分析.7、数据导入和平稳性检测.mp4
课时96：第13讲-深度学习系统讲解视频：时间序列分析.8、平稳性处理于模型构建.mp4
课时97：第13讲-深度学习系统讲解视频：时间序列分析.9、模型的其他构建法.mp4
章节5：第5章 第14-18讲 深度学习实战培训课
课时98：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.10、RNN损失函数.mp4
课时99：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.11、RNN中的求导推理.mp4
课时100：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.12、RNN的求导公式推导.mp4
课时101：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.13、随时间产生的梯度消失问题.mp4
课时102：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.14、梯度消失的反面—梯度爆炸.mp4
课时103：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.1、时间序列数据的特点和历史（一）.mp4
课时104：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.2、时间序列数据的特点和历史（二）.mp4
课时105：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.3、RNN的网络结构（一）.mp4
课时106：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.4、RNN的网络结构（二）.mp4
课时107：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.5、RNN中的时间不变性.mp4
课时108：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.6、RNN的代码实现.mp4
课时109：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.7、RNN下的语言模型（一）.mp4
课时110：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.8、RNN下的语言模型（二）.mp4
课时111：第14讲-深度学习系统讲解视频：RNN.9、RNN的前向传播.mp4
课时112：第15讲-深度学习系统讲解视频：RNN实战.1、自然语言的编码.mp4
课时113：第15讲-深度学习系统讲解视频：RNN实战.2、RNN代码展示—前向传递.mp4
课时114：第15讲-深度学习系统讲解视频：RNN实战.3、RNN代码展示—反向传播.mp4
课时115：第15讲-深度学习系统讲解视频：RNN实战.4、RNN中的梯度更新.mp4
课时116：第15讲-深度学习系统讲解视频：RNN实战.5、模型的训练.mp4
课时117：第15讲-深度学习系统讲解视频：RNN实战.6、PyTorch下的RNN之前向传播.mp4
课时118：第15讲-深度学习系统讲解视频：RNN实战.7、模型的构建代码.mp4
课时119：第15讲-深度学习系统讲解视频：RNN实战.8、模型的训练代码.mp4
课时120：第15讲-深度学习系统讲解视频：RNN实战.9、将模型改为生成模型.mp4
课时121：第16讲-深度学习系统讲解视频：RNN时间序列预测.1、数据准备和导入.mp4
课时122：第16讲-深度学习系统讲解视频：RNN时间序列预测.2、使用线性模型进行预测.mp4
课时123：第16讲-深度学习系统讲解视频：RNN时间序列预测.3、使用神经网络进行预测.mp4
课时124：第16讲-深度学习系统讲解视频：RNN时间序列预测.4、预测结果展示与分析.mp4
课时125：第16讲-深度学习系统讲解视频：RNN时间序列预测.5、从前馈网络到RNN.mp4
课时126：第16讲-深度学习系统讲解视频：RNN时间序列预测.6、应对梯度爆炸.mp4
课时127：第16讲-深度学习系统讲解视频：RNN时间序列预测.7、加速模型的训练方法（一）.mp4
课时128：第16讲-深度学习系统讲解视频：RNN时间序列预测.8、加速模型的训练方法（二）.mp4
课时129：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.10、GRU的优势.mp4
课时130：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.11、Attention机制.mp4
课时131：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.1、RNN和动力学系统.mp4
课时132：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.2、高维动力系统.mp4
课时133：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.3、RNN的图灵完备性.mp4
课时134：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.4、RNN与脑科学的联系.mp4
课时135：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.5、如何解决梯度消失的问题.mp4
课时136：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.6、LSTM的原理.mp4
课时137：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.7、LSTM的优势.mp4
课时138：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.8、LSTM的方程.mp4
课时139：第17讲-深度学习系统讲解视频：RNN深度理解.9、GRU原理.mp4
课时140：第18讲-深度学习系统讲解视频：课程总结.1、机器学习的问题.mp4
课时141：第18讲-深度学习系统讲解视频：课程总结.2、机器学习的核心概念.mp4
课时142：第18讲-深度学习系统讲解视频：课程总结.3、机器学习常见模型.mp4
课时143：第18讲-深度学习系统讲解视频：课程总结.4、CNN常见技巧.mp4
课时144：第18讲-深度学习系统讲解视频：课程总结.5、RNN和迁移学习.mp4
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