《深度学习》花书训练营【第二期】

课程介绍：

设计了梯度式的教学计划，以理论+实战为主，包含三个部分，第1部分学习基本的数学工具和机器学习的概念，作为深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解“花书”中涉及现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分带打全球顶级Kaggle比赛，增强实战能力和对书本的理解。

〖课程目录〗:

• | └──2、《深度学习》花书训练营【第二期】
• | | ├──00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴
• | | | ├──看开营仪式，了解学习模式.docx 14.88kb
• | | | └──深度输出活动.docx 57.24kb
• | | ├──01 第一周线性代数
• | | | ├──PCA.mp4 42.45M
• | | | ├──点击获取更多资源.html 0.35kb
• | | | ├──矩阵对角化以及SVD分解.mp4 90.32M
• | | | ├──伪逆矩阵最小二乘.mp4 38.72M
• | | | └──资料下载.doc 31.50kb
• | | ├──02 第一周：概率与信息伦，数值计算
• | | | ├──点击获取更多资源.html 0.35kb
• | | | ├──极大似然估计.mp4 36.02M
• | | | ├──无约束最优化.mp4 146.44M
• | | | └──有约束最优化.mp4 79.89M
• | | ├──03 第一周：本周学习任务简单总结
• | | | └──03 第一周：本周学习任务简单总结.doc 100.50kb
• | | ├──04 第二周 机器学习算法基本概念
• | | | ├──估计、偏差和方差.mp4 23.01M
• | | | ├──过拟合欠拟合超参数验证集.mp4 55.62M
• | | | ├──机器学习算法基本概念.doc 51.50kb
• | | | └──机器学习算法基本概念.mp4 46.14M
• | | ├──05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归
• | | | ├──贝叶斯统计.mp4 24.18M
• | | | ├──点击获取更多资源.html 0.35kb
• | | | └──逻辑回归.mp4 65.23M
• | | ├──06 第二周：本周学习任务简单总结
• | | | └──第二周：本周学习任务简单总结.docx 13.67kb
• | | ├──07 第三周：LDA与SVM算法
• | | | ├──LDA.mp4 82.50M
• | | | └──SVM.mp4 125.88M
• | | ├──08 第三周：随机梯度下降
• | | | └──决策树.mp4 80.40M
• | | ├──09 第三周：本周学习任务简单总结
• | | | └──08 第三周：本周学习任务简单总结.doc 455.50kb
• | | ├──10 第四周：前馈神经网络损失函数
• | | | ├──激活函数损失函数.mp4 114.76M
• | | | └──前馈神经网络结构表达能力.mp4 82.63M
• | | ├──11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、
• | | | └──前向后向算法、.mp4 95.55M
• | | ├──12 第四周：直播答疑日
• | | | └──第四周：直播答疑日.mp4 918.60M
• | | ├──13 第四周：本周学习任务简单总结
• | | | └──第四周：本周学习任务简单总结.docx 14.77kb
• | | ├──14 第五周：范数惩罚正则化
• | | | ├──范数惩罚正则化.mp4 92.40M
• | | | └──数据增强bagging dropout.mp4 110.71M
• | | ├──15 第五周：深度模型中的优化
• | | | └──第五周：深度模型中的优化.mp4 294.89M
• | | ├──16 第五周：本周学习任务简单总结
• | | | └──总结.docx 73.47kb
• | | ├──17 第五周：直播答疑
• | | | └──直播答疑.mp4 521.05M
• | | ├──18 第六周：卷积神经网络基础
• | | | ├──cnn前向后向.mp4 124.14M
• | | | └──局部感知权值共享.mp4 143.35M
• | | ├──19 第六周：卷积函数变体
• | | | ├──lenet alexnet.mp4 134.67M
• | | | └──vggnet googlenet.mp4 173.98M
• | | ├──20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日
• | | | ├──答疑.mp4 776.48M
• | | | └──第六周：本周学习任务简单总结.docx 15.27kb
• | | ├──21 第七周：RNN概念&前向传播
• | | | └──RNN概念&前向传播.mp4 96.43M
• | | ├──22 第七周：RNN反向传播与并行计算
• | | | └──RNN反向传播与并行计算.mp4 68.88M
• | | ├──23 第七周：本周学习任务简单总结
• | | | └──第七周：本周学习任务简单总结.docx 15.20kb
• | | ├──24 第八周：lstm
• | | | └──lstm.mp4 92.52M
• | | ├──25 第八周：gru
• | | | └──gru.mp4 75.39M
• | | ├──26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日
• | | | ├──任务总结.docx 196.04kb
• | | | └──直播答疑.mp4 84.03M
• | | ├──27 第九周：推理加速、训练加速
• | | | ├──推理加速.mp4 156.39M
• | | | └──训练加速.mp4 46.82M
• | | ├──28 第九周：自适应和gan
• | | | └──28 第九周：自适应和gan.mp4 38.72M
• | | ├──29 第九周：本周学习任务简单总结
• | | | └──第九周：本周学习任务简单总结.docx 13.58kb
• | | └──花书第二期视频课PPT（完结）
• | | | ├──第二周和第三周：机器学习基础.pdf 4.58M
• | | | ├──第九周：实际工作中的一些高级技术2.0.pdf 1.52M
• | | | ├──第六周：第九章卷积网络2.0.pdf 3.08M
• | | | ├──第七、八周：第十章循环神经网络.pdf 3.05M
• | | | ├──第四周：深度前馈网络.pdf 2.88M
• | | | ├──第五周：深度学习中的正则化.pdf 2.97M
• | | | ├──第五周深度模型的优化.pdf 5.16M
• | | | └──第一周：数学基础(修正版）.pdf 1.56M

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