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│  开篇词  掌握深度学习,畅游 AI 时代.mp4
│  01 从神经元说起:数学篇.mp4
│  02 从神经元说起:结构篇.mp4
│  03 AI 术语:让你变得更加专业.mp4
│  04 函数与优化方法:模型的自我学习(上).mp4
│  05 前馈网络与反向传播:模型的自我学习(下).mp4
│  06 线性回归模型:在问题中回顾与了解基础概念.mp4
│  07 卷积神经网络:给你的模型一双可以看到世界的眼睛.mp4
│  08 RNN 与 LSTM:模型也可以持续不断地思考.mp4
│  09 自编码器:让模型拥有属于自己的表达和语言.mp4
│  10 生成式对抗网络:艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏.mp4
│  11 集成、共享、敏捷:Jupyter Notebook 的使用.mp4
│  12 数据预处理:让模型学得更好.mp4
│  13 张量、数据流图与概念:初步了解 TenorFlow.mp4
│  14 工作机制与流程:通过手写识别深入了解 TenorFlow.mp4
│  15 TenorBoard:实验统计分析助手.mp4
│  16 图像分类:技术背景与常用模型解析.mp4
│  17 图像分类:实现你的第一个图像分类实战项目.mp4
│  18 语义分割:技术背景与算法剖析.mp4
│  19 语义分割:打造简单高效的人像分割模型.mp4
│  20 文本分类:技术背景与经典网络结构介绍.mp4
│  21 文本分类:用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型.mp4
│  结束语 掌握深度学习,搭上 AI 快车.mp4
│   
└─文档
         开篇词 掌握深度学习,畅游 AI 时代.md
        01 从神经元说起:数学篇.md
         02 从神经元说起:结构篇.md
        03 AI 术语:让你变得更加专业.md
        04 函数与优化方法:模型的自我学习(上).md
        05 前馈网络与反向传播:模型的自我学习(下).md
        06 线性回归模型:在问题中回顾与了解基础概念.md
         07 卷积神经网络:给你的模型一双可以看到世界的眼睛.md
         08 RNN 与 LSTM:模型也可以持续不断地思考.md
        09 自编码器:让模型拥有属于自己的表达和语言.md
         10 生成式对抗网络:艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏.md
        11 集成、共享、敏捷:Jupyter Notebook 的使用.md
         12 数据预处理:让模型学得更好.md
        13 张量、数据流图与概念:初步了解 TenorFlow.md
        14 工作机制与流程:通过手写识别深入了解 TenorFlow.md
         15 TenorBoard:实验统计分析助手.md
        16 图像分类:技术背景与常用模型解析.md
         17 图像分类:实现你的第一个图像分类实战项目.md
         18 语义分割:技术背景与算法剖析.md
         19 语义分割:打造简单高效的人像分割模型.md
        20 文本分类:技术背景与经典网络结构介绍.md
        21 文本分类:用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型.md
         结束语 掌握深度学习,搭上 AI 快车.md

  

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