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522_深度学习入门与实战
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[4974] 开篇词 掌握深度学习,畅游 AI 时代.md
[4975] 01 从神经元说起:数学篇.md
[4976] 02 从神经元说起:结构篇.md
[4977] 03 AI 术语:让你变得更加专业.md
[4978] 04 函数与优化方法:模型的自我学习(上).md
[4979] 05 前馈网络与反向传播:模型的自我学习(下).md
[4980] 06 线性回归模型:在问题中回顾与了解基础概念.md
[4981] 07 卷积神经网络:给你的模型一双可以看到世界的眼睛.md
[4982] 08 RNN 与 LSTM:模型也可以持续不断地思考.md
[4983] 09 自编码器:让模型拥有属于自己的表达和语言.md
[4984] 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
[4985] 11 集成、共享、敏捷:Jupyter Notebook 的使用.md
[4986] 12 数据预处理:让模型学得更好.md
[4987] 13 张量、数据流图与概念:初步了解 TenorFlow.md
[4988] 14 工作机制与流程:通过手写识别深入了解 TenorFlow.md
[4989] 15 TenorBoard:实验统计分析助手.md
[4990] 16 图像分类:技术背景与常用模型解析.md
[4991] 17 图像分类:实现你的第一个图像分类实战项目.md
[4992] 18 语义分割:技术背景与算法剖析.md
[4993] 19 语义分割:打造简单高效的人像分割模型.md
[4994] 20 文本分类:技术背景与经典网络结构介绍.md
[4995] 21 文本分类:用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型.md
[4996] 结束语 掌握深度学习,搭上 AI 快车.md
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