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2025-11-14
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0644-2025-11-13-零基础人工智能课程
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01、第一章第一节《人工智能基础入门指南》(1).mp4
02、第一章第二节《30天入门人工智能》学习指南(1).mp4
03、第二章第一节《神经网络从输入到输出》(1).mp4
04、第二章第二节《初级神经网络入门指南》(1).mp4
05、第二章第三节《浅层神经网络入门指南》(1).mp4
06、第二章第四节《深度神经网络迁移学习》(1).mp4
07、第三章第一节输入端优化1：数据增强归一化(1).mp4
08、第三章第二节输入端优化2：梯度下降参数随机初始化(1).mp4
09、第三章第三节中间层优化1：激活函数(1).mp4
10、第三章第四节中间层优化2：网络归一化学习率衰减(1).mp4
11、第三章第五节输出端优化1：softmax多分类器(1).mp4
12、第三章第六节输出端优化2：多任务学习端到端学习(1).mp4
13、第四章第一节人工智能核心基础：卷积神经网络（上）(1).mp4
14、第四章第二节人工智能核心基础：卷积神经网络（下）(1).mp4
15、第四章第三节经典卷积神经网络1：Lenet—5(1).mp4
16、第四章第四节经典卷积神经网络2：Alexnet(1).mp4
17、第四章第五节经典卷积神经网络3：Vgg—16(1).mp4
18、第四章第六节改进卷积神经网络1：Resnet(1).mp4
19、第四章第七节改进卷积神经网络2：Inception(1).mp4
20、第五章第一节目标检测算法的背景与分类(1).mp4
21、第五章第二节YOLOv3相关算法的原理及实现（上）(1).mp4
22、第五章第三节YOLOv3相关算法的原理及实现（下）(1).mp4
23、第五章第四节YOLOv4算法的原理及实现（上）(1).mp4
24、第五章第五节YOLOv4算法的原理及实现（下）(1).mp4
25、5.6Faster—RCNN算法的原理及实现（上）(1).mp4
26、5.7Faster—RCNN算法的原理及实现（下）(1).mp4
27、第六章第一节网络训练技巧1：数据集选择及设计(1).mp4
28、第六章第二节网络训练技巧2：错误分析及错误标签修正(1).mp4
29、6.3网络训练问题：欠过拟合梯度爆炸消失(1).mp4
30、6.4过拟合消除技巧：L2正则化dropout(1).mp4
31、第六章第五节项目训练评判：贝叶斯误差及网络评判(1).mp4
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