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  • 13.神经网络训练细节part2(下).mp4
  • 14.卷积神经网络详解(上).mp4
  • 15.卷积神经网络详解(下).mp4
  • 16.迁移学习之物体定位于检测(上).mp4
  • 17.迁移学习之物体定位于检测(下).mp4
  • 18.卷积神经网络的可视化与进一步理解(上).mp4
  • 19.卷积神经网络的可视化与进一步理解(下).mp4
  • 2.计算机视觉历史回顾与介绍中.mp4
  • 20.循环神经网络(上).mp4
  • 21.循环神经网络(下).mp4
  • 22.卷积神经网络工程实践技巧与注意点(上).mp4.mp4
  • 23.卷积神经网络工程实践技巧与注意点(下).mp4
  • 24.深度学习开源库使用介绍(上).mp4.mp4
  • 25.深度学习开源库使用介绍(下).mp4.mp4
  • 26.图像分割与注意力模型(上).mp4.mp4
  • 27.图像分割与注意力模型(下).mp4.mp4
  • 28.视频检测与无监督学习(上).mp4.mp4
  • 29.视频检测与无监督学习(下).mp4.mp4
  • 3.计算机视觉历史回顾与介绍下.mp4
  • 30.来自Jeff Dean的受邀报告(上).mp4.mp4
  • 31.来自Jeff Dean的受邀报告(下).mp4
  • 4.数据驱动的图像分类方式:k最邻近与线性分类器(上).mp4
  • 5.数据驱动的图像分类方式:k最邻近与线性分类器(下).mp4
  • 6.线性分类器损失函数与最优化(上).mp4
  • 7.线性分类器损失函数与最优化(下).mp4
  • 8.反向传播与神经网络初步(上).mp4
  • 9.反向传播与神经网络初步(下).mp4
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