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1.计算机视觉历史回顾与介绍上.mp4
10.神经网络训练细节part1(上).mp4
11.神经网络训练细节part1(下).mp4
12.神经网络训练细节part2(上).mp4
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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