课程名称: 深度学习入门（上篇）唐宇迪 主讲视频课程
课程简介:
课程目标用通俗易懂的讲解，一步步的带大家入门深度学习这个当今世界最火爆的深度学习领域。适用人群渴望高端技术，对人工智能感兴趣的同学们，全民皆可入门。
课程简介：
从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类，深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色，也即将改变这个世界。但是很多同学担心深度学习入门要求太高，苦于国内没有合适的课程予以帮助。
深度学习入门系列课程作为国内第一篇深度学习的入门课程视频，旨在帮助同学们更快更轻松的掌握深度学习所涉及的所有知识点，真正的入门深度学习这个世界上拥有最先进技术的领域，深度学习全民皆兵。
----------------------课程目录------------------------------
第1章深度学习必备基础知识点1小时55分钟11节
1-1深度学习与人工智能简介11:27
1-2计算机视觉面临挑战与常规套路09:40
1-3用K近邻来进行图像分类10:01
1-4超参数与交叉验证10:31
1-5线性分类09:34
1-6损失函数09:18
1-7正则化惩罚项07:19
1-8softmax分类器13:38
1-9最优化形象解读06:47
1-10梯度下降算法原理11:48
1-11反向传播15:17
第2章神经网络模型36分钟3节
2-1神经网络整体架构10:11
2-2神经网络模型实例演示10:38
2-3过拟合问题解决方案15:53
第3章神经网络案例实战1小时44分钟7节
3-1Python环境搭建（推荐Anaconda方法）13:10
3-2Eclipse搭建python环境（选自己喜欢的IDE就好）05:23
3-3深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络（代码）31:51
3-4感受神经网络的强大11:30
3-5神经网络案例-cifar分类任务16:01
3-6神经网络案例-分模块构造神经网络13:33
3-7神经网络案例-训练神经网络完成分类任务13:26
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