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1、Python人工智能项目进阶（第一部分）-深度学习进阶提高
第95任务： 01_seq2seq介绍与理解.mp4
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任务列表
第1任务： 上阶段考核通过卡点
第2任务： 课件资料下载
第3任务： 01_深度学习课程介绍.mp4
第4任务： 02_深度学习介绍.mp4
第5任务： 03_深度学习介绍2.mp4
第6任务： 01_逻辑回归介绍.mp4
第7任务： 02_逻辑回归损失函数.mp4
第8任务： 03_梯度下降算法过程以及公式.mp4
第9任务： 04_导数意义介绍.mp4
第10任务： 05_a^2函数的导数介绍.mp4
第11任务： 06_导数计算图与链式法则.mp4
第12任务： 07_逻辑回归的导数计算图分析以及参数导数.mp4
第13任务： 08_向量化编程介绍引入.mp4
第14任务： 09_向量化编程的优势.mp4
第15任务： 10_向量化实现逻辑回归的梯度计算更新.mp4
第16任务： 11_正向传播与反向传播、作业介绍.mp4
第17任务： 12_作业讲解题1：实现sigmoid函数与梯度实.mp4
第18任务： 13_作业讲解题2：单神经元神经网络(logistic)分类作业流程介绍.mp4
第19任务： 14_作业讲解题2：参数初始化与前向传播、反向传播.mp4
第20任务： 15_作业讲解题2：优化迭代实现、model逻辑实现.mp4
第21任务： 16_神经网络基础总结.mp4
第22任务： 01_浅层神经网络表示.mp4
第23任务： 02_浅层神经网络的前向传播.mp4
第24任务： 03_激活函数的选择.mp4
第25任务： 04_浅层神经网络的反向传播.mp4
第26任务： 05_作业介绍.mp4
第27任务： 06_作业实现：初始化模型与前向传播.mp4
第28任务： 07_作业实现：反向传播与更新梯度.mp4
第29任务： 08_作业实现：网络模型逻辑实现.mp4
第30任务： 09_浅层神经网络总结.mp4
第31任务： 01_深层神经网络表示.mp4
第32任务： 02_深层神经网络的反向传播过程.mp4
第33任务： 03_参数初始化与超参数介绍.mp4
第34任务： 每日作业
第35任务： 01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4
第36任务： 02_交叉熵损失原理.mp4
第37任务： 03_案例：Mnist手写数字数据介绍.mp4
第38任务： 04_案例：网络结构、流程、代码介绍.mp4
第39任务： 05_案例：主网络结构搭建实现.mp4
第40任务： 06_案例：添加准确率.mp4
第41任务： 07_案例：Tensorboard观察显示.mp4
第42任务： 08_案例：添加模型保存、预测.mp4
第43任务： 09_调整学习率带来的问题.mp4
第44任务： 01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp4
第45任务： 02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4
第46任务： 03_指数加权平均.mp4
第47任务： 04_动量梯度下降原理公式理解.mp4
第48任务： 05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp4
第49任务： 06_标准化输入带来的优化.mp4
第50任务： 07_作业介绍.mp4
第51任务： 08_作业讲解1.mp4
第52任务： 09_作业讲解2.mp4
第53任务： 01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp4
第54任务： 02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4
第55任务： 03_Droupout过程与原理理解.mp4
第56任务： 04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp4
第57任务： 05_正则化作业介绍.mp4
第58任务： 06_作业讲解1.mp4
第59任务： 07_作业讲解2.mp4
第60任务： 01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp4
第61任务： 02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4
第62任务： 每日作业
第63任务： 01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp4
第64任务： 02_卷积网络结构介绍.mp4
第65任务： 03_默认卷积的运算过程.mp4
第66任务： 04_零填充.mp4
第67任务： 05_过滤器大小与步长.mp4
第68任务： 06_多通道的卷积与多卷积核.mp4
第69任务： 07_卷积总结.mp4
第70任务： 08_池化层.mp4
第71任务： 09_全连接层.mp4
第72任务： 01_LeNet5的计算过程详解.mp4
第73任务： 02_常见网络结构介绍.mp4
第74任务： 03_Inception(1x1卷积介绍）.mp4
第75任务： 04_Inception结构以及改进.mp4
第76任务： 05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp4
第77任务： 01_作业介绍.mp4
第78任务： 02_作业讲解.mp4
第79任务： 03_迁移学习.mp4
第80任务： 每日作业
第81任务： 01_循环神经网络背景介绍.mp4
第82任务： 02_循环神经网络结构原理.mp4
第83任务： 03_词的表示与矩阵形状运算.mp4
第84任务： 04_交叉熵损失计算.mp4
第85任务： 05_时间反向传播算法.mp4
第86任务： 06_梯度消失、案例介绍.mp4
第87任务： 07_手写RNN案例：单个cell前向传播.mp4
第88任务： 08_手写RNN案例：所有cell的前向传播.mp4
第89任务： 09_手写RNN案例：单个cell的反向传播.mp4
第90任务： 10_手写RNN案例：所有cell的反向传播.mp4
第91任务： 11_案例总结.mp4
第92任务： 12_GRU与LSTM介绍.mp4
第93任务： 01_词嵌入介绍.mp4
第94任务： 02_词嵌入案例.mp4
第95任务： 01_seq2seq介绍与理解.mp4
第96任务： 02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp4
第97任务： 03_Attention原理分析.mp4
第98任务： 04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp4
第99任务： 05_机器翻译案例：模型参数定义.mp4
第100任务： 06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍.mp4
第101任务： 07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍.mp4
第102任务： 08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍.mp4
第103任务： 09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写.mp4
第104任务： 10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4
第105任务： 11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义.mp4
第106任务： 12_机器翻译案例：attention结构定义.mp4
第107任务： 13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4
第108任务： 14_机器翻译案例：训练逻辑编写.mp4
第109任务： 15_机器翻译案例：训练结果与问题解决.mp4
第110任务： 16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示.mp4
第111任务： 17_集束搜索介绍.mp4
第112任务： 每日作业
第113任务： 01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4
第114任务： 02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp4
第115任务： 03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍.mp4
第116任务： 04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写.mp4
第117任务： 05_生成数字图片案例：训练流程.mp4
第118任务： 06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比.mp4
第119任务： 01_自动编码器介绍.mp4
第120任务： 02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4
第121任务： 03_案例：训练普通自编码器.mp4
第122任务： 04_案例：深度自编码器编写演示.mp4
第123任务： 05_案例：卷积自编码器编写演示.mp4
第124任务： 06_案例：降噪编码器介绍.mp4
第125任务： 07_案例：降噪编码器案例.mp4
第126任务： 01_CapsuleNet了解.mp4
第127任务： 02_深度学习课程总结.mp4
第128任务： 每日作业
