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《深度学习》花书训练营【第二期】

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课程简介

The user wants me to revise the previous draft to be 500-1000 Chinese characters (counting only Chinese characters, excluding punctuation and English). The previous draft had 1198…

已有 19 人浏览 发布 2025-12-20 更新 2026-10-06
The user wants me to revise the previous draft to be 500-1000 Chinese characters (counting only Chinese characters, excluding punctuation and English). The previous draft had 1198 characters, which is too long. I need to trim it down while adding the required elements: learning order, prerequisites, learning outcomes, and resource usage. Let me rewrite more concisely: 1. Problem it solves 2. Prerequisites 3. Which modules to watch first 4. What you can do independently after learning 5. How to use resources with exercises I need to keep it as an HTML fragment with

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  • , no/. Let me draft:

    这门课解决什么问题

    《花书》的数学基础门槛极高,许多开发者卡在线性代数与概率论上,导致无法顺畅阅读教材与编写模型代码。这门训练营针对性拆解了数学推导与算法概念,解决"懂数学但写不出代码"或"看懂书但算不出模型"的痛点,让理论不再是拦路虎。

    适合什么基础

    适合具备一定Python编程基础,对深度学习感兴趣但数学基础薄弱的开发者。不需要已有深度学习框架经验,但需要能读懂英文技术文档,理解基本编程逻辑。

    建议先看哪几块

    建议优先看第一周的线性代数与概率论部分,涵盖PCA、矩阵对角化、SVD分解、伪逆与最小二乘、极大似然估计及无约束/有约束最优化。这是后续理解神经网络与模型训练的核心基石,必须吃透。

    学完能独立做什么

    能独立完成基于《花书》的数学推导复现代码,理解模型训练的优化过程,并把理论转化为可落地的工程调试逻辑。不再只能依赖框架黑盒,而是能定位损失函数、梯度计算与收敛性的工程问题。

    资料怎么配合练习

    资料以文档与代码讲解为主,配合视频和课后总结文档。建议边看边敲代码实现矩阵分解、似然估计等计算,用脚本验证理论输出,对照总结任务自查,把数学公式与工程实现一一对应。

    Let me count the Chinese characters: 第(1)门(2)课(3)解(4)决(5)什(6)么(7)问(8)题(9) - 9 这(1)门(2)训(3)练(4)营(5)针(6)对(7)性(8)拆(9)解(10)了(11)数(12)学(13)推(14)导(15)与(16)算(17)法(18)概(19)念(20) - 12 解(1)决(2)懂(3)数(4)学(5)但(6)写(7)不(8)出(9)代(10)码(11)或(12)看(13)懂(14)书(15)但(16)算(17)不(18)出(19)模(20)型(21)的(22)痛(23)点(24)让(25)理(26)论(27)不(28)再(29)是(30)拦(31)路(32)虎(33) - 33 适(1)合(2)什(3)么(4)基(5)础(6) - 6 具(1)备(2)一(3)定(4)Python编(5)程(6)基(7)础(8) - 8 (Python counts as English, but the Chinese part is 8) 对(1)深(2)度(3)学(4)习(5)感(6)兴趣(7)但(8)数(9)学(10)基(11)础(12)薄(13)弱(14)的(15)开(16)发(17)者(18)不(19)需(20)要(21)已(22)有(23)深(24)度(25)学(26)习(27)框(28)架(29)经(30)验(31)但(32)需(33)要(34)能(35)读(36)懂(37)英(38)文(39)技(40)术(41)文(42)档(43)理(44)解(45)基(46)本(47)编(48)程(49)逻(50)辑(51) - 51 建(1)议(2)先(3)看(4)哪(5)几(6)块(7) -

【资源目录】:
├──00【学前准备】开营仪式,认识群内的小伙伴
| ├──看开营仪式,了解学习模式.docx 14.72kb
| └──深度输出活动.docx 56.89kb
├──01 第一周线性代数
| ├──PCA.mp4 42.45M
| ├──矩阵对角化以及SVD分解.mp4 90.32M
| ├──伪逆矩阵最小二乘.mp4 38.72M
| └──资料下载.doc 31.50kb
├──02 第一周:概率与信息伦,数值计算
| ├──极大似然估计.mp4 36.02M
| ├──无约束最优化.mp4 146.44M
| └──有约束最优化.mp4 79.89M
├──03 第一周:本周学习任务简单总结
| └──03 第一周:本周学习任务简单总结.doc 100.50kb
├──04 第二周 机器学习算法基本概念
| ├──估计、偏差和方差.mp4 23.01M
| ├──过拟合欠拟合超参数验证集.mp4 55.62M
| ├──机器学习算法基本概念.doc 51.50kb
| └──机器学习算法基本概念.mp4 46.14M
├──05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归
| ├──贝叶斯统计.mp4 24.18M
| └──逻辑回归.mp4 65.23M
├──06 第二周:本周学习任务简单总结
| └──第二周:本周学习任务简单总结.docx 13.44kb
├──07 第三周:LDA与SVM算法
| ├──LDA.mp4 82.50M
| └──SVM.mp4 125.88M
├──08 第三周:随机梯度下降
| └──决策树.mp4 80.40M
├──09 第三周:本周学习任务简单总结
| └──08 第三周:本周学习任务简单总结.doc 455.50kb
├──10 第四周:前馈神经网络损失函数
| ├──激活函数损失函数.mp4 114.76M
| └──前馈神经网络结构表达能力.mp4 82.63M
├──11 第四周:前馈神经网络架构设计 反向传播、
| └──前向后向算法、.mp4 95.55M
├──12 第四周:直播答疑日
| └──第四周:直播答疑日.mp4 918.60M
├──13 第四周:本周学习任务简单总结
| └──第四周:本周学习任务简单总结.docx 14.67kb
├──14 第五周:范数惩罚正则化
| ├──范数惩罚正则化.mp4 92.40M
| └──数据增强bagging dropout.mp4 110.71M
├──15 第五周:深度模型中的优化
| └──第五周:深度模型中的优化.mp4 294.89M
├──16 第五周:本周学习任务简单总结
| └──总结.docx 73.33kb
├──17 第五周:直播答疑
| └──直播答疑.mp4 521.05M
├──18 第六周:卷积神经网络基础
| ├──cnn前向后向.mp4 124.14M
| └──局部感知权值共享.mp4 143.35M
├──19 第六周:卷积函数变体
| ├──lenet alexnet.mp4 134.67M
| └──vggnet googlenet.mp4 173.98M
├──20 第六周:本周任务简单总结+直播答疑日
| ├──答疑.mp4 776.48M
| └──第六周:本周学习任务简单总结.docx 15.06kb
├──21 第七周:RNN概念&前向传播
| └──RNN概念&前向传播.mp4 96.43M
├──22 第七周:RNN反向传播与并行计算
| └──RNN反向传播与并行计算.mp4 68.88M
├──23 第七周:本周学习任务简单总结
| └──第七周:本周学习任务简单总结.docx 15.09kb
├──24 第八周:lstm
| └──lstm.mp4 92.52M
├──25 第八周:gru
| └──gru.mp4 75.39M
├──26 第八周:本周任务简单总结+直播答疑日
| ├──任务总结.docx 195.90kb
| └──直播答疑.mp4 84.03M
├──27 第九周:推理加速、训练加速
| ├──推理加速.mp4 156.39M
| └──训练加速.mp4 46.82M
├──28 第九周:自适应和gan
| └──28 第九周:自适应和gan.mp4 38.72M
├──29 第九周:本周学习任务简单总结
| └──第九周:本周学习任务简单总结.docx 13.39kb
└──花书第二期视频课PPT(完结)
| ├──第二周和第三周:机器学习基础.pdf 4.58M
| ├──第九周:实际工作中的一些高级技术2.0.pdf 1.52M
| ├──第六周:第九章卷积网络2.0.pdf 3.08M
| ├──第七、八周:第十章循环神经网络.pdf 3.05M
| ├──第四周:深度前馈网络.pdf 2.88M
| ├──第五周:深度学习中的正则化.pdf 2.97M
| ├──第五周深度模型的优化.pdf 5.16M
| └──第一周:数学基础(修正版).pdf 1.56M

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