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23、深度学习30天系统实训-非加密
23、深度学习30天系统实训-非加密 从基础到实战，深度学习核心技术一网打尽 编辑点评 系统深入，理论与实践结合，适合初学者进阶。 ⭐ 编辑推荐 本课程涵盖深度学习核心概念，从理论到实战，助你快速掌握深度学习技术。 ✨ 课程亮点 ✦ 系统学习深度学习 ✦ 理论与实践结合 ✦ 适合初学者进阶 课程目录
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23、深度学习30天系统实训-非加密
从基础到实战，深度学习核心技术一网打尽
编辑点评
系统深入，理论与实践结合，适合初学者进阶。
⭐ 编辑推荐
本课程涵盖深度学习核心概念，从理论到实战，助你快速掌握深度学习技术。
✨ 课程亮点
✦系统学习深度学习
✦理论与实践结合
✦适合初学者进阶
课程目录
第一章8 集
- 1-1课程概述与环境配置[ .mp4 [80.8M]
- 1-2深度学习与人工智能概述[ .mp4 [72.7M]
- 1-3机器学习常规套路[ .mp4 [50M]
- 1-4K近邻与交叉验证[ .mp4 [41.3M]
- 1-5得分函数[ 【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [35.3M]
- 1-6损失函数[ 【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [27M]
- 1-8课后讨论与答疑[ .mp4 [189.9M]
- 神经网络（上课）[ .pdf [11.7M]
第二章2 集
- 2-1梯度下降原理-2-2学习率的作用-2-3反向传播-2-4神经网络基础架构-2-5神经网络实例演示-2-6正则化与激活函数[ 【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [320.7M]
- 2-8课后讨论[ 【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [59.2M]
第三章-tensorflow训练mnist数据集8 集
- 3-1tensorflow安装[ 【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [41.1M]
- 3-2tensorflow鍩烘湰濂楄矾[ .mp4 [55M]
- 3-3tensorflow甯哥敤鎿嶄綔[ .mp4 [40.7M]
- 3-4tensorflow实现线性回归[ .mp4 [97.7M]
- 3-5tensorflow实现手写字体[ .mp4 [65.6M]
- 3-6鍙傛暟鍒濆鍖朳 .mp4 [47.7M]
- 3-7迭代完成训练[ 【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [72.6M]
- mnist[ .zip [11.1M]
第四章-卷积神经网络6 集
- 4-1卷积体征提取[ 【更多精选‖公众号：CunWorknotes】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [43.2M]
- 4-2卷积计算流程[ 【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [44M]
- 4-3卷积层计算参数[ .mp4 [74.7M]
- 4-4姹犲寲灞傛搷浣淸 .mp4 [53.5M]
- 4-5卷积网络整体架构[ .mp4 [36.7M]
- 4-6经典网络架构[ .mp4 [65.4M]
第五章-CNN实战与验证码识别8 集
- 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）[ 【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [28.1M]
- 5-2使用CNN训练mnist数[ .mp4 [59.9M]
- 5-3卷积与池化操作[ .mp4 [38M]
- 5-4定义卷积网络计算流程[ .mp4 [68.2M]
- 5-5完成迭代训练[ 【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [84.6M]
- 5-6验证码识别概述[ 【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [50.7M]
- 5-7验证码识别流程[ .mp4 [122.9M]
- 验证码案例[ .zip [76.1M]
第六章-自然语言处理-word2vec6 集
- 6-1自然语言处理与深度学[ 【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [36.5M]
- 6-3神经网络模型[ 【更多精选‖公众号：CunWorknotes】.mp4 [30.4M]
- 6-4CBOW模型[ 【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [39.4M]
- 6-5鍙傛暟鏇存柊[ .mp4 [45.2M]
- 6-6负采样模型[ 【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [20M]
- 6-7案例：影评情感分类(数据[ .mp4 [124.3M]
第七章-word2vec实战与对抗生成网络9 集
- 7-1基于词袋模型训练分类器[ .mp4 [78.7M]
- 7-2准备word2vec输入数据[ .mp4 [64.7M]
- 7-3使用gensim构建word2[ 【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [121.1M]
- 7-4tfidf原理[ .mp4 [136.7M]
- 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)[ 【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [45.1M]
- 7-6GAN网络结构定义[ .mp4 [53.7M]
- 7-7 Gan迭代生成[ 【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [107.1M]
- 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）[ 【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [43.2M]
- 7-9DCGAN网络细节[ 【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [80.4M]
第八章-LSTM情感分析与黑科技概述6 集
- 8-1 RNN网络架构[ .mp4 [41.6M]
- 8-2LSTM网络架构[ .mp4 [33.6M]
- 8-3案例：使用LSTM进行情[ .mp4 [78.7M]
- 8-4情感数据集处理[ 【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [92M]
- 8-6趣味网络串讲（数据代[ .mp4 [55.3M]
- 8-7课后讨论版[ 【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [27.4M]
第三次课程代码2 条
- imagenet-vgg-verydeep-19[ .mat [549.4M]
- tensorflow[ .pptx [792.8KB]
- tensorflow代码[ .zip [2.1M]
适合人群
- 深度学习初学者
- 算法爱好者
- 希望进阶的工程师
🎯 学习收获
- 掌握深度学习基础
- 学会使用TensorFlow
- 实现深度学习项目
🎉 祝您学习愉快！
