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第01課 深度學習入門

• 課時1深度學習入門概念

  00 : 21 : 43

  開始學習
• 課時2tensorflow安裝

  00 : 17 : 04

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• 課時3tesorflow基本概念

  00 : 05 : 34

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• 課時4tesorflow快速入門

  00 : 07 : 08

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第02課 tensorflow使用

• 課時1tensorflow變量使用

  00 : 12 : 06

  開始學習
• 課時2tensorflow_feed_fetch

  00 : 08 : 05

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• 課時3tensorflow_一元線性回歸

  00 : 10 : 11

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• 課時4tensorflow實現簡單神經網絡

  00 : 23 : 01

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第03課 感知機

• 課時1感知機概念

  00 : 18 : 21

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• 課時2感知機的簡單實現

  00 : 20 : 06

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第04課 多層神經網絡,BP傳播算法

• 課時1多層神經網絡概念

  00 : 27 : 53

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• 課時2后向傳播算法概念

  00 : 15 : 39

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• 課時3后向（BP）傳播算法

  00 : 25 : 34

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第05課 卷積神經網絡基礎

• 課時1卷積神經網絡入門1

  00 : 29 : 57

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• 課時2卷積神經網絡入門2

  00 : 19 : 00

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• 課時3卷積神經網絡入門3

  00 : 13 : 53

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第06課 卷積神經網絡圖像識別

• 課時1手寫數字數據集和keras簡介

  00 : 11 : 11

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• 課時2keras簡單入門使用

  00 : 18 : 40

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• 課時3Keras單層神經網絡手寫數字識別

  00 : 37 : 15

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第07課 卷積神經網絡圖像識別和著名CNN介紹

• 課時1識別自己畫的數字

  00 : 23 : 52

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• 課時2卷積神經網絡識別手寫數字

  00 : 38 : 29

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• 課時3卷積神經網絡參數讀取

  00 : 14 : 41

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• 課時4AlexNet和VGGNet神經網絡

  00 : 27 : 53

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• 課時5谷歌網絡和殘差網絡

  00 : 35 : 49

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第08課 循環神經網絡基礎

• 課時1循環神經網絡概述

  00 : 12 : 30

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• 課時2循環神經網絡主要種類

  00 : 17 : 15

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• 課時3LSTM介紹

  00 : 14 : 03

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• 課時4GRU介紹

  00 : 06 : 30

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第09課 循環神經網絡實現

• 課時1simpleRNN實現

  00 : 21 : 57

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• 課時2LSTM和GRU實現

  00 : 15 : 39

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第10課 生成對抗網絡

• 課時1生成對抗神經網絡概述

  00 : 12 : 03

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• 課時2對抗神經網絡原理

  00 : 13 : 34

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• 課時3對抗神經網絡實現1

  00 : 17 : 08

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• 課時4對抗神經網絡實現2

  00 : 27 : 24

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• 課時5對抗神經網絡實現3

  00 : 19 : 59

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