人工智能-深度学习入门视频课程（上篇+下篇）

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人工智能-深度学习入门视频课程（上篇）
    01深度学习与人工智能简介
    02计算机视觉面临挑战与常规套路
    03用K近邻来进行图像分类
    04超参数与交叉验证
    05线性分类
    06损失函数
    07正则化惩罚项
    08softmax分类器
    09最优化形象解读
    10梯度下降算法原理
    11反向传播
    12神经网络整体架构
    13神经网络模型实例演示
    14过拟合问题解决方案
    15Python环境搭建（推荐Anaconda方法）
    16Eclipse搭建python环境
    17深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络
    18感受神经网络的强大
    19神经网络案例-cifar分类任务
    20神经网络案例-分模块构造神经网络
    21神经网络案例-训练神经网络完成分类任务

人工智能-深度学习入门视频课程（下篇）
    001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
    002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
    003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
    004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4
    005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
    006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4
    007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4
    008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4
    009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4
    010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
    011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
    012、RNN网络细节.mp4
    013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
    014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
    015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4
    016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
    017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4
    018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4
    019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
    020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4
    021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
    022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
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不错的教程，看看啊

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求知识，求下载

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这个教程相关资料齐全吗

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   谢谢，很好的资料干货

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很开心 这么有用的资料