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一直没时间看，需要的话可以加 V ，DeepRedTech

02 人工智能数学基础
03 Python 基础+数据科学入门
04 机器学习算法应用实战
05 李航《统计学习方法》训练营（含无监督学习部分）
06 《机器学习》西瓜书训练营
07 吴恩达《机器学习》作业班
08 深度学习 TensorFlow2.0 框架班
09 深度学习 PyTorch 框架班
10 《深度学习》花书训练营
课程目录

图文
[严正声明] 盗版必究！
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[招募] 如何获得深度之眼奖学金和助学金？
图文
[必看] 训练营学习指南
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[资料合集] 附件资料及课件下载链接
视频
第一周 [任务 1 ] 矩阵对角化以及 SVD 分解
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第一周 [任务 1 ] 逆矩阵、最小二乘及 PCA 原理推导
视频
第一周 [任务 2 ] ：极大似然估计
视频
第一周 [任务 2 ] ：无约束最优化
视频
第一周 [任务 2 ] ：有约束最优化
视频
[第一周作业讲解] 为什么要用最小二乘
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[第一周作业讲解] 矩阵的分解及其应用
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[第一周作业讲解] 极大似然估计以及优化理论
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[第一周作业讲解] 熟悉 svd 分解算法的流程
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第二周 [任务 1 ] ：机器学习算法基本概念
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第二周 [任务 1 ] ：过拟合欠拟合超参数验证集
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第二周 [任务 2 ] ：估计、偏差和方差
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第二周 [任务 2 ] ：贝叶斯估计
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第二周 [任务 2 ] ：逻辑回归
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第二周作业讲解
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第三周 [任务 1 ] 学习支持向量机 LDA
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第三周 [任务 1 ] 其他监督学习算法 SVM
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第三周 [任务 2 ] 决策树、kmeans 算法
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第三周作业讲解
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第四周 [任务 1 ] ：前馈神经网络结构表达能力
视频
第四周 [任务 1 ] ：激活函数损失函数
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第四周 [任务 2 ] 前馈神经网络技巧
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第四周 [任务 2 ] 前向后向算法
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第四周作业讲解
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第五周 [任务 1 ] 范数惩罚正则化
视频
第五周 [任务 1 ] ：数据增强 bagging&dropout
视频
第五周 [任务 2 ] 深度模型中的优化
视频
第五周作业讲解
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第六周 [任务 1 ] cnn 前向后向
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第六周 [任务 1 ] 局部感知权值共享
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第六周 [任务 2 ] lenet&alexnet
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第六周 [任务 2 ] vggnet googlenet
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第六周 [任务 3 ] CNN 应用——RCNN 目标检测
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第六周 [任务 3 ] CNN 应用——Bounding_box regression
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第六周 [任务 3 ] CNN 应用——FastRCNN
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第六周 [任务 3 ] CNN 应用——CNN 人脸特征点定位
视频
第六周作业讲解
视频
[论文精读（选修）] mobilenet-01-背景介绍
视频
[论文精读（选修）] mobilenet-02-论文结构&摘要精读
视频
[论文精读（选修）] mobilenet-03-主体架构&深度可分离卷积
视频
[论文精读（选修）] mobilenet-04-超参数
视频
[论文精读（选修）] mobilenet-05-后续创新及改进
视频
[论文精读（选修）] mobilenet-06-代码结构
视频
[论文精读（选修）] mobilenet-07-模型设计
视频
[论文精读（选修）] mobilenet-08-模型评估
视频
第七周 [任务 1 ] RNN 概念&前向传播
视频
第七周 [任务 1 ] RNN 反向传播与并行计算
视频
第七周 [任务 2 ] lstm
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第七周 [任务 2 ] gru
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第七周 [任务 3 ] plstm&lstm 在 ocr 的应用
视频
第七周作业讲解
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第八周 [任务 1 ] 推理加速
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第八周 [任务 1 ] 训练加速
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第八周 [任务 2 ] 自适应技术
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第 8 周作业讲解.mp4
11 李飞飞斯坦福 CS231n 计算机视觉课
课程目录

图文
[必看] 训练营学习指南
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[严正声明] 盗版必究！
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[资料合集] 作业代码下载链接
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[招募] 如何获得深度之眼奖学金和助学金？
视频
计算机视觉发展历史及一些计算机视觉任务概念
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学习 knn 分类算法
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学习线性分类器
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knn 与线性分类器知识点提点
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knn.ipynb 程序
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学习内容总结+观看作业解答视频
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损失函数和优化导读
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svm 多分类损失函数与 softmax
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函数的优化策略
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作业 2 svm.ipynb, softmax.ipynb
视频
学习反向传播
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作业讲解视频
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作业讲解视频
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学习简单的神经网络
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学习卷积神经网络历史
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学习卷积和池化
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学习激活函数、数据处理、权重初始化
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作业讲解视频
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学习批量归一化
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作业 3
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学习优化策略
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学习正则化和迁移学习 了解各个框架的优缺点
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作业讲解视频
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作业 4
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作业 5
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学习比较流行的 cnn 网络结构
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学习 rnn,lstm,gru
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作业 6
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学习图像分割学习任务，分类和定位
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学习目标检测
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学习特征可视化方法
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作业 7
视频
学习 Pixel RNN,Pixel CNN 与变分自编码
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学习生成对抗网络
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作业 8
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作业 9
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学习深度增强学习
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学习 Q-Learning,Actor-Critic 算法
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学习神经网络模型压缩和加速
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学习对抗样本和对抗训练
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[ kaggle 猫狗分类比赛] 比赛简介
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[学习 kaggle 猫狗分类比赛] 详细操作
12 斯坦福 CS224n 自然语言处理课训练营
13 人工智能项目实战班
14 04 神经网络基础知识
15 06 OpenCV 图像基础
16 [论文] baseline 基础篇目——NLP
17 [论文] baseline 基础篇目——CV
18 [ NLP 经典大赛] 数据科学： 疫情期间网民情绪识别赛
19 面试刷题班
20 05 NLP 基础知识

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