先机致胜，破冰AI！深度学习模型、框架与实战！

• ├──课时100：案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.mp4 22.15M
• ├──课时101：案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.mp4 17.48M
• ├──课时102：案例实战对抗生成网络：构造损失函数.mp4 15.48M
• ├──课时103：案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络.mp4 24.99M
• ├──课时104：DCGAN基本原理.mp4 15.89M
• ├──课时105：DCGAN的网络模型架构.mp4 8.51M
• ├──课时106：DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据.mp4 13.83M
• ├──课时107：DCGAN项目实战：配置参数.mp4 25.86M
• ├──课时108：DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.mp4 24.48M
• ├──课时109：DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.mp4 21.92M
• ├──课时10：神经网络-10-最优化问题细节.mp4 28.43M
• ├──课时110：DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.mp4 22.61M
• ├──课时11：神经网络-11-反向传播.mp4 37.24M
• ├──课时12：神经网络架构-1-整体架构.mp4 24.61M
• ├──课时13：神经网络架构-2-实例演示.mp4 49.13M
• ├──课时14：神经网络架构-3-过拟合解决方案.mp4 38.98M
• ├──课时15：章节3： 神经网络案例实战.mp4 58.05M
• ├──课时16：神经网络案例-分模块构造神经网络.mp4 54.02M
• ├──课时17：神经网络案例-训练神经网络完成分类任务.mp4 53.12M
• ├──课时18：神经网络架构-4-感受神经网络的强大.mp4 42.10M
• ├──课时19：1-卷积神经网络的应用.mp4 49.71M
• ├──课时1：神经网络-1-深度学习概述.mp4 32.67M
• ├──课时20：2-卷积层解释.mp4 34.00M
• ├──课时21：3-卷积计算过程 .mp4 38.95M
• ├──课时22：4-pading与stride.mp4 38.12M
• ├──课时23：5-卷积参数共享.mp4 25.09M
• ├──课时24：6-池化层原理.mp4 23.71M
• ├──课时25：卷积池化反向传播.mp4 43.74M
• ├──课时26：卷积网络代码1.mp4 36.39M
• ├──课时27：卷积网络代码2.mp4 47.22M
• ├──课时28：1-经典网络架构.mp4 76.32M
• ├──课时29：2-分类与回归任务.mp4 233.52M
• ├──课时2：神经网络-2-挑战与常规套路.mp4 25.68M
• ├──课时30：三代物体检测.mp4 35.22M
• ├──课时31：数据增强策略.mp4 16.87M
• ├──课时32：TransferLearning.mp4 92.13M
• ├──课时33：巧妙设计神经网络.mp4 180.60M
• ├──课时34：1-CAFFE简介.mp4 31.76M
• ├──课时34：2-网络配置文件-数据层.mp4 55.56M
• ├──课时35：网络配置文件-数据层.mp4 31.49M
• ├──课时36：-网络配置文件-计算层.mp4 75.52M
• ├──课时37：4-超参数solver文件.mp4 64.03M
• ├──课时38：制作LMDB数据源.mp4 63.19M
• ├──课时39：多label问题之HDF5数据源.mp4 41.14M
• ├──课时3：神经网络-3-用K近邻来进行分类.mp4 25.41M
• ├──课时40：使用命令行训练网络.mp4 27.81M
• ├──课时41：使用python定义自己的层.mp4 39.10M
• ├──课时42：绘制网络结构图.mp4 21.77M
• ├──课时43：生成网络配置文件.mp4 21.53M
• ├──课时44：对训练的网络模型绘制LOSS曲线.mp4 22.65M
• ├──课时45：对训练结果进行分类任务.mp4 41.11M
• ├──课时46：人脸检测项目概述.mp4 3.17M
• ├──课时47：数据获取.mp4 24.42M
• ├──课时48：正负样本数据裁剪.mp4 23.62M
• ├──课时49：TXT数据制作.mp4 24.96M
• ├──课时4：神经网络-4-超参数与交叉验证.mp4 26.35M
• ├──课时50：LMDB脚本文件.mp4 14.56M
• ├──课时51：制作LMDB数据源.mp4 19.56M
• ├──课时52：网络配置文件.mp4 22.01M
• ├──课时53：超参数和训练网络.mp4 27.18M
• ├──课时54：检测框架.mp4 26.39M
• ├──课时55：scale变换和预处理.mp4 35.12M
• ├──课时56：坐标变换.mp4 28.95M
• ├──课时57：NMS完成代码.mp4 18.25M
• ├──课时58：测试效果及改进.mp4 21.23M
• ├──课时59：矫正过程.mp4 23.04M
• ├──课时5：神经网络-5-线性分类.mp4 22.67M
• ├──课时60：如何提高精度.mp4 13.79M
• ├──课时61：项目总结.mp4 26.52M
• ├──课时62：脸关键点检测算法框架.mp4 16.43M
• ├──课时63：多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4 49.21M
• ├──课时64：对原始数据进行数据增强.mp4 21.06M
• ├──课时65：完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4 33.18M
• ├──课时66：第一阶段网络训练.mp4 19.04M
• ├──课时67：第二三阶段网络数据源制作.mp4 53.55M
• ├──课时68：第二三阶段网络模型训练.mp4 22.00M
• ├──课时69：网络模型参数初始化.mp4 24.75M
• ├──课时6：神经网络-6-损失函数.mp4 23.32M
• ├──课时70：完成全部测试结果.mp4 30.97M
• ├──课时71：人脸关键点检测效果.mp4 20.05M
• ├──课时72：项目总结分析.mp4 24.67M
• ├──课时73：算法框架分析.mp4 29.40M
• ├──课时74：Tensorflow简介.mp4 890.31kb
• ├──课时75：Tensorflow安装.mp4 14.70M
• ├──课时76：基本计算单元-变量.mp4 14.74M
• ├──课时77：常用基本操作.mp4 26.98M
• ├──课时78：构造线性回归模型.mp4 27.42M
• ├──课时79：Mnist数据集简介.mp4 17.10M
• ├──课时7：神经网络-7-正则化惩罚项.mp4 17.62M
• ├──课时80：逻辑回归框架.mp4 22.43M
• ├──课时81：迭代完成逻辑回归模型.mp4 33.34M
• ├──课时82：神经网络模型架构.mp4 13.55M
• ├──课时83：训练神经网络.mp4 26.94M
• ├──课时84：卷积神经网络模型架构.mp4 19.60M
• ├──课时85：卷积神经网络模型参数.mp4 43.82M
• ├──课时86：模型的保存和读取.mp4 43.29M
• ├──课时87：加载训练好的VGG网络模型.mp4 21.32M
• ├──课时88：使用VGG模型进行测试.mp4 28.38M
• ├──课时89：使用RNN处理Mnist数据集.mp4 17.23M
• ├──课时8：神经网络-8-softmax分类器.mp4 32.82M
• ├──课时90：RNN网络模型.mp4 23.84M
• ├──课时91：训练RNN网络.mp4 36.25M
• ├──课时92：验证码数据生成.mp4 22.28M
• ├──课时93：构造网络的输入数据和标签.mp4 23.65M
• ├──课时94：卷积网络模型定义.mp4 32.85M
• ├──课时95：迭代及测试网络效果.mp4 27.10M
• ├──课时96：对抗生成网络简介.mp4 12.40M
• ├──课时97：对抗生成网络形象解释.mp4 10.25M
• ├──课时98：对抗生成网络工作原理.mp4 13.27M
• ├──课时99：案例实战对抗生成网络：环境配置.mp4 19.05M
• └──课时9：神经网络-9-最优化形象解读.mp4 17.28M

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