深度学习小白

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1 深度学习的定义
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2 深度学习简介之深度学习的发展历程
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3 深度学习简介之深度学习与机器学习的区别
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4 人工神经元
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5 神经网络基础之神经网络的结构
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6 激活函数
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7 前向传播与反向传播
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8 深度学习的工作原理之损失函数的概念
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9 深度学习的工作原理之梯度下降与优化算法
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10 深度学习框架之TensorFlow
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11 深度学习框架之Keras
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12 使用PyTorch构建你的第一个模型
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13 数据清洗与准备
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14 数据预处理与模型训练之特征工程
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15 数据预处理与模型训练之训练集与测试集
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16 模型评估与调优之常用评估指标
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17 模型评估与调优之超参数调优
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18 深度学习模型评估与调优之避免过拟合
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19 图像识别
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20 深度学习在自然语言处理中的应用
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21 深度学习应用案例之推荐系统
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22 深度学习的未来发展与学习资源的当前挑战与前景
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23 深度学习未来发展与学习资源之推荐学习书籍与资源
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24 在线课程与社区
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