🧠深度学习入门

• 1 深度学习简介：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 深度学习的工作原理：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 深度学习入门：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 深度学习小白教程：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 深度学习应用案例：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 深度学习小白教程系列：在线课程与社区

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