资源简介

鉴于有的朋友喜欢看视频，我们开设了系统性学习深度学习的课程，总共包含3个章节。

1.1 基础与理论篇

讲述深度学习的基础，涉及卷积神经网络的基本思想，深度学习中的正则化，优化方法，可视化，以及深度学习中的常用数据集，数据增强方法等。

1.2 实践篇

讲述深度学习在图像分类，分割，检测等各类任务中的核心技术，讲述基于经验的模型的设计和优化，一些自动化的模型设计和超参数搜索技巧。

1.3 后深度学习时代

讲述最近几年逐渐展现出强大建模能力的生成对抗网络，增强学习，总结深度学习的发展和未来的挑战。

资源目录

——/QTDLG计算机教程/09-其他/343-有三说深度学习（小课）/
├──背景篇  
|   ├──有三说深度学习-第1集-深度学习前夕-release.mp4  1.26G
|   ├──有三说深度学习-第2集-从数据集开始-releae.mp4  708.96M
|   ├──有三说深度学习-第3集-数据增强-release.mp4  877.14M
|   ├──有三说深度学习-第4集从传统神经网络到卷积神经网络-release.mp4  831.22M
|   └──有三说深度学习-第5集-caffe-release.mp4  1.12G
└──优化篇  
|   ├──有三说深度学习-参数初始化-release.mp4  712.28M
|   ├──有三说深度学习-池化-release.mp4  559.42M
|   ├──有三说深度学习-泛化与正则项-release.mp4  487.49M
|   ├──有三说深度学习-归一化-release.mp4  653.57M
|   ├──有三说深度学习-激活函数-release.mp4  721.80M
|   ├──有三说深度学习-评价准则-release.mp4  760.35M
|   ├──有三说深度学习-优化方法-release.mp4  891.36M
|   └──有三说深度学习-优化目标-release.mp4  865.79M

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