资源简介

从AI零基础入门，打通视觉，NLP，机器学习，深度学习，推荐搜索，AIGC，大模型

引领行业的知识体系+工业级多领域综合项目+资深专业讲师团+全方位贴心服务

助力你平滑递进式快速成为新时代抢手人才，多领域灵活就业

九大阶段递进式学习，充分吸收大牛多年宝贵实战经验 让你入行/转行事半功倍，弯道超车

AI 行业认知

基本输入输出

程序逻辑结构

序列

函数

模块

文件与文件夹操作

面向对象编程

软件界面制作

数据读写预处理

线性代数

微分

概率

解锁
成就

掌握搭建Python环境，学会用Python操作摄像头、进行数学运算、实现数据分析，掌握AI 核心数学知识，理解 python和数据 在AI 中应用，
为后续学习奠定基础。

机器学习模型与评估

神经网络与反向传播算法

卷积神经网络

参数初始化

激活函数

标准化方法

学习率与最优化方法

正则化方法

解锁
成就

深入掌握机器学习与深度学习模型的原理与优化学习方法，为后续课程内容学习打造坚实的专业知识。

数据获取与整理

数据标注

数据增强方法

数据增强开源库

解锁
成就

深入了解并且掌握常见的数据获取、数据整理、数据标注、数据增强方法，这是构建完整的AI项目开发中的第一步，完善学习者的工程化
思维能力。

AI 深度学习框架实战- Pytorch从基础到进阶

Tensor的操作

DataLoader与Dataset

损失函数与优化器

模型保存与加载

正则化

模型创建与nn.Module

数据集加载

解锁
成就

深入掌握PyTorch深度学习框架，搭积木一样搭出自己想要的网络，从最基础的数据读取，到网络结构，到优化器和损失函数，把握每一处
细节，为日后修改网络打下奠定基石。

AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战

经典CNN模型

Transformer模型

卷积注意力模型

多分支模型

Vision Transformer模型

高效分组卷积模型

解锁
成就

掌握以CNN和Transformer为代表的底层深度学习模型，为后续计算机视觉，自然语言处理，推荐系统的各领域应用打造核心算法基底。

AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域

图像分类

目标检测

语义分割

视频分析

ResNet图像分类

YOLO车辆检测

Unet道路分割

3DCNN视频动作分析

解锁
成就

深入掌握几大计算机视觉领域核心方向的算法，全流程掌握直播&自动驾驶&视频分析等领域中的典型项目实践。

AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等

生成对抗网络

扩散模型

Stable Diffusion

ControlNet

DCGAN图像生成

StyleGAN人脸图像生成

Stable Diffusion文本图像生成

ControlNet图像编辑

解锁
成就

深入掌握当前火热的AIGC相关的技术，掌握文生图代表性模型以及基于提示词与图像引导的可控图像编辑技术。

NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战

NLP主要任务模型开发与设计

分词与词嵌入

阅读理解

深入理解transformer模型

文本分类

命名实体识别

文本生成

BERT模型具体结构、代码解读

GPT模型具体结构、代码解读

不同预训练模型任务和结构差异

T5模型具体结构、代码解读

Few-shot与in-context learning

Tokenization

语言模型与不同架构差异

lora等大模型高效参数微调

大模型推理优化框架，模型剪枝与量化等

大模型Agent框架介绍

大模型分布式预训练与deepspeed框架

大模型指令微调：COT，Instruct tuning

强化学习与RLHF：奖励模型、PPO算法核心讲解

大模型评估与效果优化方案介绍

深入NLP预训练模型

深入LLM模型设计

解锁
成就

系统的掌握通过NLP模型进行文本理解和文本生成理论基础、实践技巧；掌握核心NLP问题的解决方法；系统掌握大语言模型的历史由来、
理论基础、训练方法、调优方法和发展趋势；系统的学习对话机器人、搜索和推荐系统的搭建方案。

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如何快速读学术论文

需要强化的编程能力

如何丰富项目实践经验

面试常见专业知识

提供面试成功率的技巧

解锁
成就

了解公司对AI算法工业者的能力要求，掌握更高效率的学术前沿知识获取方法，提高项目完整度与面试成功率。

ps： 不包更新！不包更新！不包更新！不包更新！

资源目录

————\天下无鱼16号盘-85T\计算机教程119\01-MOOC\A22-AI人工智能算法工程师（1-7）
├─00 资料
│   ├─电子书
│   │   ├─01 AI 开发的语言Python
│   │   │   ├─01 【顺序结构】程序逻辑结构
│   │   │   ├─02 【选择结构】程序逻辑结构
│   │   │   ├─03 【循环结构】程序逻辑结构
│   │   │   ├─04 【序列概述】存储一系列数据：序列
│   │   │   ├─05 【列表】存储一系列数据：序列
│   │   │   ├─06 【元组】存储一系列数据：序列
│   │   │   ├─07 【字典】存储一系列数据：序列
│   │   │   ├─08 【集合】存储一系列数据：序列
│   │   │   ├─09 【字符串操作】存储一系列数据：序列
│   │   │   ├─10 函数
│   │   │   ├─11 模块
│   │   │   ├─12 文件与文件夹操作：图片文件筛选器
│   │   │   ├─13 Python面向对象编程
│   │   │   ├─14 文本文件的操作
│   │   │   ├─15 表格数据处理（Pandas）
│   │   │   ├─16 Matplotlib画图
│   │   │   ├─17 影像数据处理（OpenCV)
│   │   │   └─18 pickle文件处理
│   │   └─02 AI中核心数学知识
│   │         ├─01 【微积分】概念回顾：导数、微分、积分
│   │         ├─02 【微积分】链式求导法
│   │         ├─03 【微积分】反向传播算法
│   │         ├─04 【线性代数】基本概念与数据的表示
│   │         ├─05 【线性代数】矩阵基础运算
│   │         ├─06 【线性代数】矩阵数学求解
│   │         ├─07 【线性代数】特征向量和特征值
│   │         ├─08 【概率论】概率的基本概念
│   │         ├─09 【概率论】随机变量及其分布
│   │         ├─10 【概率论】期望、方差与协方差
│   │         ├─11 【概率论】常见的概率分布
│   │         └─12 【概率论】大数定律与中心极限定理
│   └─项目教辅
│         ├─01 人工智能的新浪潮.html            2.22MB
│         ├─02 人工智能的早期发展历.html            1.87MB
│         ├─03 人工智能的典型应用.html            2.23MB
│         ├─04 什么是人工智能.html            2.05MB
│         ├─05 第2周 课程资源 res.zip            631.66MB
│         ├─06 第2周 全部代码.zip            92.31MB
│         ├─07 本章介绍.html            292.8KB
│         ├─08 基本输入输出.html            547.12KB
│         ├─09 程序逻辑结构.html            2.08MB
│         ├─10 序列.html            2.89MB
│         ├─11 文件与文件夹操作_yol.zip            633.26MB
│         ├─12 函数.html            901.76KB
│         ├─13 文件与文件夹操作.html            759.01KB
│         ├─14 python中的类.html            307.04KB
│         ├─15 第三周 课程代码与资.zip            718.04MB
│         ├─16 课程整体介绍与学习安.html            297.87KB
│         ├─17 文本文件操作.html            540.13KB
│         ├─18 excel处理.html            1.44MB
│         ├─19 matplotlib.html            783.73KB
│         ├─20 OpenCV.html            796.4KB
│         ├─21 pickle文件处理：数据.html            207.8KB
│         ├─22 软件的封装.html            256.94KB
│         ├─23 线性代数.html            1.47MB
│         ├─24 微积分.html            2.28MB
│         ├─25 反向传播算法-代码.zip            6.45KB
│         ├─26 概率论.html            1.18MB
│         ├─27 机器学习特征.html            1.53MB
│         ├─28 机器学习基础.html            1.21MB
│         ├─29 机器学习模型种类.html            1.41MB
│         ├─30 机器学习评估指标.html            1.13MB
│         ├─31 机器学习优化目标.html            991.55KB
│         ├─32 机器学习-机器学习案.zip            2.67KB
│         ├─33 机器学习案例实战.html            920.84KB
│         ├─34 单层感知器模型.zip            1.25KB
│         ├─35 神经网络基础.html            1.03MB
│         ├─36 单层神经网络案例实践.html            521.32KB
│         ├─37 多层感知器异或问题求.zip            1.4KB
│         ├─38 多层之感知器与反向传.html            1.07MB
│         ├─39 多层神经网络案例实践.html            544.82KB
│         ├─40 序列预测问题与RNN模.html            1.11MB
│         ├─41 长短时记忆网络与门控.html            723.6KB
│         ├─42 卷积神经网络基础.html            1.08MB
│         ├─43 卷积与全连接的比较.html            948.89KB
│         ├─44 卷积与池化反向传播.html            807.77KB
│         ├─45 典型卷积神经网络模型.html            1.29MB
│         ├─46 激活函数.html            950.37KB
│         ├─47 参数初始化.html            829KB
│         ├─48 深度学习标准化.html            803.41KB
│         ├─49 深度学习泛化与正则化.html            1.73MB
│         ├─50 深度学习学习率与优化.html            1.27MB
│         ├─51 Label Studio标注结.zip            861.07KB
│         ├─52 imgaug.zip            29.52KB
│         ├─53 安装PyTorch.html            213.8KB
│         ├─54 TENSORS的操作.html            1.38MB
│         ├─55 Tensor操作
│         │   └─Tensor操作（代码）            -1.#INDB
│         ├─55 Tensor操作.zip            1.1MB
│         ├─56 Dataset与Dataloader.html            641.57KB
│         ├─57 Dataset与Dataloader.zip            656.47MB
│         ├─58 数据增强与转换.html            2.75MB
│         ├─59 数据增强与转换代码.zip            14.86MB
│         ├─60 模型搭建与复现.html            1.74MB
│         ├─61 模型搭建与复现.zip            4.74KB
│         ├─62 第11周【代码】.zip            565.22MB
│         ├─63 优化器【代码】.zip            11.01KB
│         ├─64 pytorch封装软件【代.zip            79.26MB
│         ├─65 代码.zip            895B
│         ├─66 AlexNet与VGGNet（ppt.html            2.16MB
│         ├─67 从零搭建VGGNet（ppt.html            364.84KB
│         ├─68 代码.zip            1.97KB
│         ├─69 1X1卷积与Inception结.html            1.23MB
│         ├─70 从零搭建GoogLeNet（p.html            349.56KB
│         ├─71 代码.zip            3.13KB
│         ├─72 ResNet与DenseNet（pp.html            1.28MB
│         ├─73 从零搭建ResNet（ppt.html            378.1KB
│         ├─74 MobileNets代码.zip            26.89MB
│         ├─75 卷积拆分分组与Xcepti.html            1.28MB
│         ├─76 MobileNet系列.html            2.01MB
│         ├─77 从零搭建MobileNet.html            348.33KB
│         └─78 ShuffleNets.zip            13.88MB
├─01 快速搞清楚人工智能
│   └─01 人工智能发展前景与就业方向
│         ├─01 课程全面解析
│         │   └─01 快速了解课程--带你避坑.mp4            117.5MB
│         ├─02 人工智能到底是什么
│         │   ├─01 什么是人工智能.mp4            93.22MB
│         │   └─02 人工智能的研究方法.mp4            60.78MB
│         ├─03 人工智能发展背后的历史
│         │   ├─01 人工智能第一次浪潮.mp4            75.08MB
│         │   ├─02 人工智能第二次浪潮.mp4            73.48MB
│         │   ├─03 人工智能第三次浪潮.mp4            84.24MB
│         │   └─04 为什么当下人工智能得以快速发展.mp4            86.54MB
│         └─04 解锁人工智能各大行业典型应用&就业方向
│               ├─01 科学研究行业典型应用.mp4            13.33MB
│               ├─02 交通出行&安防监控行业典型应用.mp4            31.96MB
│               ├─03 娱乐生活&教育学习行业典型应用.mp4            28.26MB
│               ├─04 医疗看护&体育健康行业典型应用.mp4            23.63MB
│               ├─05 金融支付&电商零售行业典型应用.mp4            17.55MB
│               ├─06 智能制造&养殖护理行业典型应用.mp4            19.09MB
│               ├─07 语音处理就业方向.mp4            14.11MB
│               ├─08 计算机视觉就业方向.mp4            16.62MB
│               ├─09 自然语言处理就业方向.mp4            9.14MB
│               └─10 推荐与搜索就业方向.mp4            14.3MB
├─02 AI编程基石：Python入门与进阶
│   ├─01 Python起步：入门与环境搭建
│   │   ├─01 周课程整体介绍和安排
│   │   │   ├─01 课程整体介绍与学习安排.mp4            16.62MB
│   │   │   └─02 课程资料说明【必看清楚在哪查看随课资料】.html            393.68KB
│   │   ├─02 Anacond软件：安装、管理python相关包
│   │   │   ├─01 Anaconda的安装与应用.mp4            155.44MB
│   │   │   ├─02 Anaconda的环境管理-电子文档.html            3.16KB
│   │   │   └─03 Anaconda换源指南-电子文档.html            2.95KB
│   │   ├─03 Jupyter Notbook&Pycharm：Py开发工具
│   │   │   ├─01 2.JupyterNotebook的介绍&安装&应用.mp4            116.31MB
│   │   │   └─02 3.PyCharm的介绍&安装&应用.mp4            100.16MB
│   │   └─04 环境配置的优化方案
│   │         └─01 4.环境配置的优化方案.mp4            119.8MB
│   ├─02 Python基础与程序流程控制
│   │   ├─01 基础语法与输入出
│   │   │   ├─01 等号赋值&命名规则.mp4            27.74MB
│   │   │   ├─02 注释&输入输出.mp4            20.78MB
│   │   │   └─03 综合案例.mp4            60.49MB
│   │   ├─02 顺序结构语句
│   │   │   ├─01 赋值&计算&数据格式.mp4            28.19MB
│   │   │   └─02 数据格式转换&案例.mp4            51.03MB
│   │   ├─03 选择结构语句
│   │   │   ├─01 IF选择语句.mp4            23.84MB
│   │   │   └─02 IF选择语句综合案例.mp4            22.59MB
│   │   └─04 循环结构语句
│   │         ├─01 for循环语句.mp4            17.19MB
│   │         ├─02 while循环语句.mp4            22.85MB
│   │         └─03 循环语句综合案例.mp4            31.59MB
│   ├─03 Python列表、元组、字典和集合
│   │   └─01 Python序列与应用
│   │         ├─01 序列通用操作.mp4            23.04MB
│   │         ├─02 python列表.mp4            20.27MB
│   │         ├─03 python元组.mp4            11.49MB
│   │         ├─04 字典.mp4            27.59MB
│   │         ├─05 集合.mp4            11.68MB
│   │         └─06 字符串.mp4            26.97MB
│   ├─04 Python函数、模块，文件与文件夹操作
│   │   ├─01 Python函数
│   │   │   ├─01 函数.mp4            21.3MB
│   │   │   └─02 综合案例：使用函数创建模型.mp4            31.32MB
│   │   ├─02 python模块
│   │   │   └─01 模块的使用.mp4            95.61MB
│   │   └─03 Python文件与文件操作
│   │         ├─01 文件操作.mp4            38.28MB
│   │         ├─02 文件夹操作.mp4            52.7MB
│   │         ├─03 综合案例：YOLO标注文件清洗.mp4            44.15MB
│   │         └─04 综合案例：YOLO标注文件清洗.mp4            132.97MB
│   └─05 Python面向对象编程
│         ├─01 面向对象的概念
│         │   ├─01 类.mp4            14.14MB
│         │   ├─02 属性.mp4            18.65MB
│         │   ├─03 行为.mp4            23.63MB
│         │   └─04 对象.mp4            37.79MB
│         ├─02 面向对象的特征
│         │   ├─01 封装.mp4            36.4MB
│         │   ├─02 继承.mp4            43.61MB
│         │   └─03 多态.mp4            31.02MB
│         └─03 综合案例
│               └─01 综合案例：神经网络的继承.mp4            55.58MB
├─03 AI编程基石：Python高级编程
│   ├─01 Python的文件、表格、绘图、视频处理
│   │   ├─01 周课程整体介绍与安排
│   │   │   └─01 第3周课程整体介绍与学习安排.mp4            15.92MB
│   │   ├─02 文本文件操作
│   │   │   ├─01 文件读取处理.mp4            38.22MB
│   │   │   └─02 综合案例：日志文件读写.mp4            26.29MB
│   │   ├─03 pandas 表格数据处理
│   │   │   ├─01 pandas表格读取与数据处理.mp4            33.57MB
│   │   │   └─02 综合案例：pandas表格处理.mp4            52.78MB
│   │   ├─04 Matplotlib 常用画图处理
│   │   │   ├─01 Ma tplotlib 绘制折线图.mp4            64.08MB
│   │   │   └─02 Ma tplotlib 绘制散点图&柱状图&饼状图.mp4            36.35MB
│   │   ├─05 OpenCV 影像数据处理
│   │   │   ├─01 图像数据处理：安装&加载图片和展示图片.mp4            40.04MB
│   │   │   ├─02 图像数据处理：图片缩放&翻转&保存.mp4            55.64MB
│   │   │   ├─03 视频数据处理：读取&保存.mp4            44.7MB
│   │   │   └─04 综合案例：视频处理.mp4            50.62MB
│   │   └─06 pickle文件处理：数据序列化处理
│   │         ├─01 pickle文件操作.mp4            11.79MB
│   │         └─02 综合案例：pickle实战-数据序列化处理.mp4            29.05MB
│   └─02 PyQt构建用户界面应用程序
│         ├─01 PyQt安装与构建用户界面
│         │   ├─01 PyQt安装与运行.mp4            56.68MB
│         │   ├─02 Python GUI快速入门.html            1.18KB
│         │   └─03 PyQt制作界面实战图片展示功能.mp4            62.04MB
│         └─02 优化PyQt构建用户界面应用程序
│               ├─01 PyQt制作界面优化.mp4            43.02MB
│               └─02 PyQt制作界面代码完善.mp4            46.35MB
├─04 人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础
│   ├─01 线性代数：人工智能数据基础
│   │   ├─01 周课程整体介绍与安排
│   │   │   └─01 课程整体介绍与学习安排.mp4            57.61MB
│   │   └─02 线性代数
│   │         ├─01 线性代数基础概念：标量、向量、矩阵、张量.mp4            12.1MB
│   │         ├─02 案例实战：创建向量、矩阵、张量.mp4            25.03MB
│   │         ├─03 案例实战：将Numpy矩阵保存成本地图像.mp4            37.91MB
│   │         ├─04 案例实战：图像增强（调整对比度）.mp4            56.88MB
│   │         ├─05 Python实现解方程组.mp4            34.47MB
│   │         ├─06 特征向量与特征值实操.mp4            25.49MB
│   │         └─07 案例实战：图像的SVD分解.mp4            48.38MB
│   ├─02 微积分： 数学背后的AI力量
│   │   ├─01 概念回顾：导数、微分、积分
│   │   │   ├─01 导数【常用初等函数的导数和深度学习中的激活函数】.mp4            15.88MB
│   │   │   ├─02 案例：使用Python画出上述激活函数.mp4            44.71MB
│   │   │   ├─03 微分和积分.mp4            8.57MB
│   │   │   ├─04 案例：展示二维图像切线.mp4            37.1MB
│   │   │   └─05 案例：三位函数的切面.mp4            48.24MB
│   │   ├─02 链式求导
│   │   │   └─01 链式求导法.mp4            9.38MB
│   │   └─03 反向传播算法
│   │         ├─01 反向传播算法.mp4            54.23MB
│   │         ├─02 手推反向传播算法.html            305.21KB
│   │         ├─03 案例：神经网络反向传播.mp4            93.04MB
│   │         ├─04 案例：制作梯度下降求最小的动画.mp4            71.14MB
│   │         └─05 案例：实现三维平面的梯度下降.mp4            42.87MB
│   └─03 概率论： 数据科学与AI的关键
│         └─01 概率论核心概念与案例
│               ├─01 概率的基本概念与案例：使用python 模拟随机实验.mp4            13.66MB
│               ├─02 随机变量与案例：概率质量函数示意图.mp4            33.91MB
│               ├─03 期望、方差与协方差及案例：计算期望、方差与协方差.mp4            21.14MB
│               ├─04 实战：模拟常见的概率分布.mp4            31.87MB
│               ├─05 大数定律及 实战：投硬币大数定律.mp4            32.05MB
│               └─06 中心极限定理及 实战：中心极限定理.mp4            22.17MB
├─05 机器学习 - 解锁人工智能的核心
│   ├─01 机器学习理论&常见任务
│   │   ├─01 周介绍和课程安排
│   │   │   └─01 周介绍和课程安排.html            305.45KB
│   │   ├─02 机器学习基础
│   │   │   ├─01 什么是机器学习.mp4            60.2MB
│   │   │   ├─02 为什么需要机器学习.mp4            26.5MB
│   │   │   └─03 机器学习的发展历史.mp4            35.24MB
│   │   ├─03 机器学习特征
│   │   │   ├─01 特征概念.mp4            65.28MB
│   │   │   ├─02 特征编码.mp4            24.2MB
│   │   │   └─03 特征选择.mp4            34.87MB
│   │   └─04 机器学习常见任务
│   │         ├─01 机器学习问题概览.mp4            59.71MB
│   │         └─02 有&无监督学习模型.mp4            53.81MB
│   ├─02 评估目标与优化目标
│   │   ├─01 机器学习评估指标
│   │   │   ├─01 模型评估基础.mp4            14.38MB
│   │   │   ├─02 分类任务常见评估指标.mp4            63MB
│   │   │   └─03 回归任务常见评估指标.mp4            21.42MB
│   │   └─02 机器学习优化目标
│   │         ├─01 模型优化概述.mp4            35.14MB
│   │         ├─02 分类任务常见优化目标.mp4            30.36MB
│   │         └─03 回归任务常见优化目标.mp4            17.75MB
│   └─03 机器学习模型实践
│         └─01 逻辑回归模型原理与实战
│               ├─01 逻辑回归模型原理【如何建模求解】.mp4            22.8MB
│               ├─02 逻辑回归模型原理【逻辑回归模型】.mp4            21.22MB
│               └─03 逻辑回归模型实战.mp4            89.55MB
├─06 神经网络 - 处理和学习复杂的数据
│   ├─01 单层神经网络原理与实践
│   │   ├─01 周课程整体介绍与安排
│   │   │   └─01 周介绍与安排.html            899B
│   │   ├─02 生物神经网络原理
│   │   │   ├─01 生物神经网络原理.mp4            50.54MB
│   │   │   ├─02 MP模型.mp4            12.21MB
│   │   │   └─03 单层感知器&梯度下降法&学习率.mp4            36.15MB
│   │   └─03 感知器与梯度反向传播
│   │         ├─01 线性分类问题.mp4            13.29MB
│   │         └─02 单层感知器求解.mp4            89.21MB
│   ├─02 多层神经网络原理与实践
│   │   ├─01 多层感知器与反向传播算法
│   │   │   ├─01 多层感知器.mp4            53.41MB
│   │   │   ├─02 反向传播算法.mp4            18.77MB
│   │   │   └─03 误差反向传播算法原理.mp4            64.89MB
│   │   └─02 多层神经网络案例实践
│   │         ├─01 异或问题.mp4            19.88MB
│   │         └─02 多层感知器求解.mp4            80.98MB
│   └─03 序列神经网络
│         ├─01 序列预测问题与RNN模型
│         │   ├─01 经典序列预测问题.mp4            26.8MB
│         │   ├─02 循环神经网络&RNN模型&RNN内部结构单元的计算.mp4            32.06MB
│         │   └─03 深层RNN模型&参数学习＆梯度问题.mp4            65.43MB
│         └─02 长短时记忆网络与门控循环单元
│               ├─01 长短时记忆网络LSTM.mp4            110MB
│               ├─02 门控单元的计算.mp4            59.93MB
│               └─03 门控循环单元.mp4            29.28MB
├─07 卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务
│   ├─01 卷积神经网络基础
│   │   ├─01 周课程整体介绍与安排
│   │   │   └─01 周课程整体介绍与安排.html            642B
│   │   ├─02 卷积神经网络基础
│   │   │   ├─01 什么是卷积&单个二维图片卷积.mp4            17.82MB
│   │   │   ├─02 多通道卷积.mp4            32.84MB
│   │   │   ├─03 卷积相关操作与参数（填充&步长&大小计算）.mp4            38.3MB
│   │   │   └─04 卷积相关操作与参数（池化&感受野）.mp4            21.64MB
│   │   └─03 卷积与全连接的比较
│   │         ├─01 全连接的局限性（参数量有效性&特征表达能力）.mp4            26.23MB
│   │         ├─02 卷积核心思想（局部连接）.mp4            31.12MB
│   │         └─03 卷积核心思想（权重共享&ANN与CNN比较）.mp4            42.7MB
│   └─02 典型卷积神经网络模型
│         ├─01 卷积与池化反向传播
│         │   ├─01 误差反向传播算法.mp4            13.86MB
│         │   ├─02 卷积误差反向传播算法.mp4            64.67MB
│         │   └─03 池化误差反向传播算法与案例.mp4            17.14MB
│         └─02 典型卷积神经网络模型
│               ├─01 卷积神经网络模块&全连接模块.mp4            14.8MB
│               └─02 LeNets5网络.mp4            83.99MB
└─目录.txt           1.22KB

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