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├── 00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴 │ ├── 看开营仪式，了解学习模式.docx │ └── 深度输出活动.docx ├── 01 第一周线性代数 │ ├── 矩阵对角化以及SVD分解.mp4 │ ├── PCA.mp4 │ ├── 伪逆矩阵最小二乘.mp4 │ └── 资料下载.doc ├── 02 第一周：概率与信息伦，数值计算 │ ├── 极大似然估计.mp4 │ ├── 无约束最优化.mp4 │ └── 有约束最优化.mp4 ├── 03 第一周：本周学习任务简单总结 │ └── 03 第一周：本周学习任务简单总结.doc ├── 04 第二周 机器学习算法基本概念 │ ├── 估计、偏差和方差.mp4 │ ├── 过拟合欠拟合超参数验证集.mp4 │ ├── 机器学习算法基本概念.doc │ └── 机器学习算法基本概念.mp4 ├── 05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归 │ ├── 贝叶斯统计.mp4 │ └── 逻辑回归.mp4 ├── 06 第二周：本周学习任务简单总结 │ └── 第二周：本周学习任务简单总结.docx ├── 07 第三周：LDA与SVM算法 │ ├── LDA.mp4 │ └── SVM.mp4 ├── 08 第三周：随机梯度下降 │ └── 决策树.mp4 ├── 09 第三周：本周学习任务简单总结 │ └── 08 第三周：本周学习任务简单总结.doc ├── 10 第四周：前馈神经网络损失函数 │ ├── 激活函数损失函数.mp4 │ └── 前馈神经网络结构表达能力.mp4 ├── 11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、 │ └── 前向后向算法、.mp4 ├── 12 第四周：直播答疑日 │ └── 第四周：直播答疑日.mp4 ├── 13 第四周：本周学习任务简单总结 │ └── 第四周：本周学习任务简单总结.docx ├── 14 第五周：范数惩罚正则化 │ ├── 范数惩罚正则化.mp4 │ └── 数据增强bagging dropout.mp4 ├── 15 第五周：深度模型中的优化 │ └── 第五周：深度模型中的优化.mp4 ├── 16 第五周：本周学习任务简单总结 │ └── 总结.docx ├── 17 第五周：直播答疑 │ └── 直播答疑.mp4 ├── 18 第六周：卷积神经网络基础 │ ├── cnn前向后向.mp4 │ └── 局部感知权值共享.mp4 ├── 19 第六周：卷积函数变体 │ ├── lenet alexnet.mp4 │ └── vggnet googlenet.mp4 ├── 20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日 │ ├── 第六周：本周学习任务简单总结.docx │ └── 答疑.mp4 ├── 21 第七周：RNN概念&前向传播 │ └── RNN概念&前向传播.mp4 ├── 22 第七周：RNN反向传播与并行计算 │ └── RNN反向传播与并行计算.mp4 ├── 23 第七周：本周学习任务简单总结 │ └── 第七周：本周学习任务简单总结.docx ├── 24 第八周：lstm │ └── lstm.mp4 ├── 25 第八周：gru │ └── gru.mp4 ├── 26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日 │ ├── 任务总结.docx │ └── 直播答疑.mp4 ├── 27 第九周：推理加速、训练加速 │ ├── 推理加速.mp4 │ └── 训练加速.mp4 ├── 28 第九周：自适应和gan │ └── 28 第九周：自适应和gan.mp4 ├── 29 第九周：本周学习任务简单总结 │ └── 第九周：本周学习任务简单总结.docx └── 课件PPT ├── 第七、八周：第十章循环神经网络.pdf ├── 第二周和第三周：机器学习基础.pdf ├── 第九周：实际工作中的一些高级技术2.0.pdf ├── 第六周：第九章卷积网络2.0.pdf ├── 第四周：深度前馈网络.pdf ├── 第五周深度模型的优化.pdf ├── 第五周：深度学习中的正则化.pdf └── 第一周：数学基础(修正版）.pdf