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├── 001.1-1 课程内容和理念.mp4 ├── 002.1-2 初识深度学习.mp4 ├── 003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 ├── 004.2-1 线性代数.mp4 ├── 005.2-2 微积分.mp4 ├── 006.2-3 概率.mp4 ├── 007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 ├── 008.3-2 conda实用命令.mp4 ├── 009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 ├── 010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 ├── 011.4-1 神经网络原理.mp4 ├── 012.4-2 多层感知机.mp4 ├── 013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 ├── 014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 ├── 015.4-5 回归问题.mp4 ├── 016.4-6 线性回归代码实现.mp4 ├── 017.4-7 分类问题.mp4 ├── 018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 ├── 019.5-1 训练的常见问题.mp4 ├── 020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 ├── 021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 ├── 022.5-4 正则化.mp4 ├── 023.5-5 Dropout.mp4 ├── 024.5-6 Dropout代码实现.mp4 ├── 025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 ├── 026.5-8 模型文件的读写.mp4 ├── 027.6-1 最优化与深度学习.mp4 ├── 028.6-2 损失函数.mp4 ├── 029.6-3 损失函数性质.mp4 ├── 030.6-4 梯度下降.mp4 ├── 031.6-5 随机梯度下降法.mp4 ├── 032.6-6 小批量梯度下降法.mp4 ├── 033.6-7 动量法.mp4 ├── 034.6-8 AdaGrad算法.mp4 ├── 035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4 ├── 036.6-10 Adam算法.mp4 ├── 037.6-11 梯度下降代码实现.mp4 ├── 038.6-12 学习率调节器.mp4 ├── 039.7-1 全连接层问题.mp4 ├── 040.7-2 图像卷积.mp4 ├── 041.7-3 卷积层.mp4 ├── 042.7-4 卷积层常见操作.mp4 ├── 043.7-5 池化层Pooling.mp4 ├── 044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4 ├── 045.8-1 AlexNet.mp4 ├── 046.8-2 VGGNet.mp4 ├── 047.8-3 批量规范化.mp4 ├── 048.8-4 GoogLeNet.mp4 ├── 049.8-5 ResNet.mp4 └── 050.8-6 DenseNet.mp4