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课程笔记
- 第一章：统计学习的数学基础
- 智能问答深度学习-开篇词 (06:19) 免费
- 线性代数1 (15:46) 免费
- 线性代数—矩阵的秩 (14:06)
- 线性代数2 (15:50)
- 线性代数3 (08:06)
- 概率论1 (14:40)
- 概率论2 (15:50)
- 概率论3 (14:24)
- 概率论4 (12:52)
- 统计学习概述及最大熵模型1 (15:52)
- 统计学习概述及最大熵模型2 (14:53)
- 第二章：Python编程语言基础
- 如何运行程序1 (11:18)
- 如何运行程序2 (11:47)
- 常用对象类型1 (15:18)
- 常用对象类型2 (14:03)
- 语句和语法1 (14:00)
- 语句和语法2 (15:52)
- 语句和语法3 (15:16)
- 语句和语法4 (15:40)
- 使用Jupyter Notebook1 (15:32)
- 使用Jupyter Notebook2 (08:44)
- 使用Jupyter Notebook3 (12:10)
- 使用Jupyter Notebook4 (14:19)
- 科学计算常用包Numpy1 (13:02)
- 科学计算常用包Numpy2 (14:34)
- 科学计算常用包Numpy3 (14:25)
- 科学计算常用包Numpy4 (13:59)
- 第三章：深度学习初步
- 神经网络 1 (16:52)
- 神经网络 2 (15:45)
- 梯度下降 1 (13:04)
- 梯度下降 2 (14:12)
- 梯度下降 3 (14:37)
- 梯度下降 4 (13:41)
- 反向传播 1 (13:27)
- 反向传播 2 (08:55)
- 反向传播 3 (12:38)
- 反向传播 4 (15:37)
- 损失函数 1 (14:52)
- 损失函数 2 (14:24)
- tensorflow 1 (15:11)
- tensorflow 2 (13:22)
- tensorflow 3 (11:42)
- tensorflow 4 (14:05)
- 案例实战 1 (16:44)
- 案例实战 2 (12:42)
- 案例实战 3 (12:37)
- 案例实战 4 (13:06)
- 第四章：深度学习深化
- 神经网络全连接层 (20:06)
- 损失函数性能评价 1 (13:56)
- 损失函数性能评价 2 (13:21)
- 损失函数性能评价 3 (08:13)
- 损失函数性能评价 4 (17:38)
- 随机梯度下降 1 (22:00)
- 随机梯度下降 2 (17:46)
- 学习率 1 (13:18)
- 学习率 2 (14:59)
- 学习率 3 (14:28)
- 学习率 4 (14:33)
- 超参数 1 (16:45)
- 超参数 2 (13:01)
- 超参数 3 (15:20)
- 超参数 4 (12:48)
- 循环神经网络 1 (13:48)
- 循环神经网络 2 (13:17)
- 循环神经网络 3 (17:06)
- 循环神经网络 4 (13:06)
- 循环神经网络案例 1 (14:54)
- 循环神经网络案例 2 (14:07)
- 循环神经网络案例 3 (14:03)
- 循环神经网络案例 4 (11:19)
- 迁移学习与BERT模型 1 (12:22)
- 迁移学习与BERT模型 2 (15:05)
- 迁移学习与BERT模型 3 (15:19)
- 迁移学习与BERT模型 4 (15:21)
- 第五章：智能问答模型实践
- 语言模型及词向量概述 1 (14:27)
- 语言模型及词向量概述 2 (14:41)
- ES 1 (16:28)
- ES 2 (13:16)
- ES 3 (12:27)
- ES 4 (10:46)
- ES 5 (16:49)
- ES 6 (18:25)
- 词袋模型及word2vec简述1 (18:03)
- 词袋模型及word2vec简述2 (17:10)
- 词袋模型及word2vec简述3 (15:41)
- 词袋模型及word2vec简述4 (17:26)
- 中文分词之HMM算法和CRF算法1 (20:54)
- 中文分词之HMM算法和CRF算法2 (14:20)
- 机器阅读理解介绍与实践 1 (14:31)
- 机器阅读理解介绍与实践 2 (14:44)
- 机器阅读理解介绍与实践 3 (07:31)
- 机器阅读理解介绍与实践 4 (12:51)
- NER 1 (15:48)
- NER 2 (14:57)
- NER 3 (17:56)
- NER 4 (14:28)
- 神经网络实现简单问答模型 1 (14:20)
- 神经网络实现简单问答模型 2 (16:42)
- 神经网络实现简单问答模型 3 (13:40)
- 神经网络实现简单问答模型 4 (18:24)
- 循环神经网络完成问答对话 1 (15:45)
- 循环神经网络完成问答对话 2 (14:35)
- 循环神经网络完成问答对话 3 (15:47)
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