B站 – 深度学习必修课：进击AI算法工程师【梗直哥瞿炜】

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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
├── 🎥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
├── 🎥012.4-2 多层感知机.mp4
├── 🎥013.4-3 前向传播和反向传播.mp4
├── 🎥015.4-5 回归问题.mp4
├── 🎥019.5-1 训练的常见问题.mp4
├── 🎥022.5-4 正则化.mp4
├── 🎥024.5-6 Dropout代码实现.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
├── 🎥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
├── 🎥038.6-12 学习率调节器.mp4
├── 🎥040.7-2 图像卷积.mp4
├── 🎥045.8-1 AlexNet.mp4
├── 🎥050.8-6 DenseNet.mp4
├── 🎥051.9-1 序列建模.mp4
├── 🎥052.9-2 文本数据预处理.mp4
├── 🎥054.9-4 随时间反向传播算法.mp4
├── 🎥056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4
├── 🎥058.10-2 双向循环神经网络.mp4
├── 🎥059.10-3 门控循环单元.mp4
├── 🎥060.10-4 长短期记忆网络.mp4
├── 🎥062.10-6 编码器-解码器网络.mp4
├── 🎥063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4
├── 🎥065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4
├── 🎥066.11-1 什么是注意力机制.mp4
├── 🎥067.11-2 注意力的计算.mp4
├── 🎥069.11-4 自注意力机制.mp4
├── 🎥070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4
├── 🎥071.11-6 Transformer模型.mp4
├── 🎥074.12-2 GPT系列模型.mp4
├── 🎥082.13-4 生成对抗网络.mp4
├── 🎥084.13-6 图像生成.mp4
├── 🎥088.14-4 经典视觉数据集.mp4
├── 🎥089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4
├── 🎥091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4
├── 🎥095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4
└── 🎥100.16-5 下一步学习的建议.mp4