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01 课程安排
  03 安装
  04 数据操作 + 数据预处理
  52 文本预处理
  47 转置卷积
  19 卷积层
  62 序列到序列学习（seq2seq）
  41 物体检测和数据集
  22 池化层
  10 多层感知机 + 代码实现
  02 深度学习介绍
  21 卷积层里的多输入多输出通道
  20 卷积层里的填充和步幅
  65 注意力分数
  59 双向循环神经网络
  55 循环神经网络 RNN 的实现
  05 线性代数
  47.2 转置卷积是一种卷积
  06 矩阵计算
  32 深度学习硬件：TPU和其他
  51 序列模型
  36 数据增广
  46 语义分割和数据集
  60 机器翻译数据集
  43 树叶分类竞赛技术总结
  48 全连接卷积神经网络 FCN
  50 课程竞赛：牛仔行头检测
  44 物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO
  71 目标检测竞赛总结
  38 第二次竞赛 树叶分类结果
  72 优化算法
  57 长短期记忆网络（LSTM）
  09A Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习
  39 实战 Kaggle 比赛：图像分类（CIFAR-10）
  53 语言模型
  40 实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
  28 批量归一化
  54 循环神经网络 RNN
  23 经典卷积神经网络 LeNet
  30 第二部分完结竞赛：图片分类
  56 门控循环单元（GRU）
  29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型
  70 BERT微调
  64 注意力机制
  66 使用注意力机制的seq2seq
  16 PyTorch 神经网络基础
  15 实战：Kaggle房价预测 + 课程竞赛：加州2020年房价预测
  09B 使用 AWS 最便宜的 GPU 实例
  61 编码器-解码器架构
  42 锚框
  17 使用和购买 GPU
  29 残差网络 ResNet
  37 微调
  25 使用块的网络 VGG
  24 深度卷积神经网络 AlexNet
  000pdf+src
  31 深度学习硬件：CPU 和 GPU
  09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集
  63 束搜索
  58 深层循环神经网络
  14 数值稳定性 + 模型初始化和激活函数
  11 模型选择 + 过拟合和欠拟合
  45 SSD实现
  12 权重衰退
  26 网络中的网络 NiN
  35 分布式训练
  73 课程总结和进阶学习【完结】
  34 多GPU训练实现
  27 含并行连结的网络 GoogLeNet Inception V3
  07 自动求导
  33 单机多卡并行
  69 BERT预训练
  13 丢弃法
  00 预告
  08 线性回归 + 基础优化算法
  67 自注意力
  18 预测房价竞赛总结
  49 样式迁移
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  1-10行代码

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楼主辛苦了

南川燕子

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