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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