耿直哥深度学习必修课进击算法工程师100节共101个文件37Gpng

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　　089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4

　　; ;088.14-4 经典视觉数据集.mp4

　　; ;087.14-3 迁移学习.mp4

　　; ;086.14-2 图像数据增强.mp4

　　; ;085.14-1 自定义数据加载.mp4

　　; ;084.13-6 图像生成.mp4

　　; ;083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4

　　; ;082.13-4 生成对抗网络.mp4

　　; ;081.13-3 变分自编码器.mp4

　　; ;080.13-2 变分推断.mp4

　　; ;079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4

　　; ;078.12-6 GPT模型代码实现.mp4

　　; ;077.12-5 Swin Transformer模型.mp4

　　; ;076.12-4 ViT模型.mp4

　　; ;075.12-3 T5模型.mp4

　　; ;074.12-2 GPT系列模型.mp4

　　; ;073.12-1BERT模型.mp4

　　; ;072.11-7 Transformer代码实现.mp4

　　; ;071.11-6 Transformer模型.mp4

　　; ;070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4

　　; ;030.6-4 梯度下降.mp4

　　; ;018.4-8 多分类问题代码实现.mp4

　　; ;051.9-1 序列建模.mp4

　　; ;050.8-6 DenseNet.mp4

　　; ;052.9-2 文本数据预处理.mp4

　　; ;063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4

　　; ;066.11-1 什么是注意力机制.mp4

　　; ;068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4

　　; ;021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4

　　; ;095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4

　　; ;097.16-2 CLIP模型.mp4

　　; ;045.8-1 AlexNet.mp4

　　; ;007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4

　　; ;012.4-2 多层感知机.mp4

　　; ;033.6-7 动量法.mp4

　　; ;061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4

　　; ;031.6-5 随机梯度下降法.mp4

　　; ;056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4

　　; ;005.2-2 微积分.mp4

　　; ;028.6-2 损失函数.mp4

　　; ;100.16-5 下一步学习的建议.mp4

　　; ;015.4-5 回归问题.mp4

　　; ;062.10-6 编码器-解码器网络.mp4

　　; ;090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4

　　; ;037.6-11 梯度下降代码实现.mp4

　　; ;011.4-1 神经网络原理.mp4

　　; ;064.10-8 束搜索算法.mp4

　　; ;040.7-2 图像卷积.mp4

　　; ;047.8-3 批量规范化.mp4

　　; ;067.11-2 注意力的计算.mp4

　　; ;032.6-6 小批量梯度下降法.mp4

　　; ;001.1-1 课程内容和理念.mp4

　　; ;023.5-5 Dropout.mp4

　　; ;096.16-1 InstructGPT模型.mp4

　　; ;022.5-4 正则化.mp4

　　; ;019.5-1 训练的常见问题.mp4

　　; ;026.5-8 模型文件的读写.mp4

　　; ;027.6-1 最优化与深度学习.mp4

　　; ;098.16-3 DALL-E模型.mp4

　　; ;034.6-8 AdaGrad算法.mp4

　　; ;008.3-2 conda实用命令.mp4

　　; ;043.7-5 池化层Pooling.mp4

　　; ;006.2-3 概率.mp4

　　; ;024.5-6 Dropout代码实现.mp4

　　; ;048.8-4 GoogLeNet.mp4

　　; ;025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4

　　; ;091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4

　　; ;038.6-12 学习率调节器.mp4

　　; ;017.4-7 分类问题.mp4

　　; ;069.11-4 自注意力机制.mp4

　　; ;004.2-1 线性代数.mp4

　　; ;055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4

　　; ;094.15-5 经典NLP数据集.mp4

　　; ;060.10-4 长短期记忆网络.mp4

　　; ;046.8-2 VGGNet.mp4

　　; ;054.9-4 随时间反向传播算法.mp4

　　; ;035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4

　　; ;093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4

　　; ;049.8-5 ResNet.mp4

　　; ;099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4

　　; ;014.4-4 多层感知机代码实现.mp4

　　; ;013.4-3 前向传播和反向传播.mp4

　　; ;020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4

　　; ;059.10-3 门控循环单元.mp4

　　; ;029.6-3 损失函数性质.mp4

　　; ;058.10-2 双向循环神经网络.mp4

　　; ;044.7-6 卷积神经网络代码实现(LeNet).mp4

　　; ;042.7-4 卷积层常见操作.mp4

　　; ;041.7-3 卷积层.mp4

　　; ;053.9-3 循环神经网络.mp4

　　; ;002.1-2 初识深度学习.mp4

　　; ;036.6-10 Adam算法.mp4

　　; ;039.7-1 全连接层问题.mp4

　　; ;003.1-3 课程使用的技术栈.mp4

　　; ;065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4

　　; ;092.15-3 预训练模型.mp4

　　; ;057.10-1 深度循环神经网络.mp4

　　; ;010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4

　　; ;016.4-6 线性回归代码实现.mp4

　　; ;009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4

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