深度学习实战（让初级学员全面了解中级深度学习）
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在这门课程中，你将会全面了解卷积神经网络、循环神经网络等当前最常用的深度学习模型以及最前沿的进展、最炫酷的应用场景。
课程针对不同模型，会讲解其背后的数学基础及示例代码，使你可以把学到的模型应用到日常的工作中，达到中级深度学习工程师的水平。
您将获得
了解梯度下降法、BP算法、PyTorch等相关理论知识
了解机器学习的核心观念和常见模型以及机器学习中出现的问题
了解迁移学习的种类用途，CNN常见技巧，RNN实战和迁移学习
资源目录
第 1 讲多层感知机DNN
第 2 讲梯度下降法
第 3 讲BP算法
第 4 讲卷积神经网络
第 5 讲PyTorch（上）
第 6 讲PyTorch（下）
第 7 讲CNN进化
第 8 讲BatchNormalization
第 9 讲Resnet残差网络
第 10 讲图像识别综述
第 11 讲迁移学习
第 12 讲对抗网络
第 13 讲时间序列分析
第 14 讲RNN
第 15 讲RNN实战
第 16 讲RNN时间序列预测
第 17 讲RNN深度理解
第 18 讲课程总结
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