耿直哥深度学习必修课进击算法工程师100节002.1-2 初识深度学习 003.1-3 课程使用的技术栈 004.2-1 线性代数 005.2-2 微积分 006.2-3 概率 007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建 008.3-2 conda实用命令 009.3-3 Jupyter Notebook快速上手 010.3-4 深度学习库PyTorch安装 011.4-1 神经网络原理 012.4-2 多层感知机 013.4-3 前向传播和反向传播 014.4-4 多层感知机代码实现 015.4-5 回归问题 016.4-6 线性回归代码实现 017.4-7 分类问题 018.4-8 多分类问题代码实现 019.5-1 训练的常见问题 020.5-2 过拟合欠拟合应对策略 021.5-3 过拟合和欠拟合示例 022.5-4 正则化 023.5-5 Dropout 024.5-6 Dropout代码实现 025.5-7 梯度消失和梯度爆炸 026.5-8 模型文件的读写 027.6-1 最优化与深度学习 028.6-2 损失函数 029.6-3 损失函数性质 030.6-4 梯度下降 031.6-5 随机梯度下降法 032.6-6 小批量梯度下降法 033.6-7 动量法 034.6-8 AdaGrad算法 035.6-9 RMSProp_Adadelta算法 036.6-10 Adam算法 037.6-11 梯度下降代码实现 038.6-12 学习率调节器 039.7-1 全连接层问题 040.7-2 图像卷积 041.7-3 卷积层 042.7-4 卷积层常见操作 043.7-5 池化层Pooling 044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet） 
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