??再一次聚焦深度學習算法優化最前沿課程，進行一次關于深度學習的集訓營課程，建議同學們需要具備一定的基礎知識來進行課程的學習。深度學習教程安排的非常科學，課程以集訓的方式展開，每周都安排有學習任務以及總結，可以讓同學們在學習中邊總結歸納邊進行深入的學習和探究，除此之外還安排有答疑解惑的課程，這能幫助大家梳理課程中的難點與疑惑。課程新增了非常多深度學習領域最前沿的課程，想在深度學習上有所突破的同學建議學習。
===============課程目錄===============
(1)\00【學前準備】開營儀式，認識群內的小伙伴；目錄中文件數:2個
├─深度輸出活動.docx
├─看開營儀式，了解學習模式.docx
(2)\01 第一周線性代數；目錄中文件數:4個
├─PCA new.mp4
├─偽逆矩陣最小二乘 new.mp4
├─矩陣對角化以及SVD分解 new.mp4
├─資料下載.doc
(3)\02 第一周：概率與信息倫，數值計算；目錄中文件數:3個
├─無約束最優化 new.mp4
├─有約束最優化 new.mp4
├─極大似然估計 new.mp4
(4)\03 第一周：本周學習任務簡單總結；目錄中文件數:1個
├─03 第一周：本周學習任務簡單總結.doc
(5)\04 第二周 機器學習算法基本概念；目錄中文件數:4個
├─估計、偏差和方差 new.mp4
├─機器學習算法基本概念 new.mp4
├─機器學習算法基本概念.doc
├─過擬合欠擬合超參數驗證集 new.mp4
(6)\05；目錄中文件數:2個
├─貝葉斯統計 new.mp4
├─邏輯回歸 new.mp4
(7)\06 第二周：本周學習任務簡單總結；目錄中文件數:1個
├─第二周：本周學習任務簡單總結.docx
(8)\07；目錄中文件數:2個
├─LDA new.mp4
├─SVM new.mp4
(9)\08 第三周：隨機梯度下降；目錄中文件數:1個
├─決策樹 new.mp4
(10)\09 第三周：本周學習任務簡單總結；目錄中文件數:1個
├─08 第三周：本周學習任務簡單總結.doc
(11)\10 第四周：前饋神經網絡損失函數；目錄中文件數:2個
├─前饋神經網絡結構表達能力 new.mp4
├─激活函數損失函數 new.mp4
(12)\11 第四周：前饋神經網絡架構設計 反向傳播、；目錄中文件數:1個
├─前向后向算法、 new.mp4
(13)\12 第四周：直播答疑日；目錄中文件數:1個
├─第四周：直播答疑日 new.mp4
(14)\13 第四周：本周學習任務簡單總結；目錄中文件數:1個
├─第四周：本周學習任務簡單總結.docx
(15)\14 第五周：范數懲罰正則化；目錄中文件數:2個
├─數據增強bagging dropout new.mp4
├─范數懲罰正則化 new.mp4
(16)\15 第五周：深度模型中的優化；目錄中文件數:1個
├─第五周：深度模型中的優化 new.mp4
(17)\16 第五周 本周學習任務簡單總結；目錄中文件數:1個
├─總結.docx
(18)\17 第五周：直播答疑；目錄中文件數:1個
├─直播答疑 new.mp4
(19)\18 第六周：卷積神經網絡基礎；目錄中文件數:2個
├─cnn前向后向 new.mp4
├─局部感知權值共享 new.mp4
(20)\19 第六周：卷積函數變體；目錄中文件數:2個
├─lenet alexnet new.mp4
├─vggnet googlenet new.mp4
(21)\20 第六周：本周任務簡單總結+直播答疑日；目錄中文件數:2個
├─第六周：本周學習任務簡單總結.docx
├─答疑 new.mp4
(22)\21 第七周：RNN概念&前向傳播；目錄中文件數:1個
├─RNN概念&前向傳播 new.mp4
(23)\22；目錄中文件數:1個
├─RNN反向傳播與并行計算 new.mp4
(24)\23 第七周：本周學習任務簡單總結；目錄中文件數:1個
├─第七周：本周學習任務簡單總結.docx
(25)\24 第八周lstm；目錄中文件數:1個
├─lstm new.mp4
(26)\25 第八周gru；目錄中文件數:1個
├─gru new.mp4
(27)\26 第八周：本周任務簡單總結+直播答疑日；目錄中文件數:2個
├─任務總結.docx
├─直播答疑 new.mp4
(28)\27 第九周：推理加速、訓練加速；目錄中文件數:2個
├─推理加速 new.mp4
├─訓練加速 new.mp4
(29)\28 第九周：自適應和gan；目錄中文件數:1個
├─28 第九周：自適應和gan.mp4
(30)\29 第九周：本周學習任務簡單總結；目錄中文件數:1個
├─第九周：本周學習任務簡單總結.docx
