深度学习必修课：进击算法工程师 总计：100-百度云网盘资源分享
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资源目录：
深度学习必修课：进击算法工程师 总计：100
| ├──1. 1-1-课程内容和理念.mp4 52.23M
| ├──1. 10-1-深度循环神经网络.mp4 24.18M
| ├──1. 11-1-什么是注意力机制.mp4 43.37M
| ├──1. 12-1BERT模型.mp4 50.18M
| ├──1. 13-1-蒙特卡洛方法.mp4 28.52M
| ├──1. 14-1-自定义数据加载.mp4 48.72M
| ├──1. 15-1-词嵌入和word2vec.mp4 33.25M
| ├──1. 16-1-InstructGPT模型.mp4 76.99M
| ├──1. 2-1-线性代数.mp4 56.44M
| ├──1. 3-1-CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 20.94M
| ├──1. 4-1-神经网络原理.mp4 44.83M
| ├──1. 5-1-训练的常见问题.mp4 33.80M
| ├──1. 6-1-最优化与深度学习.mp4 48.05M
| ├──1. 7-1-全连接层问题.mp4 38.55M
| ├──1. 8-1-AlexNet.mp4 49.57M
| ├──1. 9-1-序列建模.mp4 30.32M
| ├──10. 6-10-Adam算法.mp4 47.07M
| ├──11. 6-11-梯度下降代码实现.mp4 30.92M
| ├──12. 6-12-学习率调节器.mp4 27.91M
| ├──2. 1-2-初识深度学习.mp4 52.86M
| ├──2. 10-2-双向循环神经网络.mp4 25.84M
| ├──2. 11-2-注意力的计算.mp4 57.52M
| ├──2. 12-2-GPT系列模型.mp4 79.60M
| ├──2. 13-2-变分推断.mp4 40.75M
| ├──2. 14-2-图像数据增强.mp4 33.44M
| ├──2. 15-2-词义搜索和句意表示.mp4 44.83M
| ├──2. 16-2-CLIP模型.mp4 37.65M
| ├──2. 2-2-微积分.mp4 49.04M
| ├──2. 3-2-conda实用命令.mp4 13.03M
| ├──2. 4-2-多层感知机.mp4 47.25M
| ├──2. 5-2-过拟合欠拟合应对策略.mp4 41.17M
| ├──2. 6-2-损失函数.mp4 42.80M
| ├──2. 7-2-图像卷积.mp4 34.77M
| ├──2. 8-2-VGGNet.mp4 47.71M
| ├──2. 9-2-文本数据预处理.mp4 60.04M
| ├──3. 1-3-课程使用的技术栈.mp4 12.65M
| ├──3. 10-3-门控循环单元.mp4 28.59M
| ├──3. 11-3-键值对注意力和多头注意力.mp4 24.14M
| ├──3. 12-3-T5模型.mp4 37.76M
| ├──3. 13-3-变分自编码器.mp4 56.20M
| ├──3. 14-3-迁移学习.mp4 31.80M
| ├──3. 15-3-预训练模型.mp4 55.01M
| ├──3. 16-3-DALL-E模型.mp4 54.33M
| ├──3. 2-3-概率.mp4 59.21M
| ├──3. 3-3-Jupyter-Notebook快速上手.mp4 15.54M
| ├──3. 4-3-前向传播和反向传播.mp4 39.52M
| ├──3. 5-3-过拟合和欠拟合示例.mp4 22.37M
| ├──3. 6-3-损失函数性质.mp4 29.22M
| ├──3. 7-3-卷积层.mp4 44.83M
| ├──3. 8-3-批量规范化.mp4 23.62M
| ├──3. 9-3-循环神经网络.mp4 48.25M
| ├──4. 10-4-长短期记忆网络.mp4 43.06M
| ├──4. 11-4-自注意力机制.mp4 30.16M
| ├──4. 12-4-ViT模型.mp4 31.02M
| ├──4. 13-4-生成对抗网络.mp4 39.85M
| ├──4. 14-4-经典视觉数据集.mp4 37.27M
| ├──4. 15-4-Hugging-Face库介绍.mp4 36.40M
| ├──4. 16-4-深度学习最新发展趋势分析.mp4 37.03M
| ├──4. 3-4-深度学习库PyTorch安装.mp4 9.01M
| ├──4. 4-4-多层感知机代码实现.mp4 29.34M
| ├──4. 5-4-正则化.mp4 42.24M
| ├──4. 6-4-梯度下降.mp4 31.56M
| ├──4. 7-4-卷积层常见操作.mp4 35.21M
| ├──4. 8-4-GoogLeNet.mp4 40.98M
| ├──4. 9-4-随时间反向传播算法.mp4 43.86M
| ├──5. 10-5-复杂循环神经网络代码实现.mp4 35.82M
| ├──5. 11-5-注意力池化及代码实现.mp4 29.63M
| ├──5. 12-5-Swin-Transformer模型.mp4 54.91M
| ├──5. 13-5-Diffusion扩散模型.mp4 77.56M
| ├──5. 14-5-项目实战：猫狗大战.mp4 64.10M
| ├──5. 15-5-经典NLP数据集.mp4 36.42M
| ├──5. 16-5-下一步学习的建议.mp4 18.52M
| ├──5. 4-5-回归问题.mp4 35.59M
| ├──5. 5-5-Dropout.mp4 32.08M
| ├──5. 6-5-随机梯度下降法.mp4 20.63M
| ├──5. 7-5-池化层Pooling.mp4 33.64M
| ├──5. 8-5-ResNet.mp4 65.01M
| ├──5. 9-5-循环神经网络代码实现.mp4 27.84M
| ├──6. 10-6-编码器-解码器网络.mp4 41.10M
| ├──6. 11-6-Transformer模型.mp4 43.91M
| ├──6. 12-6-GPT模型代码实现.mp4 37.95M
| ├──6. 13-6-图像生成.mp4 56.13M
| ├──6. 15-6-项目实战：电影评论情感分析.mp4 35.74M
| ├──6. 4-6-线性回归代码实现.mp4 23.14M
| ├──6. 5-6-Dropout代码实现.mp4 17.32M
| ├──6. 6-6-小批量梯度下降法.mp4 32.04M
| ├──6. 7-6-卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4 27.22M
| ├──6. 8-6-DenseNet.mp4 58.47M
| ├──6. 9-6-RNN的长期依赖问题.mp4 37.66M
| ├──7. 10-7-序列到序列模型代码实现.mp4 32.96M
| ├──7. 11-7-Transformer代码实现.mp4 38.00M
| ├──7. 4-7-分类问题.mp4 23.05M
| ├──7. 5-7-梯度消失和梯度爆炸.mp4 47.20M
| ├──7. 6-7-动量法.mp4 25.04M
| ├──8. 10-8-束搜索算法.mp4 25.71M
| ├──8. 4-8-多分类问题代码实现.mp4 42.84M
| ├──8. 5-8-模型文件的读写.mp4 16.50M
| ├──8. 6-8-AdaGrad算法.mp4 24.77M
| ├──9. 10-9-机器翻译简单代码实现.mp4 39.34M
| └──9. 6-9-RMSProp.Adadelta算法.mp4 15.89M
部分截图：
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