内容介绍：
第一章
  1-1课程概述与环境配置.mp4
  1-2深度学习与人工智能概述.mp4
  1-3机器学习常规套路.mp4
  1-4K近邻与交叉验证.mp4
  1-5得分函数.mp4
  1-6损失函数.mp4
  1-7softmax分类器.mp4
  1-8课后讨论与答疑.mp4
  神经网络（上课）.pdf

第二章
  2-1梯度下降原理-2-2学习率的作用-2-3反向传播-2-4神经网络基础架构-2-5神经网络实例演示-2-6正则化与激活函数.mp4
  2-7drop-out.mp4
  2-8课后讨论.mp4

第三章-tensorflow训练mnist数据集
  3-1tensorflow安装.mp4
  3-2tensorflow基本套路.mp4
  3-3tensorflow常用操作.mp4
  3-4tensorflow实现线性回归.mp4
  3-5tensorflow实现手写字体.mp4
  3-6参数初始化.mp4
  3-7迭代完成训练.mp4
  3-8课后讨论.mp4
  mnist.zip

  第三次课程代码
  imagenet-vgg-verydeep-19.mat
  tensorflow.pptx
  tensorflow代码.zip

第四章-卷积神经网络
  4-1卷积体征提取.mp4
  4-2卷积计算流程.mp4
  4-3卷积层计算参数.mp4
  4-4池化层操作.mp4
  4-5卷积网络整体架构.mp4
  4-6经典网络架构.mp4

第五章-CNN实战与验证码识别
  5-1卷积网络复习.mp4
  5-2使用CNN训练mnist数.mp4
  5-3卷积与池化操作.mp4
  5-4定义卷积网络计算流程.mp4
  5-5完成迭代训练.mp4
  5-6验证码识别概述.mp4
  5-7验证码识别流程.mp4
  验证码案例.zip

第六章-自然语言处理-word2vec
  6-1自然语言处理与深度学.mp4
  6-2语言模型.mp4
  6-3神经网络模型.mp4
  6-4CBOW模型.mp4
  6-5参数更新.mp4
  6-6负采样模型.mp4
  6-7案例：影评情感分类(数据.mp4

第七章-word2vec实战与对抗生成网络
  7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
  7-2准备word2vec输入数据.mp4
  7-3使用gensim构建word2.mp4
  7-4tfidf原理.mp4
  7-5对抗生成网络原理概述.mp4
  7-6GAN网络结构定义.mp4
  7-7 Gan迭代生成.mp4
  7-8DCGAN网络特性.mp4
  7-9DCGAN网络细节.mp4

第八章-LSTM情感分析与黑科技概述；目录中文件数:7个
  8-1 RNN网络架构.mp4
  8-2LSTM网络架构.mp4
  8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
  8-4情感数据集处理.mp4
  8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
  8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
  8-7课后讨论版.mp4

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