再一次聚焦深度学习算法优化最前沿课程，进行一次关于深度学习的集训营课程，建议同学们需要具备一定的基础知识来进行课程的学习。深度学习教程安排的非常科学，课程以集训的方式展开，每周都安排有学习任务以及总结，可以让同学们在学习中边总结归纳边进行深入的学习和探究，除此之外还安排有答疑解惑的课程，这能帮助大家梳理课程中的难点与疑惑。课程新增了非常多深度学习领域最前沿的课程，想在深度学习上有所突破的同学建议学习。

===============课程目录===============

(1)\00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴；目录中文件数:2个
├─深度输出活动.docx
├─看开营仪式，了解学习模式.docx
(2)\01 第一周线性代数；目录中文件数:4个
├─PCA new.mp4
├─伪逆矩阵最小二乘 new.mp4
├─矩阵对角化以及SVD分解 new.mp4
├─资料下载.doc
(3)\02 第一周：概率与信息伦，数值计算；目录中文件数:3个
├─无约束最优化 new.mp4
├─有约束最优化 new.mp4
├─极大似然估计 new.mp4
(4)\03 第一周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个
├─03 第一周：本周学习任务简单总结.doc
(5)\04 第二周 机器学习算法基本概念；目录中文件数:4个
├─估计、偏差和方差 new.mp4
├─机器学习算法基本概念 new.mp4
├─机器学习算法基本概念.doc
├─过拟合欠拟合超参数验证集 new.mp4
(6)\05；目录中文件数:2个
├─贝叶斯统计 new.mp4
├─逻辑回归 new.mp4
(7)\06 第二周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个
├─第二周：本周学习任务简单总结.docx
(8)\07；目录中文件数:2个
├─LDA new.mp4
├─SVM new.mp4
(9)\08 第三周：随机梯度下降；目录中文件数:1个
├─决策树 new.mp4
(10)\09 第三周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个
├─08 第三周：本周学习任务简单总结.doc
(11)\10 第四周：前馈神经网络损失函数；目录中文件数:2个
├─前馈神经网络结构表达能力 new.mp4
├─激活函数损失函数 new.mp4
(12)\11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、；目录中文件数:1个
├─前向后向算法、 new.mp4
(13)\12 第四周：直播答疑日；目录中文件数:1个
├─第四周：直播答疑日 new.mp4
(14)\13 第四周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个
├─第四周：本周学习任务简单总结.docx
(15)\14 第五周：范数惩罚正则化；目录中文件数:2个
├─数据增强bagging dropout new.mp4
├─范数惩罚正则化 new.mp4
(16)\15 第五周：深度模型中的优化；目录中文件数:1个
├─第五周：深度模型中的优化 new.mp4
(17)\16 第五周 本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个
├─总结.docx
(18)\17 第五周：直播答疑；目录中文件数:1个
├─直播答疑 new.mp4
(19)\18 第六周：卷积神经网络基础；目录中文件数:2个
├─cnn前向后向 new.mp4
├─局部感知权值共享 new.mp4
(20)\19 第六周：卷积函数变体；目录中文件数:2个
├─lenet alexnet new.mp4
├─vggnet googlenet new.mp4
(21)\20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日；目录中文件数:2个
├─第六周：本周学习任务简单总结.docx
├─答疑 new.mp4
(22)\21 第七周：RNN概念&前向传播；目录中文件数:1个
├─RNN概念&前向传播 new.mp4
(23)\22；目录中文件数:1个
├─RNN反向传播与并行计算 new.mp4
(24)\23 第七周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个
├─第七周：本周学习任务简单总结.docx
(25)\24 第八周lstm；目录中文件数:1个
├─lstm new.mp4
(26)\25 第八周gru；目录中文件数:1个
├─gru new.mp4
(27)\26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日；目录中文件数:2个
├─任务总结.docx
├─直播答疑 new.mp4
(28)\27 第九周：推理加速、训练加速；目录中文件数:2个
├─推理加速 new.mp4
├─训练加速 new.mp4
(29)\28 第九周：自适应和gan；目录中文件数:1个
├─28 第九周：自适应和gan.mp4
(30)\29 第九周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个
├─第九周：本周学习任务简单总结.docx