2017年8月新出深度学习入门视频课程（上篇+下篇）价值￥218,IT资源网
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课程目标
用通俗易懂的讲解，一步步的带大家入门深度学习这个当今世界最火爆的深度学习领域。
适用人群
渴望高端技术，对人工智能感兴趣的同学们，全民皆可入门。
课程简介
从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类，深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色，也即将改变这个世界。但是很多同学担心深度学习入门要求太高，苦于国内没有合适的课程予以帮助。
深度学习入门系列课程作为国内第一篇深度学习的入门课程视频，旨在帮助同学们更快更轻松的掌握深度学习所涉及的所有知识点，真正的入门深度学习这个世界上拥有最先进技术的领域，深度学习全民皆兵。
上篇章节
第1章深度学习必备基础知识点1小时55分钟11节
1-1深度学习与人工智能简介 11:27
1-2计算机视觉面临挑战与常规套路09:40
1-3用K近邻来进行图像分类10:01
1-4超参数与交叉验证10:31
1-5线性分类09:34
1-6损失函数09:18
1-7正则化惩罚项07:19
1-8softmax分类器13:38
1-9最优化形象解读06:47
1-10梯度下降算法原理11:48
1-11反向传播15:17
第2章神经网络模型36分钟3节
2-1神经网络整体架构10:11
2-2神经网络模型实例演示10:38
2-3过拟合问题解决方案15:53
第3章神经网络案例实战1小时44分钟7节
3-1Python环境搭建（推荐Anaconda方法）[免费观看]13:10
3-2Eclipse搭建python环境（选自己喜欢的IDE就好）05:23
3-3深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络（代码）31:51
3-4感受神经网络的强大11:30
3-5神经网络案例-cifar分类任务16:01
3-6神经网络案例-分模块构造神经网络13:33
3-7神经网络案例-训练神经网络完成分类任务13:26
下篇章节
1深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大 14:55
2深度学习入门课程02 卷积层详解 12:53
3深度学习入门课程03 卷积计算流程 12:30
4深度学习入门课程04 卷积核参数分析 13:13
5深度学习入门课程05 卷积参数共享原则 08:09
6深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理 08:24
7深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理 14:44
8深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播 10:19
9深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播 12:00
10深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例 20:35
11深度学习入门课程11 RNN网络结构 08:39
12RNN网络细节 11:54
13深度学习入门课程12 python实现RNN算法 33:46
14深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介 12:36
15深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解 33:30
16深度学习入门额课程15 物体检测实例 33:16
17深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构 21:52
18深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强 12:20
19深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning 11:09
20深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介 20:43
21深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程 20:39
22深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例 12:35
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