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                      2019《深度学习》hs训练营【第二期】视频教程
【课程大纲】
┣━━00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴
┣━━01 第一周线忄生代数
┣━━02 第一周：概率与信息伦，数值计算
┣━━03 第一周：本周学习任务简单总结
┣━━04 第二周 机器学习算法基本概念
┣━━05 第二周：逻辑回归&贝叶斯统计
┣━━06 第二周：本周学习任务简单总结
┣━━07 第二周 svm & lda
┣━━08 第三周：随机梯度下降
┣━━09 第三周：本周学习任务简单总结
┣━━10 第四周：前馈神经网络损失函数
┣━━11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、
┣━━12 第四周：直播答疑日
┣━━13 第四周：本周学习任务简单总结
┣━━14 第五周：范数惩罚正则化
┣━━15 第五周：深度模型中的优化
┣━━16 第五周 本周学习任务简单总结
┣━━17 第五周：直播答疑
┣━━18 第六周：卷积神经网络基础
┣━━19 第六周：卷积函数变体
┣━━20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日
┣━━21 第七周：RNN概念&前向传播
┣━━22 第七周：RNN反向传播与并行计算
┣━━23 第七周：本周学习任务简单总结
┣━━24 第八周lstm
┣━━25 第八周gru
┣━━26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日
┣━━27 第九周：推理加速、训练加速
┣━━28 第九周：自适应和gan
┗━━29 第九周：本周学习任务简单总结
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