课程目录

/09.深度之眼/
08 TensorFlow 2.x与深度学习教程/
2020深度之眼全球AI比赛实战训练营/
人工智能Paper论文精读班（C方向）/
人工智能Paper论文精读班（NLP方向）/
吴恩达机器学习作业班/
斯坦福李飞飞cs231/
李航 统计学习方法（完结）/
李飞飞讲深度学习/
深度之眼 – 人工智能Paper论文精读班（CV方向）/
深度之眼 Python基础训练营（完结）/
深度之眼-《机器学习》西瓜书训练营（完结）/
深度之眼-花书训练营【第二期】（完结）【2019】/
深度之眼数学基础（完结）/
深度之眼论文班【完结】/
深度学习GAN生成对抗网络迁移学习增强学习实战2018视频教程/
深度学习与PyTorch入门实战教程/

详细目录

因内容过多,只列出二层目录结构

/09.深度之眼/
08 TensorFlow 2.x与深度学习教程/
│16 TF2与深度学习课外学习电子书/
2020深度之眼全球AI比赛实战训练营/
│2020深度之眼全球AI比赛实战训练营资料/
│视频/
人工智能Paper论文精读班（C方向）/
│Paper班C方向资料汇总/
人工智能Paper论文精读班（NLP方向）/
│第10篇/
│第11篇/
│第12篇/
│第13~14篇/
│第16篇/
│第18~21篇/
│第23~28篇/
│第4篇机器翻译/
│第5篇transformer/
│第6篇glove/
│第7篇/
│第8篇textcnn/
│第9篇/
│资料/
吴恩达机器学习作业班/
斯坦福李飞飞cs231/
李航 统计学习方法（完结）/
│00 学习第1章统计学习方法概论/
│01 学习第2章感知机，/
│02 学习第3章k近邻，/
│03 Week1作业讲解及代码公布/
│04 学习第4章朴素贝叶斯法，/
│05 学习第5章决策树/
│06 参加直播答疑/
│07 Week2作业讲解及代码公布/
│08 学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型/
│09 学习第7章支持向量机，/
│10 Week3作业讲解及代码公布/
│11 学习第8章提升方法/
│12 学习第9章EM算法及推广，/
│13 直播答疑/
│14 Week4作业讲解及代码公布，/
│15 学习第10章隐马尔科夫模型，/
│16 学习第11章条件随机场/
│17 Week5作业讲解及代码公布，/
李飞飞讲深度学习/
│DeepLearning-master/
深度之眼 – 人工智能Paper论文精读班（CV方向）/
│Paper班CV方向资料汇总/
深度之眼 Python基础训练营（完结）/
深度之眼-《机器学习》西瓜书训练营（完结）/
│00 看开营仪式，了解学习模式/
│01 第一周：学习机器学习绪论/
│02 第一周：打达观杯NLP算法大赛，/
│03 第一周；参加打比赛的直播答疑/
│04 第二周：学习线性模型/
│05 第二周：每周学习任务简单总结/
│06 第三周：决策树的分裂准则，/
│07 第三周：学习sklearn包中决策树算法的使用/
│08 第三周：每周学习任务简单总结/
│09 第四周：支持向量机原始模型的建立和求解，/
│10 第四周：核函数和软间隔支持向量机，/
│11 第四周：了解sklearn包中svm算法的使用，/
│12 第四周学习任务简单总结/
│13 第五周：极大似然估计与朴素贝叶斯/
│14 第五周：EM算法，/
│15 了解sklearn包中的朴素贝叶/
│16 第五周：本周学习任务简单总结/
│17 第六周：神经网络结构+直播答疑问题收集，/
│18 第六周：直播答疑日/
│19 第六周：深度学习初探，/
│20 第六周：了解sklearn包中神经网络的使用/
│21 第六周：学习任务简单总结/
│22 第七周：经验误差与过拟合，/
│23 第七周：评估方法/
│24 第七周：性能度量，/
│25 第七周：了解sklearn包中模型评估方/
│26 第七周：学习任务简单总结/
│27 第八周：特征降维，/
│28 第八周：特征选择，/
│29 第八周：了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用/
│30 第八周：学习任务简单总结/
│31 第九周：集成学习，/
│32 第九周：直播答疑日/
│33 第九周：结合策略，/
│34 第九周：实验-lightGBM的使用，/
│35 第九周：学习任务简单总结，/
│36 第十周：聚类，/
│37 第十周：HMM，/
│38 第十周实验-sklearn-user guide 2.3.2/
│40 第十周学习任务简单总结+问题收集日/
│41 第十一周：任务与奖赏，/
│42 第十一周：K-摇臂赌博机+直播答疑日/
│43 第十一周：有无模型学习，/
│44 第十一周学习任务简单总结，/
深度之眼-花书训练营【第二期】（完结）【2019】/
│00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴/
│01 第一周线性代数/
│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 贝叶斯统计与逻辑回归，/
│06 第二周：本周学习任务简单总结/
│07 第三周：LDA与SVM算法，/
│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，/
│花书第二期视频课PPT（完结），/
深度之眼数学基础（完结）/
│资料/
深度之眼论文班【完结】/
│00.播放说明_新/
│01.视频/
│02.资料/
深度学习GAN生成对抗网络迁移学习增强学习实战2018视频教程/
│资料汇总/
深度学习与PyTorch入门实战教程/
│1.深度学习初见/
│10.CIFAR10与ResNet实战/
│11.循环神经网络RNN&LSTM/
│12.迁移学习-实战宝可梦精灵/
│13.自编码器Auto-Encoders/
│14.对抗生成网络GAN/
│15.【选看】Ubuntu开发环境安装/
│16.【选看】人工智能发展简史/
│17.【选看】Numpy实战BP神经网络/
│2.开发环境安装/
│3.回归问题/
│4.PyTorch基础教程/
│5.PyTorch进阶教程/
│6.随机梯度下降/
│7.神经网络与全连接层/
│8.过拟合/
│9.卷积神经网络CNN/