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├─第1课 机器学习中数学基础* m: r/ E6 ]’ y0 S2 @+ |7 y5 ^

│      五月班第一次课件:机器学习中数学基础 (1).pdf

│      第1课 机器学习中数学基础.mp4/ ~( w* B8 Q  Y

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├─第2课 高效计算基础与图像线性分类器# u4 u1 |9 c0 b, J9 I’ V4 n. P

│      5月班第2课课件:高效计算基础与图像线性分类器.pdf1 \% D8 A8 U! z) a9 a* R; M

│      image linear classification.zip& Y’ Z* ?( Z( B

│      numpy_operations.ipynb

│      第2课 高效计算基础与图像线性分类器.mp4

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├─第3课 梯度下降法与反向传播

│      5月班第3课课件:梯度下降法与反向传播 (1).pdf

│      第3课 梯度下降法与反向传播.mp4

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├─第4课 CNN与常用框架2 e3 v+ C& Q% b8 d8 }% x

│      5月深度学习班第4课–CNN,典型网络结构与常用框架.pdf8 l9 X- a$ g8 N- i

│      第4课 CNN与常用框架.mp4

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├─第5课 CNN训练注意事项与框架使用

│      5月班第5次课 – caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项.pdf

│      第5课 CNN训练注意事项与框架使用.mp4( P5 {/ U2 Z( ]( w0 m  l* v

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├─第6课 CNN推展案例

│      5月班第6次课 – CNN扩展 图像识别与定位 物体检测 NeuralStyle.pdf

│      第6课 CNN推展案例.mp42 F5 u2 }- `/ a4 u# T” `” k! t# P; L+ V

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├─第7课 RNN介绍+ v, @+ M’ W5 K2 `

│      5月班第7课课件_rnn_intrduction.pdf$ R& k# k- p3 W; s3 Z* L

│      第7课 RNN介绍.mp4

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├─第8课 RNN应用

│      5月班第8课_rnn_appliacation.pdf

│      第8课 RNN应用.mp4# L2 o’ U’ Y5 b% V- X4 T9 h- W

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└─第9课 更多的网络类型5 h/ J7 D# P9 n+ @3 i

        5月班第9次课课件_more_about_nn.pdf

        第9课 更多的网络类型.mp4

├─第10课 更多框架6 X) a0 g+ T# [

│      5月班第10课_framework.pdf

│      第10课 更多框架.mp4# Z%


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