┣━lg2054-深度学习入门与实战-拉钩专栏
┣━08 RNN 与 LSTM：模型也可以持续不断地思考_4982
┣━08 RNN 与 LSTM：模型也可以持续不断地思考[16].mp4
┣━12 数据预处理：让模型学得更好_4986
┣━12 数据预处理：让模型学得更好[16].mp4
┣━15 TenorBoard：实验统计分析助手_4989
┣━15 TenorBoard：实验统计分析助手[16].mp4
┣━11 集成、共享、敏捷：Jupyter Notebook 的使用_4985
┣━11 集成、共享、敏捷：Jupyter Notebook 的使用[16].mp4
┣━16 图像分类：技术背景与常用模型解析_4990
┣━16 图像分类：技术背景与常用模型解析[16].mp4
┣━19 语义分割：打造简单高效的人像分割模型_4993
┣━19 语义分割：打造简单高效的人像分割模型[16].mp4
┣━04 函数与优化方法：模型的自我学习（上）_4978
┣━04 函数与优化方法：模型的自我学习（上）[16].mp4
┣━01 从神经元说起：数学篇_4975
┣━01 从神经元说起：数学篇[16].mp4
┣━07 卷积神经网络：给你的模型一双可以看到世界的眼睛_4981
┣━07 卷积神经网络：给你的模型一双可以看到世界的眼睛[16].mp4
┣━开篇词 掌握深度学习，畅游 AI 时代_4974
┣━开篇词 掌握深度学习，畅游 AI 时代[16].mp4
┣━06 线性回归模型：在问题中回顾与了解基础概念_4980
┣━06 线性回归模型：在问题中回顾与了解基础概念[16].mp4
┣━21 文本分类：用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型_4995
┣━21 文本分类：用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型[16].mp4
┣━10 生成式对抗网络：艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏_4984
┣━10 生成式对抗网络：艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏[16].mp4
┣━03 AI 术语：让你变得更加专业_4977
┣━03 AI 术语：让你变得更加专业[16].mp4
┣━14 工作机制与流程：通过手写识别深入了解 TenorFlow_4988
┣━14 工作机制与流程：通过手写识别深入了解 TenorFlow[16].mp4
┣━07-拉勾专栏-深度学习入门与实战21讲-更新中
┣━pdf
┣━06-线性回归模型：在问题中回顾与了解基础概念.pdf
┣━07-卷积神经网络：给你的模型一双可以看到世界的眼睛.pdf
┣━12-数据预处理：让模型学得更好.pdf
┣━11-集成、共享、敏捷：Jupyter Notebook 的使用.pdf
┣━开篇词-掌握深度学习，畅游 AI 时代.pdf
┣━02-从神经元说起：结构篇.pdf
┣━04-函数与优化方法：模型的自我学习（上）.pdf
┣━09-自编码器：让模型拥有属于自己的表达和语言.pdf
┣━05-前馈网络与反向传播：模型的自我学习（下）.pdf
┣━01-从神经元说起：数学篇.pdf
┣━13-张量、数据流图与概念：初步了解 TensorFlow.pdf
┣━03-AI 术语：让你变得更加专业.pdf
┣━10-生成式对抗网络：艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏.pdf
┣━15-TensorBoard：实验统计分析助手.pdf
┣━14-工作机制与流程：通过手写识别深入了解 TensorFlow.pdf
┣━16-图像分类：技术背景与常用模型解析.pdf
┣━08-RNN 与 LSTM：模型也可以持续不断地思考.pdf
┣━17-图像分类：实现你的第一个图像分类实战项目.pdf
┣━09 自编码器：让模型拥有属于自己的表达和语言_4983
┣━09 自编码器：让模型拥有属于自己的表达和语言[16].mp4
┣━13 张量、数据流图与概念：初步了解 TenorFlow_4987
┣━13 张量、数据流图与概念：初步了解 TenorFlow[16].mp4
┣━18 语义分割：技术背景与算法剖析_4992
┣━18 语义分割：技术背景与算法剖析[16].mp4
┣━02 从神经元说起：结构篇_4976
┣━02 从神经元说起：结构篇[16].mp4
┣━05 前馈网络与反向传播：模型的自我学习（下）_4979
┣━05 前馈网络与反向传播：模型的自我学习（下）[16].mp4
┣━结束语 掌握深度学习，搭上 AI 快车_4996
┣━结束语 掌握深度学习，搭上 AI 快车[16].mp4
┣━20 文本分类：技术背景与经典网络结构介绍_4994
┣━20 文本分类：技术背景与经典网络结构介绍[16].mp4
┣━17 图像分类：实现你的第一个图像分类实战项目_4991
┣━17 图像分类：实现你的第一个图像分类实战项目[16].mp4