本课程为电子版(昨天从某宝花8.8块买来的)
第01课：深度学习概述.pdf
第02课：深度学习 Python 必备知识点.pdf
第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook.pdf
第04课：深度学习框架 PyTorch.pdf
第05课：神经网络基础知识.pdf
第06课：浅层神经网络（NN）.pdf
第07课：项目实战——自己动手写一个神经网络模型.pdf
第08课：深层神经网络（DNN）.pdf
第09课：项目实战——让你的神经网络模型越来越深.pdf
第10课：优化神经网络——如何防止过拟合.pdf
第11课：优化神经网络——梯度优化.pdf
第12课：优化神经网络——网络初始化技巧与超参数调试.pdf
第13课：构建神经网络模型的实用建议.pdf
第14课：项目实战——深度优化你的神经网络模型.pdf
第15课：卷积神经网络（CNN）.pdf
第16课：项目实战——利用 PyTorch 构建 CNN 模型.pdf
第17课：循环神经网络（RNN）.pdf
第18课：项目实战——利用 PyTorch 构建 RNN 模型.pdf