视频选集
（19/19）
1深度学习与人工智能简介
11:36
2计算机视觉面临挑战与常规套路
09:48
3用K近邻来进行图像分类
10:09
4超参数与交叉验证
10:40
5线性分类
09:45
6损失函数
09:24
7正则化惩罚项
07:29
8softmax分类器
13:47
9最优化形象解读
06:56
10梯度下降算法原理
11:57
11反向传播
15:25
12神经网络整体架构
10:20
13神经网络模型实例演示
10:47
14过拟合问题解决方案
16:02
15Python环境搭建（推荐Anaconda方法）
13:19
16Eclipse搭建python环境
05:32
17深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络
31:59
18感受神经网络的强大
11:39
19神经网络案例-cifar分类任务
16:08
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