进击算法工程师深度学习课程，阿里云盘、夸克网盘和百度网盘资源，免费下载。
"进击算法工程师深度学习课程"旨在培养学员在深度学习领域的专业技能和实战经验。课程涵盖深度学习基础理论、神经网络架构、模型优化方法等内容，通过项目实践和算法实现，帮助学员掌握深度学习算法原理和应用，提升在算法工程师领域的竞争力和实践能力。无论您是初学者还是有一定算法经验者，本课程都能帮助您深入学习深度学习技术，实现在算法工程师领域的进击。
├── 001.1-1 课程内容和理念.mp4
├── 002.1-2 初识深度学习.mp4
├── 003.1-3 课程使用的技术栈.mp4
├── 004.2-1 线性代数.mp4
├── 005.2-2 微积分.mp4
├── 006.2-3 概率.mp4
├── 007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4
├── 008.3-2 conda实用命令.mp4
├── 009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4
├── 010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
├── 011.4-1 神经网络原理.mp4
├── 012.4-2 多层感知机.mp4
├── 013.4-3 前向传播和反向传播.mp4
├── 014.4-4 多层感知机代码实现.mp4
├── 015.4-5 回归问题.mp4
├── 016.4-6 线性回归代码实现.mp4
├── 017.4-7 分类问题.mp4
├── 018.4-8 多分类问题代码实现.mp4
├── 019.5-1 训练的常见问题.mp4
├── 020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
├── 021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4
├── 022.5-4 正则化.mp4
├── 023.5-5 Dropout.mp4
├── 024.5-6 Dropout代码实现.mp4
├── 025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
├── 026.5-8 模型文件的读写.mp4
├── 027.6-1 最优化与深度学习.mp4
├── 028.6-2 损失函数.mp4
├── 029.6-3 损失函数性质.mp4
├── 030.6-4 梯度下降.mp4
├── 031.6-5 随机梯度下降法.mp4
├── 032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
├── 033.6-7 动量法.mp4
├── 034.6-8 AdaGrad算法.mp4
├── 035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
├── 036.6-10 Adam算法.mp4
├── 037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
├── 038.6-12 学习率调节器.mp4
├── 039.7-1 全连接层问题.mp4
├── 040.7-2 图像卷积.mp4
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