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首页 - 课程列表 - 课程详情
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深度学习与应用实践
主讲教师：
学校机构：
1 (2026-03-05 09:12:12 至 2029-03-05 09:12:12 )
1 (2026-03-05 14:47:47 至 2029-03-05 14:47:47 )
课程类型：
公开课程
课程时间：
2026-03-05 14:47:47 ~ 2029-03-05 14:47:47
报名时间：
2026-03-05 14:47:47 ~ 2029-03-05 14:47:47
全部学习人数
0
人 | 观看人数
17
人
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教师团队
课程公告
{2}--神经网络_原理与实现
[2.1]--录课1_1神经网络_原理与实现.mp4
（14分钟）
（12分钟）
[2.2]--录课1_2神经网络_原理与实现 (1).mp4
（25分钟）
（12分钟）
[2.3]--录课1_3神经网络_原理与实现.mp4
（36分钟）
（12分钟）
[2.4]--录课1_4实验环境及程序调试.mp4
（14分钟）
（12分钟）
[2.5]--录课1_5实验指导.mp4
（12分钟）
（12分钟）
{3}--神经网络_应用案例与调优
[3.1]--录课2_1神经网络_应用案例及调优(1).mp4
（26分钟）
（12分钟）
[3.2]--录课2_2神经网络_应用案例及调优 (1).mp4
（17分钟）
（12分钟）
[3.3]--录课2_3神经网络_应用案例及调优 (1).mp4
（23分钟）
（12分钟）
[3.4]--7-2 Keras Callback.mp4
（15分钟）
（12分钟）
[3.5]--录课2_4神经网络_应用案例及调优(3).mp4
（25分钟）
（12分钟）
{4}--卷积神经网络_计算机视觉基础
[4.1]--录课3_1卷积神经网络_计算机视觉基础.mp4
（11分钟）
（12分钟）
[4.2]--录课3_2卷积神经网络_计算机视觉基础.mp4
（25分钟）
（12分钟）
[4.3]--录课3_3卷积神经网络_计算机视觉基础.mp4
（12分钟）
（12分钟）
[4.4.1]--录课4_3卷积神经网络_预训练模型与可视化.mp4
（13分钟）
（12分钟）
[4.4.2]--录课4_4卷积神经网络_预训练模型与可视化.mp4
（15分钟）
（12分钟）
[4.4.3]--录课4_5卷积神经网络_预训练模型与可视化.mp4
（15分钟）
（12分钟）
{5}--卷积神经网络_基于小数据集建模
[5.1.1]--录课3_4卷积神经网络_计算机视觉基础.mp4
（15分钟）
（12分钟）
[5.1.2]--录课3_5卷积神经网络_计算机视觉基础.mp4
（7分钟）
（12分钟）
[5.2]--录课3_5卷积神经网络_计算机视觉基础.mp4
（7分钟）
（12分钟）
[5.3.1]--录课4_1卷积神经网络_预训练模型与可视化.mp4
（15分钟）
（12分钟）
[5.3.2]--录课4_2卷积神经网络_预训练模型与可视化.mp4
（8分钟）
（12分钟）
{6}--深度学习处理文本数据
[6.1.1]--12_1文本数据的表示方式.mp4
（14分钟）
（12分钟）
[6.1.2]--12_2词嵌入的生成和使用.mp4
（18分钟）
（12分钟）
[6.2]--12_3循环神经网络的基本原理.mp4
（20分钟）
（12分钟）
[6.3]--12_4基于Keras实现RNN.mp4
（10分钟）
（12分钟）
[6.4]--12_5音频数据处理.mp4
（9分钟）
（12分钟）
{7}--深度学习处理时间序列数据
[7.1]--6-2-1 Time Series.mp4
（18分钟）
（12分钟）
[7.2]--6-2-2.Model Improvement.mp4
（22分钟）
（12分钟）
{8}--复杂网络与生成式网络
[8.1]--7-1 Keras 函数式API.mp4
（31分钟）
（12分钟）
[8.2.1]--8-1 文本生成网络.mp4
（22分钟）
（12分钟）
[8.2.2]--13_1文本生成.mp4
（21分钟）
（12分钟）
[8.3.1]--13_2图像生成.mp4
（13分钟）
（12分钟）
[8.3.2]--8-2 图像生成网络.mp4
（19分钟）
（12分钟）
{9}--Python语言基础(补充知识)
[9.1.1]--2_11Python及开发环境简介.mp4
（6分钟）
（12分钟）
[9.1.2]--2_12Spyder操作演示.mp4
（5分钟）
（12分钟）
[9.1.3]--2_13Jupyter Noteboo操作演示.mp4
（8分钟）
（12分钟）
[9.2]--2_2Python常用数据类型.mp4
（17分钟）
（12分钟）
[9.3]--2_3Python程序结构.mp4
（16分钟）
（12分钟）
{10}--Python多维数据结构(补充知识)
[10.1.1]--3_1Python多维数组创建与访问.mp4
（18分钟）
（12分钟）
[10.1.2]--3_2Python多维数组运算.mp4
（11分钟）
（12分钟）
[10.2.1]--3_3Pandas的一维数据对象Series.mp4
（10分钟）
（12分钟）
[10.2.2]--3_4Pandas的二维数据对象DataFrame.mp4
（14分钟）
（12分钟）
[10.3]--3_5数据文件读写与统计分析.mp4
（14分钟）
（12分钟）
[10.4]--3_6数据可视化.mp4
（16分钟）
（12分钟）
{11}--机器学习(补充知识)
[11.1]--5_1机器学习概述.mp4
（13分钟）
（12分钟）
[11.2.1]--5_2线性回归的基本原理.mp4
（23分钟）
（12分钟）
[11.2.2]--5_3基于Scikit-learn实现线性回归.mp4
（10分钟）
（12分钟）
[11.2.3]--5_4线性回归模型的性能评估.mp4
（15分钟）
（12分钟）
[11.3.1]--6_1逻辑回归的基本原理.mp4
（19分钟）
（12分钟）
[11.3.2]--6_2基于Scikit_learn实现逻辑回归.mp4
（20分钟）
（12分钟）
[11.3.3]--6_3分类模型的性能评估.mp4
（17分钟）
（12分钟）
