教授级的深度学习深入应用课程 增加银行客户流失预测+seq2seq+注意力机制等新技术

0111神经网络简介.mp4

0212BP神经网络.mp4

0313BP神经网络2.mp4

04132神经网络训练.mp4

05133神经网络应用.mp4

0614神经网路应用于银行客户流失预测.mp4

0715银行客户流失预测.mp4

0816银行客户流失预测3.mp4

0917银行客户流失预测4.mp4

1021深度学习深度学习在人工智能中的应用一.mp4

1122深度学习在人工智能中的应用.mp4

1223深度学习在人工智能中的应用3.mp4

1324深度学习在人工智能中的应用4.mp4

1431卷积神经网络概况.mp4

1532感受野.mp4

1633卷积的概念.mp4

1734图像编码与卷积.mp4

1835卷积操作.mp4

1936卷积特征图及计算.mp4

2037多通道卷积.mp4

2138池化.mp4

2239Lenet5卷积神经网络.mp4

23310Lenet5卷积神经网络2.mp4

243102Lenet5卷积神经网络22.mp4

25311Lenet5卷积神经网络3.mp4

263112Lenet5卷积神经网络32.mp4

27312完整的卷积神经网络过程.mp4

28313卷积神经网络训练.mp4

29314图像分类.mp4

31316图像分类.mp4

32317股票预测2.mp4

33318股票预测3.mp4

3441Alexnet卷积神经网络.mp4

3542AlexNet卷积神经网络2.mp4

3643AlexNet卷积神经网络模型3.mp4

3744VGG卷积神经网络模型.mp4

3845GoogLeNet卷积神经网络模型.mp4

3946残差神经网络模型.mp4

4047动物识别.mp4

4148动物识别2.mp4

4249动物识别3.mp4

4351循环神经网络基本原理.mp4

4452循环神经网络基本原理2.mp4

4553循环神经网络模型.mp4

4654长短期记忆神经网络模型.mp4

4755长短期记忆神经网络模型2.mp4

4856长短期记忆神经网络模型3.mp4

4957基于LSTM的股票预测.mp4

5061目标检测的基本概念.mp4

5162目标检测基本概念2.mp4

5263目标检测发展.mp4

5364基于候选区域的目标检测.mp4

5465基于候选区域的目标检测2.mp4

5566基于候选区域的目标检测3.mp4

5667基于候选区域的目标检测4.mp4

5768FastRCNN目标检测算法.mp4

5869FasterRCNN目标检测算法.mp4

59610Yolo目标检测算法.mp4

60611Yolo目标检测算法2.mp4

61612Yolo目标检测算法3.mp4

62613Yolo目标检测算法4.mp4

63614目标检测案例解析.mp4

64615目标检测案例解析2.mp4

65616目标检测案例解析3.mp4

66617目标检测案例解析4.mp4

6771生成对抗网络基本原理.mp4

6872生成对抗网络基本原理2.mp4

6973EncoderDecoder模型.mp4

7074生成对抗网络算法DCGAN.mp4

7175生成对抗网络算法DCGAN2.mp4

7276生成对抗网络算法DCGAN3.mp4

7377生成对抗网络算法应用.mp4

7478生成对抗网络算法应用2.mp4

7579手写体生成.mp4

76710手写体生成2.mp4

77711手写体生成3.mp4

78712手写体生成4.mp4

79713手写体生成5.mp4

8081Seq2Seq模型.mp4

8182Seq2Seq模型2.mp4

8283注意力机制模型.mp4

8384注意力机制模型2.mp4

8485注意力机制模型3.mp4

8586注意力机制模型案例分析.mp4

(1)复旦大学深度学习；目录中文件数:15个

(1.1.1)–神经网络基础.pdf

(1.4.1)–银行客户流失预测.pdf

(2.1.1)–深度学习应用概况.pdf

(3.1.1)–卷积神经网络基础.pdf

(3.11.1)–卷积笔记.pdf

(4.1.1)–卷积神经网络算法.pdf

(4.7.1)–VGG动物识别.pdf

(5.1.1)–循环神经网络模型.pdf

(5.7.1)–股票预测.pdf

(6.1.1)–目标检测.pdf

(6.14.1)–任务检测.pdf

(7.1.1)–生成对抗网络.pdf

(7.3.1)–自编码器.pdf

(7.9.1)–GAN用于手写体生成.pdf

(8.1.1)–注意力机制.pdf