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| 序号 | 备注 | 课件名称 | 序号 | 备注 | 课件名称 |
| 1 | 0 开篇语 | 31 | 5.6 池化Pooling | ||
| 2 | 1.1 人工智能三学派 | 32 | 5.7 舍弃Dropout | ||
| 3 | 1.2 神经网络设计过程 | 33 | 5.8 卷积神经网络 | ||
| 4 | 1.3 张量生成 | 34 | 5.9 CIFAR0数据集 | ||
| 5 | 1.4 TF2常用函数1 | 35 | 5.10 卷积神经网络搭建示例 | ||
| 6 | 1.5 TF2常用函数2 | 36 | 5.11 LeNet | ||
| 7 | 1.6 鸢尾花数据集读入 | 37 | 5.12 AlexNet | ||
| 8 | 1.7 神经网络实现鸢尾花分类 | 38 | 5.13 VGGNet | ||
| 9 | 2.1 预备知识 | 39 | 5.14 InceptionNet | ||
| 10 | 2.2 复杂度学习率 | 40 | 5.15 ResNet | ||
| 11 | 2.3 激活函数 | 41 | 5.16 经典卷及网络小结 | ||
| 12 | 2.4 损失函数 | 42 | 6 1循环核 | ||
| 13 | 2.5 缓解过拟合 | 43 | 6 2循环核时间步展开 | ||
| 14 | 2.6 优化器 | 44 | 6 3循环计算层 | ||
| 15 | 3.1 搭建网络八股sequential | 45 | 6 4TF描述循环计算层 | ||
| 16 | 3.2 搭建网络八股class | 46 | 6 5循环计算过程I | ||
| 17 | 3.3 MNIST数据集 | 47 | 6 6字母预测onehot 1pre1 | ||
| 18 | 3.4 FASHION数据集 | 48 | 6 7循环计算过程II | ||
| 19 | 4.1 搭建网络八股总览 | 49 | 6 8字母预测onehot 4pre1 | ||
| 20 | 4.2 自制数据集 | 50 | 6 9Embedding编码 | ||
| 21 | 4.3 数据增强 | 51 | 6 10字母预测Embedding 1pre1 | ||
| 22 | 4.4 断点续训 | 52 | 6 11字母预测Embedding 4pre1 | ||
| 23 | 4.5 参数提取 | 53 | 6 12RNN实现股票预测 | ||
| 24 | 4.6 acc&loss可视化 | 54 | 6 13LSTM实现股票预测LSTM计算过程 TF描述LSTM层 | ||
| 25 | 4.7 给图识物 | 55 | 6 14GRU实现股票预测GRU计算过程 TF描述GRU层 | ||
| 26 | 5.1 卷积计算过程 | ||||
| 27 | 5.2 感受野 | ||||
| 28 | 5.3 全零填充 | ||||
| 29 | 5.4 TF描述卷积计算层 | ||||
| 30 | 5.5 批标准化 |
补充材料：
1. Python基础教程（第3版）， Magnus Lie Hetland 著，袁国忠 译 ， 人民邮电出版社， 2018年2月。 电子版下载
2.
. Python深度学习。[美] 弗朗索瓦·肖莱 著。人民邮电出版社。2018
该书电子版下载链接：https://pan.baidu.com/s/1-4q6VjLTb3ZxcefyNCbjSA 提取码：wtzo
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。