第1节：从优化问题讲起I
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第2节：【实战】拟合问题
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第3节从优化问题讲起II
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第4节：实战：优化方法比较从优化问题讲起II
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第5节：深度神经网络
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第6节：【实战】使用神经网络建模MNIST数据
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第7节：【实战】激活函数与优化方法
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第8节：正则化方法I
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第9节：正则化方法II
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第10节【实战】正则化方法
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第11节：模型性能评价
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第12节：【实战】模型性能评价指标
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第13节：深度学习能力边界
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作业.txt
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第三章第10节：【实战】表征学习
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第三章第11节：第二章习题讲解
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第三章第12节：彩蛋
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第三章第1节：卷积的基本概念I
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第三章第1节：卷积的基本概念II
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第三章第1节：卷积的基本概念III
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第三章第2节：2.4实战：异构深度学习环境搭建
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第三章第3节：2.5实战：卷积层的实现
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第三章第4节：2.6典型卷积神经网络
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第三章第5节：2.7实战：简单的卷积神经网络
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第三章第6节：AlexNet模型
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第三章第6节：LeNet模型
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第三章第6节：ResNet模型
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第三章第6节：VGGNet模型
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第三章第7节：【实战】ResNet
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第三章第8节：目标检测
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第三章第9节：【实战】FasterR-CNN
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第三章作业.txt
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第四章第10节：模型训练流程
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第四章第11节：第三章习题讲解
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第四章第12节：彩蛋
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第四章第1节：图像分割基础
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第四章第2节：【实战】Deconvolution与空洞卷积
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第四章第3节：图像分割模型
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第四章第4节：【实战】U-Net
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第四章第5节：【实战】DeepLabv3
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第四章第6节：模型可视化
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第四章第7节：【实战】特征图像可视化
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第四章第8节：病理影像分割初探
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第四章第9节：自监督学习
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第四章作业.txt
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第六章第1节：分布式系统
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第六章第2节：分布式深度学习系统
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第六章第3节：【实战】数据并行模型训练
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第六章第4节：微服务架构
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第六章第5节：【实战】使用Kafka搭建MQ
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第六章第6节：分布式推理系统
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第六章第7节：TensorFlowServinginDocker
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第六章第8节：第五章习题讲解
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第六章第9节：直击面试II
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第七章第10节：第六章习题讲解
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第七章第11节：直击面试III
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第七章第1节：深度增强学习
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第七章第2节：【实战】FlappyBird
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第七章第3节：AlphaGo
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第七章第4节：生成对抗网络
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第七章第5节：【实战】SimpleGAN
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第七章第6节：【实战】ConditionalGAN
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第七章第7节：【实战】CycleGAN
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第七章第8节：未来在哪里
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第七章第9节：彩蛋
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第八章第1节：【Lecture1】DenseNet_[www.52download.cn]
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第八章第1节：【Lecture2】Inception
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第八章第1节：【Lecture3】Xception
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第八章第1节：【Lecture4】ResNeXt
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第八章第1节：【Lecture5】Transformer和它的朋友们
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第八章第1节：【Lecture6】深度学习产品化
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第八章第1节：【Lecture7】果壳中的量子计算
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第八章第1节：【Lecture8】人工智能产业
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第九章第10节：模型测试代码
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第九章第11节：模型训练与过程分析
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第九章第12节：模型批量测试与性能指标
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第九章第13节：ResNet家族模型的表现
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第九章第14节：常见模型的表现
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第九章第1节：核心实战概述
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第九章第2节：ImageNet介绍
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第九章第3节：数据探索与预处理
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第九章第4节：数据队列
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第九章第5节：通用数据队列
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第九章第6节：建立模型结构
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第九章第7节：MNIST数据集训练
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第九章第8节：ImageNetTiny数据集训练
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第九章第9节：猫狗大战数据集介绍与预处理
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作业.txt
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第一十章第10节：DeepLabv3Plus模型训练与测试
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第一十章第11节：论文串烧：BMJOpen
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第一十章第12节：论文串烧P2
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第一十章第13节：论文串烧：NatureCommunications
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第一十章第14节：论文串烧：ICCV
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第一十章第15节：论文串烧：ECML
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第一十章第16节：论文串烧：NatureMedicine
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第一十章第17节：第九章习题讲解
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第一十章第1节：数字病理切片介绍
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第一十章第2节：数字病理切片预处理
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第一十章第3节：样本均衡性处理
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第一十章第4节：经典数据队列
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第一十章第5节：建立训练模型
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第一十章第6节：实现测试逻辑
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第一十章第7节：预测结果后处理
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第一十章第8节：20x模型训练与测试
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第一十章第9节：40x模型训练与测试
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第一十一章第10节：运行Celery任务
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第一十一章第11节：模型导出与运行
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第一十一章第12节：系统整体运行
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第一十一章第13节：构建Docker镜像的原始方法
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第一十一章第14节：使用Dockerfile构建镜像
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第一十一章第15节：增加病理影像预测Task
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第一十一章第16节：分布式系统研究结果
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第一十一章第17节：TensorFlowServing的内部机制
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第一十一章第1节：系统架构设计
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第一十一章第2节：代码结构与调度器配置
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第一十一章第3节：调度器核心逻辑
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第一十一章第4节：自定义Logging机制
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第一十一章第5节：工作节点基础代码
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第一十一章第6节：工作节点任务处理
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第一十一章第7节：工作节点核心逻辑
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第一十一章第8节：日志模块编写
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第一十一章第9节：代码调试环境搭建
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第一十二章第1节：课程总结I：深度学习理论
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第一十二章第1节：课程总结II：卷积神经网络
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第一十二章第1节：课程总结III：循环神经网络
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第一十二章第1节：课程总结IV：深度学习系统与前沿
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