课程内容8 s% w- Q" L, N8 {/ Q2 m( ^
├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M1 d/ G8 t. B! ]6 H1 I" a
├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M' ^7 v) p5 k1 B0 Z2 F/ u4 M
├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M
7 f* I, e' _ d7 \├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M8 p( w. j; K9 p j( B
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M
3 q Q7 h Z! D) \2 i: h├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M
4 P+ ^8 {1 J6 c7 M# ~9 V├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M9 c- Y7 @+ `0 i; K8 O* _ _. e
├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M
) C" m5 P& \& Y% y) E+ z├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G
: U6 S7 I0 ~7 @0 ?├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G9 H& a; |+ j2 \8 t. `1 N. ^
├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M
' V& m! S( w4 p├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M
& E" z+ s+ q `6 H8 g$ O4 u/ Z9 J9 Y4 ~├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M
n) l' K t0 g" L( }0 s├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
# k0 X* _4 Z/ D f9 D├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M: y v2 f9 H: w5 L) d' c4 m/ K
├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
8 B5 G; k4 b0 [8 h. M├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M
% l- O: P7 `( L ]- g$ A, Q├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M9 Z3 Y- r! I- V6 P; W" J2 Q2 V
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
8 v; y: q! p x├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M+ C) P" H: W, z# }2 h8 q
└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
1 |8 _7 b# @+ W+ Z/ h1 B) g1 O4 q
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