课程内容2 s& l; X/ s3 a9 x8 K9 @: {- j& W4 w( Q
├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
$ u. P9 ? M$ n) W: b& O├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M
6 z' h* Z5 i$ k8 ^5 I; g* V├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M, P) H c8 q' G. ~9 q
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M
5 k7 H, y2 o0 q+ l! x* T├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M% L" q# }1 x) d5 Y7 {& Y& [
├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M9 | F7 M6 A# A7 p3 R, A
├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
' [1 x1 ^) Q! p5 |# h├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M
$ o4 w9 |5 f& b( J├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G9 g" ^ b8 q0 K. B# z" k+ t
├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G
. G, H/ P; l8 y: o7 T5 L# m├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M
) A3 a) G# \3 c& k+ J3 | v├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M
# p4 d( z" @; y4 f$ U8 G├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M. V0 w) o( j+ n H2 X) a6 y" L
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
2 Z0 H# S# M4 {2 N├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M
" H k1 }2 D# b B├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M) T5 _* D9 y$ ]
├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M
+ {6 p( p- u6 e1 |├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M# R0 X& ?+ j w7 Y6 o
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
6 A- }, i5 l2 j. q* R$ t" P. N├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M" s4 ^' ~# a% }1 W( ~
└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M8 H; L. ^- h+ C+ x) u+ o
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