课程内容/ K- d; s- E; T4 X9 I
├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
. a9 f1 F* A) ]$ V9 T0 I5 K: G7 [ s├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M7 z; S4 c4 c! x, O! i7 H2 i
├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M
% b3 v. a5 U s: n1 z├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M. k* T! r$ n3 @* [9 d# T
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M6 j8 }5 v/ X3 {! R Z8 k K
├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M
; b, W8 l4 ]% N├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
0 a( g) d) h- C0 r$ d├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M
# h" Q* V/ W) {. l4 N3 n( H├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G1 n5 h" l$ I$ `4 n0 I* V, P
├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G
6 W3 a1 p3 O' U% p# B: L, Z├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M$ F6 k/ B3 }- a2 `$ s6 ^+ d F; s
├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M& s2 p9 `$ R4 h' P5 b$ r
├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M
9 |7 A2 S% Z4 c3 t$ n+ ~( G├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M2 D: P9 h* c+ R
├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M
7 Q1 D! `- ?* A* h. g├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
8 W- j) ]' v% O2 T9 n V+ E) C├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M
. S4 u/ q* I4 q6 t/ B1 j; Y+ O; o├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M9 E2 A/ g Z- J$ b
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M- R) W: @. D; u+ Y
├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M$ e5 Z" K8 D9 j& B3 \* H+ W
└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
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