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资源名称：Python AI 黑马 人脸识别Python人工智能xn

 

 

 

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文件数量：450

 

资源大小：9.5G

 

 

 

资源描述：

 

黑马-Python+AI 人脸识别Python人工智能【完结】(1)

 

├── 1-1 深度学习基础

 

│ ├── 1.深度学习介绍

 

│ │ ├── 1.深度学习介绍

 

│ │ │ └── 01_深度学习课程介绍.mp4

 

│ │ └── 1.深度学习介绍

 

│ │ ├── 02_深度学习介绍.mp4

 

│ │ └── 03_深度学习介绍2.mp4

 

│ ├── 2.神经网络基础

 

│ │ └── 2.神经网络基础

 

│ │ ├── 01_逻辑回归介绍.mp4

 

│ │ ├── 02_逻辑回归损失函数.mp4

 

│ │ ├── 03_梯度下降算法过程以及公式.mp4

 

│ │ ├── 04_导数意义介绍.mp4

 

│ │ ├── 05_a^2函数的导数介绍.mp4

 

│ │ ├── 06_导数计算图与链式法则.mp4

 

│ │ ├── 07_逻辑回归的导数计算图分析以及参数导数.mp4

 

│ │ ├── 08_向量化编程介绍引入.mp4

 

│ │ ├── 09_向量化编程的优势.mp4

 

│ │ ├── 10_向量化实现逻辑回归的梯度计算更新.mp4

 

│ │ ├── 11_正向传播与反向传播、作业介绍.mp4

 

│ │ ├── 12_作业讲解题1：实现sigmoid函数与梯度实.mp4

 

│ │ ├── 13_作业讲解题2：单神经元神经网络(logistic)分类作业流程介绍.mp4

 

│ │ ├── 14_作业讲解题2：参数初始化与前向传播、反向传播.mp4

 

│ │ ├── 15_作业讲解题2：优化迭代实现、model逻辑实现.mp4

 

│ │ └── 16_总结.mp4

 

│ ├── 3.浅层神经网络

 

│ │ └── 3.浅层神经网络

 

│ │ ├── 00.浅层神经网络.mp4

 

│ │ ├── 01_浅层神经网络表示.mp4

 

│ │ ├── 02_浅层神经网络的前向传播.mp4

 

│ │ ├── 03_激活函数的选择.mp4

 

│ │ ├── 04_浅层神经网络的反向传播.mp4

 

│ │ ├── 05_作业介绍.mp4

 

│ │ ├── 06_作业实现：初始化模型与前向传播

 

 

 

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