驭风计划：培养人工智能青年人才-NLP方向资源介绍:
“驭风计划-NLP方向”特邀清华大学计算机系教授主讲专业核心课。本计划以机器学习训练营、深度学习训练营为人工智能基础课程，以自然语言处理训练营为人工智能行业热门技术课程，以算法训练营为算法思维修炼课程，通过循序渐进的课程体系，帮助学员打下扎实的理论基本功，通过丰富的实训案例，培养学员的实践应用能力。
资源目录:
└─学堂在线清华大学驭风计划深度学习python算法 ├─机器学习训练营(2022_第9期) │ ├─01.序-学习课件 │ │ │ 1.1_初识机器学习_ │ │ │ 机器学习课件最终版PDF合集 3.zip │ │ │ │ │ └─机器学习课件最终版PDF合集 3 │ │ └─机器学习课件最终版PDF合集 3 │ │ ML10.Topic6.1-IBL(1)_最终版.pdf │ │ ML12.Topic7.1-SVM(1)_最终版.pdf │ │ ML14.Topic8.1-Unsupervised-I_最终版.pdf │ │ ML15.Topic8.2-Unsupervised-II_最终版.pdf │ │ ML16.Topic9-Ensemble_最终版.pdf │ │ ML18.Toipc10.2-DLinto-II_最终版.pdf │ │ ML19.Topic11-GWAP_最终版.pdf │ │ ML2.Topic1.2-G通用系统设计_最终版.pdf │ │ ML20.Topic12-overview_已排版.pdf │ │ ML4.Topic2.2-实验方法与原则(2)_最终版.pdf │ │ ML5.Topic3.1-决策树学习方法_最终版.pdf │ │ ML6.Topic3.2-决策树学习进阶_最终版.pdf │ │ ML7.Topic4-Regression_最终版.pdf │ │ ML9.Topic5.2-贝叶斯(II)_最终版.pdf │ │ │ ├─02.机器学习基础 │ │ 1.1.1_机器学习的应用背景 _ │ │ 1.1.1_机器学习的应用背景_ │ │ 1.1.2_什么是机器学习 _ │ │ 1.1.2_什么是机器学习_ │ │ 1.2_一般的机器学习系统设计_part01 _ │ │ 1.2_一般的机器学习系统设计_part01_ │ │ 1.2_一般的机器学习系统设计_part02 _ │ │ 1.2_一般的机器学习系统设计_part02_ │ │ │ ├─03.机器学习实验方法与原则 │ │ 2.1_机器学习实验方法与原则I _ │ │ 2.1_机器学习实验方法与原则I_ │ │ 2.2_机器学习实验方法与原则II _ │ │ 2.2_机器学习实验方法与原则II_ │ │ │ ├─04.决策树学习 │ │ 3.1.2_经典决策树算法 _ │ │ 3.1.3_过拟合问题 _ │ │ 3.1.3_过拟合问题_ │ │ 3.2.1_决策树的过拟合以及措施 _ │ │ 3.2.1_决策树的过拟合以及措施_ │ │ 3.2.2_现实场景中的决策树学习 _ │ │ ML_hw1.ipynb.zip │ │ 基于决策树的英雄联盟游戏胜负预测.zip │ │ 实验一 基于决策树的英雄联盟游戏胜负预测.txt │ │ │ ├─05.回归分析 │ │ 4.2_损失函数 _ │ │ 4.2_损失函数_0718195925_ │ │ 4.3_多元线性回归_ │ │ 4.4_相关系数与决定系数 _ │ │ 实验二 基于回归分析的大学综合得分预测.txt │ │ │ ├─06.贝叶斯学习 │ │ 5.1_贝叶斯学习 _ │ │ 5.2_朴素贝叶斯分类器 _ │ │ hw3.zip │ │ 实验三 贝叶斯垃圾邮件识别.txt │ │ │ ├─07.基于实例的学习方法 │ │ 6.1_最近邻方法_ │ │ 6.2_K近邻方法_ │ │ 6.4_基于实例-记忆的学习器 _ │ │ 6.4_基于实例-记忆的学习器_ │ │ hw4.zip │ │ 基于K-近邻的车牌号识别.zip │ │ │ ├─08.支持向量机（SVM） │ │ 7.1_线性支持向量机_ │ │ 7.2_基于核的支持向量机_ │ │ │ ├─09.无监督学习 │ │ 8.1.1_无监督学习介绍 _ │ │ 8.1.1_无监督学习介绍_ │ │ 8.1.2_聚类介绍 _ │ │ 8.2.1_层次聚类 _ │ │ 8.2.1_层次聚类_ │ │ 8.2.2_K-means聚类 _ │ │ 8.2.2_K-means聚类_ │ │ 8.2.3_K-medoids 聚类 _ │ │ 8.2.3_K-medoids 聚类_ │ │ AAAI 会议论文聚类分析.zip │ │ hw5.ipynb.zip │ │ 实验五 AAAI 会议论文聚类分析.txt │ │ │ ├─10.集成学习 │ │ 9.1.1_集成学习基础 _ │ │ 9.1.1_集成学习基础_ │ │ 9.1.2_加权多数算法 _ │ │ 9.1.2_加权多数算法_ │ │ 9.1.3_Bagging算法 _ │ │ 9.2.1_Boosting与AdaBoost算法 _ │ │ 9.2.2_Boosting和AdaBoost的算法比较 _ │ │ 9.2.2_Boosting和AdaBoost的算法比较_ │ │ exp6.zip │ │ 基于集成学习的 Amazon 用户评论质量预测 4.zip │ │ 实验六 基于集成学习的 Amazon 用户评论质量预测.txt │ │ │ ├─11.深度学习基础 │ │ 10.1_深度学习介绍 _ │ │ 10.1_深度学习介绍_ │ │ 10.2.1_循环神经网络 _ │ │ 10.2.1_循环神经网络_ │ │ 10.2.2_长短期记忆网络 _ │ │ 10.2.3_门控循环单位网络 _ │ │ 10.2.3_门控循环单位网络_ │ │ 10.2.4_深度学习应用_ │ │ │ ├─12.基于群体智慧的机器学习数据集构建 │ │ 11.1_基于群体智慧的机器学习数据集构建_ │ │ │ ├─13.机器学习算法总结 │ │ 12.1_机器学习算法总结 _ │ │ │ ├─14.毕业设计 │ │ 某闯关类手游用户流失预测.zip │ │ │ └─直播回放 │ 实验一汇报、讲解+实验三布置+答疑 _ │ 实验一汇报、讲解+实验三布置+答疑_ │ 实验三讲解+实验五布置+答疑_ │ 实验二布置+答疑 _ │ 实验二布置+答疑_ │ 实验五讲解+答疑 _ │ 实验五讲解+答疑_ │ 实验六布置+答疑 _ │ 实验六布置+答疑_ │ 实验六汇报、点评、讲解+答疑 _ │ 实验四讲解+实验六布置+答疑_ │ 开营仪式+实验一布置_ │ 毕设汇报、点评、讲解+结营仪式_ │ ├─算法训练营 │ ├─上机实践：习题精讲 │ │ │ 第1部分-习题.7z │ │ │ 第2部分-习题.7z │ │ │ 第3部分-习题.7z │ │ │ 第4部分-习题.7z │ │ │ 第5部分-习题.7z │ │ │ │ │ ├─第1部分-习题 │ │ │ 习题精讲1-1_ │ │ │ 习题精讲1-2_ │ │ │ 习题精讲1-3_ │ │ │ │ │ ├─第2部分-习题 │ │ │ 习题精讲2-1_ │ │ │ 习题精讲2-2_ │ │ │ 习题精讲2-3_ │ │ │ │ │ ├─第3部分-习题 │ │ │ 习题精讲3-1_ │ │ │ 习题精讲3-2_ │ │ │ 习题精讲3-3_ │ │ │ │ │ ├─第4部分-习题 │ │ │ 习题精讲4-1_ │ │ │ 习题精讲4-2_ │ │ │ 习题精讲4-3_ │ │ │ │ │ └─第5部分-习题 │ │ 习题精讲5-1_ │ │ 习题精讲5-2_ │ │ 习题精讲5-3_ │ │ │ ├─直播回放 │ │ │ 周测1讲解+答疑_ │ │ │ 周测2讲解+答疑_ │ │ │ 周测4讲解+答疑_ │ │ │ 周测5讲解+答疑_ │ │ │ 直播回放.7z │ │ │ │ │ └─直播回放 │ │ └─直播回放 │ │ 周测1讲解+答疑_ │ │ 周测2讲解+答疑_ │ │ 周测3讲解+答疑_ │ │ 周测4讲解+答疑_ │ │ 周测5讲解+答疑_ │ │ │ ├─第0课：调整姿势，迎接算法挑战 │ │ 专题课：扬帆起航，开启算法之旅_ │ │ 习题讲解_ │ │ 习题课：最大红矩形_ │ │ 解题指南：如何提交作业&栈排序习题解答_ │ │ 邓俊辉：学习算法的一些建议_ │ │ │ ├─第1部分：初入宝山，窥探算法奥秘 │ │ ├─（1A）邓公在算法课赐予我青春的力量 │ │ │ PART1_ │ │ │ PART2_ │ │ │ PART3_ │ │ │ │ │ └─（1B）邓公陪你学算法 │ │ PART1_ │ │ PART2_ │ │ PART3_ │ │ │ ├─第2部分：渐入佳境，领略算法之美 │ │ ├─（2A）一起听邓公讲算法 │ │ │ PART1_ │ │ │ PART2_ │ │ │ PART3_ │ │ │ │ │ └─（2B）邓公教你“分而治之” │ │ PART1_ │ │ PART2_ │ │ PART3_ │ │ │ ├─第3部分：坚持不懈，修炼算法内功 │ │ ├─（3A）听邓公讲讲图搜索 │ │ │ PART1_ │ │ │ PART2_ │ │ │ PART3_ │ │ │ │ │ └─（3B）听邓公讲讲动态规划 │ │ PART1_ │ │ PART2_ │ │ PART3_ │ │ │ ├─第4部分：持续烧脑，精研算法之妙 │ │ ├─（4A）邓公带你探秘“字符串” │ │ │ PART1_ │ │ │ PART2_ │ │ │ PART3_ │ │ │ │ │ └─（4B）邓公带你探秘“散列” │ │ PART1_ │ │ PART2_ │ │ PART3_ │ │ │ └─第5部分：蓄力前行，勇攀算法高峰 │ ├─（5A）邓公带你初探“计算几何 │ │ PART1_ │ │ PART2_ │ │ PART3_ │ │ │ └─（5B）随邓公再探“计算几何”大观园 │ PART1_ │ PART2_ │ PART3_ │ ├─自然语言处理训练营(2023_第3期) │ └─{1}--课程 │ ├─{10}--文本生成 │ │ #10.1#--第10章课件.pdf │ │ (10.1)--10_文本生成_v3.pdf │ │ [10.1]--10.1_文本生成简介_ │ │ [10.2]--10.2_传统文本生成方式_ │ │ [10.3]--10.3_基于神经网络的文本生成_ │ │ [10.4]--10.4_文本生成任务以及挑战_ │ │ [10.5]--10.5_当前趋势和未来_ │ │ │ ├─{11}--NLP前沿介绍 │ │ (11.2)--ChatGPT技术.pdf │ │ (11.3)--后ChatGPT时代.pdf │ │ [11.2]--对抗学习_ │ │ [11.3]--强化学习_ │ │ [11.4]--ChatGPTGPT4背后的关键技术_ │ │ [11.5]--后 ChatGPT 时代的 NLP 研究路线_ │ │ │ ├─{12}--直播回放 │ │ [12.10]--实验六布置+答疑_ │ │ [12.11]--实验五汇报、讲解+答疑_ │ │ [12.2]--实验二布置+答疑_ │ │ [12.4]--实验三布置+答疑_ │ │ [12.7]--实验三讲解+答疑_ │ │ [12.8]--实验五布置+答疑_ │ │ │ ├─{1}--课程介绍 │ │ #1.1#--第1章课件.pdf │ │ (1.1)--01_NLP简介_v1.pdf │ │ [1.1]--1.1_什么是自然语言处理_ │ │ [1.3]--1.3_自然语言处理的重要性_ │ │ [1.4]--1.4_自然语言处理典型任务及应用_ │ │ │ ├─{2}--NLP模型基础 │ │ #2.1#--第2章课件.pdf │ │ (2.1)--02_NLP模型基础_v1.pdf │ │ (2.2)--Word2VecTransE案例（更新）.zip │ │ [2.1]--2.1_词表示_ │ │ [2.2]--2.2_分布式词表示_ │ │ [2.3]--2.3_词嵌入_ │ │ [2.7]--2.7_卷积神经网络_ │ │ [2.8]--2.8_transformer_ │ │ │ ├─{3}--seq2seq与机器翻译 │ │ (3.1)--03_机器翻译_v1.pdf │ │ (3.2)--seq2seq案例.zip │ │ [3.2]--3.2_统计机器翻译_ │ │ [3.3]--3.3_神经机器翻译_ │ │ [3.4]--3.4_注意力机制_ │ │ │ ├─{4}--预训练语言模型 │ │ [4.1]--4.1 基于特征的预训练模型_ │ │ [4.3]--4.3 基于微调的方法_ │ │ [4.4]--4.4 BERT之后的预训练模型_ │ │ │ ├─{5}--知识图谱 │ │ #5.1#--第5章课件.pdf │ │ #5.2#--数据集与源码框架.pdf │ │ (5.1)--05_知识图谱.pdf │ │ [5.3]--5.3 知识表示学习的关键挑战_ │ │ │ ├─{6}--序列标注与信息抽取 │ │ #6.1#--第6章课件.pdf │ │ (6.1)--06_序列标注.pdf │ │ [6.1]--6.1_序列标注_ │ │ [6.2]--6.2_词性标注_ │ │ [6.5]--6.5_命名实体分类与实体链接_ │ │ │ ├─{7}--文本分类与关系抽取 │ │ #7.1#--第7章课件.pdf │ │ (7.1)--07_文本分类与关系抽取.pdf │ │ (7.2)--预训练模型应用实例-更新版.zip │ │ [7.2]--7.2_关系抽取_ │ │ [7.3]--7.3_事件抽取_ │ │ │ ├─{8}--文本匹配与信息检索 │ │ #8.1#--第8章课件.pdf │ │ (8.1)--08_信息检索.pdf │ │ [8.1]--8.1_信息检索简介_ │ │ [8.3]--8.3_词嵌入IR模型_ │ │ [8.4]--8.4_神经IR模型_ │ │ │ └─{9}--文档分析与阅读理解 │ #9.1#--第9章课件.pdf │ #9.2#--数据集与源码框架.pdf │ (9.1)--09_机器问答_v3.pdf │ (9.2)--法律智能问答案例.zip │ [9.1]--9.1_机器问答简介_ │ [9.3]--9.3_开放域问答_ │ [9.4]--9.4_知识图谱问答_ │ ├─自然语言处理训练营(2024_第1期) │ └─{1}--课程 │ ├─{10}--文本生成 │ │ #10.1#--第10章课件.pdf │ │ (10.1)--10_文本生成_v3.pdf │ │ [10.1]--10.1_文本生成简介_ │ │ [10.2]--10.2_传统文本生成方式_ │ │ [10.3]--10.3_基于神经网络的文本生成_ │ │ [10.4]--10.4_文本生成任务以及挑战_ │ │ [10.5]--10.5_当前趋势和未来_ │ │ │ ├─{11}--NLP前沿介绍 │ │ (11.2)--ChatGPT技术.pdf │ │ (11.3)--后ChatGPT时代.pdf │ │ [11.2]--对抗学习_ │ │ [11.3]--强化学习_ │ │ [11.4]--ChatGPTGPT4背后的关键技术_ │ │ [11.5]--后 ChatGPT 时代的 NLP 研究路线_ │ │ │ ├─{12}--直播回放 │ │ (12.2)--第四次实训案例-讲解.pdf │ │ [12.10]--实验六布置+答疑_ │ │ [12.11]--实验五汇报、讲解+直播答疑_ │ │ [12.12]--实验六讲解+答疑_ │ │ [12.1]--实验一布置+答疑_ │ │ [12.2]--实验二布置+答疑_ │ │ [12.3]--实验一汇报、讲解+答疑_ │ │ [12.5]--实验二讲解+答疑_ │ │ [12.7]--实验三讲解+答疑_ │ │ [12.8]--实验五布置+答疑_ │ │ │ ├─{1}--课程介绍 │ │ (1.1)--01_NLP简介_v1.pdf │ │ [1.1]--1.1_什么是自然语言处理_ │ │ [1.2]--1.2_自然语言处理的挑战_ │ │ [1.3]--1.3_自然语言处理的重要性_ │ │ [1.4]--1.4_自然语言处理典型任务及应用_ │ │ │ ├─{2}--NLP模型基础 │ │ (2.1)--02_NLP模型基础_v1.pdf │ │ (2.2)--Word2VecTransE案例（更新）.zip │ │ [2.1]--2.1_词表示_ │ │ [2.2]--2.2_分布式词表示_ │ │ [2.3]--2.3_词嵌入_ │ │ [2.7]--2.7_卷积神经网络_ │ │ [2.8]--2.8_transformer_ │ │ │ ├─{3}--seq2seq与机器翻译 │ │ #3.1#--第3章课件.pdf │ │ #3.2#--数据集与源码框架.pdf │ │ (3.1)--03_机器翻译_v1.pdf │ │ (3.2)--seq2seq案例.zip │ │ [3.2]--3.2_统计机器翻译_ │ │ [3.3]--3.3_神经机器翻译_ │ │ [3.4]--3.4_注意力机制_ │ │ │ ├─{4}--预训练语言模型 │ │ [4.1]--4.1 基于特征的预训练模型_ │ │ [4.3]--4.3 基于微调的方法_ │ │ [4.4]--4.4 BERT之后的预训练模型_ │ │ │ ├─{5}--知识图谱 │ │ #5.1#--第5章课件.pdf │ │ #5.2#--数据集与源码框架.pdf │ │ (5.1)--05_知识图谱.pdf │ │ [5.2]--5.2 知识表示学习_ │ │ [5.3]--5.3 知识表示学习的关键挑战_ │ │ │ ├─{6}--序列标注与信息抽取 │ │ #6.1#--第6章课件.pdf │ │ (6.1)--06_序列标注.pdf │ │ [6.1]--6.1_序列标注_ │ │ [6.2]--6.2_词性标注_ │ │ [6.5]--6.5_命名实体分类与实体链接_ │ │ │ ├─{7}--文本分类与关系抽取 │ │ #7.2#--数据集与源码框架.pdf │ │ (7.1)--07_文本分类与关系抽取.pdf │ │ (7.2)--预训练模型应用实例-更新版.zip │ │ [7.2]--7.2_关系抽取_ │ │ [7.3]--7.3_事件抽取_ │ │ │ ├─{8}--文本匹配与信息检索 │ │ (8.1)--08_信息检索.pdf │ │ [8.1]--8.1_信息检索简介_ │ │ [8.4]--8.4_神经IR模型_ │ │ │ └─{9}--文档分析与阅读理解 │ #9.1#--第9章课件.pdf │ (9.1)--09_机器问答_v3.pdf │ (9.2)--法律智能问答案例.zip │ [9.1]--9.1_机器问答简介_ │ [9.3]--9.3_开放域问答_ │ [9.4]--9.4_知识图谱问答_ │ ├─驭风计划-python入门与应用 │ 1.10 循环语句-while循环_ │ 1.11 循环语句-for循环_ │ 1.12 快速入门函数_ │ 1.12.pdf │ 1.2-1.5.pdf │ 1.3 开发工具的选择_ │ 1.4 jupyter使用_ │ 1.5 第三方模块管理_ │ 1.6 理解变量_ │ 1.6-1.8.pdf │ 1.7 输入输出语句与基本语法_ │ 1.8 三种运算符_ │ 1.9 条件语句-if语句_ │ 1.9.pdf │ 10.1 python操作mysql_ │ 10.1mysql数据库操作.pdf │ 10.2多进程详解与应用.pdf │ 10.3多线程详解与应用.pdf │ 10.4 统计文件练习_ │ 10.5 进程池_ │ 10.7 线程安全与互斥锁_ │ 11.1 有序列表中插入元素_ │ 11.10 加数的最大积_ │ 11.11 n的第k个因子_ │ 11.2 求交集_ │ 11.3 字符串旋转_ │ 11.4 字符串列表翻转_ │ 11.7 解压缩列表_ │ 11.8 数字列表加法操作_ │ 11.9 排队问题_ │ 12.1 numpy简介与安装_ │ 12.2 ndarray对象_ │ 12.3 numpy数据类型与访问_ │ 12.5 分割切分_ │ 13.1 matplotlib_ │ 13matplotlib.pdf │ 14.1 pandas课程介绍_ │ 14.2 series对象_ │ 14.3 dataframe对象_ │ 14.4 pandas数据导入_ │ 14.5 缺失值处理（一）_ │ 14.7 根据条件获取数据_ │ 14.8 描述性统计与计算_ │ 14.9 索引及多级索引_ │ 15.1 period与时间应用_ │ 15.10 str处理_ │ 15.2 时间分析_ │ 15.3 数据去重_ │ 15.5 数据集合并（二）_ │ 15.7 数据处理_ │ 15.8 分组处理_ │ 15.9 cuts_ │ 16.10 seaborn_ │ 16.2 gdp分析（一）_ │ 16.3 gdp分析（二）_ │ 16.5 复购率_ │ 16.6 复购时间间隔_ │ 16.7 用户转化率分析_ │ 16.8 rfm模型（一）_ │ 16.9 rfm模型（二）_ │ 17.1 设置颜色_ │ 17.2 sns数据集与第一个图表_ │ 17.4 seaborn_ │ 17.5 买家评论信息分析（一）_ │ 17.7 泰坦尼克分析_ │ 17.8 mv_lens1_ │ 2.1 数字基础_ │ 2.2随机数模块.pdf │ 2.4 随机数模块_ │ 3.1 序列基础_ │ 3.1序列.pdf │ 3.2 序列通用函数_ │ 3.2字符串详解.pdf │ 3.3 字符串_ │ 3.3列表.pdf │ 3.4 字符串相关函数_ │ 3.4列表解析.pdf │ 3.5.1 字符串相关方法（1）_ │ 3.5.2 字符串相关方法（2）_ │ 3.5.3 字符串相关方法（3）_ │ 3.7 列表操作详解_ │ 3.8 元组_ │ 4.1.1 列表练习（1）_ │ 4.1字典.pdf │ 4.2 列表解析_ │ 4.2集合.pdf │ 4.3拷贝问题.pdf │ 4.4 字典相关方法_ │ 4.4collections模块.pdf │ 4.5.1 字典强化练习（1）_ │ 4.5.2 字典强化练习（2）_ │ 4.6 集合_ │ 4.7 拷贝问题_ │ 4.8 collections模块详解_ │ 5.1 文件操作快速入门_ │ 5.2csv文件详解.pdf │ 5.4 文件读取操作_ │ 5.5.1 产生销售数据_ │ 5.5.2 销售数据统计_ │ 5.7.2 csv文件练习（2）_ │ 6.1 时间处理_ │ 6.10 单元格格式设置_ │ 6.13 ini文件读写_ │ 6.1时间处理.pdf │ 6.2 按照时间完成订单的统计_ │ 6.2os模块目录处理.pdf │ 6.3 统计7天内的订单量_ │ 6.3excel文件详解.pdf │ 6.4json与picke.pdf │ 6.5 文件练习_ │ 6.5ini配置文件处理.pdf │ 6.6 excel读取快速入门_ │ 6.7 excel读取操作_ │ 6.9 excel文件拆分_ │ 7.1 函数基础_ │ 7.10 yield与生成器函数_ │ 7.1函数基础详解.pdf │ 7.2 函数参数_ │ 7.2匿名函数与函数式编程.pdf │ 7.3递归函数.pdf │ 7.4闭包.pdf │ 7.5 匿名函数_ │ 7.5装饰器.pdf │ 7.6 函数式编程_ │ 7.6生成器函数.pdf │ 7.7 递归_ │ 7.8 闭包_ │ 8.10 特殊方法_ │ 8.11 类组合与练习_ │ 8.12 班级管理实现_ │ 8.13 添加菜单_ │ 8.1面向对象编程.pdf │ 8.2 类与实例属性_ │ 8.3 实例方法_ │ 8.3班级练习_jupyter.pdf │ 8.4 对象的生命周期_ │ 8.5 面向对象三种方法_ │ 8.6 收银台结算案例_ │ 8.7 propety使用_ │ 8.8 反射_ │ 9.1 模块与导入_ │ 9.1模块与导入.pdf │ 9.2 包与相对导入绝对导入_ │ 9.3 异常处理_ │ 9.3正则表达式.pdf │ 9.6 正则表达式基本语法_ │ 9.7 边界匹配_ │ 9.9 split与sub方法_ │ ├─驭风计划-深度学习 │ │ 1.1_深度学习的基本概念_ │ │ 1.2_深度学习的发展历程_ │ │ 1.3_深度学习的应用_ │ │ 10.1_生成式模型_ │ │ 10.2_受限玻尔兹曼机_ │ │ 10.3_深度信念网络_ │ │ 10.4 生成对抗网络_ │ │ 2.1_数学基础回顾_ │ │ 2.2_机器学习基础回顾_ │ │ 3.1_logistic回归_ │ │ 3.2_softmax回归_ │ │ 4.1_多层感知机_前言_ │ │ 4.2_前向计算_ │ │ 4.5_深度学习模型的训练技巧I_ │ │ 5.4_典型的卷积神经网络_ │ │ 6.2_处理过拟合_ │ │ 7.1_图像分类_ │ │ 7.2_物体检测_ │ │ 7.3_图像分割_ │ │ 7.4_图像风格转换_ │ │ 8.1_动态系统_ │ │ 8.2_RNNs_ │ │ 8.3_门控RNNs_ │ │ 8.4_语音识别应用_ │ │ 9.2_词表示_ │ │ 9.4_神经网络进行机器翻译_ │ │ 第一章.pdf │ │ 第七章.pdf │ │ 第三章.pdf │ │ 第九章.pdf │ │ 第二章.pdf │ │ 第六章.pdf │ │ 第十章.pdf │ │ 第四章.pdf │ │ │ └─深度学习直播答疑 │ 直播答疑1_ │ 直播答疑4_ │ 直播答疑5_ │ 直播答疑7_ │ 直播答疑8_ │ 直播答疑9_ │ └─驭风计划-深度学习（标清） 1.1_深度学习的基本概念_ 1.2_深度学习的发展历程_ 1.3_深度学习的应用_ 1.4_深度学习的潜在风险_ 10.1_生成式模型_ 10.2_受限玻尔兹曼机_ 10.3_深度信念网络_ 10.4 生成对抗网络_ 2.1_数学基础回顾_ 2.2_机器学习基础回顾_ 3.1_logistic回归_ 3.2_softmax回归_ 4.1_多层感知机_前言_ 4.2_前向计算_ 4.3_反向计算_ 4.4_层分解_ 4.5_深度学习模型的训练技巧I_ 5.1_卷积神经网络简介_ 5.2_卷积层_ 5.3_池化层_ 5.4_典型的卷积神经网络_ 6.1_优化器_ 6.2_处理过拟合_ 6.3_批归一化_ 6.4_超参数选取_ 7.1_图像分类_ 7.2_物体检测_ 7.3_图像分割_ 7.4_图像风格转换_ 8.1_动态系统_ 8.2_RNNs_ 8.3_门控RNNs_ 8.4_语音识别应用_ 9.1_NLP典型任务_ 9.2_词表示_ 9.3_神经网络进行文本分类_ 9.4_神经网络进行机器翻译_ 实验4讲解+实验6布置答疑_ 实验6讲解_ 实验7汇报+结营_ 实验一汇报、讲解+实验三布置+直播答疑_ 实验三讲解+直播答疑_ 实验二讲解+直播答疑_ 实验五讲解_ 实验四、五布置+直播答疑_ 开营仪式+实验一、二布置+答疑_ 直播答疑1_ 直播答疑2_ 第一章.pdf 第七章.pdf 第三章.pdf 第九章.pdf 第二章.pdf 第六章.pdf 第十章.pdf 第四章.pdf
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